Python监控脚本开发指南

CBTWW • 2025-04-27 15:27 • 编程

本文将为大家介绍Python编写监控脚本的方法和技巧，帮助大家更好地了解监控脚本在项目中的应用。

一、监控脚本概述

监控脚本可以作为一个重要的工具来监控服务器状态，包括CPU、内存、磁盘、网络等方面。Python是一种非常流行的语言，可以通过编写Python脚本实现服务器的自动化部署管理与运维的监控。

二、监控脚本实现方法

1、使用系统命令行工具

import os
def get_cpu():
    return os.popen('top -b -d 1 -n 1 | grep "Cpu(s)" | awk \'{print $2+$4}\'').readline().strip()

以上代码通过使用系统的top命令查看CPU的使用情况，并返回使用百分比。os.popen方法可以执行命令并返回输出结果。

2、使用系统性能管理工具

import psutil
def get_memory():
    return psutil.virtual_memory().percent

以上代码使用psutil库获取系统内存使用率，同时也可以获取磁盘、网络等相关信息。

3、使用Python第三方工具

import requests
def check_web(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return True
    except:
        pass
    return False

以上代码使用requests库向指定的网站请求页面，判断返回状态码是否为200。可以使用类似的方法监控其他网络服务。

三、监控脚本优化技巧

1、使用多进程/多线程

import multiprocessing
def check_ping(ip):
    p = multiprocessing.Process(target=os.system, args=('ping -c 1 %s' % ip,))
    p.start()
    p.join(timeout=2)
    if p.is_alive():
        p.terminate()
        return False
    return True

以上代码使用multiprocessing库实现多进程ping指定服务器，可以实现在较短时间内检测多个服务器的连通性。

2、使用数据库存储

import sqlite3
def save_to_db(data):
    conn = sqlite3.connect('monitor.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS monitor_data (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, data TEXT)')
    c.execute('INSERT INTO monitor_data (data) VALUES (?)', (data,))
    conn.commit()
    conn.close()

以上代码使用sqlite3库将监控数据存储到本地数据库中，方便后续的查询和分析。

四、监控脚本运行与部署

监控脚本可以在单个服务器上运行，也可以通过分布式部署实现多个服务器的监控。可以结合Supervisor、systemd等工具实现启动、停止、重启等操作。

五、结语

本文介绍了Python编写监控脚本的方法和技巧，希望能对大家在运维项目中使用Python有所帮助。监控脚本可以根据各自的需求进行定制化开发，在保障系统运行的同时提高项目运维效率。

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