python linux 系统管理与自动化运维

简介: pypdf2图片:pillow邮件:smtplibyagmail:简单发送邮件image.pngimage.png接收邮件:imapclientimage.pngsettools打包python-nmapimage.pngimage.pngipy。

pypdf2

图片:pillow

邮件:smtplib

yagmail:简单发送邮件


img_aac982bb0fbeb7ad58381c9a1dfeccd4.png
image.png

img_f1cc379c662efb03e940e9d2b287575e.png
image.png

接收邮件:imapclient


img_4e01b93b3aff1b34ac4f843a28c010de.png
image.png

settools打包

python-nmap


img_e7c1e891488dda9856b69fd9bb653364.png
image.png

img_8801becc8cccd333dbb8eaf5f0eddcf4.png
image.png

ipy。。。。。。
dnspython...

同时处理多台服务器:polysh
wget http://guichaz.free.fr/polysh/files/polysh-0.4.tar.gz
tar -zxvf polysh-0.4.tar.gz
cd polysh-0.4
python setup.py install

获取用户输入:pexcept

paramiko:https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79029041
脚本操作ssh

fabric
from fabric.api import * #导入fabric.api模块
env.hosts= ['192.168.122.101','192.168.122.102','192.168.122.103'] #指定远端服务器的ip地址。如果有dns解析的也可以写主机名。
env.password='indionce' #指定远端主机的密码,如果各个密码不相同可以使用一个字典指定,例如:env.password={“root@192.168.122.101”:"indionce"}
@runs_once
def local_uname(): #定义一个本地任务的函数
local('uname -r')
def remote_uname(): #定义一个远程任务的函数
run('uname -r')
def uname(): #定义一个函数,将本地与远端组合起来使用
local_uname()
remote_uname()

查看列表
from fabric.api import *
@runs_once #一定要指定这一条,否则会让你输入多次路径
def input():
return prompt("input path:") #prompt函数,让用户输入自己想要的路径,将输入的值返回到函数。
def ls_path(dirname): #在定义函数的时候指定形参。
run("ls -l "+dirname)
def go():
ls_path(input()) #使用input返回的值,用于ls_path()的参数

处理异常
from fabric.api import *
from fabric.contrib.console import * #这个模块中包含confirm
def backup():
with settings(warn_only=True): #with命令表示执行这句后,执行下面的命令。使用settings命令来设置警告模式
state=local('mkdir /root/zz') #创建一个文件夹
if state.failed and not confirm("/root/zz is already exist,continue?"): #使用failed来判断state这条命令是否失败,失败了为真。confirm向用户确认是否继续,继续为真。如果命令失败了,并且用户希望停止,便通过if判断。
abort("退出任务") #abort是退出任务,有些类似python的exit。退出并且时返回给用户一串字符串
local('tar cavf /root/zz/etc.tar.gz /etc') #将etc的文件备份到/root/zz文件夹中

并行执行与顺序执行
@parallel #将下面的函数设为并行执行。
def runs_parallel():
run('uname -r')
@serial #将下面的函数设为顺序执行(默认即为顺序执行 )
def runs_serially():
pass

@parallel(pool_size=5) #将下面的函数设为并行执行,并且限制最多5个线程。
def runs_parallel():
pass

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