《Python自动化运维:技术与最佳实践》一1.3 DNS处理模块dnspython

简介:

本节书摘来自华章出版社《Python自动化运维:技术与最佳实践》一书中的第1章,第1.3节,作者 (美)Neil Bergman ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

1.3 DNS处理模块dnspython

dnspython(http://www.dnspython.org/)是Python实现的一个DNS工具包,它支持几乎所有的记录类型,可以用于查询、传输并动态更新ZONE信息,同时支持TSIG(事务签名)验证消息和EDNS0(扩展DNS)。在系统管理方面,我们可以利用其查询功能来实现DNS服务监控以及解析结果的校验,可以代替nslookup及dig等工具,轻松做到与现有平台的整合,下面进行详细介绍。
首先介绍dnspython模块的安装,这里采用源码的安装方式,最新版本为1.9.4,如下:

# http://www.dnspython.org/kits/1.9.4/dnspython-1.9.4.tar.gz
# tar -zxvf dnspython-1.9.4.tar.gz
# cd dnspython-1.9.4
# python setup.py install

1.3.1 模块域名解析方法详解

dnspython模块提供了大量的DNS处理方法,最常用的方法是域名查询。dnspython提供了一个DNS解析器类—resolver,使用它的query方法来实现域名的查询功能。query方法的定义如下:
query(self, qname, rdtype=1, rdclass=1, tcp=False, source=None, raise_on_no_answer=True, source_port=0)
其中,qname参数为查询的域名。rdtype参数用来指定RR资源的类型,常用的有以下几种:
A记录,将主机名转换成IP地址;
MX记录,邮件交换记录,定义邮件服务器的域名;
CNAME记录,指别名记录,实现域名间的映射;
NS记录,标记区域的域名服务器及授权子域;
PTR记录,反向解析,与A记录相反,将IP转换成主机名;
SOA记录,SOA标记,一个起始授权区的定义。
rdclass参数用于指定网络类型,可选的值有IN、CH与HS,其中IN为默认,使用最广泛。tcp参数用于指定查询是否启用TCP协议,默认为False(不启用)。source与source_port参数作为指定查询源地址与端口,默认值为查询设备IP地址和0。raise_on_no_answer参数用于指定当查询无应答时是否触发异常,默认为True。

1.3.2 常见解析类型示例说明

常见的DNS解析类型包括A、MX、NS、CNAME等。利用dnspython的dns.resolver. query方法可以简单实现这些DNS类型的查询,为后面要实现的功能提供数据来源,比如对一个使用DNS轮循业务的域名进行可用性监控,需要得到当前的解析结果。下面一一进行介绍。
(1)A记录
实现A记录查询方法源码。

【/home/test/dnspython/simple1.py】
#!/usr/bin/env python
import dns.resolver

domain = raw_input('Please input an domain: ')    #输入域名地址
A = dns.resolver.query(domain, 'A')    #指定查询类型为A记录
for i in A.response.answer:    #通过response.answer方法获取查询回应信息
    for j in i.items:    #遍历回应信息
printj.address

运行代码查看结果,这里以www.google.com域名为例:

# python simple1.py 
Please input an domain: www.google.com
173.194.127.180
173.194.127.178
173.194.127.176
173.194.127.179
173.194.127.177

(2)MX记录
实现MX记录查询方法源码。

【/home/test/dnspython/ simple2.py】
#!/usr/bin/env python
import dns.resolver

domain = raw_input('Please input an domain: ')
MX = dns.resolver.query(domain, 'MX')    #指定查询类型为MX记录
for i in MX:    #遍历回应结果,输出MX记录的preference及exchanger信息
   print 'MX preference =', i.preference, 'mail exchanger =', i.exchange

运行代码查看结果,这里以163.com域名为例:

# python simple2.py 
Please input an domain: 163.com
MX preference = 10 mail exchanger = 163mx03.mxmail.netease.com.
MX preference = 50 mail exchanger = 163mx00.mxmail.netease.com.
MX preference = 10 mail exchanger = 163mx01.mxmail.netease.com.
MX preference = 10 mail exchanger = 163mx02.mxmail.netease.com.

(3)NS记录
实现NS记录查询方法源码。

【/home/test/dnspython/ simple3.py】
#!/usr/bin/env python
import dns.resolver

domain = raw_input('Please input an domain: ')
ns = dns.resolver.query(domain, 'NS')    #指定查询类型为NS记录
for i in ns.response.answer:
   for j in i.items:
      print j.to_text()
只限输入一级域名,如baidu.com。如果输入二级或多级域名,如www.baidu.com,则是错误的。
# python simple3.py 
Please input an domain: baidu.com
ns4.baidu.com.
dns.baidu.com.
ns2.baidu.com.
ns7.baidu.com.
ns3.baidu.com.
(4)CNAME记录
实现CNAME记录查询方法源码。
【/home/test/dnspython/ simple4.py】
#!/usr/bin/env python
import dns.resolver

domain = raw_input('Please input an domain: ')
cname = dns.resolver.query(domain, 'CNAME')   #指定查询类型为CNAME记录
for i in cname.response.answer:    #结果将回应cname后的目标域名
   for j in i.items:
      print j.to_text()
结果将返回cname后的目标域名。

1.3.3 实践:DNS域名轮循业务监控

大部分的DNS解析都是一个域名对应一个IP地址,但是通过DNS轮循技术可以做到一个域名对应多个IP,从而实现最简单且高效的负载平衡,不过此方案最大的弊端是目标主机不可用时无法被自动剔除,因此做好业务主机的服务可用监控至关重要。本示例通过分析当前域名的解析IP,再结合服务端口探测来实现自动监控,在域名解析中添加、删除IP时,无须对监控脚本进行更改。实现架构图如图1-1所示。

image

  1. 步骤
    1)实现域名的解析,获取域名所有的A记录解析IP列表;

2)对IP列表进行HTTP级别的探测。

  1. 代码解析
    本示例第一步通过dns.resolver.query()方法获取业务域名A记录信息,查询出所有IP地址列表,再使用httplib模块的request()方法以GET方式请求监控页面,监控业务所有服务的IP是否服务正常。
【/home/test/dnspython/simple5.py】
#!/usr/bin/python
import dns.resolver
import os
import httplib

iplist=[]    #定义域名IP列表变量
appdomain="www.google.com.hk"    #定义业务域名

def get_iplist(domain=""):    #域名解析函数,解析成功IP将被追加到iplist
    try:
        A = dns.resolver.query(domain, 'A')    #解析A记录类型
    except Exception,e:
        print "dns resolver error:"+str(e)
        return
    for i in A.response.answer:
        for j in i.items:
            iplist.append(j.address)    #追加到iplist
    return True

def checkip(ip):
    checkurl=ip+":80"
    getcontent=""
    httplib.socket.setdefaulttimeout(5)    #定义http连接超时时间(5秒)
    conn=httplib.HTTPConnection(checkurl)    #创建http连接对象

    try:
        conn.request("GET", "/",headers = {"Host": appdomain})  #发起URL请求,添
                                                                #加host主机头
        r=conn.getresponse()
        getcontent =r.read(15)   #获取URL页面前15个字符,以便做可用性校验
    finally:
        if getcontent=="<!doctype html>":  #监控URL页的内容一般是事先定义好的,比如
                                           #“HTTP200”等
            print ip+" [OK]"
        else:
            print ip+" [Error]"    #此处可放告警程序,可以是邮件、短信通知

if __name__=="__main__":
    if get_iplist(appdomain) and len(iplist)>0:    #条件:域名解析正确且至少返回一个IP
        for ip in iplist:
            checkip(ip)
    else:
        print "dns resolver error."

我们可以将此脚本放到crontab中定时运行,再结合告警程序,这样一个基于域名轮循的业务监控已完成。运行程序,显示结果如下:

# python simple5.py 
74.125.31.94 [OK]
74.125.128.199 [OK]
173.194.72.94 [OK]

从结果可以看出,域名www.google.com.hk解析出3个IP地址,并且服务都是正常的。

相关文章
|
5月前
|
存储 监控 API
Python实战:跨平台电商数据聚合系统的技术实现
本文介绍如何通过标准化API调用协议,实现淘宝、京东、拼多多等电商平台的商品数据自动化采集、清洗与存储。内容涵盖技术架构设计、Python代码示例及高阶应用(如价格监控系统),提供可直接落地的技术方案,帮助开发者解决多平台数据同步难题。
|
7月前
|
JSON API 开发者
天猫商品详情API接口技术解析与Python实现
天猫商品详情API(tmall.item_get)通过商品ID获取商品标题、价格、库存、图片、SKU及评价等详细信息,支持HTTP请求与JSON格式返回,适用于电商数据分析与运营。本文提供Python调用示例,实现快速接入与数据解析。
|
4月前
|
数据可视化 大数据 关系型数据库
基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
在数字化时代,医疗数据呈爆炸式增长,涵盖患者信息、检查指标、生活方式等。大数据技术助力疾病预测、资源优化与智慧医疗发展,结合Python、MySQL与B/S架构,推动医疗系统高效实现。
|
5月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
861 19
|
6月前
|
JSON 安全 API
Python处理JSON数据的最佳实践:从基础到进阶的实用指南
JSON作为数据交换通用格式,广泛应用于Web开发与API交互。本文详解Python处理JSON的10个关键实践,涵盖序列化、复杂结构处理、性能优化与安全编程,助开发者高效应对各类JSON数据挑战。
389 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据安全/隐私保护 计算机视觉
过三色刷脸技术,过三色刷脸技术教程,插件过人脸python分享学习
三色刷脸技术是基于RGB三通道分离的人脸特征提取方法,通过分析人脸在不同颜色通道的特征差异
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 API
淘宝图片搜索接口技术解析与Python实现
淘宝图片搜索接口(拍立淘)基于图像识别技术,允许用户上传商品图片查找相似或相同商品。自2014年上线以来,已服务数千万日活用户,显著提升购物体验。接口通过CNN、ANN等技术实现图像预处理、特征提取与相似度匹配,支持多种调用方式与参数设置。本文提供Python调用示例,便于开发者快速集成。
|
7月前
|
传感器 算法 数据挖掘
Python时间序列平滑技术完全指南:6种主流方法原理与实战应用
时间序列数据分析中,噪声干扰普遍存在,影响趋势提取。本文系统解析六种常用平滑技术——移动平均、EMA、Savitzky-Golay滤波器、LOESS回归、高斯滤波与卡尔曼滤波,从原理、参数配置、适用场景及优缺点多角度对比,并引入RPR指标量化平滑效果,助力方法选择与优化。
1516 0
|
7月前
|
数据采集 自然语言处理 分布式计算
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合

相关产品

  • 云解析DNS
  • 推荐镜像

    更多