《Python自动化运维:技术与最佳实践》一2.4 探测Web服务质量方法

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
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2章,第2.4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

2.4 探测Web服务质量方法

pycurl(http://pycurl.sourceforge.net)是一个用C语言写的libcurl Python实现,功能非常强大,支持的操作协议有FTP、HTTP、HTTPS、TELNET等,可以理解成Linux下curl命令功能的Python封装,简单易用。本节通过调用pycurl提供的方法,实现探测Web服务质量的情况,比如响应的HTTP状态码、请求延时、HTTP头信息、下载速度等,利用这些信息可以定位服务响应慢的具体环节,下面详细进行说明。
pycurl模块的安装方法如下:

easy_install pycurl    #pip安装方法
pip install pycurl    #easy_install安装方法

#源码安装方法
# 要求curl-config包支持,需要源码方式重新安装curl
# wget http://curl.haxx.se/download/curl-7.36.0.tar.gz
# tar -zxvf curl-7.36.0.tar.gz
# cd curl-7.36.0
# ./configure
# make && make install
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
# 
# wget https://pypi.python.org/packages/source/p/pycurl/pycurl-7.19.3.1.tar.gz --no-check-certificate
# tar -zxvf pycurl-7.19.3.1.tar.gz
# cd pycurl-7.19.3.1
# python setup.py install --curl-config=/usr/local/bin/curl-config
校验安装结果如下:
>>> import pycurl
>>> pycurl.version
'PycURL/7.19.3.1 libcurl/7.36.0 OpenSSL/1.0.1e zlib/1.2.3'

2.4.1 模块常用方法说明

pycurl.Curl()类实现创建一个libcurl包的Curl句柄对象,无参数。更多关于libcurl包的介绍见http://curl.haxx.se/libcurl/c/libcurl-tutorial.html。下面介绍Curl对象几个常用的方法。
close()方法,对应libcurl包中的curl_easy_cleanup方法,无参数,实现关闭、回收Curl对象。
perform()方法,对应libcurl包中的curl_easy_perform方法,无参数,实现Curl对象请求的提交。
setopt(option, value)方法,对应libcurl包中的curl_easy_setopt方法,参数option是通过libcurl的常量来指定的,参数value的值会依赖option,可以是一个字符串、整型、长整型、文件对象、列表或函数等。下面列举常用的常量列表:
c = pycurl.Curl() #创建一个curl对象
c.setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 5) #连接的等待时间,设置为0则不等待

c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 5)    #请求超时时间
c.setopt(pycurl.NOPROGRESS, 0)    #是否屏蔽下载进度条,非0则屏蔽
c.setopt(pycurl.MAXREDIRS, 5)    #指定HTTP重定向的最大数
c.setopt(pycurl.FORBID_REUSE, 1)    #完成交互后强制断开连接,不重用
c.setopt(pycurl.FRESH_CONNECT,1)    #强制获取新的连接,即替代缓存中的连接
c.setopt(pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT,60)    #设置保存DNS信息的时间,默认为120秒
c.setopt(pycurl.URL,"http://www.baidu.com")    #指定请求的URL
c.setopt(pycurl.USERAGENT,"Mozilla/5.2 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50324)")    #配置请求HTTP头的User-Agent
c.setopt(pycurl.HEADERFUNCTION, getheader)  #将返回的HTTP HEADER定向到回调函数getheader
c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, getbody)    #将返回的内容定向到回调函数getbody
c.setopt(pycurl.WRITEHEADER, fileobj)     #将返回的HTTP HEADER定向到fileobj文件对象
c.setopt(pycurl.WRITEDATA, fileobj)    #将返回的HTML内容定向到fileobj文件对象

getinfo(option)方法,对应libcurl包中的curl_easy_getinfo方法,参数option是通过libcurl的常量来指定的。下面列举常用的常量列表:

c = pycurl.Curl()    #创建一个curl对象
c.getinfo(pycurl.HTTP_CODE)    #返回的HTTP状态码
c.getinfo(pycurl.TOTAL_TIME)    #传输结束所消耗的总时间
c.getinfo(pycurl.NAMELOOKUP_TIME)    #DNS解析所消耗的时间
c.getinfo(pycurl.CONNECT_TIME)    #建立连接所消耗的时间
c.getinfo(pycurl.PRETRANSFER_TIME)    #从建立连接到准备传输所消耗的时间
c.getinfo(pycurl.STARTTRANSFER_TIME)    #从建立连接到传输开始消耗的时间
c.getinfo(pycurl.REDIRECT_TIME)    #重定向所消耗的时间
c.getinfo(pycurl.SIZE_UPLOAD)    #上传数据包大小
c.getinfo(pycurl.SIZE_DOWNLOAD)    #下载数据包大小
c.getinfo(pycurl.SPEED_DOWNLOAD)    #平均下载速度
c.getinfo(pycurl.SPEED_UPLOAD)    #平均上传速度
c.getinfo(pycurl.HEADER_SIZE)    #HTTP头部大小

我们利用libcurl包提供的这些常量值来达到探测Web服务质量的目的。

2.4.2 实践:实现探测Web服务质量

HTTP服务是最流行的互联网应用之一,服务质量的好坏关系到用户体验以及网站的运营服务水平,最常用的有两个标准,一为服务的可用性,比如是否处于正常提供服务状态,而不是出现404页面未找到或500页面错误等;二为服务的响应速度,比如静态类文件下载时间都控制在毫秒级,动态CGI为秒级。本示例使用pycurl的setopt与getinfo方法实现HTTP服务质量的探测,获取监控URL返回的HTTP状态码,HTTP状态码采用pycurl. HTTP_CODE常量得到,以及从HTTP请求到完成下载期间各环节的响应时间,通过pycurl. NAMELOOKUP_TIME、pycurl. CONNECT_TIME、pycurl. PRETRANSFER_TIME、pycurl. R等常量来实现。另外通过pycurl.WRITEHEADER、pycurl.WRITEDATA常量得到目标URL的HTTP响应头部及页面内容。实现源码如下:
【/home/test/pycurl/simple1.py】

# -*- coding: utf-8 -*-
import os,sys
import time
import sys
import pycurl

URL="http://www.google.com.hk"    #探测的目标URL
c = pycurl.Curl()    #创建一个Curl对象
c.setopt(pycurl.URL, URL)    #定义请求的URL常量
c.setopt(pycurl.CONNECTTIMEOUT, 5)    #定义请求连接的等待时间
c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 5)    #定义请求超时时间
c.setopt(pycurl.NOPROGRESS, 1)    #屏蔽下载进度条
c.setopt(pycurl.FORBID_REUSE, 1)    #完成交互后强制断开连接,不重用
c.setopt(pycurl.MAXREDIRS, 1)    #指定HTTP重定向的最大数为1
c.setopt(pycurl.DNS_CACHE_TIMEOUT,30)    #设置保存DNS信息的时间为30秒
#创建一个文件对象,以”wb”方式打开,用来存储返回的http头部及页面内容
indexfile = open(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))+"/content.txt", "wb")
c.setopt(pycurl.WRITEHEADER, indexfile)    #将返回的HTTP HEADER定向到indexfile文件对象
c.setopt(pycurl.WRITEDATA, indexfile)    #将返回的HTML内容定向到indexfile文件对象
try:
    c.perform()    #提交请求
except Exception,e:
    print "connecion error:"+str(e)
    indexfile.close()
    c.close()
sys.exit()

NAMELOOKUP_TIME =  c.getinfo(c.NAMELOOKUP_TIME)    #获取DNS解析时间
CONNECT_TIME =  c.getinfo(c.CONNECT_TIME)    #获取建立连接时间
PRETRANSFER_TIME =   c.getinfo(c.PRETRANSFER_TIME)    #获取从建立连接到准备传输所消
                                                      #耗的时间
STARTTRANSFER_TIME = c.getinfo(c.STARTTRANSFER_TIME)    #获取从建立连接到传输开始消
                                                        #耗的时间
TOTAL_TIME = c.getinfo(c.TOTAL_TIME)    #获取传输的总时间
HTTP_CODE =  c.getinfo(c.HTTP_CODE)    #获取HTTP状态码
SIZE_DOWNLOAD =  c.getinfo(c.SIZE_DOWNLOAD)    #获取下载数据包大小
HEADER_SIZE = c.getinfo(c.HEADER_SIZE)    #获取HTTP头部大小
SPEED_DOWNLOAD=c.getinfo(c.SPEED_DOWNLOAD)    #获取平均下载速度
#打印输出相关数据
print "HTTP状态码:%s" %(HTTP_CODE)
print "DNS解析时间:%.2f ms"%(NAMELOOKUP_TIME*1000)
print "建立连接时间:%.2f ms" %(CONNECT_TIME*1000)
print "准备传输时间:%.2f ms" %(PRETRANSFER_TIME*1000)
print "传输开始时间:%.2f ms" %(STARTTRANSFER_TIME*1000)
print "传输结束总时间:%.2f ms" %(TOTAL_TIME*1000)
print "下载数据包大小:%d bytes/s" %(SIZE_DOWNLOAD)
print "HTTP头部大小:%d byte" %(HEADER_SIZE)
print "平均下载速度:%d bytes/s" %(SPEED_DOWNLOAD)
#关闭文件及Curl对象
indexfile.close()
c.close()

代码的执行结果如图2-9所示。

image

查看获取的HTTP文件头部及页面内容文件content.txt,如图2-10所示。

image

相关文章
|
14天前
|
搜索推荐 Python
使用Python自动化生成物业通知单
本文介绍如何使用Python结合Pandas和python-docx库自动化生成物业通知单。通过读取Excel数据并填充至Word模板,实现高效准确的通知单批量制作。包括环境准备、代码解析及效果展示,适用于物业管理场景。
53 14
|
18天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
24天前
|
机器学习/深度学习 Python
堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能
本文深入探讨了堆叠集成策略的原理、实现方法及Python应用。堆叠通过多层模型组合,先用不同基础模型生成预测,再用元学习器整合这些预测,提升模型性能。文章详细介绍了堆叠的实现步骤,包括数据准备、基础模型训练、新训练集构建及元学习器训练,并讨论了其优缺点。
43 3
|
26天前
|
数据采集 监控 数据挖掘
Python自动化脚本:高效办公新助手###
本文将带你走进Python自动化脚本的奇妙世界,探索其在提升办公效率中的强大潜力。随着信息技术的飞速发展,重复性工作逐渐被自动化工具取代。Python作为一门简洁而强大的编程语言,凭借其丰富的库支持和易学易用的特点,成为编写自动化脚本的首选。无论是数据处理、文件管理还是网页爬虫,Python都能游刃有余地完成任务,极大地减轻了人工操作的负担。接下来,让我们一起领略Python自动化脚本的魅力,开启高效办公的新篇章。 ###
|
4天前
|
JSON 数据可视化 测试技术
python+requests接口自动化框架的实现
通过以上步骤,我们构建了一个基本的Python+Requests接口自动化测试框架。这个框架具有良好的扩展性,可以根据实际需求进行功能扩展和优化。它不仅能提高测试效率,还能保证接口的稳定性和可靠性,为软件质量提供有力保障。
23 7
|
12天前
|
安全
Python-打印99乘法表的两种方法
本文详细介绍了两种实现99乘法表的方法:使用`while`循环和`for`循环。每种方法都包括了步骤解析、代码演示及优缺点分析。文章旨在帮助编程初学者理解和掌握循环结构的应用,内容通俗易懂,适合编程新手阅读。博主表示欢迎读者反馈,共同进步。
|
19天前
|
Android开发 开发者 Python
通过标签清理微信好友:Python自动化脚本解析
微信已成为日常生活中的重要社交工具,但随着使用时间增长,好友列表可能变得臃肿。本文介绍了一个基于 Python 的自动化脚本,利用 `uiautomator2` 库,通过模拟用户操作实现根据标签批量清理微信好友的功能。脚本包括环境准备、类定义、方法实现等部分,详细解析了如何通过标签筛选并删除好友,适合需要批量管理微信好友的用户。
25 7
|
18天前
|
安全 API 文件存储
Yagmail邮件发送库:如何用Python实现自动化邮件营销?
本文详细介绍了如何使用Yagmail库实现自动化邮件营销。Yagmail是一个简洁强大的Python库,能简化邮件发送流程,支持文本、HTML邮件及附件发送,适用于数字营销场景。文章涵盖了Yagmail的基本使用、高级功能、案例分析及最佳实践,帮助读者轻松上手。
29 4
|
19天前
|
JSON 安全 API
Python调用API接口的方法
Python调用API接口的方法
86 5
|
17天前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
自动化测试之美:从零开始搭建你的Python测试框架
在软件开发的马拉松赛道上,自动化测试是那个能让你保持节奏、避免跌宕起伏的神奇小助手。本文将带你走进自动化测试的世界,用Python这把钥匙,解锁高效、可靠的测试框架之门。你将学会如何步步为营,构建属于自己的测试庇护所,让代码质量成为晨跑时清新的空气,而不是雾霾中的忧虑。让我们一起摆脱手动测试的繁琐枷锁,拥抱自动化带来的自由吧!
下一篇
DataWorks