Python 脚本学习笔记(四) 定制业务质量报表

简介:

一、使用XlsxWriter模块生成Excel表格

安装XlsxWriter模块

pip2.7 install xlsxwriter

官网:http://xlsxwriter.readthedocs.org/


常用方法说明:

Workbook(filename [ options ])用于创建一个workbook对象

创建一个Excel文件

workbook = xlsxwriter.Workbook('chart.xlsx') 


add_worksheet(sheetname)用于添加一个工作表,空号中可以指定工作表名称,默认为Sheet1

创建一个工作表对象

worksheet = workbook.add_worksheet()


add_format([properties]) 用于创建一个新的格式对象,参数[properties]为指定一个格式属性的字典如:

bold = workbook.add_format( { 'bold' : True } )

也可以通过Format methods完成格式的设置如:

bold = workbook.add_format()

bold.set_bold( )


worksheet.write(row,column,'data') 用于写入数据到指定位置的单元格row,column,坐标索引的起始位置为0

如果用坐标表示位置的话比如(2,0) 就是 (A3);

这就是表示在A1位置写入'hello'

worksheet.write( 0 , 0 'hello' )


set_row ( row,height,cell_format,options ) 用于设置行单元格的属性,row为指定位置,height设置行高单位像素,cell_format指定定义好的格式对象调用,options设置行hidden(隐藏)、level(组合分级)、collapsed(折叠)操作示例如下:

设置第1行单元格高度为40像素,并调用格式cell_format 

worksheet.set_row( 0,40,cell_format ) 

隐藏第2行单元格

worksheet.set_row(1,None,None,{ 'hidden': True })


set_column(first_col,last_col,width,cell_format,options) 用于设置一列或多列单元格属性


bold = workbook.add_format( { 'bold' : True } )

设置0到1(即A到B)列单元格宽度为10像素,并调用加粗格式。

worksheet.set_column( 0,1,bold ) 

设置C到D列单元格宽度为20像素

worksheet.set_column( C:D,20 ) 

隐藏E到G列单元格

worksheet.set_column( E:G,None,None,{ 'hidden' : 1} ) 


insert_image(row,col,image,[options]) 用于插入图片到指定的单元格

插入图片指定图片超链接

worksheet.insert_image('B5',' img/he.jpg ',{'url':'http://python.org'} )


add_chart(type:图表类型) 用于创建图表对象

图表样式:area面积样式、bar条形样式、column柱形样式、line线条样式、pie饼图样式、scatter散点样式、stock股票样式、radar雷达样式;


创建一个column柱形图表

chart = workbook.add_chart({ type,'column' }) 

在A5单元格插入图表

worksheet.insert_chart( 'A5',chart ) 

chart.add_series( )用于添加一个数据系列到图表

常用的三个选项:categories作为设置图表类别标签范围,values为设置图标数据范围,line为设置图表线条属性。

chart.add_series({

    'categories' : '=Sheet1!$A$1:$A$5',

    'values' : '=Sheet1!$B$1:$B$5',

    'line' : { 'color' : 'red' },

})


定制自动化业务流量报表周报

订制网站5个频道的流量报表周报,通过XlsxWriter模块将流量数据写入Excel文档,同时自动计算各频道周平均流量,再生成数据报表。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
#!/usr/local/python27/bin/python2.7
#coding: utf-8
 
import  sys
reload (sys)
sys.setdefaultencoding( 'utf-8' #用于解决windows转linux出现的编码问题
 
import  xlsxwriter
 
workbook  =  xlsxwriter.Workbook( 'chart.xlsx' )
worksheet  =  workbook.add_worksheet()
#创建图表对象,定义图表类型。
chart  =  workbook.add_chart({ 'type' : 'column' })
title  =  [ '业务名称' , '星期一' , '星期二' , '星期三' , '星期四' , '星期五' , '星期六' , '星期日' , '平均流量' ]
 
buname  =  [ '业务官网' , '新闻中心' , '购物频道' , '体育频道' , '亲子频道' ]
 
data  =  [
     [ 150 , 152 , 158 , 149 , 155 , 145 , 148 ],
     [ 89 , 88 , 95 , 93 , 98 , 100 , 99 ],
     [ 201 , 200 , 198 , 175 , 170 , 198 , 195 ],
     [ 75 , 77 , 78 , 78 , 74 , 70 , 79 ],
     [ 88 , 85 , 87 , 90 , 93 , 88 , 84 ],
]
 
format  =  workbook.add_format()  #定义格式,用于在部分单元格调用
format .set_border( 1 )
 
format_title  =  workbook.add_format()
format_title.set_border( 1 )
format_title.set_bg_color( '#cccccc' )
 
format_ave  =  workbook.add_format()
format_ave.set_border( 1 )
format_ave.set_num_format( '0.00' )
 
#使用行写入第一行业务名称及标题
worksheet.write_row( 'A1' ,title,format_title)
#使用列写入从第一列的第二行开始写入频道标题
worksheet.write_column( 'A2' ,buname, format )
#从B2开始写入数据项
worksheet.write_row( 'B2' ,data[ 0 ], format )
worksheet.write_row( 'B3' ,data[ 1 ], format )
worksheet.write_row( 'B4' ,data[ 2 ], format )
worksheet.write_row( 'B5' ,data[ 3 ], format )
worksheet.write_row( 'B6' ,data[ 4 ], format )
 
#定义图表数据系列函数
 
def  chart_series(cur_row):
#这里是在求周平均值,I当前行的数据 = B:H当前行的值相加再求平均
     worksheet.write_formula( 'I' + cur_row,  '= AVERAGE(B' + cur_row + ':H' + cur_row + ')' ,format_ave)
 
     chart.add_series({
#这里是在工作表Sheet1中指定该图表类别的标签范围,从B1到H1,就是取了周一到周日。
         'categories' '=Sheet1!$B$1:$H$1' ,
#这里是设置图表数据的范围,从B当前数据行到H当前数据行。      
         'values' '=Sheet1!$B$' + cur_row + ':$H$' + cur_row,
         'line'  : { 'color' : 'black' },
#引用了业务名称为图列项       
         'name'  '=Sheet1!$A$' + cur_row,
 
         })
for  row  in  range ( 2 , 7 ):
     chart_series( str (row))
 
#定义图表样式,每一个值都是一个不一样的样式。
chart.set_style( 2 )
#定义图表的大小
chart.set_size({ 'width' : 577 , 'height' : 287 })
#设置图表上方的大标题
chart.set_title({ 'name' : '业务流量周报图' })
#设置图表y轴的小标题
chart.set_y_axis({ 'name' : 'Mb/s' })
#插入图表到A8的位置
worksheet.insert_chart( 'A8' ,chart)
workbook.close()


二、实现TCP探测目标服务器路由轨迹


scapy模块需要tcpdump支持,生成报表需要graphviz,ImageMagick 图像处理包支持。

yum install tcpdump graphviz ImageMagick -y

安装scapy模块

pip2.7 install scapy

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
#!/usr/local/python27/bin/python2.7
#coding: utf-8
  
import  os,sys,time,subprocess
import  warnings,logging
  
#屏蔽无用的告警信息 
warnings.filterwarnings( "ignore" ,category = DeprecationWarning)
#屏蔽模块IPV6多余告警
logging.getLogger( "scapy.runtime" ).setLevel(logging.ERROR)
from  scapy. all  import  traceroute
  
domains  =  raw_input ( " Please input one or more IP/domain: " )
#切片空格,这里就相当于把domains的内容,放到target列表中,可以通过target[number]调用;
target  =  domains.split( ' ' )
  
dport  =  [ 80 ]
  
if  len (target) > =  1  and  target[ 0 ] ! = '':
#启动路由跟踪
         res,unans  =  traceroute(target,dport = dport,retry = - 2 )
#res保存的是路由跟踪抓的报文数据,通过res.graph方法生成.svg文件;        
         res.graph(target = "> test.svg" )
         time.sleep( 1 )
#调用shell命令,将svg转成png,svg文件可以在浏览器中打开;        
         subprocess.Popen( "/usr/bin/convert test.svg test.png" ,shell = True )
else :
     print  "IP/domain Number of errors,exit"

wKiom1X9WErD2qv1AAH9xMmStUo554.jpg


本文转自qw87112 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/tchuairen/1696374

相关文章
|
14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。 ###
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
python脚本:连接数据库,检查直播流是否可用
【10月更文挑战第13天】本脚本使用 `mysql-connector-python` 连接MySQL数据库,检查 `live_streams` 表中每个直播流URL的可用性。通过 `requests` 库发送HTTP请求,输出每个URL的检查结果。需安装 `mysql-connector-python` 和 `requests` 库,并配置数据库连接参数。
126 68
|
12天前
|
监控 数据挖掘 数据安全/隐私保护
Python脚本:自动化下载视频的日志记录
Python脚本:自动化下载视频的日志记录
|
22天前
|
存储 Python
Python自动化脚本编写指南
【10月更文挑战第38天】本文旨在为初学者提供一条清晰的路径,通过Python实现日常任务的自动化。我们将从基础语法讲起,逐步引导读者理解如何将代码块组合成有效脚本,并探讨常见错误及调试技巧。文章不仅涉及理论知识,还包括实际案例分析,帮助读者快速入门并提升编程能力。
54 2
|
24天前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【10月更文挑战第36天】在数字化时代,运维工作的效率和准确性成为企业竞争力的关键。本文将介绍如何通过编写Python脚本来自动化日常的运维任务,不仅提高工作效率,还能降低人为错误的风险。从基础的文件操作到进阶的网络管理,我们将一步步展示Python在自动化运维中的应用,并分享实用的代码示例,帮助读者快速掌握自动化运维的核心技能。
47 3
|
29天前
|
缓存 运维 NoSQL
python常见运维脚本_Python运维常用脚本
python常见运维脚本_Python运维常用脚本
28 3
|
29天前
|
数据采集 JSON 数据安全/隐私保护
Python常用脚本集锦
Python常用脚本集锦
25 2
|
1月前
|
运维 监控 应用服务中间件
自动化运维:如何利用Python脚本提升工作效率
【10月更文挑战第30天】在快节奏的IT行业中,自动化运维已成为提升工作效率和减少人为错误的关键技术。本文将介绍如何使用Python编写简单的自动化脚本,以实现日常运维任务的自动化。通过实际案例,我们将展示如何用Python脚本简化服务器管理、批量配置更新以及监控系统性能等任务。文章不仅提供代码示例,还将深入探讨自动化运维背后的理念,帮助读者理解并应用这一技术来优化他们的工作流程。
|
1月前
|
运维 监控 Linux
自动化运维:如何利用Python脚本优化日常任务##
【10月更文挑战第29天】在现代IT运维中,自动化已成为提升效率、减少人为错误的关键技术。本文将介绍如何通过Python脚本来简化和自动化日常的运维任务,从而让运维人员能够专注于更高层次的工作。从备份管理到系统监控,再到日志分析,我们将一步步展示如何编写实用的Python脚本来处理这些任务。 ##
|
1月前
|
JSON 测试技术 持续交付
自动化测试与脚本编写:Python实践指南
自动化测试与脚本编写:Python实践指南
32 1