国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian

Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian

Dec 30, 2024 am 01:23 AM

ssential Python Libraries for Network Automation: A Network Engineer

Sebagai jurutera rangkaian, saya mendapati bahawa perpustakaan Python telah merevolusikan cara kami mengurus dan mengautomasikan tugas rangkaian. Dalam artikel ini, saya akan berkongsi pengalaman saya dengan lima perpustakaan Python penting yang telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam kit alat automasi rangkaian saya.

Paramiko: Sambungan SSH Selamat

Paramiko ialah perpustakaan yang berkuasa untuk mewujudkan sambungan SSH yang selamat dan melaksanakan arahan jauh. Ia amat berguna untuk berinteraksi dengan peranti rangkaian yang menyokong SSH.

Berikut ialah contoh asas menggunakan Paramiko untuk menyambung ke peranti dan melaksanakan arahan:

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.1', username='admin', password='password')

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('show version')
print(stdout.read().decode())

ssh.close()

Skrip ini bersambung ke peranti di IP 192.168.1.1, melaksanakan arahan 'show version' dan mencetak output. Ia merupakan cara yang mudah tetapi berkesan untuk mendapatkan maklumat daripada peranti rangkaian.

Saya dapati Paramiko amat berguna untuk tugasan yang memerlukan pelaksanaan berbilang arahan atau mengendalikan gesaan interaktif. Contohnya, apabila menaik taraf perisian tegar pada berbilang peranti, saya boleh menggunakan Paramiko untuk mengautomasikan proses, menjimatkan jam kerja manual.

Netmiko: Memudahkan Interaksi Peranti Rangkaian

Netmiko dibina berdasarkan Paramiko, menyediakan antara muka peringkat lebih tinggi untuk berinteraksi dengan peranti rangkaian daripada pelbagai vendor. Ia menghilangkan banyak kerumitan yang terlibat dalam menangani jenis peranti yang berbeza.

Berikut ialah contoh penggunaan Netmiko untuk mengkonfigurasi penghala Cisco:

from netmiko import ConnectHandler

cisco_device = {
    'device_type': 'cisco_ios',
    'ip': '192.168.1.1',
    'username': 'admin',
    'password': 'password'
}

with ConnectHandler(**cisco_device) as net_connect:
    output = net_connect.send_config_set([
        'interface GigabitEthernet0/1',
        'description WAN Interface',
        'ip address 203.0.113.1 255.255.255.0',
        'no shutdown'
    ])
    print(output)

Skrip ini bersambung ke penghala Cisco dan mengkonfigurasi antara muka. Netmiko mengendalikan nuansa memasuki mod konfigurasi, melaksanakan arahan dan kembali ke mod istimewa.

Saya telah menggunakan Netmiko secara meluas untuk perubahan konfigurasi pukal merentas berbilang peranti. Ia amat berguna apabila anda perlu membuat perubahan yang sama pada beratus-ratus peranti. Daripada log masuk ke setiap peranti secara manual, anda boleh menulis skrip yang berulang melalui senarai peranti dan menggunakan perubahan.

NAPALM: Pengurusan Konfigurasi Berbilang vendor

NAPALM (Automasi Rangkaian dan Lapisan Abstraksi Kebolehprograman dengan sokongan Multivendor) ialah perpustakaan yang menyediakan API bersatu untuk berinteraksi dengan sistem pengendalian peranti rangkaian yang berbeza. Ia amat berguna untuk mendapatkan semula dan mengubah suai konfigurasi peranti dengan cara vendor-agnostik.

Berikut ialah contoh penggunaan NAPALM untuk mendapatkan semula konfigurasi peranti Juniper:

from napalm import get_network_driver

driver = get_network_driver('junos')
device = driver('192.168.1.1', 'admin', 'password')

device.open()
config = device.get_config()
print(config['running'])
device.close()

Skrip ini bersambung ke peranti Juniper, mendapatkan semula konfigurasi yang sedang berjalan dan mencetaknya. NAPALM menghilangkan perbezaan antara vendor, membolehkan anda menulis kod yang berfungsi merentas jenis peranti yang berbeza.

Salah satu ciri NAPALM yang paling berkuasa ialah keupayaannya untuk melakukan perbezaan konfigurasi dan perubahan atom. Ini sangat berharga dalam kerja saya apabila melaksanakan proses pengurusan perubahan. Saya boleh menjana perbezaan perubahan yang dicadangkan, menyemaknya dan kemudian menggunakannya dalam satu urus niaga, dengan keupayaan untuk melancarkan semula jika berlaku kesilapan.

Scapy: Manipulasi Paket dan Pengimbasan Rangkaian

Scapy ialah perpustakaan yang berkuasa untuk manipulasi paket dan pengimbasan rangkaian. Ia membolehkan anda membuat, menghantar, menghidu, membedah dan memalsukan paket rangkaian. Ini menjadikannya alat yang sangat baik untuk analisis rangkaian, ujian penembusan dan membina alatan rangkaian tersuai.

Berikut ialah contoh mudah menggunakan Scapy untuk melakukan imbasan TCP SYN:

import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.1.1', username='admin', password='password')

stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('show version')
print(stdout.read().decode())

ssh.close()

Skrip ini melakukan imbasan TCP SYN asas pada 1024 port pertama alamat IP yang ditentukan. Ia menghantar paket SYN ke setiap port dan menyemak respons SYN-ACK, yang menunjukkan port terbuka.

Saya dapati Scapy amat berguna untuk menyelesaikan masalah rangkaian. Sebagai contoh, apabila menangani masalah penghalaan yang kompleks, saya menggunakan Scapy untuk membuat paket tersuai dan mengesan laluannya melalui rangkaian. Tahap kawalan berbutir ke atas penciptaan dan analisis paket ini tidak ternilai dalam persekitaran rangkaian yang kompleks.

Nornir: Pelaksanaan Tugasan Selari

Nornir ialah rangka kerja automasi berkuasa yang membolehkan pelaksanaan tugasan selari merentas berbilang peranti. Ia amat berguna untuk tugas automasi rangkaian berskala besar di mana prestasi adalah penting.

Berikut ialah contoh menggunakan Nornir untuk mendapatkan semula masa hidup daripada berbilang peranti serentak:

from netmiko import ConnectHandler

cisco_device = {
    'device_type': 'cisco_ios',
    'ip': '192.168.1.1',
    'username': 'admin',
    'password': 'password'
}

with ConnectHandler(**cisco_device) as net_connect:
    output = net_connect.send_config_set([
        'interface GigabitEthernet0/1',
        'description WAN Interface',
        'ip address 203.0.113.1 255.255.255.0',
        'no shutdown'
    ])
    print(output)

Skrip ini menggunakan Nornir untuk menyambung ke semua peranti yang dinyatakan dalam fail config.yaml dan laksanakan arahan "show version | include uptime" pada setiap peranti secara selari.

Kuasa Nornir terletak pada keupayaannya untuk melaksanakan tugas merentasi ratusan atau bahkan ribuan peranti secara serentak. Saya telah menggunakannya untuk melaksanakan audit seluruh rangkaian, menolak perubahan konfigurasi ke seluruh pusat data dalam beberapa minit dan bukannya beberapa jam.

Amalan Terbaik untuk Automasi Rangkaian

Semasa saya bekerja dengan perpustakaan ini, saya telah membangunkan beberapa amalan terbaik yang telah memberi manfaat kepada saya:

Pengendalian Ralat: Sentiasa laksanakan pengendalian ralat yang mantap dalam skrip anda. Persekitaran rangkaian tidak dapat diramalkan dan skrip anda harus mengendalikan situasi seperti ketiadaan peranti atau salah konfigurasi dengan anggun.

Pengelogan: Laksanakan pengelogan komprehensif dalam skrip anda. Ini penting untuk menyelesaikan masalah dan pengauditan, terutamanya apabila menjalankan skrip yang membuat perubahan pada rangkaian pengeluaran.

Keselamatan: Berhati-hati dengan keselamatan semasa mengautomasikan tugas rangkaian. Simpan bukti kelayakan dengan selamat, gunakan penyulitan apabila menghantar data sensitif dan laksanakan kawalan akses pada skrip automasi anda.

Pengujian: Sentiasa uji skrip anda dalam persekitaran bukan pengeluaran sebelum menjalankannya pada rangkaian langsung. Pertimbangkan untuk menggunakan alatan simulasi rangkaian untuk mengesahkan skrip anda.

Kawalan Versi: Gunakan sistem kawalan versi seperti Git untuk mengurus skrip automasi anda. Ini membolehkan anda menjejaki perubahan dari semasa ke semasa dan bekerjasama secara berkesan dengan ahli pasukan.

Reka Bentuk Modular: Reka bentuk skrip anda dalam fesyen modular. Ini menjadikannya lebih mudah untuk diselenggara dan membolehkan anda menggunakan semula kod merentas tugas automasi yang berbeza.

Dokumentasi: Dokumentasikan skrip anda dengan teliti. Sertakan ulasan dalam kod yang menerangkan logik kompleks dan kekalkan dokumentasi berasingan yang menerangkan tujuan dan penggunaan setiap skrip.

Perpustakaan ini telah mengubah cara saya mendekati pengurusan rangkaian. Tugasan yang pernah mengambil masa berjam-jam kerja manual berulang kini boleh diselesaikan dalam beberapa minit dengan skrip yang ditulis dengan baik. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa dengan kuasa yang besar datang tanggungjawab yang besar. Sentiasa semak semula skrip anda dan fahami dengan tepat apa yang mereka lakukan sebelum menjalankannya pada rangkaian pengeluaran.

Automasi rangkaian bukan sahaja tentang menjimatkan masa; ia mengenai meningkatkan konsistensi, mengurangkan ralat manusia dan membebaskan jurutera rangkaian untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih strategik. Apabila rangkaian terus berkembang dari segi saiz dan kerumitan, alat automasi ini akan menjadi semakin penting.

Saya menggalakkan semua jurutera rangkaian untuk meneroka perpustakaan ini dan mula memasukkannya ke dalam aliran kerja harian mereka. Keluk pembelajaran mungkin kelihatan curam pada mulanya, tetapi faedah jangka panjang dari segi kecekapan dan kebolehpercayaan amat berbaloi dengan usaha.

Ingat, matlamat automasi rangkaian bukan untuk menggantikan jurutera rangkaian, tetapi untuk menambah keupayaan mereka. Dengan menguasai alatan ini, anda boleh meningkatkan peranan anda daripada konfigurator peranti individu kepada arkitek rangkaian pintar mengurus diri.

Sambil kita melihat ke masa hadapan, penyepaduan perpustakaan Python ini dengan teknologi baru muncul seperti Software-Defined Networking (SDN) dan Intent-Based Networking (IBN) berjanji untuk membawa keupayaan yang lebih berkuasa kepada automasi rangkaian. Keupayaan untuk menerangkan niat rangkaian dalam kod Python peringkat tinggi dan menjadikannya secara automatik diterjemahkan ke dalam konfigurasi khusus peranti merentas rangkaian heterogen bukan lagi impian yang jauh, tetapi realiti yang semakin hampir.

Kesimpulannya, lima perpustakaan Python ini - Paramiko, Netmiko, NAPALM, Scapy dan Nornir - membentuk kit alat yang berkuasa untuk automasi rangkaian. Dengan memanfaatkan keupayaan mereka, jurutera rangkaian boleh membina rangkaian yang lebih dipercayai, cekap dan berskala. Semasa anda memulakan perjalanan automasi rangkaian anda, ingat bahawa alat yang paling berkuasa ialah pemahaman anda tentang prinsip rangkaian digabungkan dengan kemahiran pengaturcaraan. Perpustakaan ini bukan tongkat ajaib, tetapi ia sangat berkuasa apabila digunakan oleh jurutera rangkaian yang berpengetahuan.

Jadi, selami, uji, dan jangan takut untuk membuat kesilapan. Itulah cara kami belajar dan berkembang. Dan siapa tahu? Skrip yang anda tulis hari ini mungkin menjadi asas kepada inovasi besar seterusnya dalam pengurusan rangkaian. Selamat mengautomasikan!


Ciptaan Kami

Pastikan anda melihat ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Medium

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang penting untuk Automasi Rangkaian: Kit Alat Jurutera Rangkaian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Bagaimanakah rangka kerja Python atau PyTest memudahkan ujian automatik? Jun 19, 2025 am 01:10 AM

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda? Jun 19, 2025 am 01:04 AM

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Apakah teknik pengaturcaraan dinamik, dan bagaimana saya menggunakannya dalam Python? Jun 20, 2025 am 12:57 AM

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Bagaimana anda boleh melaksanakan iterators tersuai di Python menggunakan __iter__ dan __Next__? Jun 19, 2025 am 01:12 AM

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Apakah trend yang muncul atau arahan masa depan dalam bahasa pengaturcaraan Python dan ekosistemnya? Jun 19, 2025 am 01:09 AM

Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.

Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Bagaimana saya melakukan pengaturcaraan rangkaian di python menggunakan soket? Jun 20, 2025 am 12:56 AM

Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Bagaimana saya mengiris senarai dalam python? Jun 20, 2025 am 12:51 AM

Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak

See all articles