python监控数据库
Mysql 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产谨汪生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我御晌瞎们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更镇空前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
‘贰’ python连接oracle数据库报出 ORA-12541: TNS: 无监听程序
方法一：
在oracle_home下找到lsnrctl.exe 输入 start
方法二
可能认不到实例名
在cmd下运行
set oracle_sid=自己数据库的实例名（大多数orcl）
网上还有很多解决办法
也许不见得管用，这种问题具体问题具体分析比较好。介绍的这2种您的机器还不行。就去修改一个TNSNAMES.ORA。
‘叁’ python 做监控数据采集，怎么做.新手请教
这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。
1. 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。
2. 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。
3. 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。
以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个a.py，用于获取性能数据，在某
一台服务器有一个b.py，负责获取所有服务器a.py产生的数据，然后写入数据库；a.py如何上报到b.py取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用
a.py做客户端上报到服务端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只写本地文件，b.py调用c.sh（封装rsync）
拉取远程文件。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问！
‘肆’ 如何用python做一个设备运维软件
Python开发的jumpserver跳板机
使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。
企业主要用于解决：通俗点说就是规范运维的操作，加入审批，一步一步操作的概念。
是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。
这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
来个小总结
‘伍’ 如何用Python实现cpu和内存的监控
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import wmi
import time
def cpu_mem():
c = wmi.WMI()
for processor in c.Win32_Processor():
print ("Processor ID: %s" % processor.DeviceID )
print( "Process Name: %s" % processor.Name.strip() )
for Memory in c.Win32_PhysicalMemory():
print( "Memory Capacity: %.fMB" %(int(Memory.Capacity)/1048576) )
def cpu_use():
c = wmi.WMI()
for i in range(1,3): # while True
for cpu in c.Win32_Processor():
timestamp = time.strftime('%a, %d %b %Y %H:%M:%S', time.localtime())
print( ' %s | Utilization: %s: %d %%' % (timestamp, cpu.DeviceID, cpu.LoadPercentage))
time.sleep(3)
def main():
cpu_mem()
cpu_use()
‘陆’ 如何利用python监控主机存活并邮件，短信通知
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)协议[1]。
Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[2]有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。