使用Python实现批量ping操作方法

 更新时间:2020年05月06日 08:35:36   作者:公子简爱十七  
这篇文章主要介绍了使用Python实现批量ping操作方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

在日常的工作中,我们通常会有去探测目标主机是否存活的应用场景,单个的服务器主机可以通过计算机自带的DOS命令来执行,但是业务的存在往往不是单个存在的,通常都是需要去探测C段的主机(同一个网段下的存活主机),这样使用DOS来进行操作是不可取,探测的速度太慢了,不满足实际需要。一般批量的操作需要使用脚本进行一键部署执行,本文主要通过使用Python语言来实现批量ping的操作(使用多线程实现Python批量处理)

Python版本 :Python3

使用的第三方库:subprocess, logging, threading, queue

日志导出模块功能:

def set_logging_format():
  logging.basicConfig(level=logging.INFO,
            format='%(message)s',
            filename='ping_host.log',
            filemode='w'
            )
  console = logging.StreamHandler()
  console.setLevel(logging.INFO)
  formatter = logging.Formatter('%(message)s')
  console.setFormatter(formatter)
  logging.getLogger('').addHandler(console)
多线程实现批量操作:
threads = []
  THREAD_NUM = 20
  user_iput = input('please input modren: ')
  if user_iput == 'addr':
    IP_L = IP_LIST
  if user_iput == 'file':
    IP_L = IP_QUEUE
  for i in range (THREAD_NUM):
    t = threading.Thread(target = ping_IP,args = (IP_L,))
    threads.append(t)
  for i in range (THREAD_NUM):
    threads[i].start()
  for i in range (THREAD_NUM):
    threads[i].join()

完整代码部分:

import subprocess
import logging
import datetime
import time
import threading
from queue import Queue
import sys
# 实现日志导出
def set_logging_format():
  logging.basicConfig(level=logging.INFO,
            format='%(message)s',
            filename='ping_host.log',
            filemode='w'
            )
  console = logging.StreamHandler()
  console.setLevel(logging.INFO)
  formatter = logging.Formatter('%(message)s')
  console.setFormatter(formatter)
  logging.getLogger('').addHandler(console)
# 将需要ping 连接的IP加入队列
def insert_ip_queue(ip_list_path):
  IP_QUEUE = Queue()
  with open (ip_list_path,'r') as f:
    for ip in f.readlines():
      IP_QUEUE.put(ip)
    f.close()
  return IP_QUEUE
def IP_list ():
  ip_list = Queue()
  for i in range (1,255):
    ip = '192.168.1.' + str(i)
    ip_list.put(ip)
  return ip_list
# print (IP_list())
#print (IP_list())
#定义 ping 函数
def ping_IP (IP_QUEUE):
  while not IP_QUEUE.empty():
    ip = IP_QUEUE.get().strip('\n')
    #print (ip)
    res = subprocess.call('ping -w 1000 -n 1 %s' % ip , stdout=subprocess.PIPE,shell=True)
    #print (res)
    if res == 0:
      h =subprocess.getoutput('ping' + ' ' + ip)
    #print (h)

      if 'TTL=' in h:
        res = ('网络可以正常连通平均延时 = %s' % h.split('平均 = ')[1])
    else:
      res = '网络连接失败!'
    today = datetime.datetime.now().strftime("%Y - %m - %d %H : %M : %S")
    logging.info("%s IP = %s %s" % (today,ip,res))
def main ():
  set_logging_format()
  ip_list_path = './hostip.txt'
  IP_QUEUE = insert_ip_queue(ip_list_path)
  IP_LIST = IP_list()
  threads = []
  THREAD_NUM = 20
  user_iput = input('please input modren: ')
  if user_iput == 'addr':
    IP_L = IP_LIST
  if user_iput == 'file':
    IP_L = IP_QUEUE
  for i in range (THREAD_NUM):
    t = threading.Thread(target = ping_IP,args = (IP_L,))
    threads.append(t)
  for i in range (THREAD_NUM):
    threads[i].start()
  for i in range (THREAD_NUM):
    threads[i].join()
if __name__ == '__main__':
  main()

到此这篇关于使用Python实现批量ping操作的文章就介绍到这了,更多相关使用Python实现批量ping操作内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 将图片文件嵌入到wxpython代码中的实现方法

    将图片文件嵌入到wxpython代码中的实现方法

    前面一篇文章中提到的那个程序,GUI中包含了一张图片。在编译成exe文件发布时,无法直接生成一个单独的exe文件。因此需要直接把图片写入到代码中
    2014-08-08
  • Python使用bar绘制堆积/带误差棒柱形图的实现

    Python使用bar绘制堆积/带误差棒柱形图的实现

    本文先讲解bar参数如何使用,然后分别演示堆积柱形图和带误差柱形图画法。具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-09-09
  • opencv-python图像读写模块示例详解

    opencv-python图像读写模块示例详解

    这篇文章主要介绍了opencv-python图像读写模块,本文结合示例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2023-07-07
  • 用Python字符画出了一个谷爱凌

    用Python字符画出了一个谷爱凌

    之前经常在网上看到那种由一个个字符构成的视频,非常炫酷。本文也将利用Python字符画一个最近的冬奥冠军谷爱凌,感兴趣的小伙伴可以学习一下
    2022-02-02
  • python matplotlib拟合直线的实现

    python matplotlib拟合直线的实现

    这篇文章主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • Anaconda2 5.2.0安装使用图文教程

    Anaconda2 5.2.0安装使用图文教程

    这篇文章主要为大家详细介绍了Anaconda2 5.2.0安装使用图文教程,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-09-09
  • Python堆排序原理与实现方法详解

    Python堆排序原理与实现方法详解

    这篇文章主要介绍了Python堆排序原理与实现方法,结合实例形式详细分析了Python堆排序的概念、原理、实现方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2018-05-05
  • PyTorch搭建多项式回归模型(三)

    PyTorch搭建多项式回归模型(三)

    这篇文章主要为大家详细介绍了PyTorch搭建多项式回归模型,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-05-05
  • python数学建模之Numpy 应用介绍与Pandas学习

    python数学建模之Numpy 应用介绍与Pandas学习

    这篇文章主要介绍了python数学建模之Numpy 应用介绍与Pandas学习,NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,一个开源的的python科学计算库,主要用于数组、矩阵计算
    2022-07-07
  • Python函数参数的4种方式

    Python函数参数的4种方式

    本文主要介绍了Python函数参数的4种方式,主要包括必选参数,默认参数,可选参数,关键字参数,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2024-01-01

最新评论