任务说明:

  1. 解析服务器内存和CPU信息。格式是无后缀的文本格式。将其转换为统一XML格式。
  2. 源文件名:zmonitor.2017-04-06-14_28
    172.17.8.64 saptmqas_cpu   431    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.95    saptmprd_cpu   426    CPU utilization percentage : 6%
    172.17.8.63    saptmdev_cpu   421    CPU utilization percentage : 2.5%
    172.17.8.91    saptm2prd_cpu  487    CPU utilization percentage : 24.75%
    172.17.8.66    sappoqas_cpu   394    CPU utilization percentage : 1.75%
    172.17.8.93    sappoprd_cpu   382    CPU utilization percentage : 1.125%
    172.17.8.62    sappodev_cpu   313    CPU utilization percentage : 2.5%
    172.17.8.78    sapmdmqas_cpu  450    CPU utilization percentage : 1.5%
    172.17.8.79    sapmdmprd_cpu  445    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.72    sapmdmdev_cpu  440    CPU utilization percentage : 3.5%
    172.17.8.74    sapepdev_cpu   462    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.65    sapemqas_cpu   413    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.96    sapemprd_cpu   408    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.61    sapemdev_cpu   403    CPU utilization percentage : 1.5%
    172.17.8.83    sapeccqas_cpu  364    CPU utilization percentage : 1.5%
    172.17.8.92    sapem2prd_cpu  476    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.89    sapeccprd_2_cpu    376    CPU utilization percentage : 6.75%
    172.17.8.88    sapeccprd_1_cpu    372    CPU utilization percentage : 4.625%
    172.17.8.87    sapeccprd_0_cpu    368    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.80    sapeccdev_cpu  336    CPU utilization percentage : 2.625%
    172.17.8.76    sapbpmprd_cpu  468    CPU utilization percentage : 1.75%
    172.17.8.73    sapbpmdev_cpu  457    CPU utilization percentage : 1%
    172.17.8.64    saptmqas_memval    519    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.361GB USED: 30.801GB (98%) FREE: 0.560GB (2%)
    172.17.8.95    saptmprd_memval    518    Disk OK - Physical memory TOTAL: 47.342GB USED: 46.992GB (99%) FREE: 0.350GB (1%)
    172.17.8.63    saptmdev_memval    517    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.361GB USED: 31.088GB (99%) FREE: 0.272GB (1%)
    172.17.8.91    saptm2prd_memval   516    Disk OK - Physical memory TOTAL: 47.137GB USED: 46.847GB (99%) FREE: 0.290GB (1%)
    172.17.8.66    sappoqas_memval    515    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.361GB USED: 30.074GB (95%) FREE: 1.287GB (5%)
    172.17.8.93    sappoprd_memval    514    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.357GB USED: 31.141GB (99%) FREE: 0.216GB (1%)
    172.17.8.62    sappodev_memval    513    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.358GB USED: 31.051GB (99%) FREE: 0.306GB (1%)
    172.17.8.78    sapmdmqas_memval   512    Disk OK - Physical memory TOTAL: 15.577GB USED: 15.325GB (98%) FREE: 0.253GB (2%)
    172.17.8.79    sapmdmprd_memval   511    Disk OK - Physical memory TOTAL: 62.917GB USED: 62.499GB (99%) FREE: 0.418GB (1%)
    172.17.8.72    sapmdmdev_memval   510    Disk OK - Physical memory TOTAL: 15.577GB USED: 15.421GB (98%) FREE: 0.156GB (2%)
    172.17.8.74    sapepdev_memval    509    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.343GB USED: 28.224GB (90%) FREE: 3.119GB (10%)
    172.17.8.65    sapemqas_memval    508    Disk OK - Physical memory TOTAL: 15.579GB USED: 15.364GB (98%) FREE: 0.215GB (2%)
    172.17.8.96    sapemprd_memval    507    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.342GB USED: 30.852GB (98%) FREE: 0.490GB (2%)
    172.17.8.61    sapemdev_memval    506    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.486GB USED: 31.166GB (98%) FREE: 0.320GB (2%)
    172.17.8.92    sapem2prd_memval   505    Disk OK - Physical memory TOTAL: 35.302GB USED: 34.755GB (98%) FREE: 0.547GB (2%)
    172.17.8.89    sapeccprd_2_memval 503    Disk OK - Physical memory TOTAL: 47.137GB USED: 41.424GB (87%) FREE: 5.712GB (13%)
    172.17.8.83    sapeccqas_memval   504    Disk OK - Physical memory TOTAL: 15.579GB USED: 15.381GB (98%) FREE: 0.198GB (2%)
    172.17.8.88    sapeccprd_1_memval 502    Disk OK - Physical memory TOTAL: 47.122GB USED: 46.764GB (99%) FREE: 0.359GB (1%)
    172.17.8.87    sapeccprd_0_memval 501    Disk OK - Physical memory TOTAL: 7.688GB USED: 7.552GB (98%) FREE: 0.136GB (2%)
    172.17.8.80    sapeccdev_memval   500    Disk OK - Physical memory TOTAL: 15.579GB USED: 15.283GB (98%) FREE: 0.297GB (2%)
    172.17.8.76    sapbpmprd_memval   499    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.358GB USED: 31.117GB (99%) FREE: 0.241GB (1%)
    172.17.8.73    sapbpmdev_memval   498    Disk OK - Physical memory TOTAL: 31.673GB USED: 31.031GB (97%) FREE: 0.642GB (3%)
  3. 统一的XML文件格式(示例):
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <root>
       <Platform date="2017-02-28 12:00:00">
          <PlatformNum description="数据中心监控平台编号,以便识别****************************">
             1872_ZABBIX</PlatformNum>
          <!-- 扩展属性,没有就不写,主要目的是同一个平台传送多种格式时区分 --><Module description="模块编号">
             M1</Module>
       </Platform>
       <datas description="数据">
          <!-- 一条数据一个data节点,并告知关联的CI流水号
          ciNum 被监控服务器的ID,预留字段,未来和CMDB建立关联,目前可以空着。
          datetime 监控时间点
          host  被监控的服务器名称
          ip  ip地址
          itemName 被监控的服务器资源的属性  首期为 CPU空闲率(CPU idle time)大于等于0小于等于1,用于计算CPU利用率=(1-CPU idle time)*100%;空余内存数量(Free real memory)单位MB  和 总内存数量(Total memory)单位MB  用于计算内存利用率= (Free real memory/ Total memory) *100%
          itemValue 监控值,单位cpu为百分比,0.32实为32%; 内存是GB;实际各家的监控信息也可了解一下?
          --><data  ciNum="CI201702230001"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb01"
                ip="172.32.224.73"
                itemName="CPU idle time"
                itemValue="0.3233"
          >
          </data>
          <data ciNum="CI201702230001"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb01"
                ip="172.32.224.73"
                itemName="Total memory"
                itemValue="128000000"  
    
          >
          </data>
          <data ciNum="CI201702230001"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb01"
                ip="172.32.224.73"
                itemName="Free real memory"
                itemValue="30666000"
          >
          </data>
          <data  ciNum="CI201701260002"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb02"
                ip="172.32.224.78"
                itemName="CPU idle time"
                itemValue="0.3233"
          >
          </data>
          <data ciNum="CI201701260002"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb02"
                ip="172.32.224.78"
                itemName="Total memory"
                itemValue="96000000"
          >
          </data>
          <data ciNum="CI201701260002"
                datetime="2017-02-28 12:00:00"
                host="lxbdb02"
                ip="172.32.224.78"
                itemName="Free real memory"
                itemValue="60222000"
          >
          </data>
       </datas>
    </root>

需求:

  1. 将文本格式转换成统一的XML格式,并形成文件。
  2. 文件名上的日期,是监控时间点,读取后写入统一XML格式中。

思路:

  1. 因为统一的XML格式是一个服务器3段标签,其中重复信息比较多。所以先生成JSON格式,以后方便读取。
  2. 根本原因是领导还在协商使用XML还是JSON。
  3. 再将JSON格式的依次插入到XML中。
  4. 生成XML文件。

代码简述:

  1. 声明CLASS readFileToXML
  2. 初始化类(要求一个参数:文件完整路径)
  3. 第一个方法:getTime,根据文件名获取监控时间点。
    1. “2017-04-06-14_28”需要注意的地方是,最后一个“-”需要替换为空格。因为字符串不能单独修改,则转换成LIST修改后,再转格式为string
  4. 第二个方法:readFileToDict,解析源文件并生成JSON。
    1. 这里有个坑要说一下,生成XML的时候,要求值为字符串。因为牵扯计算,所以其中一个值为FLOAT格式存入JSON。但当这个float的值存入XML文件时报错。
    2. 所以这个坑是在XML模块中,并不是JSON的。当时好找一顿。
  5. 第三个方法:json2XML,将JSON格式数据按照XML统一格式转换。
    1. 简单xml模块使用。
    2. doc = Document() #创建DOM文档对象
    3. root = doc.createElement('root')  # 创建根元素
    4. doc.appendChild(root)   # 将根标签root加载到doc结构下。
    5. 以我的XML为例节点顺序:doc>root>Platform>PlatformNum
                                                               |               >Module
                                                               >datas>data
                                                                          > .......
    6. 这里的坑是如果你要在root标签下添加Platform标签则需要:root.appendChild(Platform)
    7. 创建节点和文本等,都是doc.createXXXX。但添加到指定节点时,则是节点元素Platform.appendChild(Module)
    8. 呵呵,有点啰嗦。
  6. 第四个方法:makeXML,生成XML文件保存。
    1. 没什么要说的,doc.toprettyxml(indent='')就是之前所有操作后的结果。

代码如下:

#coding=utf-8  2017/4/7
__author__ = 'Asktao'

import os
from xml.dom.minidom import Documentclass readFileToXML(object):def __init__(self, filepath):self.filepath = filepath                        # 完整路径
        self._path = os.path.split(filepath)[0]         # 文件的路径
        self._filename = os.path.split(filepath)[1]     # 文件的名称
        self.DATA_JSON = readFileToXML.readFileToDict(self) # JSON格式数据
        self.DATA_XML = readFileToXML.json2XML(self)        # XML格式数据

    def getTime(self):'''
        文件名格式:zmonitor.2017-04-06-14_28
        把文件名的中的时间信息截取出来。格式:2017-04-06 14:28:00
        '''getTime_str = self._filename.partition(".")[2].replace("_", ":")# name.partition(".")的结果为("zmonitor", ".", "2017-04-06-14_28")
        getTime_list = list(getTime_str)getTime_list[10] = " "      # 字符串不可以单独修改,则修改格式为列表格式,修改后再整体修改为字符串格式。
        getTime_str = "".join(getTime_list)return getTime_str+":00"

    def readFileToDict(self):'''
        解析原始文件,提取信息存为字典格式(JSON)
        '''JSON_dict = {"hosts": {}}      # 用于这里原始文件的数据,编排成JSON格式。
        fileUpdataTime = readFileToXML.getTime(self)     # 取文件名中包含的时间。
        JSON_dict["datetime"] = fileUpdataTime
        with open(self.filepath, "r", encoding="utf-8") as file:for line in file:line = line.replace("\n", "")line_item = line.split("\t")
                if line_item[1].endswith("_cpu"):ip = line_item[0]                           # IP地址
                    name = line_item[1].partition('_')[0]       # 机器名
                    num3 = line_item[2]                         # 不知道做什么的三位数
                    CPU_utilization_percentage = line_item[3].partition(":")[2]     # CPU占用率 **%
                    CPU_utilization_percentage = CPU_utilization_percentage.replace("%", "")     # CPU占用率 去掉%号
                    CPU_utilization_percentage = str(float(100) - float(CPU_utilization_percentage))          # 求得CPU空闲时间

                    if not ip in JSON_dict["hosts"]:     #判断JSON_dict中索引是否存在,如不在则创建
                        JSON_dict["hosts"][ip] = {}               # 用IP做索引(用IP做一级目录)
                    JSON_dict["hosts"][ip]["ip"] = ip     # 添加机器名到JSON_dict
                    JSON_dict["hosts"][ip]["name"] = name     # 添加机器名到JSON_dict
                    JSON_dict["hosts"][ip]["num3"] = num3        # 添加不知道什么的3位数,到JSON_dict
                    # CPU占用率
                    JSON_dict["hosts"][ip]["CPU_utilization_percentage"] = CPU_utilization_percentageelif line_item[1].endswith("_memval"):ip = line_item[0]                           # IP地址
                    num3_2 = line_item[2]                         # 不知道做什么的三位数+
                    temp_info = line_item[3].split(" ")#print(temp_info)
                    Physical_memory_TOTAL = temp_info[6]    #.replace("GB", "")        # 物理内存总量
                    Physical_memory_USED = temp_info[8]     #.replace("GB", "")        # 物理内存使用量
                    Physical_memory_FREE = temp_info[11]    #.replace("GB", "")       # 物理内存剩余量

                    if not ip in JSON_dict["hosts"]:     # 判断JSON_dict中索引是否存在,如不在则创建
                        JSON_dict["hosts"][ip] = {}               # 用IP做索引(用IP做一级目录)
                    JSON_dict["hosts"][ip]["ciNum"] = "(被监控服务器的ID,预留字段)"     # 添加被监控服务器ID到JSON_dict
                    JSON_dict["hosts"][ip]["num3"] = num3_2        # 添加不知道什么的3位数,到JSON_dict
                    JSON_dict["hosts"][ip]["Physical_memory_TOTAL"] = Physical_memory_TOTAL         # 添加内存总量
                    JSON_dict["hosts"][ip]["Physical_memory_USED"] = Physical_memory_USED           # 添加使用量
                    JSON_dict["hosts"][ip]["Physical_memory_FREE"] = Physical_memory_FREE           # 添加剩余空间量
                else:print("文件内部格式错误,请检查第二列,*****_cup 和 ******_memval,是否合规。")print("错误信息如下:%s" % line_item[1])
        return JSON_dictdef json2XML(self):'''
        生成XML文档。
        '''
        doc = Document()  #创建DOM文档对象
        root = doc.createElement('root')                        # 创建根元素
        doc.appendChild(root)Platform = doc.createElement('Platform')                # 创建root下第一节点Platform
        Platform.setAttribute("date", self.DATA_JSON["datetime"])        # **赋值时间
        root.appendChild(Platform)PlatformNum = doc.createElement('PlatformNum')          # 创建Platform第一节点PlatformNum
        PlatformNum.setAttribute("description", "数据中心监控平台编号,以便识别,*****************************")PlatformNum_title = doc.createTextNode("1872_ZABBIX")PlatformNum.appendChild(PlatformNum_title)Platform.appendChild(PlatformNum)Module = doc.createElement('Module')                    # 创建Platform第一节点Module
        Module.setAttribute("description", "模块编号")Module_title = doc.createTextNode("M1")Module.appendChild(Module_title)Platform.appendChild(Module)datas = doc.createElement('datas')                      # 创建root下第一节点datas
        root.appendChild(datas)for ip in self.DATA_JSON["hosts"]:data = doc.createElement('data')data.setAttribute("ciNum", "CI201702230001(被监控服务器的ID,预留字段)")data.setAttribute("datetime", self.DATA_JSON["datetime"])data.setAttribute("host", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["name"])data.setAttribute("ip", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["ip"])data.setAttribute("itemName", "CPU idle time")      # CPU空闲时间
            data.setAttribute("itemValue", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["CPU_utilization_percentage"])data_title = doc.createTextNode("")     # 为了解决自闭合标签。
            data.appendChild(data_title)            # 为了解决自闭合标签。
            datas.appendChild(data)data = doc.createElement('data')data.setAttribute("ciNum", "CI201702230001(被监控服务器的ID,预留字段)")data.setAttribute("datetime", self.DATA_JSON["datetime"])data.setAttribute("host", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["name"])data.setAttribute("ip", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["ip"])data.setAttribute("itemName", "Total memory")      # 总内存
            data.setAttribute("itemValue", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["Physical_memory_TOTAL"])     # 总内存
            data_title = doc.createTextNode("")     # 为了解决自闭合标签。
            data.appendChild(data_title)            # 为了解决自闭合标签。
            datas.appendChild(data)data = doc.createElement('data')data.setAttribute("ciNum", "CI201702230001(被监控服务器的ID,预留字段)")data.setAttribute("datetime", self.DATA_JSON["datetime"])data.setAttribute("host", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["name"])data.setAttribute("ip", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["ip"])data.setAttribute("itemName", "Free real memory")      # 空闲内存
            data.setAttribute("itemValue", self.DATA_JSON["hosts"][ip]["Physical_memory_FREE"])     # 空闲
            data_title = doc.createTextNode("")     # 为了解决自闭合标签。
            data.appendChild(data_title)            # 为了解决自闭合标签。
            datas.appendChild(data)return doc.toprettyxml(indent='')def makeXML(self):
        f = open(self._filename+'.xml', 'w', encoding="UTF-8")f.write(self.DATA_XML)f.close()

调试代码:(调试代码和代码在同级目录下)

# -*- coding: utf-8 -*-
import readFileToXML as RFTX# 实例化
TEST = RFTX.readFileToXML("zmonitor.2017-04-06-14_28")
#TEST = RFTX.readFileToXML("C:\\Users\\Asktao\\PycharmProjects\\CSV_to_XML\\zmonitor.2017-04-06-14_28")

# 在当前目录下生成XML文件
TEST.makeXML()# 打印JSON格式数据
print("JSON格式:%s" % TEST.DATA_JSON)# 打印XML格式数据
print("XML格式:\n %s " % TEST.DATA_XML)print(TEST._path)       # 路径
print(TEST._filename)   # 文件名

后记:
    领导4月7号周五上午布置任务,要求月底之前交。结果开开心心干了半天就看小说了。周六日开开心心睡大觉。结果今天上午10点就说这两天就要。哎,亏着勤劳,一上午就弄完了。要不然就被领导坑了。大家共勉吧,勤劳共勉。

领导改需求了,要在linux当脚本跑,于是改了一下调用方式。

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