6.3

mib browser的使用
载入mib文件，树状分析oid

分到最细的oid有名字，有介绍，有oid具体值

可以是oid也可以是字符串
模板定义自动发现规则
1.创建自定义发现规则

2.设置监控项原型

6.4

item key

proc.num[ , , , ]
user为主机的用户名， cmdline为ps-ef查询出的进程信息描述
在weblogic中，可以使用它的java进程目录是否在进程中存在来判断weblogic是否挂掉

6.5

6.10

zabbix media mediatype user.addmedia
zabbix 采集器（zabbix trapper）
zabbix_sender -z 192.168.1.66 -p 10051 -s 'oracle' -k 'version' -o 'ok' -vv
自动发现规则
企业微信的用户列表获取
文档 https://work.weixin.qq.com/api/doc#90000/90135/90664
问题
py脚本可以像shell脚本一样 ./xxx.py执行
xshell
py2 和 py3 的区别
datetime.datetime.timestamp(datetime.datetime.now()) 在3中能用，2 中不能用

6.11

openpyxl
zabbix

6.12

1.字典操作

python与 oracle客户端的关系

6.13

6.14

低版本的zabbix server 无法监控高版本的zabbix agent 反之，高版本的server可以监控agent
excel类中的fill是对[]中指定的列的值进行判断，可在format_cell方法中编辑逻辑，对示警度进行范围指定
check 是一个字典，指定了列数和值，与fill配合使用
agent的配置
HostMetadataItem=system.uname
应用：主机元数据，应用在自动注册的动作上

syste.uname >>> Linux zabbix 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64

6.17

orm中创建新对象，create get_or_create() 对于NOT NULL的字段，不给他赋值也能创建？为啥？

es 用索引中的内容来匹配相应的索引，再删除。

POST twitter/_delete_by_query
{
  "query": { 
    "match": {
      "message": "some message"
    }
  }
}

6.18

通过删除原文件夹，增加新文件夹的方式来更新相关代码，django没有自动重启，debug也开的呢，为啥？
screen命令的使用

screen -r monitor 进入运行monitor进程的screen，进入屏幕后，就跟直接运行一样，类似于windows的虚拟桌面，在一台主机上开了第二个linux屏幕。
在screen内，ctrl + a +d 退出当前屏幕，
datetime.datetime.today() >> datetime.datetime(2019, 6, 18, 17, 59, 9, 748551)
datetime.date.today() >> datetime.date(2019, 6, 18)
es的快照在恢复时，需保证这条索引已经被删除，才能恢复成功

6.19
django迁移模型的时候，可以指定单个app。
在迁移logminer的时候，python manager.py makemigartions logminer.esbackup 迁移出错。logminer的models包含了底下所有子应用的models，
解决：使用 python manager.py makemigartions logminer 不指定下一层的应用了。
tzinfo的问题。datetime对象是可以比较大小的。

6.20
django中user类的指定，drf中的token的使用，此token使用key作为主键，

class Token(models.Model):
    """
    The default authorization token model.
    """
    key = models.CharField("Key", max_length=40, primary_key=True)
    user = models.ForeignKey(
        settings.AUTH_USER_MODEL, related_name="auth_token",
        on_delete=models.CASCADE, verbose_name="User"
    )
    created = models.DateTimeField("Created", auto_now_add=True)

    class Meta:
        db_table = 'token'
        verbose_name = "Token"
        verbose_name_plural = "Tokens"

    def save(self, *args, **kwargs):
        if not self.key:
            self.key = self.generate_key()
        return super(Token, self).save(*args, **kwargs)

    def generate_key(self):
        return binascii.hexlify(os.urandom(20)).decode()

    def __str__(self):
        return self.key

在创建django项目时，名称不能有特殊字符，使用xx-xx，提示名字不规范，
在创建项目时，后面可以指定路径，在git上拉下来创建的仓库，进入仓库目录，django-admin startproject xxxxx . 注意这个 . 指的就是在当前目录下创建项目
calendar 日历模块
https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/86629959
使用此脚本获取全年月份及天数，通过一个api来获取节假日

import calendar
import datetime
import json

import requests

tmp = {}
year = 2019
for i in range(1, 13):
    days = calendar.monthcalendar(year=2019, month=i)
    for k in days:
        for v in k:
            if v != 0:
                if i < 10:

                    if v < 10:
                        tmp[int(str(year) + '0' + str(i) + '0' + str(v))] = ''
                    else:
                        tmp[int(str(year) + '0' + str(i) + str(v))] = ''
                else:
                    if v < 10:
                        tmp[int(str(year) + str(i) + '0' + str(v))] = ''
                    else:
                        tmp[int(str(year) + str(i) + str(v))] = ''

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36"
}
# 返回数据：工作日对应结果为 0, 休息日对应结果为3, 节假日对应的结果为1

for k in tmp.keys():
    url = 'http://api.goseek.cn/Tools/holiday?date=%d' % k
    res = requests.get(url=url, headers=headers)
    if res.status_code == 200:
        data = json.loads(res.text)['data']
        if data == 0:
            tmp[k] = 0
        elif data == 1:
            tmp[k] = 1
        elif data == 3:
            tmp[k] = 3

with open('%s年节假日对照表.txt'%datetime.date.today().year, 'w') as f:
    f.write(json.dumps(str))

这个api可能存在访问不良，还需要多加判断，

在配置django项目，没注意哪个配置项除了问题，导致报错
django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Apps aren't loaded yet.
不知道啥情况，重新删了走一次好了。
把字典写入文件的时候可以直接写入字符串 str(dict)，从文件中读取也是读取的字符串，要继续使用字典格式，可以使用eval (eval(str)) >>>> 将字符串类型的dict转换回来。虽然可取，但还是使用json的转换把
and or的使用

使用and 起到了两层if的作用，先对and前的条件进行判断，通过在对and后的条件进行判断，两个都过变量得到and后的值，如果两个条件中有一个不通，变量就得到or后的值，一般在变量初始化好用

6.21
django模型的datefield字段自动增加的时间，默认是以utc走的。datefield字段可以置为空null=True，在模型类中要更新这个字段可以使用datetime对象，在存入数据库的时候，django会自动做转换，例如当前是2019年6月21日14:18:39，存入时就转为utc时间2019年6月21日06:18:39，
xxx.objects.filter(id=1).update(updatetime = datetime.datetime.today() )
另外，update可以同时更新好几个字段。
shell 脚本使用$数字来接收外部传入的参数，0为脚本本身，1为第一个参数，2为第二个参数。以此类推，shell中的判等也是使用== ！=表示不等
shell中的if判断，中括号中要有空格

if [ $1 == shell ]
then
xxxxx要做的事
fi

当使用一个标记来判断使用哪个函数，可以把这个标记作为函数名来传入，使用eval来定义一个函数变量，最后加括号执行，

def a():
  pass
def b():
  pass
def c():
  pass
func = eval(var)
var = 'a'传入时。func 等价于 a函数的内存地址
func() 等价于 a()，调用函数

6.24

不要在windows上玩celery，不要在windows上玩celery，不要在windows上玩celery，不然死都不知道怎么死的。搞bug搞得头大。

报错

解决方案:
第一种: Try to uninstall celery 4.1.0 and replace to 3.1.24
第二种: pip install eventlet, 启动celeryworker时: celery -A celery_app worker --loglevel=info -P eventlet

@app.task
def add(x, y):
    time.sleep(3)
    return x + y
import task

if __name__ == '__main__':
    # 之前这样写，直接就执行 函数
    task.add()
    # 现在把函数添加到执行队列中，参数写在delay中
    # result不是函数的执行结果，他是个对象
    # delay是延迟执行，在调用执行的
     方式一：
       result = task.add.delay(2, 3)
     方式二：
        result = task.add.apply_async(args=[4, 3], eta=task_time)
        跟delay差不多
    # 立即执行的，
    # task.add.s()(2,3)
    # 这个任务唯一的id
    print(result.id)

查看任务结果
celery任务执行结果又九种状态，

from celery.result import AsyncResult

from task import app
# 用获取到的任务id，指定任务名称
async = AsyncResult(id='ac2a7e52-ef66-4caa-bffd-81414d869f85', app=app)

if async.successful():
    # successful()方法是AsyncResult对状态的封装，实际上就是任务执行完得到的对象的state == 'SUCCESS'。
    # 任务执行的结果，也就是返回值
    # 这里的get有个坑，他会等待任务就绪，也就是说，任务不就绪的话会一直卡住，
    result = async.get()
    print(result)
elif async.failed(): #是FAILED的封装
    print('执行失败')
elif async.status == 'PENDING':
    print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
    print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
    print('任务已经开始被执行')

执行命令
celery worker -A celery_app_task -l info

信息发送服务，不仅仅只是把任务扔给celery执行，还要查看执行结果，对不成功的任务要重试，还有发送邮件这些的，如果网络不通畅，连接服务器就失败的，就别提发送了，所以，要对容易出现问题的地方添加重试操作。以确保信息能够成功发送出去。
而且还要考虑celery执行任务的特殊情况，例如很多任务挤进去但立马执行不了，该如何处理，
drf的token验证机制
django 的 MIDDLEWARE 中包含的以下两个 MIDDLEWARE

'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
可以在一个 request 进来的时候，将request里的 cookie 里面的 session_id 转换成我们的 user ！！！！！也就是我们之前看到的 request.user 。
配置drf的中间件

REST_FRAMEWORK = {
'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (
'rest_framework.authentication.BasicAuthentication',
'rest_framework.authentication.SessionAuthentication',
)}

官方文档显示 restful 提供的 auth 有三种：

BasicAuthentication 、 TokenAuthentication 、 SessionAuthentication 。

SessionAuthentication ：跟django中的机制是一样的，常用于浏览器，
因为浏览器会自动设置 cookie ，并将他的 cooike 和session 带到服务器，
所以前后端分离的系统用这种机制比较少见，但是还是可以做。

TokenAuthentication ：是需要重点关注的，使用他前，必须先将 'rest_framework.authtoken'
添加到 django 的 INSTALLED_APPS 中。
INSTALLED_APPS = ( ... 'rest_framework.authtoken' )
这个tokenauth会给我们创建一张表，外键关联到user表，凡是有表的app都要加入到app中，不然不会生成表。
迁移
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
使用python manage.py createsuperuser 创建超级用户
from rest_framework.authtoken.models import Token
token需要我们自己创建，使用Token.objects.create(user=self.request.user)
表中的key字段就是我们要的token

此时，前端在访问的时候就可以使用这个token来表述用户身份了
HTTP头中
Authorization: Token xxxxxxxxx 注意token后的空格,key一般40长

settings文件中配置REST_FRAMEWORK

REST_FRAMEWORK = {

'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': (

'rest_framework.authentication.BasicAuthentication',
'rest_framework.authentication.SessionAuthentication',
\#token验证
'rest_framework.authentication.TokenAuthentication',)}

此时，就可以在视图中添加验证类，
from rest_framework.authentication import TokenAuthentication（或者IsAuthentication都行）
这样，就把django自带的token用起来了

缺点：
1.这个token是存在服务器中的，如果一个分布式系统要用同一套的验证系统，就会出现问题。除非两个服务器有同一份用户数据，

这个token 是没有过期时间的，而且泄露了别人可以一直用。

6.25

Django中解决redis-py versions 3.2.0 or later. You have 2.10.6
http://www.yanup.cn/article/13
从数据库中取出的参数信息，更改数据库中的数据，如果当下参数没有变更过来，考虑缓存中的数据，清一下试试就好，
在django-admin中配置参数，如果参数中混有换行符\n，前端在往数据库中存储的时候自动加上了转义符\，所以，当要使用这个参数进行splitlines()的时候，可能是切割不成功的。
解决：分开配置各个参数，不放到一个字符串中。
问题：要根据celery的结果状态来保存发送任务的记录，不知道该怎么使用这个状态，看了看celery的chord函数，只是将前一个celery任务的结果作为后一个celery任务的传入参数，觉得还是少了状态的判断，可能会在记录的时候出现错误。
不过celery号称每分钟解决百万级任务，这种小规模的发送任务只要是celery任务启动，就应该能够在纳秒级解决异步任务，
解决：
方法1：
在celery调用的函数中添加返回值，对通过celery的执行结果来get()这个值，用这个值作为标记来判断celery的状态，再执行后续的操作。
方法2：
应该chord也可以使用，方法和1差不多，chord调用的是两个celery任务，在前一个celery任务中使用调用函数的返回值，作为传入递交给第二个celery任务，在第二个celery任务中对传入进行判断在进行操作。
邮件服务配置

import smtplib
from email.header import Header
from email.mime.text import MIMEText

#配置邮箱服务
smtp = smtplib.SMTP('smtp_server,'25')
smtp.helo('plain')
smtp.ehlo()
smtp.starttls()
smtp.set_debuglevel(1)
#登录
smtp.login('username',pwd')

#构造消息
msg = MIMEText('要发送的消息', 'plain', 'utf-8')
msg['From'] = u'Sdata Monitor <从哪儿发送>'
msg['Subject'] = Header(u'标题', 'utf-8').encode()
msg['To'] = ['[email protected]']
msg['To'] = ','.join(['[email protected]'])

#发送邮件
#注意msg的as_string()方法
smtp.sendmail('smtp_server', ['接收者邮箱‘’], msg.as_string())

#msg
'Content-Type: text/plain; charset="utf-8"\nMIME-Version: 1.0\nContent-Transfer-Encoding: base64\nFrom: xxxxx <xxxxxx>\nSubject: =?utf-8?q?xxxxxx?=\nTo: [email protected]\n\nYXNkYXNkYXNkYXNk\n'

在使用发送邮件时，有好几次服务器连不上的情况，不知道啥情况，上一次还好的，下一次就不凶了
微信发送消息

{
   "touser" : "UserID1|UserID2|UserID3",
   "toparty" : "PartyID1|PartyID2",
   "totag" : "TagID1 | TagID2",
   "msgtype" : "text",
   "agentid" : 1,
   "text" : {
       "content" : "你的快递已到，请携带工卡前往邮件中心领取。\n出发前可查看<a href=\"http://work.weixin.qq.com\">邮件中心视频实况</a>，聪明避开排队。"
   },
   "safe":0
}

touser、toparty、totag根据情境选择，可以为空，但不能同时为空

setting_manager类里面已经包含了从缓存中取数据的函数。缓存中取不到就去数据库中取。

6.26
导出项目的依赖包
pip list >> requirements.txt
直接到处的格式并不能直接使用pip install -r xxxx.txt
处理：

with open('requirements.txt','r') as r:
  with open('requirements_new.txt','w') as w:
      data = r.read()
      data.pop(0)
      data.pop(0)
      for i in data:
          i = i.split(' ',1)
          i[1] = i[1].strip()
          i = '=='.join(i)
          w.write(i)

zabbix的值映射，
背景:在视图中使用了两个celery任务，后一个celery任务依赖上一个celery任务的结果，通过上一个celery返回的结果进行下一步操作
问题：想的是要用异步的，可是这两个任务产生了关联，后一个任务还是有等待，其实成了同步了，不好
解决：将状态判断统统移到第二个celery任务中，缺什么参数就传什么参数，
但是这样还是有一个问题，将判断移动到第二个任务中，两个任务可能是在视图调用时并发的启动的，第二个任务需要用到第一个任务的task_id值，有可能当下获取不到，导致celery状态一直是pending
解决，做一个time.sleep()间隔自己定，然后做一个while循环，

    while 1:
        res = AsyncResult(id=task_id, app=send_msg)
        if res.ready():
            break
        else:
            time.sleep(0.5)
            continue

条件没达成，就休眠0.5秒继续执行一次任务，知道条件达成，break
觉得这种方式还是不好，以后还得改

消息发送平台的重点在权限，不同账号登陆的用户用不同的key调用第三方短信平台，再记录下发送记录供以后审计使用。三张表，用户表，介质表，设置表，用介质表做中介，连接用户和设置，使用户和设置项配对起来。
setting.objects.filter(media_id=media.objects.get(user_id=self.request.user.id).value).values()这样就得到所有符合条件的数据，再循环遍历得到一个字典

6.27
今天的代码跟实际情况一结合，就不能用了，实际情况不是想能想到的，所以得重新写，在重写的时候，因为加了新的条件，改动较大，我老固化到原来的逻辑中，不想新方法，或者用其他方法达成。纠结了好久，最后把那一块全部推掉重新来一遍，思路一理清，代码就撸了出来。
有一个比较有意思的

#一个列表
l = [a 20 b 30 c 40 d 60]
#要把这个做成一个字典
#这样来
data = dict(zip( [i for i in l[::2]], [j for j in l[1::2]] ))
这样就可以得到想要的字典，  切片设置步长和起始位置是很有用的

在zabbix的接口调用中。search真的是一个神器，类似于contains，只要条件中的字段包含，就能被检索出来，但是只能定义一个条件， api.xxx.get(search={'key':'xxx'})，但是filter可以使用一个数组 api.xxx.get(filter={'name':['条件1'，'条件2']})
zabbix的接口调用中，trend的获取可以把 time_from time_till设置成同一个整点值，意在只去那一个时间点的信息。
在变量传递的时候，设置一个中建量来接收真的是一个不错的选择。
还需要多练啊，想的东西还是太少，需求下来要先好好把关键点记下来，舍本取末，真的菜。

6.28
需求理解还是问题，get不到点事真的恶心，做出来的东西都是错的。
requests模块的使用，发送post请求的时候，最好发送json数据，假如是字典结构，在发送时进行json.dump()最好。还有就是在请求头的构造中，加上contenttype=json，accept都加上，不然django服务端老返回415解码错误。
在本地启动的服务，假如要让外部主机连接，如果这个ip不加到ALLOW_HOST中则返回400错误，可以将ALLOW_HOST设置为 * 允许所有的外部ip访问
在django-admin中，可以创建类，创建方法，对模型的展示进行定制化。

2019-06

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