python監控工具
1、web開發：python的誕生歷史比web還要早，python是解釋型編程語言，開發效率高，非常適合進行web開發。它有上百種web開發框架，有很多成熟的模板技術，選擇python開發web應用，不但開發效率高，速度也是非常快的。常用的web開發框架有：Django、Flask、Tornado 等。
2、網路爬蟲：網路爬蟲是python非常常見的一個場景，國際上其實google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎，推動python發展，以前國內很多人採集網上的內容，現在就可以用python來實現了。
3、人工智慧：人工智慧是非常火的一個方向，AI浪潮讓python語言未來充滿潛力。現在python有很多庫都是針對人工智慧的，比如numpy,
scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網路等。在人工智慧領域，數據分析、機器學習、神經網路、深度學習等都是主流語言。
4、數據分析：數據分析處理方面，python有非常完備的生態環境。大數據分析涉及到分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，python都有成熟的模板可以完成其功能，對於Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯，是非常便利的。
5、自動化運維：python對於伺服器是非常重要的，目前幾乎所有Linux發行版本中都帶有python編輯器，使用python腳本進行批量化文件部署和運行調整都成了Linux伺服器很不錯的選擇。python有很多方便的工具，比如說調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor等，讓運維變得更加簡單。
『貳』 python 監控視頻分析
Python有個非常強的庫叫OpenCV，這個庫操作很簡單，可以打開視頻文件做截圖，這個OpenCV庫還提供了兩張圖片的比較功能。
你可以先把視頻每秒截圖一張。
然後只要把連續的截圖後一張對前一張比較，找到差異大的就可以發現圖像有變化
了。
『叄』 Python如何監控network
"抓取network里所有的數據"的意思是抓取瀏覽器所有的數據嗎?如果是, 那你的關注重點就不應該是python這門語言了, 你可以直接用抓包工具如wireshark抓取所有經過網卡的數據,或者用fiddler抓包, 如果只是想做爬蟲, 沒有必要抓取所有的請求, 比如說css, jpg等靜態資源沒有用處(抓取圖片另算).
『肆』 python主要用來幹嘛
整理了Python的7大就業方向，希望大家能找到適合自己的，然後學習下去，完成人生的目標。
1、Web開發（Python後端）
Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創型公司的一致歡迎。
像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站，都構建在Python之上。
平均薪資：15~20K
技能要求：前端基礎、Python基礎、主流Python Web框架（Flask、Django等）、資料庫等
2、Python爬蟲工程師
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑Python的第一驅動力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鍾爬蟲即可，又裝X又實用，學會Python爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。
平均薪資：15~25K
技能要求：前端基礎、Python爬蟲庫、資料庫、JS反爬等
友情提示：注意法律風險
3、Python數據分析師
這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 「定製化推薦」 的老手。
可以說，所有的商業公司都需要這樣一個角色，Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。
Python是目前數據分析業務中，最常用的語言。學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。
平均薪資：10~25K
技能要求：統計學基礎、Python的數據分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、資料庫、機器學習框架（高端職位需要）
4、AI工程師
人工智慧是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。
Python是人工智慧時代的頭牌語言，不管是機器學習（Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
薪資：20~40K
技能要求：統計學基礎、Python、數據分析庫、機器學習、深度學習框架
5、自動化運維工程師
運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理伺服器，起到1個人頂10個人的效果。
自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、資料庫、openpyxl庫等
6、自動化測試工程師
測試的工作是枯燥和重復的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且容易出錯。
Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。
平均薪資：10~20K
技能要求：Python、自動化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發
Python游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、資料庫、Nginx等
通過以上一系列的講解，相信各位剛入門Python編程語言的人，對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的了解。Python編程語言應用廣泛，就業方向也是十分廣闊，當下正是學習Python的好時機。
『伍』 數字化監控平台自動化作業中支持哪幾種開發語言
針對數字化監控平台自動化作業扮燃，支持的開發語言有：Python、Java、C++、C#、Go、Ruby、php等。
Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，它具有高效、易學、易用的特點，可以用來開發簡單的腳本，也可以用來開發復雜的程序。Python可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用Python的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
Java是一種面向知改對象的編程語言，它具有可移植性、可擴展性、安全性等優點，可以用來開發復雜的程序。Java可以用來開發數字化廳猛虛監控平台自動化作業，可以使用Java的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
C++是一種面向對象的編程語言，它具有高效、靈活、可移植性等優點，可以用來開發復雜的程序。C++可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用C++的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
C#是一種面向對象的編程語言，它具有高效、安全性、可移植性等優點，可以用來開發復雜的程序。C#可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用C#的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
Go是一種面向對象的編程語言，它具有高效、簡單、可移植性等優點，可以用來開發復雜的程序。Go可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用Go的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
Ruby是一種面向對象的編程語言，它具有高效、簡單、可移植性等優點，可以用來開發復雜的程序。Ruby可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用Ruby的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工作效率。
PHP是一種面向對象的編程語言，它具有高效、簡單、可移植性等優點，可以用來開發復雜的程序。PHP可以用來開發數字化監控平台自動化作業，可以使用PHP的編程語言來實現自動化作業的功能，從而提高工
『陸』 監控常用的應用軟體有什麼
常用的有:
1.cactio
實際上cacti不是監控工具，而是個依賴於SNMP的數據採集和數據呈現的工具。但是很多人喜歡用來當監控(因為其功能可以很好的完成這個工作)
功能:數據採集、 保存數據[sql, txt].
數據展示(rrdtool 繪圖)。
數據分析和報警(很一般)。
2. nagios。
功能:數據報警(報警功能是Nagios的特色功能) [ 故障觸發，故障恢復都可以。
依賴分析報警(能自動的識別到關鍵設備的故障，關聯設備不會報警)。
數據採集(採集的數據是弱項，他只關心警戒位，只關心正常與否的狀態，狀態轉換時可以實現報警，所以它採集的數據不需要保存)，當然也有插件彌補這個不足，如PNP4Nagios。
3. zabbix (php)(推薦)
Nagiostcacti整合互相彌補不足!I
nagios和 cacti不適合超大規模的監控、由於大規模的帶寬和網路限制,會導致監控的延遲等問題,所以有很多是 nagios+ cacti整合,但是依然不適合在大規模的環境中,不適合分布式部署, Nagios在大規模中就會出現延遲,失
去 Nagios本事的特色。
那麼 zabbix同時整合了 cacti和 Nagios特點的工具,而且還具有了前兩者不具有的工具,支持分布式等等。
4. 補充工具:
netdata:託管在github上的一款類型zabbix的開源監控工具https:/
/github. com/firehol/netdata
open- falcon:小米公司開源的企業級監控工具(python)(推薦)
Ganglia類似於 zabbix,大型分布式監控系統
開源監控工具對比http://www.oschina.net/news/67525/monitoring-tools
5. 監控軟體數據採集的方式
SNMP 協議。
agent 代理的方式去採集數據。
shell 腳本api 介面
6. 數據展示方式
php html app
7. 數據告警
mail，msm，微信，電話，釘釘機器人
『柒』 python + layui.table 實現數據表格呈現、工具欄監聽
table.render參數：
還有一些其它的常用參數：
傳給前端帶凳的數據需要是{'code':'','msg':'','count':'','data':''}的格式
script 的id和操作列的toolbar屬性值一致，lay-event需要用來監控不同的事件。
點擊修改時，layer.msg('edit')，toast提示「edit」
點擊修改時塵行空，layer.msg('del')，toast提示「del」
頭部工具欄和工具行事件類似
前端派瞎js和css都是基於layui-v2.6.8
『捌』 Python 有監聽資料庫變化的模塊嗎
MySQL 的 Binlog 記錄著 MySQL 資料庫的所有變更信息，了解 Binlog 的結構可以幫助我們解析Binlog，甚至對 Binlog 進行一些修改，或者說是「篡改」，例如實現類似於 Oracle 的 flashback 的功能，恢復誤刪除的記錄，把 update 的記錄再還原回去等。本文將帶您探討一下這些神奇功能的實現，您會發現比您想像地要簡單得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，這也是 MySQL 8 里的默認模式，STATEMENT 模式因為使用中有很多限制，現在用得越來越少了。
Binlog 由事件（event）組成，請注意是事件（event）不是事務（transaction），一個事務可以包含多個事件。事件描述對資料庫的修改內容。
現在我們已經了解了 Binlog 的結構，我們可以試著修改 Binlog 里的數據。例如前面舉例的 Binlog 刪除了一條記錄，我們可以試著把這條記錄恢復，Binlog 裡面有個刪除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是這個事件刪除了記錄，這個事件和寫行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的數據結構是完全一樣的，只是刪除行事件的類型是 32，寫行事件的類型是 30，我們把對應的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已經刪除的記錄再插入回去。從前面的 「show binlog events」 裡面可看到這個 DELETE_ROWS_EVENT 是從位置 378 開始的，這里的位置就是 Binlog 文件的實際位置（以位元組為單位）。從事件（event）的結構裡面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 個位元組，我們寫個 Python 小程序把把第383（378+5=383）位元組改成 30 即可。當然您也可以用二進制編輯工具來改。
找出 Binlog 中的大事務
由於 ROW 模式的 Binlog 是每一個變更都記錄一條日誌，因此一個簡單的 SQL，在 Binlog 里可能會產生一個巨無霸的事務，例如一個不帶 where 的 update 或 delete 語句，修改了全表裡面的所有記錄，每條記錄都在 Binlog 裡面記錄一次，結果是一個巨大的事務記錄。這樣的大事務經常是產謹汪生麻煩的根源。我的一個客戶有一次向我抱怨，一個 Binlog 前滾，滾了兩天也沒有動靜，我把那個 Binlog 解析了一下，發現裡面有個事務產生了 1.4G 的記錄，修改了 66 萬條記錄！下面是一個簡單的找出 Binlog 中大事務的 Python 小程序，我們知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每個事務都是以 BEGIN 開頭，以 COMMIT 結束。我們找出 BENGIN 前面的 「# at」 的位置，檢查 COMMIT 後面的 「# at」 位置，這兩個位置相減即可計算出這個事務的大小，下面是這個 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事務
對於大的事務，MySQL 會把它分解成多個事件（注意一個是事務 TRANSACTION，另一個是事件 EVENT），事件的大小由參數 binlog-row-event-max-size 決定，這個參數默認是 8K。因此我們可以把若干個事件切割成一個單獨的略小的事務
ROW 模式下，即使我御晌瞎們只更新了一條記錄的其中某個欄位，也會記錄每個欄位變更鎮空前後的值，這個行為是 binlog_row_image 參數控制的，這個參數有 3 個值，默認為 FULL，也就是記錄列的所有修改，即使欄位沒有發生變更也會記錄。這樣我們就可以實現類似 Oracle 的 flashback 的功能，我個人估計 MySQL 未來的版本從可能會基於 Binlog 推出這樣的功能。
了解了 Binlog 的結構，再加上 Python 這把瑞士軍刀，我們還可以實現很多功能，例如我們可以統計哪個表被修改地最多？我們還可以把 Binlog 切割成一段一段的，然後再重組，可以靈活地進行 MySQL 資料庫的修改和遷移等工作。
『玖』 探討最受歡迎的15頂級Python庫
1 TensorFlow（貢獻者：1757，貢獻：25756，Stars：116765）
「TensorFlow 是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟體庫。圖形節點表示數學運算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數據陣列（張量）。這種靈活的體系結構使用戶可以將計算部署到桌面、伺服器或移動設備中的一個或多個 CPU/GPU，而無需重寫代碼。 」
GitHub 地址：
https://github.com/tensorflow/tensorflow
2 pandas（貢獻者：1360，貢獻：18441，Stars ：17388）
「pandas 是一個 Python 包，、供快速，靈活和富有表現力的數據結構，旨在讓」關系「或」標記「數據使用既簡單又直觀。它的目標是成為用 Python 進行實際，真實數據分析的基礎高級構建塊。」
GitHub 地址：
https://github.com/pandas-dev/pandas
3 scikit-learn（貢獻者：1218，貢獻者：23509，Stars ：32326）
「scikit-learn 是一個基於 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的機器學習 Python 模塊。它為數據挖掘和數據分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，並可在各種環境中重復使用。
GitHub 地址：
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
4 PyTorch（貢獻者：861，貢獻：15362，Stars：22763）
「PyTorch 是一個 Python 包，提供兩個高級功能：
具有強大的 GPU 加速度的張量計算（如 NumPy）
基於磁帶的自動編程系統構建的深度神經網路
你可以重復使用自己喜歡的 Python 軟體包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要時擴展 PyTorch。」
GitHub 地址：
https://github.com/pytorch/pytorch
5 Matplotlib（貢獻者：778，貢獻：28094，Stars ：8362）
「Matplotlib 是一個 Python 2D 繪圖庫，可以生成各種可用於出版品質的硬拷貝格式和跨平台互動式環境數據。Matplotlib 可用於 Python 腳本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 應用程序伺服器和各種圖形用戶界面工具包。」
GitHub 地址：
https://github.com/matplotlib/matplotlib
6 Keras（貢獻者：856，貢者：4936，Stars ：36450）
「Keras 是一個高級神經網路 API，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上運行。它旨在實現快速實驗，能夠拍塵以最小襲巧禪的延遲把想法變成結果，這是進行研究的關鍵。」
GitHub 地址：
https://github.com/keras-team/keras
7 NumPy（貢獻者：714，貢獻：19399，Stars：9010）
「NumPy 是使用 Python 進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的 N 維數組對象，復雜的（廣播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數，傅里葉變換和隨機數功能。
GitHub 地址：
https://github.com/numpy/numpy
8 SciPy（貢獻者：676，貢獻：20180，Stars：5188）
「SciPy（發音為」Sigh Pie「）是數學、科學和工程方向的開源軟體，包含統計、優化、集成、線性代數、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE 求解器等模塊。」
GitHub 地址：
https://github.com/scipy/scipy
9 Apache MXNet（貢獻者：653，貢獻：9060，Stars：15812）
「Apache MXNet（孵寬昌化）是一個深度學習框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式編程，以最大限度地提高效率和生產力。 MXNet 的核心是一個動態依賴調度程序，可以動態地自動並行化符號和命令操作。」
GitHub 地址：
https://github.com/apache/incubator-mxnet
10 Theano（貢獻者：333，貢獻：28060，Stars ：8614）
「Theano 是一個 Python 庫，讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它可以使用 GPU 並實現有效的符號區分。」
GitHub 地址：
https://github.com/Theano/Theano
11 Bokeh（貢獻者：334，貢獻：17395，Stars ：8649）
「Bokeh 是一個用於 Python 的互動式可視化庫，可以在現代 Web 瀏覽器中實現美觀且有意義的數據視覺呈現。使用 Bokeh，你可以快速輕松地創建互動式圖表、儀錶板和數據應用程序。」
GitHub 地址：
https://github.com/bokeh/bokeh
12 XGBoost（貢獻者：335，貢獻：3557，Stars：14389）
「XGBoost 是一個優化的分布式梯度增強庫，旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在 Gradient Boosting 框架下實現機器學習演算法。XGBoost 提供了梯度提升決策樹（也稱為 GBDT，GBM），可以快速准確地解決許多數據科學問題，可以在主要的分布式環境（Hadoop，SGE，MPI）上運行相同的代碼，並可以解決數十億個示例之外的問題。」
GitHub 地址：
https://github.com/dmlc/xgboost
13 Gensim（貢獻者：301，貢獻：3687，Stars ：8295）
「Gensim 是一個用於主題建模、文檔索引和大型語料庫相似性檢索的 Python 庫，目標受眾是自然語言處理（NLP）和信息檢索（IR）社區。」
GitHub 地址：
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
14 Scrapy（貢獻者：297，貢獻：6808，Stars ：30507）
「Scrapy 是一種快速的高級 Web 爬行和 Web 抓取框架，用於抓取網站並從其頁面中提取結構化數據。它可用於從數據挖掘到監控和自動化測試的各種用途。」
GitHub 地址：
https://github.com/scrapy/scrapy
15 Caffe（貢獻者：270，貢獻：4152，Stars ：26531）
「Caffe 是一個以表達、速度和模塊化為基礎的深度學習框架，由伯克利人工智慧研究（BAIR）/ 伯克利視覺與學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發。」
GitHub 地址：
https://github.com/BVLC/caffe
以上就是2018年最受歡迎的15個庫了，不知有沒有你的菜喔！希望本文對所列出的庫對你有所幫助！