ping ip多进程处理小程序
2023-09-27 14:29:19 时间
最近,环境维护需要经常需要判断某些服务器上的IP是否可达,由于服务器数量较多,逐一手工ping检查太过繁琐。写个小程序使用。
实现和说明
1、使用配置文件ip.txt实现可配置指定ip列表。
2、利用multiprocessing多进程模块实现并发处理。同时利用Pool类实现进程数量控制。
3、通过ping_result.append()先收集ping执行结果,再打印的方式避免出现输出时错行的现象。
具体代码实现如下:
import multiprocessing import os, sys ip_file = "ip.txt" cur_dir = os.getcwd() def ping_ip(ip): ret = os.system('ping -n 2 -w 3 %s > nul' % (ip,)) return (ret, ip) if __name__== '__main__': try: fp = open(ip_file, 'r') except: print "%s have not %s file,please check." % (cur_dir, ip_file) sys.exit(1) else: ip_lst = fp.readlines() fp.close() p = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()*2) ping_result = [] for ip in ip_lst: ping_result.append(p.apply_async(ping_ip, args=(ip.strip(),))) p.close() p.join() for each in ping_result: ret, ip = each.get() if ret == 0: print "%s success" % (ip,) else: print "%s fail" % (ip,)
关键代码描述:
1、multiprocessing.Pool()
函数原型:Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None)。返回进程池对象(Returns a process pool object)
Pool 可以提供指定数量的进程供用户使用,默认是 CPU 核数。当有新的请求提交到 Poll 的时候,如果池子没有满,会创建一个进程来执行,否则就会让该请求等待。特别说明:
(1)Pool 对象调用 join 方法会等待所有的子进程执行完毕。
(2)调用 join 方法之前,必须调用 close 方法
(3)调用 close 之后就不能继续添加新的 Process 了。
2、multiprocessing.cpu_count()。Returns the number of CPUs in the system
3、apply_async()方法用来同步执行进程,允许多个进程同时进入池子。
4、multiprocessing模块更详细的使用方法可以查看官方说明文档:multiprocessing
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