RPC异步执行命令
需求:
  • 利用RibbitMQ进行数据交互
  • 可以对多台服务器进行操作
  • 执行命令后不等待命令的执行结果,而是直接让输入下一条命令,结果出来后自动打印
  • 实现异步操作

不懂rpc的请移步http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5977545.html(最下边)

本节涉及最多的还是rabbitmq通信原理知识,要求安装rabbitmq服务

程序用广播topic模式做更好

程序目录结构:

程序简介:

# 异步rpc程序

# 博客地址
[第11天博客地址](http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5970176.html)
(http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5970176.html) ## 、需求
- [ ] 利用RibbitMQ进行数据交互
- [ ] 可以对多台服务器进行操作
- [ ] 执行命令后不等待命令的执行结果,而是直接让输入下一条命令,结果出来后自动打印
- [ ] 实现异步操作 ## 备注 - [ ] RabbitMQ队列名:
①执行命令时,队列名为服务器端的IP
②查询数据时,用的是回调时随机生成的callback_queue名
- [ ] threading多线程:
实现命令执行后不等待执行结果,依然可以输入新的指令 - [ ] 执行命令格式:
-->>run "dir" host 192.168.20.22 192.168.20.23
dir server端要执行的命令
host host后可跟一个或多个可以通过rabbitMQ的服务器地址 - [ ] 查看后台所有的TASK_ID信息:
-->>check_all
显示结果样式:TASK_ID【】 HOST【192.168.20.22】 COMMAND【dir】
TASK_ID【】 HOST【192.168.20.23】 COMMAND【dir】 - [ ] 查看TASK_ID对应的执行结果:
-->>check_task
为check_all查到的TASK_ID

README.md

程序流程图:

服务器端:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#-Author-Lian # !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# -Author-Lian import pika
import os class Server(object):
def __init__(self,rabbitmq,queue_name):
self.queue_name = queue_name
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host=rabbitmq))
self.channel = self.connection.channel()
self.channel.queue_declare(queue=self.queue_name) def handle(self,command):
command = command.decode()
print(command,type(command))
message = os.popen(command).read()
if not message:
message = "Wrong Command"
return message def on_request(self,ch, method, props, body):
response = self.handle(body)
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to, # 回信息队列名
properties=pika.BasicProperties(correlation_id=
props.correlation_id),
body=str(response))
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) def start(self):
self.channel.basic_consume(self.on_request,
queue=self.queue_name) print(" [x] Awaiting RPC requests")
self.channel.start_consuming() if __name__ == "__main__":
rabbitmq = "localhost" #rabbitmq服务器地址
queue_name = "192.168.20.22" #queue_name为本地ip地址
server = Server(rabbitmq,queue_name)
server.start()

server.py

客户端:

bin目录:

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*- import sys
import os
import platform #添加BASE_DIR,添加顶级目录到路径中,方便调用其他目录模块
if platform.system() == 'Windows':
print(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('\\')[:-1])
BASE_DIR = '\\'.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('\\')[:-1])
else:
BASE_DIR = '/'.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('/')[:-1]) #加载环境变量
sys.path.append(BASE_DIR)
from conf import settings
from core import main if __name__ == '__main__':
obj = main.Handler()
obj.start()

start.py

conf目录:

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'luotianshuai' import os
import sys
import platform if platform.system() == 'Windows':
BASE_DIR = '\\'.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('\\')[:-1])
school_dbpaths = os.path.join(BASE_DIR,'school_db') else:
BASE_DIR = '/'.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)).split('/')[:-1])
school_dbpaths =os.path.join(BASE_DIR, 'school_db') #rabbitmq服务地址ip
RabbitMQ_IP = 'localhost'

settings.py

core目录

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#-Author-Lian from conf import settings
from modules.client import Client
import random,time
import threading class Handler(object):
def __init__(self):
self.information = {} # 后台进程信息 def check_all(self,*args):
'''查看所有task_id信息'''
time.sleep(2)
for key in self.information:
print("TASK_ID【%s】\tHOST【%s】\tCOMMAND【%s】"%(key,self.information[key][0],
self.information[key][1])) def check_task(self,user_cmd):
'''查看task_id执行结果'''
time.sleep(2)
try:
task_id = user_cmd.split()[1]
task_id = int(task_id)
callback_queue=self.information[task_id][2]
callback_id=self.information[task_id][3]
client = Client()
response = client.get_response(callback_queue, callback_id)
print(response.decode())
del self.information[task_id] except KeyError as e :
print("\33[31;0mWrong id[%s]\33[0m"%e)
except IndexError as e:
print("\33[31;0mWrong id[%s]\33[0m"%e) def run(self,user_cmd):
'''执行命令'''
try:
time.sleep(2)
#print("--->>",user_cmd)
command = user_cmd.split("\"")[1]
hosts = user_cmd.split()[3:]
for host in hosts:
task_id = random.randint(10000, 99999)
client = Client()
response = client.call(host, command)
# print(response)
self.information[task_id] = [host, command, response[0],response[1]]
except IndexError as e:
print("\33[31;0mError:%s\33[0m"%e) def reflect(self,str,user_cmd):
'''反射'''
if hasattr(self, str):
getattr(self, str)(user_cmd)
# else:
# setattr(self, str, self.foo)
# getattr(self, str)() def start(self):
while True:
user_cmd = input("->>").strip()
if not user_cmd:continue
str = user_cmd.split()[0]
t1 = threading.Thread(target=self.reflect,args=(str,user_cmd)) #多线程
t1.start()

main.py

modules目录

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# -Author-Lian import pika
import uuid
from conf import settings class Client(object):
def __init__(self):
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host=settings.RabbitMQ_IP))
self.channel = self.connection.channel() def on_response(self, ch, method, props, body):
'''获取命令执行结果的回调函数'''
# print("验证码核对",self.callback_id,props.correlation_id)
if self.callback_id == props.correlation_id: # 验证码核对
self.response = body
ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag) def get_response(self,callback_queue,callback_id):
'''取队列里的值,获取callback_queued的执行结果'''
self.callback_id = callback_id
self.response = None
self.channel.basic_consume(self.on_response, # 只要收到消息就执行on_response
queue=callback_queue)
while self.response is None:
self.connection.process_data_events() # 非阻塞版的start_consuming
return self.response def call(self,queue_name,command):
'''队列里发送数据'''
result = self.channel.queue_declare(exclusive=False) #exclusive=False 必须这样写
self.callback_queue = result.method.queue
self.corr_id = str(uuid.uuid4())
# print(self.corr_id)
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key=queue_name,
properties=pika.BasicProperties(
reply_to=self.callback_queue, # 发送返回信息的队列name
correlation_id=self.corr_id, # 发送uuid 相当于验证码
),
body=command) return self.callback_queue,self.corr_id

client.py

运行示例图

Python开发程序:RPC异步执行命令(RabbitMQ双向通信)的更多相关文章

  1. Python开发【项目】:RPC异步执行命令(RabbitMQ双向通信)

    RPC异步执行命令 需求: 利用RibbitMQ进行数据交互 可以对多台服务器进行操作 执行命令后不等待命令的执行结果,而是直接让输入下一条命令,结果出来后自动打印 实现异步操作 不懂rpc的请移步h ...

  2. Saltstack异步执行命令(十三)

    Saltstack异步执行命令 salt执行命令有时候会有超时的问题,就是命令下发下去了,部分主机没有返回信息,这时候就很难判断命令或任务是否执行成功.因此,salt提供异步执行的功能,发出命令后立即 ...

  3. c# 程序调用cmd执行命令如SVN.exe

    c# 程序调用cmd执行命令如SVN.exe string str = Console.ReadLine(); System.Diagnostics.Process p = new System.Di ...

  4. C#程序调用CMD执行命令,将参数传递给cmd.exe

    proc.StartInfo.Arguments = "/c ping 10.2.2.125"; C#程序调用CMD执行命令 将参数传递给cmd.exe的(Passing an a ...

  5. Python开发程序:FTP程序

    作业:开发一个支持多用户在线的FTP程序 要求: 用户加密认证 允许同时多用户登录 每个用户有自己的家目录 ,且只能访问自己的家目录 对用户进行磁盘配额,每个用户的可用空间不同 允许用户在ftp se ...

  6. (转)Python开发程序:支持多用户在线的FTP程序

    原文链接:http://www.itnose.net/detail/6642756.html 作业:开发一个支持多用户在线的FTP程序 要求: 用户加密认证 允许同时多用户登录 每个用户有自己的家目录 ...

  7. Python 实现远程服务器批量执行命令

    paramiko 远程控制介绍 Python paramiko是一个相当好用的远程登录模块,采用ssh协议,可以实现linux服务器的ssh远程登录.首先来看一个简单的例子 import parami ...

  8. Python开发程序:简单主机批量管理工具

    题目:简单主机批量管理工具 需求: 主机分组 登录后显示主机分组,选择分组后查看主机列表 可批量执行命令.发送文件,结果实时返回 主机用户名密码可以不同 流程图: 说明: ### 作者介绍: * au ...

  9. python之实现批量远程执行命令(堡垒机)

    python远程批量执行 我并不是一个专业的开发,我一直在学习linux运维,对于python也是接触不久,所以代码写的并不是很规范简洁. 前段时间一个同学找我一起做一个自动化运维平台,我对pytho ...

随机推荐

  1. Markdown 文档格式编写语法

    http://www.cnblogs.com/cxf520/p/6179294.html

  2. Python 打包和发布方法汇总

    以下主要Python打包汇总,作为学习备份: 一.使用python内部基础工具包Distutils打包程序 1. 在打包之前需要做的就是配置好安装脚本,一般为setup.py文件: 示例(setup. ...

  3. SharePoint 2013 Apps TokenHelper SharePointContext OAuth Provider-Hosted App (抄袭,测试 csc.rsp 用)

    namespace Microshaoft.SharePointApps { using Microsoft.IdentityModel; using Microsoft.IdentityModel. ...

  4. HYSBZ 2957 分块

    题目链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2957 题意:中文题面 思路: 来自此博客 首先明确问题,对于每栋楼房的斜率K=H/X,问题 ...

  5. wenbenfenlei

    ICTCLAS: 该分词系统的主要思想是先通过CHMM(层叠形马尔可夫模型)进行分词,通过分层,既增加了分词的准确性,又保证了分词的效率.基本思路是:先进行原子切分,然后在此基础上进行N-最短路径粗切 ...

  6. jvm的垃圾回收原理

    什么是垃圾回收? 垃圾回收是Java中自动内存管理的另一种叫法.垃圾回收的目的是为程序保持尽可能多的可用堆(heap). JVM会删除堆上不再需要从堆引用的对象. 用一个例子解释垃圾回收? 比方说,下 ...

  7. spark API 介绍链接

    spark API介绍: http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html#aggregateByKey

  8. NOIp #2009

    http://files.cnblogs.com/files/radiumlrb/NOIP2009%E6%8F%90%E9%AB%98%E7%BB%84%E5%A4%8D%E8%B5%9B%E8%AF ...

  9. EF 5 最佳实践白皮书

    Performance Considerations for Entity Framework 5 By David Obando, Eric Dettinger and others Publish ...

  10. bigint数据类型

    尽管int依然是SQL Server 2000中最主要的整数数据类型,但是SQL Server 2000还是新增加了整数数据类型bigint,它应用于整数超过int数据范围的场合. int数据类型所表 ...