CentOS Python自动化运维实践

以下是CentOS下Python自动化运维的核心实践，涵盖工具使用与典型场景：

一、基础环境准备

安装Python与依赖库

sudo yum install python3 python3-pip  # 安装Python 3及pip  
pip3 install psutil paramiko smtplib  # 安装系统监控、SSH连接、邮件发送库

配置虚拟环境（可选）

python3 -m venv myenv  # 创建虚拟环境  
source myenv/bin/activate  # 激活环境

二、核心自动化场景

1. 系统监控与告警

监控CPU/内存使用率：

import psutil  
cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)  
memory = psutil.virtual_memory().percent  
if cpu > 80 or memory > 80:  
    print("资源使用率过高！")  # 可扩展为邮件/短信告警

服务状态监控：

import psutil  
def is_service_running(service_name):  
    return any(service_name in proc.info['name'] for proc in psutil.process_iter(['name']))  
print(is_service_running("nginx"))  # 检查Nginx是否运行

2. 远程命令执行与文件管理

SSH连接执行命令：

import paramiko  
ssh = paramiko.SSHClient()  
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())  
ssh.connect('主机IP', username='user', password='pass')  
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ls -l /tmp')  
print(stdout.read().decode())  
ssh.close()  # 适用于批量执行命令

文件传输（SFTP）：

sftp = ssh.open_sftp()  
sftp.put('本地文件.txt', '/远程路径/文件.txt')  # 上传文件  
sftp.get('/远程路径/文件.txt', '本地文件.txt')  # 下载文件  
sftp.close()

3. 自动化部署

使用Fabric部署应用：

from fabric import Connection, task  
@task  
def deploy(c):  
    c.run('git pull origin main')  # 拉取代码  
    c.run('pip install -r requirements.txt')  # 安装依赖  
    c.run('systemctl restart nginx')  # 重启服务  
# 执行：fab deploy -H user@host

使用Ansible批量部署：
编写Playbook（deploy.yml）：

- hosts: webservers  
  tasks:  
    - name: Deploy application  
      git: repo='https://github.com/your/repo.git' dest=/var/www/app  
    - name: Install dependencies  
      pip: requirements=/var/www/app/requirements.txt  
    - name: Restart service  
      systemd: name=nginx state=restarted

执行命令：ansible-playbook deploy.yml

4. 定时任务调度

通过crontab设置定时任务：

crontab -e  
# 每分钟执行监控脚本  
* * * * * /usr/bin/python3 /path/to/monitor.py >> /var/log/monitor.log 2>&1

查看任务：crontab -l；重启服务：systemctl restart crond

三、进阶工具与优化

OpsManage平台：
基于Python的自动化运维平台，支持代码部署、任务调度、资产管理，适合企业级复杂场景，可通过Web界面管理。

日志管理：
使用logging库记录脚本运行日志，便于排查问题：

import logging  
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')  
logging.info('脚本开始执行')

四、注意事项

安全性：SSH连接使用密钥认证替代密码，避免在脚本中硬编码敏感信息。
依赖管理：通过pip freeze > requirements.txt记录依赖，确保环境一致性。
性能优化：对于高频监控任务，可降低轮询间隔或使用异步IO（如asyncio）。

以上实践可显著提升CentOS系统的运维效率，减少人工干预，降低出错风险。