Python多线程PING工具

原创

zell_h 2012-07-14 15:29:55 ©著作权

文章标签 PING工具 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者zell_h的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

最近用python写了一个PING工具，使用了两种写法，非OOP与OOP。

一、非OOP代码

#!/usr/bin/env python

from threading import Thread

import subprocess

from Queue import Queue

#指定线程数量

num_threads = 3
#申明一个队列

queue = Queue()

ips = ["172.18.17.34", "172.18.17.35", "172.18.0.250", "10.10.11.250"]

#定义一个pinger方法

def pinger(i, q):

#利用无限循环处理完队列

while True:

#从队列从取出ip

ip = q.get()

print "Thread %s: Pinging %s" % (i, ip)

#执行ping命令并保存返回码

ret = subprocess.call("ping -c 1 -W 1 %s" % ip,

shell=True,

stdout=open('/dev/null', 'w'),

stderr=subprocess.STDOUT)

if ret == 0:

print "%s: is alive" % ip

else:

print "%s: did not respond" % ip

#循环结束标志

q.task_done()

#定义一个线程池

for i in range(num_threads):

#指定pinger为线程目标

worker = Thread(target=pinger, args=(i, queue))

#防止线程挂起

worker.setDaemon(True)

#开启线程

worker.start()

#程序运行控制点

for ip in ips:

queue.put(ip)

print "Main Thread Waiting"
#等待所有线程运行完毕
queue.join()

二、OOP代码

import threading
import subprocess
import Queue

num_threads = 3
queue = Queue.Queue()
ips = ["172.18.17.34", "172.18.17.35", "172.18.0.250", "10.10.11.250 "]

#定义一个threading.Thread的子类ThreadPING
class ThreadPING(threading.Thread):
                def __init__(self, i, queue):
#重写父类的构造函数前需要调用父类的__init__方法
threading.Thread.__init__(self)
#处理传进来的参数
self.i = i
self.queue = queue
                def run(self):
while True:
ip = self.queue.get()
print "Thread %s: Pinging %s" % (self.i, ip)
   ret = subprocess.call("ping -c 1 -W 1 %s" % ip,
shell=True,
stdout=open('/dev/null', 'w'),
stderr=subprocess.STDOUT)
if ret == 0:
print "%s: is alive" % ip
else:
print "%s: did not respond" % ip
self.queue.task_done()

#定义一个主函数
def main():
                for i in range(num_threads):
t = ThreadPING(i,queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
                for ip in ips:
queue.put(ip)
                print "Main Thread Waiting"
                queue.join()

#提供模块化调用
if __name__ == "__main__":
                main()

以上脚本中有硬代码，使用起来不够灵活，每次都需要修改代码中的ip列表，下面是改进后的代码（增加IP配置文件）:

#!/usr/bin/env python
import threading
import subprocess
import Queue
import ConfigParser

num_threads = 15
queue = Queue.Queue()

class ThreadPING(threading.Thread):
                def __init__(self, i, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.i = i
self.queue = queue
                def run(self):
while True:
ip = self.queue.get()
ret = subprocess.call("ping -c 1 -W 1 %s" % ip,
shell=True,
stdout=open('/dev/null', 'w'),
stderr=subprocess.STDOUT)
if ret == 0:
print "%s: is alive" % ip
else:
print "%s: did not respond" % ip
self.queue.task_done()

def main():
#读取配置文件
def readConfig(file="config.ini"):
ips = []
Config = ConfigParser.ConfigParser()
Config.read(file)
machines = Config.items("MACHINES")
for ip in machines:
ips.append(ip[1])
return ips
ips = readConfig()
for i in range(num_threads):
t = ThreadPing(i,queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
for ip in ips:
queue.put(ip)
print "Main Thread Waiting"
queue.join()

if __name__ == "__main__":
                main()

最后新建一个config.ini配置文件就行了：

[MACHINES]

server1:172.18.17.34

server2:172.18.17.35

server3:172.18.0.250

server4:10.10.11.250

个人总结：

对比两种写法可以发现OOP方式结构清晰、层次分明利于模块化调用，因此本人推荐使用OOP方式写python脚本。