通过excel表格配置F5,减少在业务发布有上百条时的工作量

本文介绍如何通过编写Python脚本结合Excel表格,简化在F5设备上配置大量业务的流程。首先,确保安装Python 3.7及requests、xlrd等相关库。将脚本与Excel模板放置在同一目录,根据模板整理数据,脚本仅接受'standard'和'L4'两种type。执行脚本时,输入Excel文件名、F5管理IP及账户信息,脚本会自动创建pool和VS。最后,可在F5设备上查看自动生成的配置。
通常在教育行业业务发布都是几百条,通过命令行和WEB页面配置F5,需要花大量的时间。该python脚本是通过一个excel表格的信息,通过F5 restful api自动配置到F5上。
  1. 安装python3 和相应的库

python版本:python 3.7
库: 安装 找度娘
import requests
import json
from requests.packages import urllib3
from nacl.pwhash import verify
import xlrd
from xpinyin import Pinyin
from idlelib.iomenu import encoding
2. 将python脚本和excel文档放在同一文件夹下
python脚本下载地址:https://pan.baidu.com/s/1kBWzwmOxv2EnNXlmTmHkDg
excel表格模板下载地址:https://pan.baidu.com/s/1uNwPRGX8MU9ZB8Zoxk4Xeg
这里写图片描述
3. 按照模板整理excel表格
请不要自行增加列内容,注意事项:
(1)type 只有standard和L4两个选项, F5工程师应该都懂什么意思,
(2)对外服务端口和服务器端口 格式 ('80)
这里写图片描述

  1. 执行python脚本
    输入excel表格名称, 请带后缀 如:配置信息.xlsx
    输入F5管理IP, 确保python所在电脑能与该IP 443端口通信
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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