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MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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