4、网络自动化:Python 与 EVE-NG 实践指南

网络自动化:Python 与 EVE-NG 实践指南

1. 为何选择 Python 进行网络自动化

Python 是一种结构良好且易于使用的编程语言,应用领域广泛,涵盖技术、网络与互联网开发、数据挖掘与可视化、桌面 GUI、分析、游戏构建和自动化测试等,因此被称为通用编程语言。选择 Python 主要有以下三个原因:
- 可读性和易用性 :使用 Python 开发时,代码如同用英语书写,许多关键字和程序流程具有良好的可读性。而且,Python 不需要使用分号或花括号来开始和结束代码块,学习曲线较浅。此外,Python 还有一些可选规则(PEP 8),指导开发者格式化代码以提高可读性。可以在 PyCharm 中通过“Settings | Inspections | PEP 8 coding style violation”来检查代码是否违反这些规则。
- 丰富的库 :Python 的强大之处在于其丰富的库和包。任何 Python 开发者都可以轻松开发库并上传到 PyPI(https://pypi.Python.org/pypi)供其他开发者使用。网络供应商如 Cisco、Juniper 和 Arista 也开发了便于访问其平台的库,这些库使用方便,安装和配置步骤少。
- 强大的功能 :Python 能尽量减少实现最终结果所需的步骤。例如,用 Java 打印“hello world”需要多行代码,而 Python 只需一行。

综合以上因素,Python 成为网络自动化的事实上的标准,也是供应商自动化网络设备的首选语言。

2. 网络自动化的未
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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