Python调用aliyun API设置阿里云负载均衡虚拟服务器组权重

本文介绍了一个用于阿里云SLB服务的Python脚本,该脚本可以在CentOS 7环境中安装必要的依赖并调整负载均衡器的后端服务器权重。

Python调用aliyun API设置阿里云负载均衡虚拟服务器组权重

环境准备

系统环境

CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)

[root@localhost ~]# cat /proc/version 
Linux version 3.10.0-327.el7.x86_64 (builder@kbuilder.dev.centos.org) (gcc version 4.8.3 20140911 (Red Hat 4.8.3-9) (GCC) ) #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 3.10.0-327.el7.x86_64 #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
[root@localhost ~]# 
[root@localhost ~]# python -V
Python 2.7.5

软件环境

[root@localhost ~]#  yum groupinstall "Development Tools"
[root@localhost ~]#  yum install python-setuptools ntsysv python-devel setuptool

[root@localhost ~]#  pip install setuptools
[root@localhost ~]#  pip install aliyun-python-sdk-core
[root@localhost ~]#  pip install aliyun-python-sdk-slb

脚本编写

#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8

import sys
import json
from aliyunsdkcore import client
from aliyunsdkslb.request.v20140515 import SetVServerGroupAttributeRequest
from aliyunsdkslb.request.v20140515 import DescribeVServerGroupAttributeRequest

clt = client.AcsClient('<accessKeyId>','<accessSecret>','cn-hangzhou')

# 查询
## 设置参数
request = DescribeVServerGroupAttributeRequest.DescribeVServerGroupAttributeRequest()
request.set_accept_format('json')

request.add_query_param('RegionId', 'cn-beijing')
request.add_query_param('VServerGroupId', 'rsp-2zef……5p80')

## 发起请求
response = clt.do_action_with_exception(request)

## 输出结果
print "查询结果:", response, '\n'

# 处理
weight = json.loads(response)["BackendServers"]["BackendServer"]

for i in range(len(weight)):
    weight[i]["Weight"] = sys.argv[i+1]
    print "参数设置Client"+str(i+1)+':', weight[i]["Weight"], '\n'

weight = json.dumps(weight)

# 设置
## 设置参数
request = SetVServerGroupAttributeRequest.SetVServerGroupAttributeRequest()
request.set_accept_format('json')

request.add_query_param('RegionId', 'cn-beijing')
request.add_query_param('BackendServers', weight)
request.add_query_param('VServerGroupId', 'rsp-2z……p80')

## 发起请求
response = clt.do_action_with_exception(request)

## 输出结果
print "设置结果:", response, '\n'

使用方法

  • 执行脚本传入参数即可。
    [root@localhost ~]#  python ali-slb.py  <weight1>  <weight2> <weight3> ……

结果展示

  • 操作前

Python调用aliyun API设置阿里云负载均衡虚拟服务器组权重

  • 执行脚本
    Python调用aliyun API设置阿里云负载均衡虚拟服务器组权重

  • 结果展示
    Python调用aliyun API设置阿里云负载均衡虚拟服务器组权重

欢迎大佬,批评指正!

转载于:https://blog.51cto.com/chinahao/2054307

### 实现过程 #### 使用Python阿里云OSS下载图片 为了完成此操作,可以借助`aliyun-python-sdk-oss2`库来访问存储在阿里云上的文件。安装该软件包后,通过创建Bucket实例并与特定的bucket关联起来,能够轻松获取所需资源。 ```python import oss2 auth = oss2.Auth('your-access-key-id', 'your-access-key-secret') bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', 'your-bucket-name') object_name = "path/to/your/image.jpg" local_file_path = "/tmp/local_image.jpg" with open(local_file_path, 'wb') as fileobj: bucket.get_object_to_file(object_name, local_file_path) ``` 此处代码展示了如何连接到指定区域内的某个bucket,并从中提取名为`image.jpg`的对象保存为本地临时文件[^1]。 #### 利用YOLO模型识别对象 对于目标检测部分,推荐采用预训练好的Darknet框架下的YOLOv3或更新版本。这里假设已经准备好了一个适合部署环境运行的YOLO权重文件以及配置文件。下面给出了一段简化版的目标检测流程: ```python from darknet import performDetect detections = performDetect(imagePath=local_file_path, thresh=0.25) for detection in detections: label, confidence, bounds = detection print(f'Found {label} with {confidence:.2f}% confidence.') ``` 上述脚本调用了`performDetect()`函数来进行推理工作,返回的结果包含了每个被发现物体的位置信息及其类别标签和置信度得分[^2]。 #### 将处理过的图片上传至阿里云物联网平台 最后一步涉及到了解码图像数据并将之编码成Base64字符串形式以便于传输给IoT Hub服务端口。此外还需要构建JSON消息体携带必要的元数据一同提交上去。 ```python import base64 import json from aliyun_iot_device_sdk_python.device import DeviceClient device_client = DeviceClient(product_key="pk", device_name="dn", device_secret="ds") # Convert image to Base64 string with open("/tmp/output_image.jpg", "rb") as img_file: encoded_string = base64.b64encode(img_file.read()).decode() payload = { "id": 12345, "params": {"imageData": encoded_string}, } topic = '/things/{productKey}/{deviceName}/post'.format( productKey='pk', deviceName='dn' ) device_client.publish(topic, payload=json.dumps(payload)) ``` 这段程序片段说明了怎样初始化客户端实例并向订阅的主题发布带有二进制图像流的消息[^3]。
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