十七周二次课 2018.02.26 告警系统邮件引擎、运行告警系统

本文详细介绍了一套告警系统的邮件引擎配置流程,包括下载并设置mail.py文件以实现邮件发送功能,通过编写mail.sh脚本来监控日志并在特定条件下触发邮件告警,以及使用crontab每分钟执行一次脚本确保及时监控。

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20.23 告警系统邮件引擎(上)


邮件需要用到mail.py我们需要下载一下连接如上,(我们之前用过的zabbix里也有这个文件,如下图)


放到如下目录


然后我们打开它,其中我们需要关注2个地方,

发邮件的服务器域名

用户名和密码

然后我们还需要写一下mail.sh文件,把如上代码复制进去,

这个变量就是如下监控子脚本中的红框位置(是自定义的)


时间戳和两个小时以前的时间戳

如果日志不存在那么创建这个日志,并且写入两个小时前的时间戳。

给t_s2附值,取日志的最后一行,也就是时间戳

把当前时间的时间戳写入到变量里去

两个时间戳的时间差

如果大于一个小时那么告警(也就是调用mail.py发邮件)这是个计时器

计数器,每次告警记一次

20.24 告警系统邮件引擎(中)

如果计数器的文件不存在那么,创建这个文件

查看计数器里的数字是什么

在此基础上加一

把计数器的数值写到log.txt里去


当新的计数器大于10的时候,报一次警,然后重新计数。

整个脚本是一分钟执行一次。

20.25 告警系统邮件引擎(下)

20.26 运行告警系统



首先写一个每分钟执行一次的crontab

写入

然后我们执行一下


出错了,exec代表接下来的内容写入到了日志里,我们打开目录可以看到错误(因为我们的502是不能执行的)


所以在这之前我们需要做操作


把如上代码粘贴进去,然后把改成0

在调试的时候我们可以把先注释掉,就是先不写入日志



内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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