用Python写个工具,同时应付10个客服MM!

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我们的操作是,通过navicat连接十多台机器的库,然后连接数据库-输入sql-修改查询条件(如一长串的日期)进行各种查询。

公司主营短信,工作中数据库查询占了很大比例。

我们的操作是,通过navicat连接十多台机器的库,然后连接数据库-输入sql-修改查询条件(如一长串的日期)进行各种查询。

遇上高峰期,客服频频转发问题给我们,例如查下客户为什么没收到短信啦,查询发送记录啦,某个短信通道的发送量,签名统计等等。

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最让我郁闷的地方,每次手机号、日期、短信通道等条件挨个修改一遍,键盘敲得噼里啪啦,鼠标点的不亦乐乎,别人还以为你有多忙,结果一顿操作猛于虎就查了条数据。

都说打工人苦打工人累。

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我们就不要把工作耗费在这无意义的机械重复中了,是的,即使快一点也好。

思路

我想到总结常用的sql,写入配置文件。

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通过网页点击执行这些语句。

在前端,好不容易靠试错发现,可以通过JavaScript的splice函数来对接红框内的查询条件:

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利用splice实现搜索条件动态添加,这个用法是我蒙的,不知道专业的前端MM怎么做的。

上述内容就是我最初的想法。

虽然研发已经给客服MM做了查询后台,不过不适合我们这种“查询工程师”。

手工DIY一个?

想法挺好,怎么实现呢。

这个不急,骑着毛驴看唱本——走着瞧

摸到一条鱼

日月轮转,上班闲敲棋子,忙改文字,敲敲打打的,在没有其它技术人员支持的情况下,前后端居然调通了。

忽然间,大部分的查询工作,我都可以通过自己的笔记本轻描淡写的“指点江山”了:

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不管多少个数据库,多少条语句,我都可以写到配置文件中。

前端呢,可以用element-ui的“Cascader 级联选择器”分门别类来添加要执行的sql

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下图红框内就是“Cascader 级联选择器”效果,选中后会动态出现相关的搜索选项:

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我们看下展示效果:

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大体情况就是这样。

怎么实现的,主要介绍2点:

  • 如何连接不同的数据库
  • 如何添加一条sql查询

文末上传了所有源码到gitee,有兴趣的同学可以看看

如何连接不同的数据库

1. 怎么在前端看到数据库

如图,怎么让数据库信息在下拉框中显示呢?

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首先,每个数据库取个英文名字,写在配置文件里,通过configparser模块读取

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from rest_framework.views import APIView
import configparser

def read_cfg(name):
cfg = configparser.RawConfigParser()
cfg.read(settings.CONFIG_PATH, encoding='utf-8')
return cfg.items(name)

class get_dbs(APIView):
def get(self, request, *args, **kwargs):
dbs = read_cfg('db')
dbs_list = []
d = {}
for k,v in dbs:
d['label'] = k
d['value'] = v
dbs_list.append(d)
d = {}
return JsonResponse({'code': 1, 'data': dbs_list})

然后配置前端,一打开页面就获取数据库信息

export default {
created() {
this.get_dbs()
},
}

async get_dbs() {
//this.$http.get('dbs'),dbs为获取数据库信息的接口地址
const { data: res } = await this.$http.get('dbs')
if (res.code !== 1) {
return this.$message.error('获取dbs失败')
}
this.operateFormLabel[0].children = res.data
},

2. 让django处理前端传来的数据库信息

公司数据库为oracle,并且经过堡垒机,所以用到cx_Oracle和sshtunnel模块

from cx_Oracle import Connection
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
from rest_framework.views import APIView

class get_messages(APIView):
def post(self, request, *args, **kwargs):
data = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
db = data['db']
#根据下拉框中选择的数据库名字,配置要连接的数据库
if not db:
return JsonResponse({'code':0,'msg':"请选择数据库"})
if db == 'lt1':
conn = ('192.168.2.1','ms','sgate;Normal;sms')
elif db == 'lt2':
conn = ('192.168.2.6','ms2','sgate;Normal;sms2')

#sshtunnel建立客户端与堡垒机的隧道
with SSHTunnelForwarder(
('堡垒机地址', port),
ssh_username="ssw",
ssh_password="1223456",
remote_bind_address=(conn, 1521)) as server:
conn = (conn[1], '123456', '127.0.0.1:%d/%s' % (server.local_bind_port,conn[2]))
xconn = Connection(*conn)
cursor = xconn.cursor() # 新建游标
cursor.execute(sql) # 执行sql语句
ret = cursor.fetchall()
cursor.close()
xconn.close()

这样就可以在页面下拉框中,自由的进行数据库的连接啦。接下来就是如何添加sql了,请看下面的例子。

如何添加一条sql查询

前端操作

1. 怎么在前端看到它

如图,怎么让这条sql在前端显示呢?

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只需一步, 在messages.vue中添加级联菜单的一级菜单巡检和二级菜单服务器即可

casecadeFormLabel: [
{
model: 'weekly_check',
label: '巡检',
children: [
{
label: '服务器',
value: 'inspect'
},
]
}
],

只是显示还不够,每条语句要显示的字段不一样,我们需要单独定义它们。

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2. 单独定义要显示的表头字段

如上所述,在messages.vue中添加inspect的表头字段,并且设置this.tableLabel = this.inspectLabel。为每条sql语句设置不同的表头字段,赋值给this.tableLabel,这样可以让不同的sql显示不同的字段

inspectLabel: [
{ prop: 'ip', label: '服务器', width: 120},
{ prop: 'cpu', label: 'CPU占用率', width: 70},
{ prop: 'mem', label: '内存占用率', width: 70},
{ prop: 'disk', label: '磁盘使用情况', width: 230 },
{ prop: 'vda1', label: '/dev/vda1使用率', width: 100},
{ prop: 'vdb1', label: '/dev/vdb1使用率', width: 100},
{ prop: 'network', label: '网络连接', width: 60},
{ prop: 'service', label: '服务检查', width: 165 },
{ prop: 'url', label: '站点检查', width: 165 },
{ prop: 'create_time', label: '日期', width: 70}
],

...中间略
else if (this.operateForm.sql === 'inspect') {
this.tableLabel = this.inspectLabel
}

3. 动态添加搜索条件

如图,框内的3个搜索条件是通过JavaScript的splice函数生成的。通过它,我们可以为每条语句定义不同的搜索条件。

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在commonForm.vue中编辑:

// 如果点击的的sql是“inspect”,就在页面上添加3个搜索条件,分别是网络连接、服务检查、时间范围
export default {
data() {
return {
network: {
model: 'network',
label: '网络连接'
},
service: {
model: 'service',
label: '服务检查'
},
timerange: {
model: 'timerange',
label: '时段',
type: 'date'
},
}
}

methods: {
handleChange() {

if (this.selectedKeys === 'inspect') {
this.formLabel.splice(1, 1, this.network)
this.formLabel.splice(2, 1, this.service)
this.formLabel.splice(3, 1, this.timerange)
}
}
}
}

接下来是后端操作。

后端操作

1. 读取sql

首先,sql取名为“inspect”。config.cfg-[sql] 填写要执行的sql语句

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old_views.py-read_cfg函数,get_sql函数读取config.cfg中的sql语句,比如读到名为“inspect”的语句,返回的结果是这样的 ['select project,ip,cpu,mem,disk,vda1,vdb1,network,service,url,create_time\nfrom weekly_check\nwhere create_time BETWEEN {1} AND {2}']

import configparser
def read_cfg(name):
cfg = configparser.RawConfigParser()
cfg.read(settings.CONFIG_PATH, encoding='utf-8')
return cfg.items(name)

#读取config.cfg中的sql语句,比如读到名为“inspect”的语句,返回的结果是这样的
#['select project,ip,cpu,mem,disk,vda1,vdb1,network,service,url,create_time\nfrom weekly_check\nwhere create_time BETWEEN {1} AND {2}']
def get_sql(sqlname):
data = read_cfg('sql')
sql = [item[1] for item in data if sqlname == item[0]]
return sql[0]

2. 对页面提交过来的sql语句进行处理

然后,对页面提交过来的sql语句进行处理:如修改日期,修改where条件,加上搜索条件等

old_views.py-get_messages()

if sqlname in ('inspect'):
inputLabel = []
field = []
condition = []
field_dict = {'network': network, 'service': service}
for key, value in field_dict.items():
print('len(value)',len(value))
field.append(key)
condition.append("{0} like '%{1}%' and".format(key, value))
if sqlname == 'inspect':
print('get_sql(sqlname)',get_sql(sqlname).format(','.join(field), start, end))
print('condition',condition)
sql = get_sql(sqlname).format(','.join(field), start, end).replace('where','where {0}').format(' '.join(condition))

3. 数据转成字典

(('农林牧渔', '172.16.1.6', '2.05', '24.59', '/dev/vda1 used: 7.9G nouse: 30G', '19.75', '74.11', '异常', 'Bootlog: OK'),)

这是从数据库返回的数据,类型为元组,需要转成字典并给value加上key,方便前端识别。如{'项目名称': '农林牧渔', 'ip': '172.16.1.6'}

old_views.py-foo函数,bar函数

#把参数转成字典
def foo(**kwargs):
#对字典中的datetime时间格式数据转为字符串
if isinstance(kwargs['create_time'],datetime.datetime):
kwargs['create_time'] = kwargs['create_time'].strftime(('%Y-%m-%d %X'))
return kwargs

#field是选取哪些字段的数据返回给前端
def bar(ret,sqlname,field=None,user_id=None):
for item in ret:
if sqlname == 'inspect':
obj = foo(project=item[0], ip=item[1], cpu=item[2],mem=item[3],disk=item[4],
vda1=item[5],
vdb1=item[6],
network=item[7],
service=item[8],
url=item[9],
create_time=item[10])
yield obj

上一步bar()函数主要作用是把从数据库查到的数据转成字典,并给value加上一个key,大概过程:

import datetime
ret = (('农林牧渔', '172.16.1.6', '2.05', '24.59', '/dev/vda1 used: 7.9G nouse: 30G', '19.75', '74.11', '异常', 'Bootlog: OK', '', datetime.datetime(2022, 8, 19, 16, 17, 12)),)
obj = {}
field = ['network', 'service']
for item in ret:
for i, v in enumerate(field):
obj[v] = item[i]

print(obj)
输出为:
{'network': '农林牧渔', 'service': '172.16.1.6'}

到这里,一条sql查询就添加完了。

责任编辑:武晓燕 来源: Python技术
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