實驗原理：

python對于網絡設備的操作屬于I/O密集型，在腳本運行時，存在大量的等待時間。我們便可以利用這些空閑的時間，進行其他的操作。

由于python解釋器在同一時間只能運行一個線程，所以不存在真正意義上的同時配置不同的設備。在多線程、多進程和協程中推薦使用協程這種方法，讓一個線程不斷的切換執行的任務。

實驗拓撲：

cloud連接本機，ip地址為192.168.56.1，五臺交換機的配置的地址為192.168.1.201~205?，F在通過paramiko，ssh進入五臺設備，并且在五臺設備上分別創建將192.168.56.0 0.0.0.255通告進入OSPF。

版本：python3.9

實驗步驟：

一、ssh配置：

##創建秘鑰
[sw2]dsalocal-key-paircreate

##配置SSH認證類型(密碼/其他)
[sw2]sshuserprinauthentication-typepassword
[sw2]sshuserprinservice-typestelnet
[sw2]stelnetserverenable

##配置認證模式
[sw2]user-interfacevty04
[sw2-ui-vty0-4]authentication-modeaaa//配置認證模式
[sw2-ui-vty0-4]protocolinboundssh//允許ssh連接虛擬終端

##配置本地用戶信息
[sw2]aaa
[sw2-aaa]local-userprinpasswordcipherHuawei@123
[sw2-aaa]local-userprinprivilegelevel15
[sw2-aaa]local-userprinservice-typessh

二、paramiko腳本：

ssh_device.py： 使用paramiko連接設備

importtime
importparamiko


defssh_multicmd(ip,username,password,cmd_list,asy_id,wait_time=2,verbose=True):
try:
print('tryssh'+str(asy_id))
ssh=paramiko.SSHClient()
ssh.load_system_host_keys()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect(ip,22,username,password,timeout=5,compress=True)
print("Youhavesuccessfullyconnectto"+ip+'
')
exceptparamiko.ssh_exception.AuthenticationException:
print("Userauthenticationfailedfor"+ip+".")
return

#激活交互式shell
command=ssh.invoke_shell()
#等待網絡設備回應
command.send("system
")
#執行具體的命令
forcmdincmd_list:
command.send(cmd)
time.sleep(wait_time)
#獲取路由器返回信息
output=command.recv(65535)
x=output.decode('ascii')
#關閉連接
ssh.close()
ifverbose:
print(x)
returnx


if__name__=='__main__':
#執行命令，查看showversion的值，和配置OSPF
commands=['ospf1
','area0
','network192.168.56.00.0.0.255
']
return_results=ssh_multicmd('192.168.56.205','prin','Huawei@123',commands,1)

三、協程腳本與測試：

coroutine_ssh.py： 使用協程調用ssh_multicmd函數進行快速批量配置

fromssh_deviceimportssh_multicmd

importgevent
fromgeventimportmonkey

monkey.patch_all()

commands=['ospf1
','area0
','network192.168.56.00.0.0.255
']


defget_ssh_result(i):
print("start",i)
#執行的任務函數
result=ssh_multicmd('192.168.56.20'+str(i),'prin','Huawei@123',commands,i,verbose=False)
print("end",i)
returnresult


#同時執行5個任務，id為1-5
tasks=[gevent.spawn(get_ssh_result,i)foriin[1,2,3,4,5]]
all_result=gevent.joinall(tasks)

#獲取執行信息
forxinall_result:
print(x.get())

協程測試結果： 可以看到，多個任務‘同時’執行，節約時間。



四、多進程/多線程腳本配置和測試

multiprocessing_ssh.py： 使用多進程或者多線程來配置腳本

fromssh_deviceimportssh_multicmd
frommultiprocessingimportcpu_count,PoolasProcessPool
frommultiprocessing.poolimportThreadPool
frommultiprocessingimportfreeze_support

results=[]
commands=['ospf1
','area0
','network192.168.56.00.0.0.255
']


#多進程
defmulti_process(ip_prefix,suffix,username,password,commands):
freeze_support()
cpus=cpu_count()#得到內核數的方法
pool=ProcessPool(cpus)#有效控制并發進程或者線程數，默認為內核數(推薦)

#設置對應函數和傳入的參數
foriinsuffix:
result=pool.apply_async(ssh_multicmd,args=(ip_prefix+str(i),username,password,commands,i,2,False))
results.append(result)

#調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束
pool.close()
pool.join()

forinfoinresults:
print(info.get())


#多線程
defmulti_thread(ip_prefix,suffix,username,password,commands):
pool=ThreadPool(100)
#設置對應函數和傳入的參數
foriinsuffix:
result=pool.apply_async(ssh_multicmd,args=(ip_prefix+str(i),username,password,commands,i,2,False))
results.append(result)

#調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束
pool.close()
pool.join()

forinfoinresults:
print(info.get())


if__name__=='__main__':
#多線程
#multi_thread('192.168.56.20',range(1,6),'prin','Huawei@123',commands)
#多進程
multi_process('192.168.56.20',range(1,6),'prin','Huawei@123',commands)

協程測試結果： 同樣多個任務‘同時’進行，節約了時間。

審核編輯：劉清