Python线程与进程 I/O多路复用

SSHClient Paramiko模块

远程执行命令

#用户名密码方式:
import paramiko

ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy)
ssh.connect(hostname='192.168.18.204',port=22,username='root',password='123456')

stdin,stdout,stderr=ssh.exec_command('df -h && ip a')

result=stdout.read()
print(result.decode())
ssh.close()

#密钥方式:
import paramiko

private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy)
ssh.connect(hostname='192.168.18.204',port=22,username='root',pkey=private_key)

stdin,stdout,stderr=ssh.exec_command('df -h && ip a')

result=stdout.read()
print(result.decode())

复制文件到服务端

#用户名密码方式:
import paramiko

transport = paramiko.Transport(('192.168.18.204',22))  #必须为元组，不然端口不为22时(不输入时默认为22)，会一直链接不上.
transport.connect(username='root',password='123456')

sftp=paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
sftp.put('./1.txt','/root/2.txt')   #上传文件
sftp.get('/root/2.txt','./3.txt')   #下载文件
transport.close()

#密钥方式:
import paramiko

private_key = paramiko.RSAKey.from_private_key_file('id_rsa')
transport=paramiko.Transport(('192.168.18.204',22))
transport.connect(username='root',pkey=private_key)

sftp=paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
sftp.get('/root/2.txt','./4.txt')
sftp.put('3.txt','/root/4.txt')
transport.close()

进程与线程的区别

进程与线程的区别:
进程: 一个程序执行的实例，就是各类资源(内存页，文件描述符，Open Socket )的集合。
线程：是操做系统的最小的调度单位，是一串指令的集合，建立进程时会自动建立一个线程。
线程共享内存空间，能够互相访问。进程的内存空间是独立的，不能互相访问。
子进程至关于克隆一遍父进程。
进程要操做CPU,必需要建立一个线程，线程自己没法操做CPU。
进程快仍是线程快，没有可比性，一个是资源的集合，另外一个是执行任务的。
线程之间的能够直接交流，两个进程想通讯，必须经过一个中间代理。
线程是独立的，不会像进程那样，杀了父进程子进程也会死掉。
主线程和其余线程是并行的。

简单的多线程示例

普通的调用方式

import time
import threading
def run(n):
    print('task',n)
    time.sleep(2)
t1=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
t2=threading.Thread(target=run,args=('t2',))
t1.start()
t2.start()

继承类的调用方式,而且计算全部线程的总耗时

import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,n):
        super().__init__()
        self.n=n
    def run(self):        #没法接收参数
        print('task',self.n)
        time.sleep(2)
        
res=[]
start_time=time.time()
for i in range(50):
    t=MyThread('t-%s' %i)
    res.append(t)
    t.start()

for i in res:
    i.join()          #join会堵塞，等待线程结束。

print('总耗时: {}'.format(time.time()-start_time))

递归锁

threading.RLock() 多重锁，在同一线程中可用被屡次acquire。若是使用RLock，那么acquire和release必须成对出现

def run1():
    print("grab the first part data\n")
    lock.acquire()   #若是使用的是threading.Lock()，此处就会卡住，由于一次只能一个锁定，其他锁请求，需等待锁释放后才能获取。
    global num
    num += 1
    lock.release()
    return num

def run3():
    lock.acquire()
    res = run1()
    lock.release()
    print(res, )


if __name__ == '__main__':
    num= 0
    lock = threading.RLock()
    for i in range(1):
        t = threading.Thread(target=run3)
        t.start()

while threading.active_count() != 1:    #线程数不等于1就继续等待
    print(threading.active_count())
else:
    print('----all threads done---')
    print(num)

信号量

信号量，指定容许几个线程同时运行,但不是等待几个线程都结束了，才容许下一批线程容许，而是结束一个放进来一个。用于链接池一类。

import threading, time
def run(n):
    semaphore.acquire()
    time.sleep(1)
    print('run the thread: %s\n' %n)
    semaphore.release()

if __name__ == '__main__':
    semaphore = threading.BoundedSemaphore(3)  #同一时间只容许3个线程同时存在
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
        t.start()
while threading.active_count() != 1:
    pass
else:
    print('----all threads done---')

注:python多线程 不适合cpu密集型，适合io密集型任务，由于python的线程不支持使用多核，可是io不占用cpu,因此适合io密集型。
Python多进程，适合cpu密集型，由于进程可使用多核。

Event,线程之间的交互。

import threading
import time

event=threading.Event()
def Traffic_lights():
    event.set()
    count=0
    while True:
        if count >=5 and count <10:
            event.clear()
        elif count >=10:
            event.set()
            count = 0
        count += 1
        time.sleep(1)

def car():
    while True:
        if event.is_set():
            print('\033[36;1m变绿灯了\033[0m\n')
            print('\033[36;1m宝马车开始运行\033[0m\n')
            time.sleep(1)
        else:
            print('\033[31;1m变红灯了\033[0m\n')
            print('\033[31;1m宝马车中止运行\033[0m\n')
            event.wait()

t1=threading.Thread(target=Traffic_lights)
t1.start()
c1=threading.Thread(target=car)
c1.start()

Queue队列

优势:解耦，提升效率
列表与队列的区别:列表取出一个数据，数据还存在在列表中，队列取出数据后则会删除队列中的数据。

线程Queue：
import queue
q=queue.Queue(maxsize=3)  #maxsize能够设置队列长度，先进先出。
q=queue.LifoQueue(maxsize=3)  #后进先出。
q=queue.ProiorityQueue(maxsize=3)  #能够设置存储优先级，put时使用元组q.put((-1,'zyl')),优先级是从小到大。
q.put()   #存放数据
q.qsize() #查看队列大小
q.get()   #取出数据，若是没有数据会一直卡住，
q.get_nowait()  #取出数据，若是没有数据会报一个异常，或者使用q.get(block=False)

进程Queue:
为何子进程能够访问到，过程是：有两个Queue,子进程向它的Queue，Put数据经过picket序列化，而后复制到父类Queue，同时删除自身的数据，反之亦然。
from multiprocessing import Queue
import multiprocessing

def run(q2):
    q2.put('1')
    
if __name__ == '__main__':
    q=Queue()
    P=multiprocessing.Process(target=run,args=(q,))
    P.start()
#其余选项与线程Queue相同。

生产者消费者模型

import threading
import time
import queue
q=queue.Queue(maxsize=10)
def producer(name):
    i=1
    while True:
        q.put('汽车 {}'.format(i))
        print('生产了汽车%s' %i)
        i+=1

def consumer(name):
    while True:
        print('{} 开走了{}'.format(name,q.get()))
        time.sleep(1)

p1=threading.Thread(target=producer,args=('zyl',))
c1=threading.Thread(target=consumer,args=('wq',))
c2=threading.Thread(target=consumer,args=('syf',))
p1.start()
c1.start()
c2.start()

pipe管道(相似与Queue)

from multiprocessing import Process,Pipe
def run(conn):
    conn.send([1,2])
    print(conn.recv())
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    parent_conn,child_conn=Pipe()   #生成两个链接，将子链接传给子进程。
    P=Process(target=run,args=(child_conn,))
    P.start()
    print(parent_conn.recv())
    parent_conn.send([4,5])
    P.join()

Manager

进程之间的数据共享。管道和Queue只是传递。

import os
from multiprocessing import Process,Manager

def run(d,l):
    d['b'] = '2'
    l.append(os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        l = manager.list(range(5))  #初始五个数字
        p_list=[]
        for i in range(10):
            P=Process(target=run,args=(d,l))
            P.start()
            p_list.append(P)
        for res in p_list:
            res.join()           #等待全部进程执行完毕
        print(d)
        print(l)

进程锁

from multiprocessing import Process,Lock

def run(l,i):
    l.acquire()
    try:
        print('hellow word',i)
    finally:
        l.release()

if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for num in range(10):
        Process(target=run,args=(lock,num)).start()

进程池

from multiprocessing import Process,Pool
import time
import os

def run(i):
    time.sleep(2)
    print('in process',os.getpid())
    return i+100

def Bar(arg):
    print('==>exec done:',arg)

if __name__ == '__main__':    #windows上必须写这句话
    pool=Pool(processes=5)
    for num in range(15):
        pool.apply_async(func=run,args=(num,),callback=Bar)  #callback,回调函数，进程执行完毕后，由主进程执行这个函数。
    print('所有开启')
    pool.close()           #必需要先close在关闭。
    pool.join()

协程

#gevent，遇到io自动切换。
#gevent默认不知道urllib和socket会进行io操做。解决方法：
from gevent import monkey       #对全部进行i/o的操做打上一个标记
monkey.patch_all()

示例(一),下载网页:
from urllib import  request
import gevent,time
from gevent import monkey

monkey.patch_all()

def f(url):
 print('下载网页：',url)
 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}   ##防止403错误
 req=request.Request(url=url,headers=headers)
 data=request.urlopen(req).read()
 print('%d bytes received from %s.' %(len(data),url))

urls=[
 'https://pythonwheels.com/',
 'https://www.yahoo.com/',
 'https://github.com'
]
start=time.time()
for url in urls:
 f(url)
print('同步cost',time.time()-start)
async_start=time.time()
gevent.joinall([
 gevent.spawn(f,'https://pythonwheels.com/'),
 gevent.spawn(f,'https://www.yahoo.com/'),
 gevent.spawn(f,'https://github.com')
])
print('异步cost:',time.time()-async_start)
 
示例(二),经过gevent实现一个Socket:
import sys
import socket
import time
import gevent

from gevent import socket, monkey

monkey.patch_all()


def server(port):
    s = socket.socket()
    s.bind(('0.0.0.0', port))
    s.listen(500)
    while True:
        cli, addr = s.accept()
        gevent.spawn(handle_request, cli)


def handle_request(conn):
    try:
        while True:
            data = conn.recv(1024)
            print("recv:", data)
            conn.send(data)
            if not data:
                conn.shutdown(socket.SHUT_WR)

    except Exception as  ex:
        print(ex)
    finally:
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    server(8001)

事件驱动和异步IO

1.事件驱动模型就是根据一个事件来作反应,相似于生产者消费者模型。
  gevent就是使用了事件驱动模型，遇到I/O时注册一个事件，而后系统执行I/O,在I/O操做完毕后回调一个事件告诉gevent,它以前注册的事件执行完毕了。
2.缓存I/O，数据会先被拷贝到操做系统的内核缓冲区(内存)，而后才会从操做系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间(内存)。内核态就是内核空间到用户空间。
  缺点是：“数据在传输过程当中要在应用程序地址空间和内核进行屡次数据拷贝”，为何这么作由于用户空间没法操做系统，只能调用操做系统的接口，来完成此次操做。
3.堵塞I/O的意思是，客户端继承使用recvfrom调用kernel，来查看是否有数据，有的话返回数据，没有的话就会一直等待它有数据。
4.非堵塞I/O的意思是，客户端继承使用recvfrom调用kernel，来查看是否有数据，有的话返回数据，没有的话就会返回一个错误（error），而后客户端再次调用kernel来查看是否有数据，有的话返回数据，没有的话就会返回一个错误（error），陷入循环。因此，nonblocking IO的特色是用户进程须要不断的主动询问kernel数据好了没有。
5.在单个线程中，若是使用的是堵塞I/O是无法实现多路I/O。
6.在单个线程中，若是使用的是非堵塞I/O，是能够实现多路I/O的。单线程下若是有100个链接，使用的是非堵塞模式的话，说不许那个数据先到，因此就循环收取。某个链接没有数据是他会返回一个（error），不会等待，可是仍是会在从内核态复制数据到用户态时间卡住。
7.I/O多路复用的特色是一个线程能够同时等待多个文件描述符（socket）,其中任意一个进入就绪状态，select()函数就能够返回。返回时并不会告诉进程是哪个链接有数据了，能够经过select,pool，epool来查看。
8.异步I/O,用户进程多个链接发起read以后，马上就能够干别的事情。Kernel来帮你等待数据，而后将数据拷贝到用户内存。返回时并不会告诉进程是哪个链接有数据了。

   
select poll epoll的区别，所有应用在I/O多路复用状态。
1.select单进程打开的默承认以打开的文件数量是1024，调用select()会对全部socket进行一次线性扫描，因此这也浪费了必定的开销。
2.poll和select的区别不大，取消了最大打开文件数量。
3.epool只有linux支持，与select的区别是在异步I/O中若是有一个链接活跃了，kernel会告诉进程是哪个链接活跃了，没有最大链接限制。`水平触发`就是数据在内核态已经准备完毕了，可是进程没有调用read去取。数据会一直保留在内核态。下次再有数据，会再次告诉进程数据准备完毕了。`边缘触发`就是数据在内核态已经准备完毕了，可是进程没有调用read去取。数据会一直保留在内核态。下次再有数据，不会再次告诉进程数据准备完毕了。
4.nginx实际上是I/O多路复用。
Python3里的模块asyncio支持异步i/o.

select

Python的select()方法直接调用操做系统的IO接口，它监控sockets,open files, and pipes(全部带fileno()方法的文件句柄)什么时候变成readable 和writeable, 或者通讯错误，select()使得同时监控多个链接变的简单，而且这比写一个长循环来等待和监控多客户端链接要高效，由于select直接经过操做系统提供的C的网络接口进行操做，而不是经过Python的解释器。

示例:使用select(I/O多路复用)实现socketServer。
import select      #底层作了封装，能够直接返回活动的链接
import socket
import sys
import queue

server=socket.socket()
server.setblocking(0)   #设置为非堵塞
server.bind(('localhost',9999))
server.listen(10)
inputs=[server,]   
outputs=[]         
message_queues={}

while True:
    readable,writeable,exeptional=select.select(inputs,outputs,inputs)  #select()方法接收并监控3个通讯列表， 第一个是要监控哪些链接，刚开始时监控自身，第2个是监控和接收全部要返回给客户端的data(outgoing data),第3个监控那些链接的错误信息，
    #readable 返回活动的链接
    for s in readable:
        if s is server:    #若是是server的话表明有新链接进来了
            conn,client_addr=s.accept()
            inputs.append(conn)     #将新链接添加到监控列表
            message_queues[conn]=queue.Queue()
        else: #s不是server的话,那就只能是一个 与客户端创建的链接的fd了,客户端的数据过来了,在这接收。
            data=s.recv(1024)
            if data:
                print("收到来自[%s]的数据:"%s.getpeername()[0],data)
                message_queues[s].put(data)  #将用户数据存储到Queue中
                if s not in outputs:
                    outputs.append(s)
            else:
                print('客户端断开了: ',s)
                if s in outputs:
                    outputs.remove(s)
                inputs.remove(s)
    
    #writeable 存储要返回给用户数据的链接
    for s in writeable:
        try:
            msg=message_queues[s].get_nowait()
        except queue.Empty:
            outputs.remove(s)
        else:
            s.send(msg)
    
    #exeptional 存储出现错误的链接
    for s in exeptional:
        print("handling exception for ",s.getpeername())
        inputs.remove(s)
        if s in outputs:
            outputs.remove(s)
        s.close()

        del message_queues[s]

selectors模块

此模块根据系统的不一样，会使用不一样的方式,Linux优先使用epoll

import selectors
import socket

sel=selectors.DefaultSelector()
def accept(sock,mask):
    conn,addr=sock.accept()
    print('accepted', conn, 'from', addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read) ##新链接注册read回调函数


def read(conn, mask):
    data = conn.recv(1000)  # Should be ready
    if data:
        print('echoing', repr(data), 'to', conn)
        conn.send(data.upper())  # Hope it won't block
    else:
        print('closing', conn)
        sel.unregister(conn)  #移除注册的链接
        conn.close()


sock = socket.socket()
sock.bind(('localhost', 10000))
sock.listen(100)
sock.setblocking(False)
sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept)  

while True:
    events = sel.select()   #默认阻塞，有活动链接就返回活动的链接列表
    for key, mask in events:
        callback = key.data   #callback至关于accept函数
        callback(key.fileobj, mask)  #key.fileobj是客户端socket

每日练习

简单主机批量管理工具
(1). 主机分组
(2). 主机信息配置文件用configparser解析
(3). 可批量执行命令、发送文件，结果实时返回，执行格式以下
batch_run -h h1,h2,h3 -g web_clusters,db_servers -cmd "df -h"　
batch_scp -h h1,h2,h3 -g web_clusters,db_servers -action put -local test.py -remote /tmp/　
(4). 主机用户名密码、端口能够不一样
(5). 执行远程命令使用paramiko模块
(6). 批量命令需使用multiprocessing并发
配置文件

#这是主机管理系统的配置文件;
#[],里面包含组名,组管理着多台主机
#[],下面是包含在组内的主机信息,主机信息格式: 主机名=['ip:port','user_name','passwd']

[TestColony]
test01=['192.168.18.195:666','root','12345678']
test02=['192.168.18.187:7878','zyl','123456qwe']

[Python3]
Python3=['192.168.109.88:22','root','qazwsxedc']

运行Py

import time
import shlex
import configparser
import threading
import paramiko
import os

instructions_dict={
    'batch_run':['-h','-g','-cmd','help'],
    'batch_scp':['-h','-g','-action','-local','-remote','help'],
}

class HOST_MANAGE(object):
    def __init__(self):
        print('\033[36;1m欢迎使用批量管理主机系统\033[0m'.center(50, '*'))
        print('\033[36;1m下面是该系统的使用方法;\n(1)根据序号显示群组下的主机信息\
        \n(2)命令名称 help 获取命令帮助;\033[0m')
        print('\033[36;1m群组信息\033[0m'.center(50, '='))

    def batch_run_help(self):
        '''
        显示batch_run命令帮助信息
        :return:
        '''
        print('\033[36;1mbatch_run 远程执行命令;\
        \n-h：指定单独的主机序号,使用逗号分割;\
        \n-g：指定群组命令会发送到该群组下全部机器,使用逗号分割;\
        \n-cmd：指定命令,使用引号将命令包裹;\033[0m')

    def batch_scp_help(self):
        '''
        显示batch_scp命令帮助信息
        :return:
        '''
        print('\033[36;1mbatch_scp 文件的上传与下载;\
        \n-h：指定单独的主机,使用逗号分割;\
        \n-g：指定群组命令会发送到该群组下全部机器,使用逗号分割;\
        \n-action：指定动做,put:复制本地文件到远程机器,get;将远程主机文件复制到本地;\
        \n-local：本地路径\
        \n-remote：远程路径\033[0m')

    def batch_run(self,parameter,GroupInfo,*args,**kwargs):
        '''
        此方法用于解析参数，执行命令
        :param parameter: 命令参数
        :param GroupInfo: 主机信息
        :param args:
        :param kwargs:
        :return:
        '''
        host_info=set()
        args=[ i for i in parameter.keys()]
        if 'help' in args:
            self.batch_run_help()
            return True
        elif '-h' not in args:
            print('缺乏关键参数: -h')
            return False
        elif '-cmd' not in args:
            print('缺乏关键参数: -cmd')
            return False
        for i in parameter['-h'].split(','):
            if not i.isdigit() or int(i)-1 not in range(len(parameter)):
                print('-h 参数错误，没有序号为%s的主机' %i)
                return False
            else:
                i=int(i)-1
                host_list_info=eval(GroupInfo[i][1])
                host_info.add('{}:{}:{}'.format(host_list_info[0],host_list_info[1],host_list_info[2]))
        res=[]
        return_info=[]
        for i in host_info:
            ip, port, user, passwd,  = [ i for i in i.split(':') ]
            t=threading.Thread(target=self.run_shell,args=(ip,port,user,passwd,parameter['-cmd'],return_info))
            res.append(t)
            t.start()
        for j in res:
            j.join()
        for k,v in return_info:
            print('{}'.format(k).center(50,'='))
            print(v.decode())
        return True

    def batch_scp(self,parameter,GroupInfo,*args,**kwargs):
        '''
        此方法，用于解析参数，生成线程执行复制文件的操做
        :param parameter:
        :param GroupInfo:
        :param args:
        :param kwargs:
        :return:
        '''
        host_info=set()
        args=[ i for i in parameter.keys()]
        if 'help' in args:
            self.batch_scp_help()
            return True
        elif '-h' not in args:
            print('缺乏关键参数: -h')
            return False
        elif '-action' not in args:
            print('缺乏关键参数: -action')
            return False
        elif '-local' not in args:
            print('缺乏关键参数: -local')
            return False
        elif '-remote' not in args:
            print('缺乏关键参数: -remote')
            return False
        for i in parameter['-h'].split(','):
            if not i.isdigit() or int(i)-1 not in range(len(parameter)):
                print('-h 参数错误，没有序号为%s的主机' %i)
                return False
            else:
                i=int(i)-1
                host_list_info=eval(GroupInfo[i][1])
                host_info.add('{}:{}:{}:{}:{}:{}'.format(host_list_info[0],host_list_info[1],host_list_info[2],parameter['-local'],parameter['-remote'],parameter['-action']))
                print(host_info)
        res=[]
        for i in host_info:
            ip,port,user,passwd,local,remote,action,=[ i for i in i.split(':') ]
            if action == 'put':
                if os.path.isfile(local):
                    local=os.path.abspath(local)
                else:
                    print('本地没有此文件: ',local)
                    return False
            elif action != 'get':
                print('\033[31;1m -action 参数值错误，请从新输入!\033[0m')
                return False
            t=threading.Thread(target=self.scp_file,args=(ip,port,user,passwd,local,remote,action))
            res.append(t)
            t.start()
        for j in res:
            j.join()
        return True

    def scp_file(self,*args,**kwargs):
        '''
        此方法用于复制文件到远程主机，args接收了ip,port等信息。
        :param args:
        :param kwargs:
        :return:
        '''
        ip, port, user, passwd, local, remote,action=[ i for i in args[:] ]
        try:
            transport = paramiko.Transport((ip,int(port)))
            transport.connect(username=user,password=passwd)
            sftp=paramiko.SFTPClient.from_transport(transport)
            if action == 'put':
                sftp.put(local,remote)
            else:
                sftp.get(remote,local)
            print('{}:传输完毕'.format(ip).center(50, '='))
            transport.close()
        except Exception as e:
            print('\033[31;1m复制文件失败,如下是错误信息\033[0m')
            print('错误信息: {}'.format(e))
            return False
        else:
            return True

    def run_shell(self,*args, **kwargs):
        ip,port,user,passwd,cmd,return_info=[ i for i in args[:] ]
        ssh = paramiko.SSHClient()
        ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy)
        try:
            ssh.connect(hostname=ip, port=int(port), username=user, password=passwd)
            stdin,stdout,stderr=ssh.exec_command(cmd)
            if not stderr:
                return_info.append((ip, stderr.read()))
            else:
                return_info.append((ip, stdout.read()))
            ssh.close()
        except Exception as e:
            print('\033[31;1m执行命令失败,如下是错误信息\033[0m')
            print('错误信息: {}'.format(e))
            return False
        else:
            return True

    def Analytical_command(self,instruction,*args,**kwargs):
        '''
        用于解析命令的方法,返回命令和参数
        :param instruction:
        :param args:
        :param kwargs:
        :return:
        '''
        command = instruction.split(' ')[0]
        parameter = {key:value for key, value in zip(shlex.split(instruction)[1::2], \
                                                      shlex.split(instruction)[2::2] if len(shlex.split(instruction)[2::2]) != 0 else (None,))}
        err_arg = []
        if command in instructions_dict:
            for arg in parameter.keys():
                if arg not in instructions_dict[command]:
                    err_arg.append(arg)
            if len(err_arg) == 0:
                return command,parameter
            else:
                print('\033[31;1m没有此参数: {};请使用{} help获取帮助\033[0m'.format(err_arg,command))
                return False
        elif command == 'q':
            return command
        else:
            print('\033[31;1m没有{}命令\033[0m'.format(command))
            return False

    def print_GroupInfo(self):
        '''
        此方法用于打印配置文件中的，群组信息,主机信息,返回组名和主机信息
        :return:
        '''
        config = configparser.ConfigParser()
        config.read('../conf/Batch_host.conf',encoding='utf-8')
        GroupInfo=config.sections()
        while True:
            for k,v in enumerate(GroupInfo,start=1):
                print('\033[35;1m({}).{}\033[0m'.format(k,v))
            select_group=input('>>: ')
            if select_group.isdigit() and int(select_group) >=1 and int(select_group) <= len(GroupInfo):
                HostInfo=config.items(GroupInfo[int(select_group)-1])
                print('\033[36;1m主机信息\033[0m'.center(50, '='))
                for k,v in enumerate(HostInfo,start=2):
                    print('\033[34;1m({}).{}: {}\033[0m'.format(k,v[0],eval(v[1])[0]))
                return GroupInfo[int(select_group)-1],HostInfo
            elif select_group == 'q':
                exit()
            else:
                print('\033[31;1m没有此群组！\033[0m')
                continue


manage=HOST_MANAGE()
while True:
    GroupInfo=manage.print_GroupInfo()
    while True:
        instruction = input('[%s]>>: ' %GroupInfo[0]).strip()
        result=manage.Analytical_command(instruction)
        if type(result) == tuple:
            getattr(manage,result[0])(result[1],GroupInfo[1])
        elif result == 'q':
            break
        else:
           continue