服务器巡检不再头疼：一键脚本批量检查，高效生成巡检报告！

手工巡检需要逐台登录服务器，服务耗费大量时间和精力，器巡同时容易因操作疏漏而遗漏关键指标，检不脚本检查导致数据不统一、疼键风险增大；而自动化巡检利用脚本批量采集数据，批量实现实时监控和标准化输出，高效大幅提升效率并降低人为错误，生成从而为系统稳定运行提供坚实保障。巡检

为了解决这些问题，报告我们可以使用自动化脚本来批量巡检服务器，服务并自动生成巡检表。器巡如下图所示：

自动化巡检的检不脚本检查优势

相比手工巡检，使用脚本进行自动化巡检具有以下优势：

批量执行：一次性检查所有服务器，疼键提升巡检效率；减少人工干预：降低人为错误，批量提高数据准确性；标准化输出：巡检数据统一格式，高效方便存储和分析；可扩展性：脚本可根据需求扩展，支持更多巡检项。编写批量巡检脚本

为了让脚本更灵活，适应更多情况，我们换了个新思路：让用户自己定义要检查的项目，并用正则表达式来提取结果，同时并定义展示的模板。服务器租用数据类似如下：

复制# 定义巡检配置项 inspection_configs=[ { "name": "内核版本", "command": "uname -r", # 修正命令为获取内核版本的正确命令 "regex_pattern": r"^(\d+\.\d+\.\d+-\d+-\w+)", # 精确匹配 "format_template": "内核版本: { 0}" }, .... ]1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

解析：

command: 是指定要执行的命令，例如上述的uname -r。regex_pattern：是指通过正则匹配想要的结果。format_template：是指在巡检表展示的数据。例如内核版本: { 0}，其中{ 0}会被填入匹配到的真实数据。

通过以下的ssh_connect函数进行远程SSH连接到服务，然后，再通过execute_inspection函数执行巡检命令。

复制def ssh_connect(server): """建立SSH连接""" client = paramiko.SSHClient() client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) try: client.connect( hostname=server["hostname"], port=server["port"], username=server["username"], password=server["password"] ) return client except Exception as e: print(f"连接{ server[hostname]}失败: { str(e)}") return None def execute_inspection(client, config): """执行单个巡检项并解析结果""" stdin, stdout, stderr = client.exec_command(config["command"]) output = stdout.read().decode() error = stderr.read().decode() if error: print(f"命令执行错误: { config[command]}\n{ error}") return None #使用正则表达式提取数据 match = re.search(config["regex_pattern"], output) if match: return match.groups() else: print(f"未匹配到数据: { config[name]}") return None1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.

通过以下函数进行数据格式：

复制def format_result(config, result): if "regex_groups" in config: params = dict(zip(config["regex_groups"], result)) return config["format_template"].format(**params) else: return config["format_template"].format(*result)1.2.3.4.5.6.

通过generate_report函数，生成巡检报告。

复制def generate_report(data, filename): """生成合并IP单元格的巡检报告""" report_data = [] for ip, inspections in data.items(): ip_entry = { "IP": ip, "巡检项": [], "结果": [] } for item_name, result in inspections.items(): ip_entry["巡检项"].append(item_name) ip_entry["结果"].append( format_result( next(c for c in inspection_configs if c["name"] == item_name), result ) ) report_data.append(ip_entry) # 转换为二维表格（保留空值用于单元格合并） max_items = max(len(entry["巡检项"]) for entry in report_data) rows = [] for entry in report_data: rows.append([entry["IP"], entry["巡检项"][0], entry["结果"][0]]) for i in range(1, len(entry["巡检项"])): rows.append(["", entry["巡检项"][i], entry["结果"][i]]) df = pd.DataFrame(rows, columns=["IP", "巡检项", "结果"]) # 生成Excel文件 with pd.ExcelWriter(filename, engine=xlsxwriter) as writer: df.to_excel(writer, index=False, sheet_name=巡检报告) workbook = writer.book worksheet = writer.sheets[巡检报告] # 设置列宽 worksheet.set_column(A:A, 15) # IP列 worksheet.set_column(B:B, 25) # 巡检项列 worksheet.set_column(C:C, 45) # 结果列 # 标题格式 header_format = workbook.add_format({ bold: True, bg_color: #4CAF50, font_color: white, border: 1, valign: vcenter }) for col_num, value in enumerate(df.columns.values): worksheet.write(0, col_num, value, header_format) # 数据格式 data_format = workbook.add_format({ border: 1, valign: top }) for row in range(1, len(df)+1): for col in range(3): worksheet.write(row, col, df.iat[row-1, col], data_format) # 合并IP单元格 ip_col = 0 current_ip = None merge_start = 1 for row_num in range(1, len(df)+1): cell_value = df.iat[row_num-1, ip_col] if cell_value: if current_ip is not None and merge_start < row_num: worksheet.merge_range( merge_start, ip_col, row_num-1, ip_col, current_ip, workbook.add_format({ valign: vcenter, border: 1 }) ) current_ip = cell_value merge_start = row_num # 处理最后一个IP if current_ip is not None and merge_start <= len(df): worksheet.merge_range( merge_start, ip_col, len(df), ip_col, current_ip, workbook.add_format({ valign: vcenter, border: 1 }) ) print(f"报告已生成: { os.path.abspath(filename)}")1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.94.95. 脚本演示

通过定义需要巡检的设备，源码下载如下所示：

复制# 服务器配置列表 servers = [ { "hostname": "192.168.31.100", "port": 22, "username": "root", "password": "password" # 推荐使用密钥认证 }, { "hostname": "192.168.31.101", "port": 22, "username": "root", "password": "password" # 推荐使用密钥认证 }, { "hostname": "192.168.31.102", "port": 22, "username": "root", "password": "password" # 推荐使用密钥认证 }, # 添加更多服务器... ]1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.

然后，再定义巡检项目，内容如下：

复制# 定义巡检配置项 inspection_configs = [ { "name": "内存使用", "command": "free -m", "regex_pattern": r"Mem:\s+(\d+)\s+(\d+)\s+(\d+)", "description": "获取内存总量、已用、空闲（单位：MB）", "format_template": "总量: { 0} MB, 已用: { 1} MB, 空闲: { 2} MB" }, { "name": "内核版本", "command": "uname -r", "regex_pattern": r"^(\d+\.\d+\.\d+-\d+-\w+)", "format_template": "内核版本: { 0}" }, { "name": "磁盘使用率", "command": "df -h", "regex_pattern": r"(\d+)%\s+/(?!.*snap)", "description": "获取根分区使用率", "format_template": "使用率: { 0}%" }, { "name": "CPU核心数", "command": "lscpu", "regex_pattern": r"CPU\(s\):\s+(\d+)", "description": "获取CPU核心数量", "format_template": "CPU核心数: { 0}%" }, { "name": "系统负载", "command": "uptime", "regex_pattern": r"load average:\s+([\d.]+),\s+([\d.]+),\s+([\d.]+)", "description": "获取1分钟、5分钟、15分钟系统负载", "format_template": "1分钟: { 0} , 5分钟: { 1} , 15分钟: { 2} " } ]1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.

定义主函数方法，如下：

复制def main(): all_results = { } for server in servers: client = ssh_connect(server) if client: print(f"正在检查 { server[hostname]}...") results = { } for config in inspection_configs: value = execute_inspection(client, config) if value: results[config["name"]] = value all_results[server[hostname]] = results client.close() if all_results: filename = f"server_inspection_{ datetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M)}.xlsx" generate_report(all_results, filename) else: print("未获取到任何服务器数据")1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.

执行该方法后，会在当前目录下生成一个巡检表。内容如下所示：

总结

通过编写Shell脚本，我们可以高效地进行服务器巡检，并生成标准化的巡检表，极大提升运维效率。同时，结合日志分析、异常告警、定时任务等功能，可构建更完善的自动化运维体系，减少手工操作带来的负担。

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