prometheusデータ生成レポートdocxへ出力

1.環境依存
まず

npm install -g phantomjs-prebuilt

筆者python 2.7.15の環境、requirements.txtは以下の通りである.

 jinja2>=2.8

 future

 lml>=0.0.2

 jupyter-echarts-pypkg>=0.1.1

 pyecharts-javascripthon

 pyecharts-snapshot==0.1.10   # > 0.1.10        python 3+

 pyecharts==0.5.10  # pyecharts v1      python 3.6+

2.docxの構造を理解する
2つの記事をお勧めします.

https://www.cnblogs.com/zhanghongfeng/p/7043412.html

https://blog.csdn.net/qwe125698420/article/details/70622289?locationNum=3&fps=1

docxはxmlと密接な関係があることが分かったので、xmlをテンプレートとして、最後にxmlからdocxファイルに変換しました.
3.マイテンプレート
docxファイルを使用してテンプレートを作成しxmlファイルとして保存
4.prometheusデータの取得
Prometheusが提供するhttpクエリー方式を使用して、分析対象のデータのセットを取得します.

def get_prom_data():
    url = ("http://{host}:{port}/api/v1/query_range?query=ping_delay&start={start_time}&end={end_time}&step=14")
    end_time = time.time()
    start_time = end_time - 3600  #   1    
    qyery_url = url.format(host="xx", port="xx", peer="xx", source="xx", 
                           start_time=start_time, end_time=end_time)
    status_url = qyery_url.replace("", "}")

    data = {}
    rsp = do_request(status_url)
    if rsp.get("status", "") == "success" and rsp.get("data", {}).get("result", []):
        data = rsp["data"]["result"][0]["values"]

    if not data:
        raise Exception("prometheus data not found"
    return data

4.データ製図
pyechartsを使用してprometheusから取得したデータをシティグラフィックに作成し、適切なグラフィックを選択して自分のデータを表現します.ここでは、円グラフを使用して「リンク遅延レベル分布」を表現します.

from pyecharts import Bar, Pie, Grid, Line, Overlap

def create_a_pic():
    prom_data = get_prom_data()

    attr = ["  ", "  ", "  ", "  "]
    good, nomal, warn, cri = parse_data(prom_data)

    pie = Pie("         ")
    pie.add("delay", attr, [good, nomal, warn, cri], is_random=True, radius=[30, 75])
    pie.render(path="test.png")

5.ピクチャ情報ストリームの生成
画像をbytesで読み取り、base 64を使用して暗号化します.

def get_encoded_pic(path):
    """
              
    :param path:      
    :return:        
    """
    if not os.path.exists(path):
        raise Exception("{} not exists".format(path))
    with open(path, "rb") as f:
        data = base64.standard_b64encode(f.read())
        return data

6.画像をテンプレートに入れる
前回生成したピクチャ情報ストリームをテンプレートに入れる難点は符号化問題である.Pythonを知っている人はpython 2のコードの問題を知っていて、出会ったことがある人はほとんど血を吐いています.

def writeback_xml(data):
    """
    data          bytes       ，
    data.decode("utf-8")  bytes    unicode，
    render     str   ，   f.write()    unicode   ，
         encode("utf-8")
       
    :param data:        
    :return: 
    """
    env = Environment(loader=FileSystemLoader(PWD))
    template = env.get_template("test.xml")
    with open(NEW_XML_PATH, "wb") as f:
        f.write(template.render(pic=data.decode("utf-8")).encode("utf-8"))
        

6.レポートの完了
上で生成したxmlファイルをdocx形式として保存すればよい