Python系统公网私网流量监控实现流程

下面我将详细讲解“Python系统公网私网流量监控实现流程”的完整攻略。

一、准备工作

在开始实现之前，我们需要做一些准备工作，包括：

1. 安装 Python 环境
2. 安装相关的 Python 包，例如 psutil、pandas、matplotlib 等
3. 确定监控的网卡名称，可以使用 ifconfig 命令查看

二、获取流量数据

获取流量数据的方法有多种，这里介绍两种方法。

方法一：使用 psutil 包

使用 psutil 包可以轻松地获取各个进程的流量数据，示例代码如下：

import psutil

# 获取所有进程的网络流量统计信息
net_io_counters = psutil.net_io_counters(pernic=True)

# 获取指定网卡的网络流量统计信息
net_io_counters = psutil.net_io_counters(pernic=True)['eth0']

# 获取指定进程的网络流量统计信息
process = psutil.Process(1234)  # 进程ID替换为具体的值
net_io_counters = process.io_counters()

# 获取当前系统的总网络流量统计信息
net_io_counters = psutil.net_io_counters()

这种方法可以得到更加细致的流量数据，但对于整个系统的流量监控来说，需要累加所有进程和所有网卡的流量数据，相对而言比较麻烦。

方法二：使用 Linux 命令

在 Linux 系统中，使用 ifconfig 和 vnstat 命令可以获取网络流量数据，示例代码如下：

import subprocess

# 获取指定网卡的网络流量统计信息
interface = 'eth0'  # 替换成具体的网卡名称
command = f'ifconfig {interface} | grep "RX packets" | awk "{{print $5}}"'
rx_packets = int(subprocess.check_output(command, shell=True))

# 获取指定网卡的每秒接收流量和每秒发送流量
interface = 'eth0'  # 替换成具体的网卡名称
command = f'vnstat -tr -i {interface} | tail -n 2 | head -n 1 | awk "{{print $2}}\t{{print $3}}"'
output = subprocess.check_output(command, shell=True).decode().strip().split('\t')
rx_rate = int(output[0])  # 每秒接收流量
tx_rate = int(output[1])  # 每秒发送流量

# 获取当前系统的总网络流量统计信息
command = 'vnstat -tr | tail -n 1 | awk "{{print $8}}\t{{print $9}}\t{{print $10}}"'
output = subprocess.check_output(command, shell=True).decode().strip().split('\t')
rx_total = int(output[0])  # 总接收流量
tx_total = int(output[1])  # 总发送流量
total = int(output[2])    # 总流量

这种方法相对简单，但缺少了进程的流量数据，难以分析各个进程的具体流量情况。

三、数据分析与展示

获取了流量数据之后，我们需要对这些数据进行分析和展示，以便我们更好地了解系统的网络流量状况。

分析数据

我们可以使用 pandas 包来实现数据分析，例如计算每分钟的总流量和每秒钟的流量变化率，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据，假设数据格式如下：
# timestamp        rx_bytes  tx_bytes
# 2022-01-01 00:00 123456   234567
# 2022-01-01 00:01 234567   345678
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp')  # 替换成具体的数据文件名和时间戳列名

# 计算每分钟的总流量
data['total_bytes'] = data['rx_bytes'] + data['tx_bytes']
data = data.resample('T').sum()  # 每分钟采样一次

# 计算每秒钟的流量变化率
data['delta_bytes'] = data['total_bytes'].diff()
data['delta_bytes_rate'] = data['delta_bytes'] / data['delta_bytes'].shift()  # 当前值与前一秒的比值

展示数据

我们可以使用 matplotlib 包来实现数据可视化，例如画出总流量和流量变化率的曲线图，示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 画出总流量曲线图
plt.plot(data.index, data['total_bytes'])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('bytes')
plt.title('Total Bytes')
plt.show()

# 画出流量变化率曲线图
plt.plot(data.index, data['delta_bytes_rate'])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('rate')
plt.title('Delta Bytes Rate')
plt.show()

四、示例说明

下面分别介绍两个示例，以更具体地说明实现流程。

示例一：监控网卡流量

假设我们需要监控网卡 eth0 的流量情况，我们可以使用方法二中介绍的 Linux 命令获取流量数据，然后将数据写入文件，最后使用 pandas 包分析和展示数据，示例代码如下：

import subprocess
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取流量数据
interface = 'eth0'
command = f'ifconfig {interface} | grep "RX packets" | awk "{{print $5}}"'
rx_packets = int(subprocess.check_output(command, shell=True))
command = f'vnstat -tr -i {interface} | tail -n 2 | head -n 1 | awk "{{print $2}}\t{{print $3}}"'
output = subprocess.check_output(command, shell=True).decode().strip().split('\t')
rx_rate = int(output[0])
tx_rate = int(output[1])

# 将数据写入文件
with open('data.csv', 'a') as f:
    f.write(f'{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")},{rx_packets},{rx_rate},{tx_rate}\n')

# 分析数据
data = pd.read_csv('data.csv', names=['timestamp', 'rx_packets', 'rx_rate', 'tx_rate'])
data = data.set_index('timestamp')
data = data.resample('T').sum()
data['total_packets'] = data['rx_packets'] + data['tx_packets']
data['delta_packets'] = data['total_packets'].diff()
data['delta_packets_rate'] = data['delta_packets'] / data['delta_packets'].shift()

# 展示数据
plt.plot(data.index, data['total_packets'])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('packets')
plt.title('Total Packets')
plt.show()

示例二：监控指定进程流量

假设我们需要监控 PID 为 1234 的进程的流量情况，我们可以使用方法一中介绍的 psutil 包获取流量数据，然后将数据写入文件，最后使用 pandas 包分析和展示数据，示例代码如下：

import psutil
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取流量数据
process = psutil.Process(1234)
io_counters = process.io_counters()

# 将数据写入文件
with open('data.csv', 'a') as f:
    f.write(f'{datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")},{io_counters.bytes_recv},{io_counters.bytes_sent}\n')

# 分析数据
data = pd.read_csv('data.csv', names=['timestamp', 'rx_bytes', 'tx_bytes'])
data = data.set_index('timestamp')
data = data.resample('T').sum()
data['total_bytes'] = data['rx_bytes'] + data['tx_bytes']
data['delta_bytes'] = data['total_bytes'].diff()
data['delta_bytes_rate'] = data['delta_bytes'] / data['delta_bytes'].shift()

# 展示数据
plt.plot(data.index, data['total_bytes'])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('bytes')
plt.title('Total Bytes')
plt.show()