使用 Python 绘制服务器机架图：从数据到可视化

本文档旨在提供一种使用 Python 将服务器机架数据转换为可视化表示的方法。我们将探讨如何解析服务器位置数据，并使用 tabulate 库生成文本表格，以及如何将数据转换为 HTML 表格，最后介绍如何在 Flask 框架中利用模板引擎动态生成 HTML 表格。 本教程将提供代码示例和详细步骤，帮助您理解并实现服务器机架的可视化。

从数据到表格：使用 tabulate 生成文本表格

首先，我们需要将服务器机架的数据转换为 Python 可以处理的格式。通常，数据可能以文本文件的形式存在，例如：

servers1 - 15 - 17
server2 - 20 - 25
firewall - 2 - 4
NAS - 10 - 15

以下代码展示了如何读取这些数据，将其解析为 Python 字典和列表，并使用 tabulate 库生成文本表格：

import io
import tabulate
import collections

text = '''servers1 - 15 - 17
server2 - 20 - 25
firewall - 2 - 4
NAS - 10 - 15'''

# --- 读取数据到字典 ---
data = {}
counter = {}

with io.StringIO(text) as fh:
    for line in fh:
        line = line.strip()
        name, start, end = line.split(' - ')
        start = int(start)
        end = int(end)

        # - 统计每个设备占用的 U 数 -
        counter[name] = end-start+1

        for x in range(start, end+1):
            data[x] = name

# - 显示每个设备占用的 U 数 -
for name, number in counter.items():
    print(f'{name:10}: {number}')

# --- 转换为列表 ---
rows = []
last = max(data.keys())

for x in range(1, last+1):
    if x in data:
        name = data[x]
    else:
        name = '?'  # 使用 '?' 表示空闲位置
    rows.append([x, name])

# --- 显示表格 ---
print(tabulate.tabulate(rows, headers=['Nr', 'Device'], tablefmt='grid'))

# - 统计设备数量 -
counter = collections.Counter(data.values())

# - 显示设备数量 -
for name, number in counter.items():
    print(f'{name:10}: {number}')

这段代码首先读取文本数据，将其解析为字典 data，其中键是机架位置（U），值是该位置的服务器名称。然后，它将字典转换为列表 rows，其中每个元素都是一个包含位置编号和设备名称的列表。最后，使用 tabulate.tabulate() 函数生成一个格式化的文本表格。

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注意事项:

• 确保安装了 tabulate 库：pip install tabulate
• 可以自定义 tablefmt 参数以更改表格的样式。
• 代码中使用了 ? 来表示空闲位置，可以根据实际需求进行修改。

生成 HTML 表格

除了文本表格，还可以将数据转换为 HTML 表格，以便在 Web 页面上显示。以下代码展示了如何手动生成 HTML 表格：

table = "\n"

table += "  \n    \n    \n  \n"

for number, device in rows:
    table += f"  \n    \n    \n  \n"

table += "
Nr
Device
{number}
{device}
\n"

print(table)

这段代码使用字符串拼接的方式构建 HTML 表格。它首先创建

网络工作室源码1.0

网络工作室源码基于热腾CMS(RTCMS)定制，栏目全站自动调用，可设置生成为html静态文件。网站分类适合网络公司和工作室使用。程序中带有演示数据，如果全新安装，可将根目录下的/uploads 文件夹中的演示图片文件删掉。安装方式：上传upload_install中的文件上传到虚拟主机或服务器网站根目录下;访问 http://域名/ 即可安装，安装时可以选取“演示数据&

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import pandas as pd

df = pd.DataFrame(rows, columns=['Nr', 'Device'])
html_table = df.to_html()
print(html_table)

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    # ... (前面的数据处理代码) ...
    return render_template('template.html', rows=rows)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

{% for number, device in rows %}
  
{% endfor %}


  

     
Nr
     
Device
  

     
{{ number }}
     
{{ device }}