python监控远程服务器进程(python监控db2)

DB2是一个流行的关系型数据库管理系统，当我们在使用它时，我们需要一种工具来帮助我们监控它的性能和行为。在这方面，Python是一个强大的工具，因为它提供了各种模块和库，可以帮助我们编写脚本来监控DB2的各种指标。

在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来监控DB2。我们将使用pyodbc模块来连接DB2，并使用psutil模块来获取系统的CPU和内存使用情况。我们还将使用SQLAlchemy模块来执行SQL语句和获取DB2的元数据。

import pyodbc
import psutil
from sqlalchemy import create_engine
# 设置DB2连接参数
dsn = 'DSN=MYDB2;'
user = 'myuser'
psw = 'mypassword'
# 连接DB2
cnxn = pyodbc.connect(dsn=dsn, uid=user, pwd=psw)
# 获取系统CPU和内存使用情况
cpu_usage = psutil.cpu_percent()
mem_usage = psutil.virtual_memory().percent
# 使用SQLAlchemy执行SQL查询
engine = create_engine('ibm_db_sa+pyodbc://'+user+':'+psw+'@'+dsn)
conn = engine.connect()
result = conn.execute('SELECT * FROM mytable')
data = result.fetchall()
# 获取DB2元数据
metadata = engine.MetaData()
metadata.reflect(bind=engine)
# 打印结果
print('CPU使用率：{}%'.format(cpu_usage))
print('内存使用率：{}%'.format(mem_usage))
print('查询结果：', data)
print('表信息：', metadata.tables)

在这个例子中，我们首先设置了DB2的连接参数，然后使用pyodbc模块连接到DB2。接下来，我们使用psutil模块获取了系统的CPU和内存使用情况。然后，我们使用SQLAlchemy模块执行了一个SELECT查询，获取了数据。最后，我们使用SQLAlchemy获取了DB2的元数据。

值得注意的是，我们使用了pre标签来包裹我们的Python代码，这样可以更清晰地展示代码的格式和结构。