python如何读awx云图

在现代社会中，数据可视化已成为各行各业分析和解释数据的重要手段，Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库和工具，可以帮助我们轻松地处理和展示数据，在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python读取AWX云图，以便更好地理解和呈现数据。

我们需要了解AWX（Ansible Workflow Executor）是什么，AWX是一个开源的自动化管理工具，它基于Ansible，可以帮助用户轻松地管理复杂的工作流程，AWX提供了丰富的API接口，使得我们可以方便地与Python进行交互，从而实现对云图的读取和展示。

要使用Python读取AWX云图，我们需要先安装一些必要的库，我们需要安装requests库，用于发送HTTP请求，接着，我们需要安装matplotlib库，用于绘制云图，我们还需要安装pandas库，用于数据处理，安装这些库的方法非常简单，只需在命令行中运行以下命令：

pip install requests matplotlib pandas

接下来，我们将介绍如何使用Python读取AWX云图的步骤：

1、获取AWX API访问令牌

我们需要获取AWX的API访问令牌，这可以通过发送HTTP请求到AWX的登录接口来实现，以下是一个获取访问令牌的示例代码：

import requests
def get_awx_token(awx_url, username, password):
    response = requests.post(f"{awx_url}/api/v2/login/", data={
        "username": username,
        "password": password
    })
    return response.json()["token"]

2、获取云图数据

在获取访问令牌后，我们可以发送HTTP请求到AWX的云图接口，以获取云图数据，以下是一个获取云图数据的示例代码：

def get_job_template_graph(awx_url, token, job_template_id):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {token}"
    }
    response = requests.get(f"{awx_url}/api/v2/job_templates/{job_template_id}/launch/", headers=headers)
    graph_data = response.json()["extra_vars"]["graph"]
    return graph_data

3、处理云图数据

获取到云图数据后，我们需要对其进行处理，以便将其转换为适合绘制的格式，以下是一个处理云图数据的示例代码：

import pandas as pd
def process_graph_data(graph_data):
    graph_nodes = []
    graph_edges = []
    for node_id, node_info in graph_data.items():
        graph_nodes.append({
            "id": node_id,
            "label": node_info["name"],
            "shape": "box",
            "color": "lightblue"
        })
        for edge_id, edge_info in node_info["children"].items():
            graph_edges.append({
                "from": node_id,
                "to": edge_id,
                "label": edge_info["name"]
            })
    return graph_nodes, graph_edges

4、绘制云图

我们可以使用matplotlib库绘制云图，以下是一个绘制云图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
def draw_graph(nodes, edges):
    fig, ax = plt.subplots()
    for node in nodes:
        pos = ax.plot([node["label"]], [0], 'o', markersize=10, markerfacecolor=node["color"], markeredgecolor='black', label=node["label"])
    
    for edge in edges:
        ax.annotate(edge["label"], xy=(node["label"], 0), xytext=(edge["to"], 0),
                     arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
    ax.legend()
    plt.show()

将以上代码整合到一个完整的Python脚本中，我们就可以读取并展示AWX云图了，以下是一个完整的示例代码：

配置AWX相关信息
awx_url = "http://your_awx_server"
username = "your_username"
password = "your_password"
job_template_id = 1
获取AWX访问令牌
token = get_awx_token(awx_url, username, password)
获取云图数据
graph_data = get_job_template_graph(awx_url, token, job_template_id)
处理云图数据
nodes, edges = process_graph_data(graph_data)
绘制云图
draw_graph(nodes, edges)

通过这个Python脚本，我们可以方便地读取AWX云图并将其展示出来，这将有助于我们更好地理解和分析工作流程，从而提高工作效率。