flask – Ferhat Çiçek

sqlite veritabanına verilerin kaydedilmesi ve flask frameworkunda bu verilerin mathplotlib ile grafiklerinin çizim örneği

öncelikle proje klasörümü ve kullanacağımız virtualenv yi oluşturulalım

fcicek@ferhatcicek:~$ mkdir system_usage

fcicek@ferhatcicek:~$ mkdir system_usage
fcicek@ferhatcicek:~$ cd system_usage/
fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ python -m venv env

projemizde sistem verilerini saklamak iin sqlite veritabanını kullancağız. kullanacağımız system_usage veritababı oluşturalım

fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ sqlite3 system_usage.db
sqlite> .quit

veritabanı dosyamızı oluşturduktan sonra sıra tablomuzu oluşturmaya geldi. bunu sql ortamında yapabiliriz ancak bu örnekte python ile oluşturacağız..

fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ nano sqlite_db_create.py

aynı isimli tablo varsa sileceğiz ve veri tabanımızla aynı isimli bir tablo oluşturacağız. örneğimizi basit tutmak adına anlık cpu ve hafıza verilerini tablomuzda tutacağımız için tablomuzda bu veriler için gerekli alanları oluşturacağız…

import sqlite3 as lite
import sys
con = lite.connect('system_usage.db')
with con: 
    cur = con.cursor() 
    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS system_usage")
    cur.execute("CREATE TABLE system_usage(timestamp DATETIME, cpu NUMERIC, mem NUMERIC)")

kodumuz yazık şimdi virtualenv i aktif ederek kodumu çalıştıralım…

fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ source env/bin/activate
(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ python sqlite_db_create.py

python kodumuz sonucu kontrol etmek istersek. clidan veritabanına bakıp tablonun durumunu inceleyebiliriz.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ sqlite3 system_usage.db 
SQLite version 3.31.1 2020-01-27 19:55:54
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .table
system_usage
sqlite> .quit

örneğimizde cpu ve hafıza verilerini saklayacağız. bunun için pythonde psutil paketini kullanacağız. psutil paketini yükleyelim

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ pip install psutil

psutil paketini daha önce kullanmamış olabilirsiniz.. programımızda kullanacağımız verileri içerecek basit bir uygulama yapalım.

import psutil

print('MEM  % used:', psutil.virtual_memory()[2])
print('CPU % used:', psutil.cpu_percent(2))

programi çalıştıralım.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ python psutil_system.py 
MEM  % used: 86.5
CPU % used: 2.0

anlık olarak cpu ve hazfıza kullanım bilgileriniz artık alabiliyoruz. bu bilgilerini şimdi de veritabanımıza ekleyelim.

bunun için program tarafımızdan sonlandırılana kadar 60 saniyede bir cpu ve hazfıza kullanım değerini okuyarak sqlite veritabanına ekleyecek basit bir kod yazalım.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ nano data_logger.py

import time
import sqlite3
import psutil

dbname='system_usage.db'

ornekleme_zamani = 60

def sistem_bilgisi_oku():
    mem = psutil.virtual_memory()[2]
    cpu = psutil.cpu_percent(1)
    if mem is not None and cpu is not None:
        return cpu,mem

def veritabani_ekle (cpu, mem):
    conn=sqlite3.connect(dbname)
    curs=conn.cursor()
    curs.execute("INSERT INTO system_usage values(datetime('now'), (?), (?))", (cpu, mem))
    conn.commit()
    conn.close()

def main():
    while True:
        cpu, mem = sistem_bilgisi_oku()
        veritabani_ekle (cpu, mem)
        time.sleep(ornekleme_zamani)

main()

artık verilerimizi bir veri tabanında turuyoruz. şimdi bunu web üzerinden bağlantı yapacak kullanıcılar için görselleştirelim. bunun için flask frameworkunu kullancağız. virtualenv altına flask ve ilişkili paketleri yükleyelim.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ pip install flask

kullanıcı browser kullanarak sayfamıza bağlandığında, veritabanındaki en son cpu ve hafıza kullanım verisini sorgulayarak bu veriyi ekrana yazdıralım.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ nano son_olcum.py

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
import sqlite3

def getData():
	conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
	curs=conn.cursor()
	for row in curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1"):
		time = str(row[0])
		cpu = row[1]
		mem = row[2]
        print(str(cpu))
        print((str(mem))
	conn.close()
	return time, cpu, mem

@app.route("/")
def index():	
	time, cpu, mem = getData()
	templateData = {
		'time': time,
		'cpu': cpu,
		'mem': mem
	}
	return render_template('son_olcum.html', **templateData)
    
if __name__ == "__main__":
   app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

flask frameworkun tema yapısını kullanacağımız için templates dizinini oluşturup içinde gerekli dosyaları oluşturmamız gerekmektedir. python dosyamızda ilişkilendirilen tema dosyası son_olcum.html veiçerisinde kullanılacak verinin templateData olarak belirtildi.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ mkdir templates
(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ cd templates
(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage/templates$ nano son_olcum.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="tr">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">    
<title>System Durum</title>

<!-- Latest compiled and minified CSS -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-BVYiiSIFeK1dGmJRAkycuHAHRg32OmUcww7on3RYdg4Va+PmSTsz/K68vbdEjh4u" crossorigin="anonymous">

<!-- Optional theme -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap-theme.min.css" integrity="sha384-rHyoN1iRsVXV4nD0JutlnGaslCJuC7uwjduW9SVrLvRYooPp2bWYgmgJQIXwl/Sp" crossorigin="anonymous">

<!-- Latest compiled and minified JavaScript -->
<script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-Tc5IQib027qvyjSMfHjOMaLkfuWVxZxUPnCJA7l2mCWNIpG9mGCD8wGNIcPD7Txa" crossorigin="anonymous"></script>

</head>

<body>

<div class="container-fluid">
    <div class="jumbotron">
        <p class="lead">Son veri okuma  :  {{ time }}   <a href="/"class="button">Güncelle</a></p>     
        <hr class="my-4">
        <p class="lead">CPU Kullanım Oranı  % : {{ cpu }}</p>    
        <p class="lead">Memory Kullanım Oranı  % : {{ mem }} </p>   
        <hr class="my-4">
    </div>        
</div>

</body>
</html>

şimdi kodumuzu test edelim.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ nano son_olcum.py

tarayıcımız ile http://sunucuip:5000 adresine bağlandığımız aşagıdaline benzer bir ekran ile karşılaşmamız gerekecek…

kodumuz biraz daha geliştirmenin zamanı geldi. cpu ve hafıza verilerini veritabanımızda tuttugumuz için bu veriyi bir grafik olarka ekrana yansıtabiliriz. bu işlem sırasında mathplotlib paketinde faydalanacağımız için öncelikle kurulumunu yapalım.

(env) fcicek@ferhatcicek:~/system_usage$ pip install matplotlib

şimdi kodumuza yapacağımız ilave , belirtilen örnekleme sayısınca veri tabanından veri çekip bunu grafiği oluşturup son kullanıcıya ileteceğiz. cpu ve hafiza grafiklerini çizdirmek için app.route metodundan faydalanacağız.

from flask.globals import session
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import io

from flask import Flask, render_template, send_file, make_response, request
app = Flask(__name__)

import sqlite3

def sonKayit():
        conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
        curs=conn.cursor()
        for row in curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1"):
                time = str(row[0])
                cpu = row[1]
                mem = row[2]
        conn.close()
        return time, cpu, mem

def sonKayitDizi (orneklemeSayisi):
        conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
        curs=conn.cursor()
        curs.execute("SELECT * FROM system_usage ORDER BY timestamp DESC LIMIT "+str(orneklemeSayisi))
        data = curs.fetchall()
        tarihDizi = []
        cpuDizi = []
        hafizaDizi = []
        for row in reversed(data):
                tarihDizi.append(row[0])
                cpuDizi.append(row[1])
                hafizaDizi.append(row[2])
        conn.close()
        return tarihDizi, cpuDizi, hafizaDizi
    
def maksimumKayit():
        conn=sqlite3.connect('system_usage.db')
        curs=conn.cursor()
        for row in curs.execute("select COUNT(cpu) from  system_usage"):
                maksimumKayitDizi=row[0]    
        conn.close()
        return maksimumKayitDizi


global orneklemeSayisi
orneklemeSayisi = maksimumKayit()
if (orneklemeSayisi > 101):
    orneklemeSayisi = 100

@app.route("/")
def index():
        time, cpu, mem = sonKayit()
        templateData = {'time':time,'cpu':cpu,'mem':mem,'orneklemeSayisi':orneklemeSayisi}
        return render_template('index.html', **templateData)
    
@app.route('/', methods=['POST'])
def post_form():
        global orneklemeSayisi
        orneklemeSayisi = int (request.form['orneklemeSayisi'])
        numMaxSamples = maksimumKayit()
        if (orneklemeSayisi > numMaxSamples):
                orneklemeSayisi = (numMaxSamples-1)
        time, cpu, mem = sonKayit()
        templateData = {'time':time,'cpu':cpu,'mem':mem,'orneklemeSayisi':orneklemeSayisi}
        return render_template('index.html', **templateData)
    
@app.route('/plot/cpu')
def cpu_cizim():
        times, cpuDizi, hafizaDizi = sonKayitDizi(orneklemeSayisi)
        ys = cpuDizi
        fig = Figure()
        axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
        axis.set_title("CPU [%]")
        axis.set_xlabel("Örnekleme")
        axis.grid(True)
        xs = range(orneklemeSayisi)
        axis.plot(xs, ys)
        canvas = FigureCanvas(fig)
        output = io.BytesIO()
        canvas.print_png(output)
        response = make_response(output.getvalue())
        response.mimetype = 'image/png'
        return response
    
@app.route('/plot/mem')
def hafiza_cizim():
        times, cpuDizi, hafizaDizi = sonKayitDizi(orneklemeSayisi)
        ys = hafizaDizi
        fig = Figure()
        axis = fig.add_subplot(1, 1, 1)
        axis.set_title("MEM [%]")
        axis.set_xlabel("Örnekleme")
        axis.grid(True)
        xs = range(orneklemeSayisi)
        axis.plot(xs, ys)
        canvas = FigureCanvas(fig)
        output = io.BytesIO()
        canvas.print_png(output)
        response = make_response(output.getvalue())
        response.mimetype = 'image/png'
        return response

    
if __name__ == "__main__":
   app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="tr">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<title>System Durum</title>

<!-- Latest compiled and minified CSS -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-BVYiiSIFeK1dGmJRAkycuHAHRg32OmUcww7on3RYdg4Va+PmSTsz/K68vbdEjh4u" crossorigin="anonymous">

<!-- Optional theme -->
<link rel="stylesheet" href="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap-theme.min.css" integrity="sha384-rHyoN1iRsVXV4nD0JutlnGaslCJuC7uwjduW9SVrLvRYooPp2bWYgmgJQIXwl/Sp" crossorigin="anonymous">

<!-- Latest compiled and minified JavaScript -->
<script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-Tc5IQib027qvyjSMfHjOMaLkfuWVxZxUPnCJA7l2mCWNIpG9mGCD8wGNIcPD7Txa" crossorigin="anonymous"></script>

</head>

<body>

<div class="container-fluid" align=center>
    <div class="jumbotron">
        <p class="lead"><a href="/"class="button">Güncelle</a></p>                                
        <hr class="my-4">
        <p class="lead">Son veri okuma  :  {{ time }}   </p>
        <hr class="my-4">
        <p class="lead">CPU Kullanım Oranı  % :<b> {{ cpu }} </b></p>
        <p class="lead">Memory Kullanım Oranı  %<b> : {{ mem }} </b></p>
        <hr class="my-4">
    </div>
</div>
<div class="container-fluid" align=center>

        <form method="POST">
                <input name="numSamples" value= {{orneklemeSayisi}}>
                <input type="submit">
                </form></p>
        <hr>
        <img src="/plot/cpu"  width="80%" height=400>
        <img src="/plot/mem"  width="80%" height=400>

</div>
</body>
</html>

kodumuzu aşagıdaki şekilde günceller ve çalıştırırsak aşagıdaki gibi ekran görüntüsüne sahip olacağız

python da flask-mail kullanarak eposta gönderimi

Flask-Mail kütüphanesini kullanarak python da basit bir eposta gönderme uygulaması yapalım. öncelikle

pip install Flask-Mail

ile flask-mail kurulumu yapalım… flask-mail da SMTP konfigürasyonu için kullanılabilecek parametreler aşagıdaki gibi tanımlanmış.

    MAIL_SERVER : varsayılan ‘localhost’
    MAIL_PORT : varsayılan 25
    MAIL_USE_TLS : varsayılan False
    MAIL_USE_SSL : varsayılan False
    MAIL_DEBUG : varsayılan app.debug
    MAIL_USERNAME : varsayılan None
    MAIL_PASSWORD : varsayılan None
    MAIL_DEFAULT_SENDER : varsayılan None
    MAIL_MAX_EMAILS : varsayılan None
    MAIL_SUPPRESS_SEND : varsayılan app.testing
    MAIL_ASCII_ATTACHMENTS : varsayılan False

programda ihtiyaçımız sırasında gerekli güncellemeleri yapacağız. mail gönderimi sırasında ise

flask_mail.Message(subject='', recipients=None, body=None, html=None, sender=None, cc=None, bcc=None, attachments=None, reply_to=None, date=None, charset=None, extra_headers=None, mail_options=None, rcpt_options=None)

uygun şekilde yapılandırmak gerekecek.

    subject – email subject header
    recipients – list of email addresses
    body – plain text message
    html – HTML message
    sender – email sender address, or MAIL_DEFAULT_SENDER by default
    cc – CC list
    bcc – BCC list
    attachments – list of Attachment instances
    reply_to – reply-to address
    date – send date
    charset – message character set
    extra_headers – A dictionary of additional headers for the message
    mail_options – A list of ESMTP options to be used in MAIL FROM command
    rcpt_options – A list of ESMTP options to be used in RCPT commands

simdi bu bilgileri kullanarak basit kodumuzu yazalım.. gerekli kütüphaneleri import ederim

from flask import Flask
from flask_mail import Mail, Message

app = Flask(__name__)
mail= Mail(app)

smtp konfigürasyonumuzu yapalım.. ben aylık 500 kadar bedava eposta gönderilimize izin veren mailtrap servisini için konfigürasyon yapacağım..

app.config['MAIL_SERVER']='smtp.mailtrap.io'
app.config['MAIL_PORT'] = 2525
app.config['MAIL_USERNAME'] = '81e0d22cd4b15'
app.config['MAIL_PASSWORD'] = '94355a1553f58'
app.config['MAIL_USE_TLS'] = True
app.config['MAIL_USE_SSL'] = False
mail= Mail(app)

eposta içeriğini, gönderici ve alıcıda tanımlayalım

        msg = Message('Test Mesajı', sender =   'ferhatcicek@mailtrap.io', recipients = ['iletisim@ferhatcicek.com'])
        msg.body = "Bu bir test mesajıdır"
        mail.send(msg)
        return "Eposta gönderildi."

artık kodumuz hazır durumda…

#app.py - flask-mail kullanarak eposta gönderimi
from flask import Flask
from flask_mail import Mail, Message

app = Flask(__name__)
mail= Mail(app)

app.config['MAIL_SERVER']='smtp.mailtrap.io'
app.config['MAIL_PORT'] = 2525
app.config['MAIL_USERNAME'] = '81e0d22cd4b15b'
app.config['MAIL_PASSWORD'] = '94355a1553f58b'
app.config['MAIL_USE_TLS'] = True
app.config['MAIL_USE_SSL'] = False
mail= Mail(app)

@app.route("/")
def index():
    try:
        msg = Message('Test Mesajı', sender =   'ferhatcicek@mailtrap.io', recipients = ['iletisim@ferhatcicek.com'])
        msg.body = "Bu bir test mesajıdır"
        mail.send(msg)
        return "Eposta gönderildi."
    except Exception as e:
        return(str(e))

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

flask run -h 0.0.0.0 -p 8080 yazarak kodumu çalışrarak tarayıcımıza http://localhost:8080 yazdığımızda epostamızın iletildiğine ait bilgilendirme mesajını alacağız… mesaj gönderme kısmını bir döngü içine alarak toplu eposta gönderimide yapabilirsiniz…

browsepy

web tabanlı sunucunuzda güvenlik amacı ile indexlemeyi devre dışı bıraktıysanız ve aktif bir dosya yöneticiside kullanmıyorsanız browsepy anlık çözümler için size yardımcı olacaktır. browsepy python ve flask tabalı. çok gelişmiş özellikleri yo ve görsel açıdanda fazla bir şey sunmadığını belirmeliyim. kurulum için

pip install browsepy

ve çalıştırmak içinde

browsepy 0.0.0.0 8080 --directory $HOME

yeterli olacaktır.

proje sites: https://github.com/ergoithz/browsepy

sqlite-web

sqlite ile çalışırken bir ide ihtiyacınız olursa ve progralama diliniz python ise web tabanlı sqlite-web isimli basit bir çözüm mevcut. kurulum için

pip install sqlite-web

ve kullanım için ise

sqlite_web veritabani.db -H 0.0.0.0 -p 8080

yeterli olacaktır. sqlite-web flask tabanlı olduğu ihtiaç duyulan kütüphane sayısı fazla olabilir. mevcut projelerinizi bozmamak adına virtualenv ile çalışılması tavsiye edilmektedir.

proje sitesi : https://github.com/coleifer/sqlite-web