nokia routerda vpls servis altındaki sapların silinmesi

nokia routerda belirli bir servis altındaki sapları silme ihtiyacı durumunda aşagıdaki kod kulllanılabilir.

import pandas as pd
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader

# Excel dosyasını oku
df = pd.read_excel('sap_delete.xlsx')

# Jinja2 ortamını ayarla (şablon dosyası ile aynı dizinde çalıştığını varsayıyoruz)
env = Environment(loader=FileSystemLoader('.'))
template = env.get_template('sap_delete_template.j2')

# Excel'den okunan veriyi listeye çevir
data = df.to_dict(orient='records')

# Jinja2 ile konfigürasyon dosyasını oluştur
output = template.render(items=data)

# Sonucu dosyaya yaz
with open('sap_delete_config.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(output)

üretilecek komut için aşagıdaki jinja template ini kullanyoruz..

{% for item in items %}
/configure service vpls {{ item.SvcId }} sap {{ item.PortId }} shutdown
/configure service vpls {{ item.SvcId }} no sap {{ item.PortId }} 
{% endfor %}

sap_delete_config.txt dosyasında tempalte sonucuna uygun konfigürasyon oluşmuş olacaktır..

kullanacağımız excel ise show service sap-using komutunun çıktısına uygun olarak aşagıdaki formatta olmaldıır..

PortIdSvcIdIngressIng.EgressEgr.AdmOpr
lag-40:1011.0123454none45noneUpDown
lag-42:1011.0123454none45noneUpDown
lag-44:1011.0123454none45noneUpDown

Gerekli kodları aşagdaıki github adresinden ulaşılabilir.

https://github.com/ferhatcicek/nokia-service-sap-delete

excel de gereksiz sütun temizliği

excel olarak aldığımız bir rapor olduğunu varsayalım. bir sütundaki değerler tüm satırlarda aynı veriye sahipse bu sütun veri incelemede genelde gereksiz olabilir… bu şekilde çok fazla sütun varsa bunlardan kurtulmalmak için aşagdaıki bir kaç satırlık python kodunu kullanabiliriz.

NSP den aldığım örnek bir raporda 203 sutun mevcuttu. Bu kod sonrası 33 sutuna düşmüş oldu.

import pandas as pd

# Excel dosyasını oku
df = pd.read_excel("liste.xlsx")

# Tüm satırlarda aynı olan sütunları bul ve sil
df = df.loc[:, df.nunique() > 1]

# Sonucu kaydet
df.to_excel("liste_temiz.xlsx", index=False)

python da pandas ile excel üzerinde çalışmak – 1

pythonda excel dosyaları ile çalışmak için kullanabileceğiniz kütüphane sayısı oldukça fazla. bu kütüphanlerin kendine göre avantajları mevcut. bu kısa yazıda kullanımı oldukça kolay olan pandaw dan bahsedegim

öncelikle pandası kuralım

pip3 install pandas

kurulum sorunsuz olarak tamamlandıktan sonra ilk örneğimizi yapabiliriz. temel ıolarak üç adım mevcut.

import pandas as pd   # 1. adim kutuphaneyi import ediyoruz

excel_text = pd.read_excel(r'router.xls')  # 2. adim excel dosyami belirtiyoruz

print (excel_text ) # 3. ekrana yazdiriyoruz / işliyoruz..

en temel haliye excel içindeki verileri text ortamına aktarmış olduk.. bu python dosyamızı çalıştırınca aşagıdaki şekilde bir çıktı elde ediyoruz.

root@fcicek:~/python/# python3 router_excel.py 
       router interface
0    router_a     0/0/1
1    router_b     0/0/2
2    router_c     0/0/3

csv dosyası üzerinde çalışmak istereniz read_excel yerine read_csv kullanmanız gerekmektedir. ; ile ayrılmış ve utf8 ile kodlanmış bir csv dosyasında çalışmak isterseniz

data = pd.read_csv (r'router.csv', sep=';', encoding='utf8', quotechar='"')

işinize yarayacaktır. eğer herhangi bir sutun veya satır ile çalışmak istiyorsak

df = pd.DataFrame(data, columns= ['router'])

ile çalışacağınız sütünu seçebilirsiniz. satırları okuyorak satırlardaki veriler ile işlem yapmak için ise


for i in df.index:
    print(df['router'][i]+'----'+df['interface'][i])

yapısını kullanabilirsiniz. pandas konusunda daha detaylı bilgilere erişmek isterseniz aşagıdaki bağlantılar işinize yarayacaktır

https://pandas.pydata.org/docs/

https://pandas.pydata.org/docs/pandas.pdf

https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

Back To Top