nokia routerlarda toplu olarak sdp oluşturma ihtiyacı olurşursa aşağıdaki formatta bir excel dosyası oluşturup
sdpid
routera
routerb
routerbip
10093
router_a
routerb_b
10.10.10.1
4806
router_a
routerb_d
10.10.10.3
1078
router_a
routerb_f
10.10.10.5
aşagıdaki python kodu kullanarak oluşturduğumuz jinja formatına uygun kodları üretebiliriz… oluşturulacak routerda sdpid nin var olmaması gerekmektedir.
import pandas as pd
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
# Excel dosyasını oku
df = pd.read_excel('sdp_create.xlsx')
# Jinja2 ortamını ayarla (şablon dosyası ile aynı dizinde çalıştığını varsayıyoruz)
env = Environment(loader=FileSystemLoader('.'))
template = env.get_template('sdp_create_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('sdp_create_config.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(output)
sdp_create_template.j2 dosyasında sdp mpls olarak oluşturulup ldp yi aktif ettiğimiz bir örnek var.
{% for item in items %}
/configure service sdp {{ item.sdpid }} mpls create
info
description "to_{{ item.routerb }} "
far-end {{ item.routerbip }}
ldp
path-mtu 2000
keep-alive
shutdown
exit
no shutdown
{% endfor %}
NDT, Measurement Lab (M‑Lab) tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir ağ performans testi aracıdır; upload, download ve gecikme gibi parametreleri ölçer M‑Lab NDT verileri açık şekilde Google Cloud Storage ve BigQuery üzerinden erişilebilir hâldedir.. Kullanılan M-Lab’in https://speed.measurementlab.net adresinden test yapabilmektedir.
Test sonuçlarının Türkiye verilerini incelemek amacıyla Google Cloud Console üzerinden veri çekmeye yönelik bir kod geliştirme ihtiyacı doğmuştur. Mevcut yöntemlerle veri alımı mümkün olsa da, Türkiye’de M-Lab servisi yaygın olarak kullanılmadığı için elde edilen veri setleri sınırlı ve temsil edici olmamaktadır.
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..
PortId
SvcId
Ingress
Ing.
Egress
Egr.
Adm
Opr
lag-40:1011.0
1234
54
none
45
none
Up
Down
lag-42:1011.0
1234
54
none
45
none
Up
Down
lag-44:1011.0
1234
54
none
45
none
Up
Down
Gerekli kodları aşagdaıki github adresinden ulaşılabilir.
5g olaylarından dolayı hız testleri gündemde. bilinen ve doğru sonuç veren çok fazla hız testi sayfası yok. neredeyse hiç birinin açık verisi bulunmuyor. ookla nın çeyrek halinde yayınlandığı veriler bulunuyor ancak bu veriler çok kısıtlı.. örnek olarak operatör bilgisi bulunmuyor. bilr bölge için genel hız testi sonuçlarını incelemeye yardımcı olabiliryor.. açık veriler yılın çevrekleri şeklinde yayınlanıyor.
dosyalar belirli bir yapıya göre yayınlanıyor. en son yayınlanan çevrek verilerine göre türkiye verilerini indirecek bir python kod yazalım. verilerde doğrudan ülke bilgisi bulunmuyor. türkiyeyi içine alan koordinat bilgilerini kullanacağız. dikdörtgen şeklinde bir veri çekeceğimiz için sınırımızda diğer ülke verileride içinde yer alıyor.
ağ yönetiminde ssh client uygulaması olarak securecrt oldukça popülerdir. eğer sizde securecrt kullanıyor ve kullanmayı planlıyorsanız network yönetimi sırasında commands manager aracı oldukça işinize yarayacaktır.
commands manager altıda istediğiniz komut tanımlamalarını yapabiliyor ve tek tıkla bu komutu aktif oturuma gönderebilirsiniz.. tasarım sırasında ağaç yapısı desteklemesi sayesinde kategorize edilmiş olarak komutları ekleyebilirsiniz…
tüm ihtiyacınız olabilecek komutları tek tek eklemez biraz yorucu olabilir.. bu noktada hazırladığım python scripti paylaşmacağım.. öncelikle ekleyeceğimiz komutları aşagıdaki formatta excel dosyasında hazırlıyoruz. vendor ve category olarak bir ağaç yapısı tasarladık.
commands.xlsx
Vendor
Category
Command
nokia
bgp
show router bgp summary
nokia
bgp
show router bgp neighbor
nokia
switch
show ethernet-service port 1/3
huawei
display ip interface brief
zte
show ip interface brief loopback0
xml_create.py
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
from xml.dom import minidom
def create_securecrt_xml(excel_file_path, output_xml_path):
# Excel dosyasını oku ve NaN değerleri boş string ile değiştir
df = pd.read_excel(excel_file_path).fillna("")
# Ana XML yapısını oluştur
root = ET.Element("VanDyke", version="3.0")
commands_root = ET.SubElement(root, "key", name="Commands")
# Vendor gruplarına göre işle
for vendor in df["Vendor"].unique():
if not vendor: # Vendor boşsa atla
continue
vendor_key = ET.SubElement(commands_root, "key", name=str(vendor))
# Kategoriye göre komutları grupla
vendor_data = df[df["Vendor"] == vendor]
for category in vendor_data["Category"].unique():
if pd.isna(category) or category == "": # Kategori boşsa genel komutlara ekle
continue
category_data = vendor_data[vendor_data["Category"] == category]
category_key = ET.SubElement(vendor_key, "key", name=str(category))
commands_key = ET.SubElement(category_key, "key", name="__Commands__")
default_array = ET.SubElement(commands_key, "array", name="Default")
# Komutları ekle
for _, row in category_data.iterrows():
if not row["Command"] or pd.isna(row["Command"]):
continue
command_str = f"SEND,{row['Command']},{row['Command']},,,0,1,{row['Command']},"
ET.SubElement(default_array, "string").text = command_str
# Vendor için genel komutlar (kategori yoksa)
general_commands = vendor_data[vendor_data["Category"].isna() | (vendor_data["Category"] == "")]
if not general_commands.empty:
commands_key = ET.SubElement(vendor_key, "key", name="__Commands__")
default_array = ET.SubElement(commands_key, "array", name="Default")
for _, row in general_commands.iterrows():
if not row["Command"] or pd.isna(row["Command"]):
continue
command_str = f"SEND,{row['Command']},{row['Command']},,,0,1,{row['Command']},"
ET.SubElement(default_array, "string").text = command_str
# XML'i düzgün formatla ve kaydet
xml_str = ET.tostring(root, encoding="utf-8")
dom = minidom.parseString(xml_str)
# toprettyxml encoding="utf-8" belirtilirse bytes döndürür, biz manuel yazıyoruz
body = dom.toprettyxml(indent="\t")
# toprettyxml'in ürettiği ilk satırı (<?xml ...?>) çıkar, yerine istediğimizin koy
lines = body.splitlines()
lines[0] = '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>'
# Boş satırları temizle (toprettyxml bazen ekstra boş satır ekler)
clean_lines = [l for l in lines if l.strip() != ""]
pretty_xml = "\n".join(clean_lines) + "\n"
with open(output_xml_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(pretty_xml)
if __name__ == "__main__":
excel_file_path = "commands.xlsx" # Excel dosyası yolu
output_xml_path = "securecrt_commands.xml" # Çıktı XML dosyası yolu
create_securecrt_xml(excel_file_path, output_xml_path)
print(f"XML dosyası oluşturuldu: {output_xml_path}")
excel ve python dosyasını ayını dizinde olacak şekilde çalıştırırsak aynı dizinde securecrt_commands.xml adından bir xml dosyası oluşturulacaktır.
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)
burada dikkat edilmesi gereken nokta listedeki tüm videoların aktif olmasıdır. kodda hata denetimi yapmadığımız için herhangi bir video silindiyse kod o noktada kesilecektir.
bir çoğumuzun hayatından artık mp3 dosyaları çıktı. artık sevidğimiz müzikleri ya online dinliyoruz yada tercih ettiğimiz bir uygulamanın offline modunu kullanıyoruz.
benim gibi bir kaç mp3 indirmek isteyen çıkabilir.
bunun için reklamlarla dolu video dosya içerisinden ses dosyasını kaydetmenize sağlayan bir sürü site var.. isterseniz bunlardan birini kullanabillirsiniz.. ama ben bunlarla uğraşmak istemediğim için basit bir uygulama yapmak istedim..
kodu tabiki pythonda yazacağız.. kod sırasında bize yardımcı olacak bir çok modül mevcut. bunların bir çoğu ffmpeg kullanıyor ve pc nizde kurulu olmasını şart koşuyor.
bu noktada yt_dlp yardımımıza yetişiyor. denediğim modüller arasında en sağlık çalışanı yt_dlp oldu.
şimdi adresini bildiğimiz bir youttube url için yt_dlp modulunu kullanarak mp3 dosyasını nasıl elde ederiz basit bir örnek yapalım.
temel kodumuz yukarıdaki gibi olacaktır… mp3 olarak indirmek istediğiniz bir video dosyasının idsini koddaki <video_id> ile değiştirir ve kodu çalıştırsanız aşagıdaki gibi çıktı ile çarşılacaksınız.
[youtube] Extracting URL: https://www.youtube.com/watch?v=8umGN3KiGY4
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading webpage
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading tv client config
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading player e7567ecf
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading tv player API JSON
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading ios player API JSON
[youtube] 8umGN3KiGY4: Downloading m3u8 information
[info] 8umGN3KiGY4: Downloading 1 format(s): 251
[download] Destination: mp3_klasor\Passenger - Let Her Go.webm
[download] 100% of 4.05MiB in 00:00:00 at 8.79MiB/s
[ExtractAudio] Destination: mp3_klasor\Passenger - Let Her Go.mp3
Deleting original file mp3_klasor\Passenger - Let Her Go.webm (pass -k to keep)
uzaktan kontrol ve zamanlama için bir adet akıllı priz ihtiyacı oldu. bir alış veriş sitesinden kampanyadan faydalanarak günsan elektrik e ait olan prizden sipariş verdim. ürünün resmi sayfası
yerli ürün alalım diye düşürken içten içe üzerine günsan yazılmış fason olarak üretilmiş bir ürün alaağımı biliyordum. günsan smart life uygulamasını kendisine göre uyarlamış ama eksiklerde kalmış.. bazı yerlerde hala smartlife yazıyor 🙂
günsanın gg smart isimli uygulamasını kullanarak kısa sürede ürünü uygulamaya sorunsuz olarak ekleyebiliyorsunuz. tuya veya smart life uygulamasını kullanmak istersenizde sorun yaşamıyorsunuz.
buraya kadar sorun yok ancak sizde benim gibi uygulamalarda istediğinizi yapamıyorsanız, verilerinizi dış dünya ile paylaşmak istemiyor ve olası güvenlik açıklarının önüne geçmek istiyebilirsiniz.
bunun için kendi uygulamamızı yazabiliriz veya evinizde çalıştırdığınız bir akıllı ev asistanına ekleyebilirsiniz. ancak bunu yapabilmeniz için cihazın iletşim prokolu vb bilgileri gerekli. bu bilgiler ne yazıkkı cihaz ile doğrudan size gelmiyor.
adım adım bu bilgileri nasıl elde edeceğimize ve nasıl basit bir program yazacağımıza bakalım.
öncelikle akıllı prizinize smart life uygulamasına doğru şekilde ekleyin.
akıllı priz wifi desteğine sahip olduğu için ipsini öğrenmeliyiz. bunu ağınızda ip taraması veya modem arayüzünden rahatlıkla bulabilirsiniz. sonrasına bir port scanner ile açık olan portları bulmalıyız… bu ürün 6666, 6667, 6668 portlarını kullanıyor.
ihtiyacımız olan diğer bilgilere ulaşmanın bir kaç yöntemi var.
en temel haliyle yakadığımız pakeleri analiz ederek bu verilere ulaşabiliriz.. mitm, proy , wireshak vb ile uğraşmayı seviyersanız konuya zaten hekimsinizdir burada anlatmayacağım, siz hallederseniz. biz daha basit olan yöntemlere bakalım.
tuya geliştirici ortamı üzerinden nasıl öğreneceğimizi inceleyelim. öncelikle
adresinden bir proje oluşturalım.. proje oluştururken aşagıdaki parametreleri kullanabilirsiniz. dikkat etmeniz gereken nokta data center seçimi olacak. ileleyen aşamalarda yapacağımız bazı işlemlerde seçtiğiniz data center önem kazanıyor.. US veya Central Europe seçmenizi öneririm..
sonrasında kullanacağınız api servislerini belirlemeniz gerekiyor. Smart Home Content Manage, [Deprecate]Device Log Query , Smart Home Basic Service, [Deprecate]Smart Home Scene Linkage servislerinin seçili olması olmasına dikkat edelim.
projeyi oluşturduktan sonra aşagıdaki gibi ekran bizi karşılayacaktır.
Device altına giriyoruz
sonrasında Link App Account a seçip Add App Account butonuna tıklıyoruz. açılan penceredki qr kodu
smart life uygulamasında tanımlama kısmında taratacağız. bu işlem başarılı olarak tamamlandıktan sonra smart life uygulamasına eklediğiniz tuya destekli cihazları platformda görmeye başlayacaksınız
Device Permission ayarlarını Controllable olarak ayarlayın.. buraya kadar yaptıklarımız sayesinde tuya developer üzerinden akıllı prizlerimizi kontrol edebilir ve izleyebilir duruma getirmiş olduk.
