### Python 脚本实现 Zabbix 数据库查询 以下是基于用户需求编写的完整 Python3 脚本，该脚本能够连接到 Zabbix 的 MySQL 数据库并提取指定数据。此脚本会计算过去 30 天内的 CPU 和内存平均使用率以及磁盘使用率，并将其与对应的群组名和主机名一起打印。 #### 前置条件 为了运行此脚本，请确保已安装 `mysql-connector-python` 库。如果尚未安装，可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install mysql-connector-python ``` #### 完整脚本 以下是完整的 Python 脚本： ```python import mysql.connector from datetime import datetime, timedelta def connect_to_database(host, user, password, database): try: connection = mysql.connector.connect( host=host, user=user, password=password, database=database ) return connection except Exception as e: print(f"Error connecting to the database: {e}") exit(1) def calculate_time_range(): end_time = int(datetime.now().timestamp()) start_time = int((datetime.now() - timedelta(days=30)).timestamp()) return start_time, end_time def fetch_data(connection): cursor = connection.cursor(dictionary=True) query = """ SELECT h.host AS hostname, g.name AS groupname, AVG(CASE WHEN i.key_ LIKE 'vm.memory.size[available]' THEN v.value ELSE NULL END) / (1024*1024) AS avg_memory_mb, AVG(CASE WHEN i.key_ LIKE 'system.cpu.util[,idle]' THEN 100-v.value ELSE NULL END) AS avg_cpu_usage_percent, AVG(CASE WHEN i.key_ LIKE 'vfs.fs.size[/,used]' THEN v.value ELSE NULL END) / (1024*1024) AS avg_disk_used_mb FROM hosts h JOIN groups g ON FIND_IN_SET(g.groupid, h.groups) > 0 JOIN items i ON h.hostid = i.hostid JOIN history_uint v ON i.itemid = v.itemid WHERE v.clock BETWEEN %s AND %s AND (i.key_ LIKE 'vm.memory.size[available]' OR i.key_ LIKE 'system.cpu.util[,idle]' OR i.key_ LIKE 'vfs.fs.size[/,used]') GROUP BY h.host, g.name; """ start_time, end_time = calculate_time_range() cursor.execute(query, (start_time, end_time)) results = cursor.fetchall() return results def main(): db_host = "localhost" db_user = "zabbix" db_password = "password" db_name = "zabbix" connection = connect_to_database(db_host, db_user, db_password, db_name) data = fetch_data(connection) for row in data: print(f"Group Name: {row['groupname']}, Host Name: {row['hostname']}," f" Avg Memory Usage(MB): {round(row['avg_memory_mb'], 2)}, " f"Avg CPU Usage(%): {round(row['avg_cpu_usage_percent'], 2)}, " f"Avg Disk Used(MB): {round(row['avg_disk_used_mb'], 2)}") if __name__ == "__main__": main() ``` #### 解释 1. **数据库连接**: 使用 `connect_to_database` 函数建立与 MySQL 数据库的连接[^1]。 2. **时间范围计算**: 利用 `calculate_time_range` 计算当前时间和前 30 天的时间戳作为 SQL 查询中的过滤条件[^2]。 3. **SQL 查询设计**: 设计了一个复杂的 SQL 查询语句来从多个表中联结所需的数据字段，并通过聚合函数计算平均值[^3]。 4. **执行查询**: 执行 SQL 并返回结果集，最后遍历结果并将每条记录按格式化字符串输出[^4]。 请注意，在实际部署之前需替换默认的数据库配置参数（如用户名、密码等），以匹配您的环境设置。