之前写测试脚本的时候习惯用shell来写,只不过用AWK(个人觉得awk是shell的精髓)处理表格的时候比Python复杂的多,因为Python有很多现成的库,直接调用就可以。下面用Python自带的matplotlib函数实现一下对iostat log的采样
比如有一个记录iostat log的csv 文件。采样它的第四列(IOPS)
#!/bin/usr/python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import argparse
import sys
inputfile = sys.argv[1] #引用的csv
plt.figure(figsize=(12, 8))#重新定义图片的大小
df = pd.read_csv(str(inputfile))
plt.plot(df.iloc[:, 4], label="nvme0n1") #取第四列
plt.ylabel("IOPS") #设置X轴标题
plt.xlabel("times")#设置y轴标题
plt.legend(loc="upper right")#设置折线标题的位置
plt.title("random")#设置标题
plt.grid()
plt.savefig("nvme.png")#保存图片
运行代码看一下:
python3 plot.py nvme0n1.csv
如图:
下面画多盘的iostat的采样
这是一个多盘iostat的采样:
首先把iostat的log 转化成每个盘的csv
for nvme in nvme{1…9}n1;do cat iostat.log |grep -i
n
v
m
e
∣
t
r
−
s
"
"
"
,
"
>
nvme|tr -s " " ",">
nvme∣tr−s""",">{nvme}.csv;done
生成的csv如下:
代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import sys
for i in range(1, 10):
plt.figure(figsize=(12, 8))
nvme = "nvme" + str(i) + "n1"
df = pd.read_csv(str(nvme) + ".csv")
plt.plot(df.iloc[:, 4], label=str(nvme))
plt.ylabel("BW/S")
plt.xlabel("times")
plt.legend(loc="upper right")
plt.title("seq_write")
plt.grid()
plt.savefig(str(nvme) + ".png")
plt.figure(figsize=(12, 8))
for i in range(1, 10):
nvme = "nvme" + str(i) + "n1"
df = pd.read_csv(str(nvme) + ".csv")
plt.plot(df.iloc[:, 4], label=str(nvme))
plt.ylabel("BW/S")
plt.xlabel("times")
plt.legend(loc="upper right")
plt.title("seq_write")
plt.grid()
plt.savefig("nvme.png")
生成的图片如下: