转载：使用Python一键生成Oracle性能excel曲线图
文章转自：http://www.shsnc.cn/show-109-970-1.html
进一步具体可参考：http://xlsxwriter.readthedocs.io/tutorial01.html
1.为什么要生成曲线图
做oracle数据库运维，有时会经常要看一周内数据库运行的情况，而通过性能曲线图最能展现数据库系统的性能变化情况了。如果有安装oracle的EM，看这个也不是问题。但有些数据库是没安装的，而且EM的是较难以实现定制化的报表需求的，难以把图表发给用户。
先来看一下要生成的数据效果图：
还有些附加的要求，如生成报表的工具需要在UNIX/LINUX下执行，能一键直接生成exel报表，可以方便地插入到word中。
本文正是如何使用python实现这一过程的，主要面向oracle dba且对编程语言有一定了解的读者。
2.为什么要使用python
如果说到为什么要使用python，只要稍微了解一下自动化运维，就会明白python是这一领域编程的王者。业界最有名的自动化运维工具SaltStack及ansible都是基于python实现的。
3.如何做到
接下讲在已经安装好oracle数据库11g DB的Linux环境下，如何一步一步实现最终目标。
3.1.安装python
在大部份linux及unix下本身会自带python环境，但版本可能过旧，可能会导致后面使用到的一些包不兼容，因此建议进行新安装。安装时可以考虑使用root账号进行安装，如果没有root权限，使用主机账号oracle也可以进行安装。
Python的版本选择了最新的2.7.10版本，未选3.5主要原因是考虑到3.x下的软件包还不如2.x下丰富。
以oracle账号安装python示例：
推荐使用源代码方式进行安装，主要的是从 http://www.python.org/ftp/python/下载 Python 的源代码。选择最新的版本，下载.tgz 文件，执行通常的 configure, make, make install 步骤。
参考如下：
本文设定的python主安装目录为/home/oracle/opt/python2.7.10/
切换至oracle用户并创建安装目录
[oracle@ocm ~]$ mkdir -p /home/oracle/opt/python2.7.10/
设置python环境变量
在PATH一行加入python路径
PATH=/home/oracle/opt/python2.7.10/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/bin:$PATH:$HOME/bin:
export PATH
下载安装包
--2015-10-25 12:41:56-- https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
Resolving www.python.org... 103.245.222.223
Connecting to www.python.org|103.245.222.223|:443... connected.
WARNING: cannot verify www.python.org's certificate, issued by `/C=US/O=DigiCert Inc/OU=www.digicert.com/CN=DigiCert SHA2 Extended Validation Server CA':
Unable to locally verify the issuer's authority.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 16768806 (16M) [application/octet-stream]
...
解压安装包并进入目录
[oracle@ocm Python-2.7.10]$ cd Python-2.7.10
执行configure命令
checking build system type... i686-pc-linux-gnu
checking host system type... i686-pc-linux-gnu
checking for --enable-universalsdk... no
checking for --with-universal-archs... 32-bit
....
config.status: pyconfig.h is unchanged
creating Modules/Setup
creating Modules/Setup.local
creating Makefile
执行make命令
...
执行make install命令
...
验证python
Python 2.7.10 (default, Oct 25 2015, 13:07:20)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
到此python的2.7.10 for linux已安装完成
3.2. 安装cx_Oracle模块
安装cx_Oracle的主要目的是使python能连接oracle数据库，用于获取数据库中的会话记录
前提条件为
oracle数据库软件或客户端已经安装好，版本10g以上，关键环境变量ORACLE_HOME, LD_LIBRARY_PATH已正确配置
本文的关键设置如下：
export ORACLE_BASE=/u01/app/oracle
export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/11.2.0/dbhome_1
export LD_LIBRARY_PATH=$ORACLE_HOME/lib
刷新环境变量
python 版本建议是2.6以上
cx_Oracle的下载地址为https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle/#downloads,到本文截止时最的安装包为cx_Oracle-5.2.tar.gz
安装及测试过程如下：
下载
解压
tar xvf cx_Oracle-5.2.tar
执行安装
python setup.py install
测试cx_Oracle模块是否正常
>>>
如出现以下ImportError提示，表示数据库软件未正常安装或关键环境变更设置不正确
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ImportError: libclntsh.so.11.1: cannot open shared object file: No such file or directory
测试使用python连接oracle数据库
vi test_cx_oracle.py
import cx_Oracle #引用模块cx_Oracle
conn=cx_Oracle.connect('scott/tiger@127.0.0.1:1521/orcl') #连接数据库，格式为：用户名/密码@IP:端口/服务名
c=conn.cursor() #获取cursor
x=c.execute('select * from scott.emp') #使用cursor进行各种操作
print x.fetchone() #打印一行
row = x.fetchall()
for r in row: #循环打印所有行
print r
c.close() #关闭cursor
conn.close() #关闭连接
执行测试脚本
出现类似如下结果，表明python已正常连接数据库，并成功获取数据，打印出来
(7369, 'SMITH', 'CLERK', 7902, datetime.datetime(1980, 12, 17, 0, 0), 800.0, None, 20)
(7499, 'ALLEN', 'SALESMAN', 7698, datetime.datetime(1981, 2, 20, 0, 0), 1600.0, 300.0, 30)
(7521, 'WARD', 'SALESMAN', 7698, datetime.datetime(1981, 2, 22, 0, 0), 1250.0, 500.0, 30)
(7566, 'JONES', 'MANAGER', 7839, datetime.datetime(1981, 4, 2, 0, 0), 2975.0, None, 20)
(7654, 'MARTIN', 'SALESMAN', 7698, datetime.datetime(1981, 9, 28, 0, 0), 1250.0, 1400.0, 30)
(7698, 'BLAKE', 'MANAGER', 7839, datetime.datetime(1981, 5, 1, 0, 0), 2850.0, None, 30)
(7782, 'CLARK', 'MANAGER', 7839, datetime.datetime(1981, 6, 9, 0, 0), 2450.0, None, 10)
(7788, 'SCOTT', 'ANALYST', 7566, datetime.datetime(1987, 4, 19, 0, 0), 3000.0, None, 20)
(7839, 'KING', 'PRESIDENT', None, datetime.datetime(1981, 11, 17, 0, 0), 5000.0, None, 10)
(7844, 'TURNER', 'SALESMAN', 7698, datetime.datetime(1981, 9, 8, 0, 0), 1500.0, 0.0, 30)
(7876, 'ADAMS', 'CLERK', 7788, datetime.datetime(1987, 5, 23, 0, 0), 1100.0, None, 20)
(7900, 'JAMES', 'CLERK', 7698, datetime.datetime(1981, 12, 3, 0, 0), 950.0, None, 30)
(7902, 'FORD', 'ANALYST', 7566, datetime.datetime(1981, 12, 3, 0, 0), 3000.0, None, 20)
(7934, 'MILLER', 'CLERK', 7782, datetime.datetime(1982, 1, 23, 0, 0), 1300.0, None, 10)
到此，连接oracle的cx_Oracle模块安装测试完成
3.3. 安装xlsxwriter模块
为什么要安装xlsxwirter模块呢，主要是用来以python方式读写xlsx文件，也就是excel文件，并操作excel生成图表
以下为安装及测试过程
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/XlsxWriter#downloads
下载
解压
tar xvf XlsxWriter-0.7.7.tar
执行安装
python setup.py install
测试xlsxwriter模块是否正常
>>>
测试写xlsx文件
vi test_xlsx.py
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('hello.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write('A1', 'Hello world')
workbook.close()
下载生成的文件hello.xlsx，用excel打开可以看到，生成结果如下：
从上图可以看到，已在A1单元格正确写入Hello world。
到此，xlsxwriter模块安装完成。
3.4. 编写一键生成脚本
数据从何而来？
要生成曲线图，总有得有数据。
通过以下语句便可以查询oracle数据库AWR报告中会话变化情况数据（事先给相应账号授权，如：grant select any dictionary to scott）：
to_char(trunc(b.end_interval_time+10/60/24,'hh24'),'yyyymmdd_hh24') snap_time,
sum(decode(a.instance_number, 1, a.value)) "INST_1",
sum(decode(a.instance_number, 2, a.value)) "INST_2",
c.value max_session,
d.name ,a.snap_id
FROM DBA_HIST_SYSSTAT a, dba_hist_snapshot b, (select value from v$parameter where name='sessions') c,v$database d
WHERE a.SNAP_ID = b.snap_id
AND a.instance_number = b.instance_number
AND STAT_NAME = 'logons current'
GROUP BY d.name,a.snap_id, c.value, to_char(trunc(b.end_interval_time+10/60/24,'hh24'),'yyyymmdd_hh24')
order by snap_id;
上图中的INST_2没有数据，是因为本次连接的数据库为单实例数据库，所以数据为空。
打开xlsxwriter官方网站，http://xlsxwriter.readthedocs.org/，看看是如何生成excel曲线图的。
在首页找到Chart Examples，再进入Example: Line Chart页面。
http://xlsxwriter.readthedocs.org/example_chart_line.html
以下的官方给出的例子：
#
# An example of creating Excel Line charts with Python and XlsxWriter.
#
# Copyright 2013-2015, John McNamara, jmcnamara@cpan.org
#
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_line.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
bold = workbook.add_format({'bold': 1})
# Add the worksheet data that the charts will refer to.
headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2']
data = [
[2, 3, 4, 5, 6, 7],
[10, 40, 50, 20, 10, 50],
[30, 60, 70, 50, 40, 30],
]
worksheet.write_row('A1', headings, bold)
worksheet.write_column('A2', data[0])
worksheet.write_column('B2', data[1])
worksheet.write_column('C2', data[2])
# Create a new chart object. In this case an embedded chart.
chart1 = workbook.add_chart({'type': 'line'})
# Configure the first series.
chart1.add_series({
'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7',
'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7',
})
# Configure second series. Note use of alternative syntax to define ranges.
chart1.add_series({
'name': ['Sheet1', 0, 2],
'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0],
'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2],
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart1.set_title ({'name': 'Results of sample analysis'})
chart1.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart1.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
# Set an Excel chart style. Colors with white outline and shadow.
chart1.set_style(10)
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
workbook.close()
结合cx_Oracle的模块部分代码，再稍作修改，便可得出以下代码：
#######################################################################
#
# An example of creating Excel Line charts with Python and XlsxWriter.
#
# Copyright 2013-2015, John McNamara, jmcnamara@cpan.org
#
import xlsxwriter, cx_Oracle, sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
conn = cx_Oracle.connect('scott/tiger@127.0.0.1:1521/orcl) # 连接数据库
c = conn.cursor() # 获取cursor
x = c.execute('''
SELECT
to_char(trunc(b.end_interval_time+10/60/24,'hh24'),'yyyymmdd_hh24') snap_time,
sum(decode(a.instance_number, 1, a.value)) "INSTANCE_1",
sum(decode(a.instance_number, 2, a.value)) "INSTANCE_2",
c.value max_session,
d.name ,a.snap_id
FROM DBA_HIST_SYSSTAT a, dba_hist_snapshot b, (select value from v$parameter where name='sessions') c,v$database d
WHERE a.SNAP_ID = b.snap_id
AND a.instance_number = b.instance_number
AND STAT_NAME = 'logons current'
GROUP BY d.name,a.snap_id, c.value, to_char(trunc(b.end_interval_time+10/60/24,'hh24'),'yyyymmdd_hh24')
order by snap_id
''')
dbname = x.fetchone()[4]
row = x.fetchall()
workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_line.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
bold = workbook.add_format({'bold': 1})
# Add the worksheet data that the charts will refer to.
headings = ['DATE_TIME', 'INST_1', 'INST_2', 'MAXSESS', 'DBNAME', 'SNAP_ID', ]
worksheet.write_row('A1', headings, bold)
# worksheet.write_column('A2', row[0])
i = 0
for r in row:
worksheet.write_row('A' + str(i + 2), row[i])
i = i + 1
# Create a new chart object. In this case an embedded chart.
chart1 = workbook.add_chart({'type': 'line'})
chart1.add_series({
'name': ['Sheet1', 0, 1],
'categories': ['Sheet1', 1, 0, i, 0],
'values': ['Sheet1', 1, 1, i, 1],
})
# Configure second series. Note use of alternative syntax to define ranges.
chart1.add_series({
'name': ['Sheet1', 0, 2],
'categories': ['Sheet1', 1, 0, i, 0],
'values': ['Sheet1', 1, 2, i, 2],
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart1.set_title({'name': dbname + '数据库会话数'})
# Set an Excel chart style. Colors with white outline and shadow.
chart1.set_style(10)
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10})
c.close()
workbook.close()
保存为chart_line.py
执行python chart_line.py
打开生成的excel文件chart_line.xlsx，便可看到生成的如下图表
以上图只有一条线，是因为连接的单实例数据库，如果连接到rac数据库，便可生成两个节点的图表。
4.总结
本文以python的方式从无到有实现的python连接oracle数据库，一键式生成excel图表，仅供各位运维的同学参考，有很多不完善的地方，还请多多包涵，如有需要可自行扩充。
当然，以java或其他方式也可以实现，但Python的简单易用，以很少的代码量，让我们很容易就实现了自己想要的功能。毕竟，人生有很多选择，选择一种自己喜欢的过吧。
至于个人是如何想这样做的呢，主要是参考了刘天斯的《Python自动化运维：技术与最佳实践》，一步步百度、GOOGLE而来的。
