A. python與Java在實際應用上的區別
Python和Java都是很火的編程語言，對於想學習編程的人員來說，常常被這個問題所困擾：我是該學Python還是Java呢？想要解決這個問題，還需結合自身實際情況和兩種語言的特點進行分析，以下是Python和Java的區別。
1.Python比Java簡單，學習成本低，開發效率高；
2.Java運行效率高於Python，尤其是純Python開發的程序，效率極低；
3.Java相關資料多，尤其是中文資料；
4.Java版本比較穩定，Python2和3不兼容導致大量類庫失效；
5.Java開發偏向於軟體工程，團隊協同，Python更適合小型開發；
6.Java偏向於商業開發，Python適合於數據分析；
7.Java是一種靜態類型語言，Python是一種動態類型語言；
8.Java語法定義較復雜，Python語法簡潔優美；
9.實現同一功能時，JAVA 要敲的鍵盤次數一般要比 Python 多。
從以上對比可以看出，Python學習更簡單，Java學習相對較難，如果是之前沒有接觸過IT編程，現在想轉行做這一塊，可以考慮學習Python，畢竟，現在社會環境對Python編程十分有利，而且學習簡單，很容易獲得高薪；對於有編程基礎，且對Java感興趣的，也可以學習Java編程，Java是一門很完善的編程語言，應用十分廣泛，也是一個好選擇。當然，如果僅是對編程感興趣，可以兩者都學習一下，每一門語言都有自己的設計思想，沒有好壞之分，只有是否適合，一個合格的程序員多學幾門編程語言，了解不同的方法和思維去解決問題也是一件很好的事情。
B. Python 有監聽資料庫變化的模塊嗎
需要實現實時推送消息。前端使用websocket，後端php與node.js都行。
現在的問題是，前端監聽伺服器端某個數據表的數據變化。無論php socket還是nodejs socket.io都只監聽socket埠的事件，但資料庫的變化又怎樣獲得呢？這個數據表的更新可能自己socket端的用戶，也可能不處在socket端，有時還可能是管理人員更改了數據。那麼，作為服務端的socket怎樣監聽數據變化的事件，然後推送回前端？！
C. 如何通過python實現實時監控文件
比如要監控nginx的$request_time和$upstream_response_time時間，分析出最耗時的請求，然後去改進代碼，這時就要對日誌進行實時分析了，發現時間長的語句就要報警出來，提醒開發人員要關注，當然這是其中一個應用場景，通過這種監控方式還可以應用到任何需要判斷或分析文件的地方！
D. 有python開發的監控工具嗎
OneAPM 是唯一的一個可以幫助你查看 Python 應用程序方方面面的工具。無論是從終端的用戶體驗還是伺服器監控，OneAPM 支持追蹤各種問題，例如：資料庫查詢緩慢、第三方 API 介面和 Web 伺服器甚至數據緩存層緩慢等。可以在生產環境下監控你的應用。
E. 如何用python語言監控文件或目錄變化
import os, time
path_to_watch = "."before = dict ([(f, None) for f in os.listdir (path_to_watch)])while 1:
time.sleep (10)
after = dict ([(f, None) for f in os.listdir (path_to_watch)])
added = [f for f in after if not f in before]
removed = [f for f in before if not f in after] if added: print "Added: ", ", ".join (added) if removed: print "Removed: ", ", ".join (removed)
before = after
F. python 做監控數據採集，怎麼做.新手請教
這么具體的問題，找通用demo很難啊，個人覺得問題的難點不在Python。
1. 獲取什麼伺服器性能數據和如何獲取，可以請教公司內部運維。
2. 獲取什麼資料庫性能數據和如何獲取，可以請教公司內部DBA。
3. 以上兩點搞定了，才能確定臨時數據存儲結構和最終資料庫表結構。
以上三點是關鍵，Python的事情就簡單多了，提供一種思路：一分鍾一次，實時性不高，每台伺服器用cron部署一個a.py，用於獲取性能數據，在某
一台伺服器有一個b.py，負責獲取所有伺服器a.py產生的數據，然後寫入資料庫；a.py如何上報到b.py取決於你擅長什麼，如果熟悉網路編程，用
a.py做客戶端上報到服務端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只寫本地文件，b.py調用c.sh（封裝rsync）
拉取遠程文件。
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問！
G. 如何實現Python伺服器性能監控
其實你完全可以使用現成的工具：linux系統的話，監控工具比較好的有ganglia，zabbix windows系統的話，用自帶的「性能監視器」（老版本的windows叫性能計數器）
H. 如何用Python實現cpu和內存的監控
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import wmi
import time
def cpu_mem():
c = wmi.WMI()
for processor in c.Win32_Processor():
print ("Processor ID: %s" % processor.DeviceID )
print( "Process Name: %s" % processor.Name.strip() )
for Memory in c.Win32_PhysicalMemory():
print( "Memory Capacity: %.fMB" %(int(Memory.Capacity)/1048576) )
def cpu_use():
c = wmi.WMI()
for i in range(1,3): # while True
for cpu in c.Win32_Processor():
timestamp = time.strftime('%a, %d %b %Y %H:%M:%S', time.localtime())
print( ' %s | Utilization: %s: %d %%' % (timestamp, cpu.DeviceID, cpu.LoadPercentage))
time.sleep(3)
def main():
cpu_mem()
cpu_use()
I. 使用python，在linux上監控遠程windows的CPU、硬碟、內存使用率
你需要安裝wmic，它實現了linux下能使用wmi，安裝以後就可以用了，下面是例子。
import wmi_client_wrapper as wmi
wmic = wmi.WmiClientWrapper(
username="Administrator",
password="password",
host="192.168.1.149",
)
output = wmic.query("SELECT * FROM Win32_Processor")