A. python与Java在实际应用上的区别
Python和Java都是很火的编程语言，对于想学习编程的人员来说，常常被这个问题所困扰：我是该学Python还是Java呢？想要解决这个问题，还需结合自身实际情况和两种语言的特点进行分析，以下是Python和Java的区别。
1.Python比Java简单，学习成本低，开发效率高；
2.Java运行效率高于Python，尤其是纯Python开发的程序，效率极低；
3.Java相关资料多，尤其是中文资料；
4.Java版本比较稳定，Python2和3不兼容导致大量类库失效；
5.Java开发偏向于软件工程，团队协同，Python更适合小型开发；
6.Java偏向于商业开发，Python适合于数据分析；
7.Java是一种静态类型语言，Python是一种动态类型语言；
8.Java语法定义较复杂，Python语法简洁优美；
9.实现同一功能时，JAVA 要敲的键盘次数一般要比 Python 多。
从以上对比可以看出，Python学习更简单，Java学习相对较难，如果是之前没有接触过IT编程，现在想转行做这一块，可以考虑学习Python，毕竟，现在社会环境对Python编程十分有利，而且学习简单，很容易获得高薪；对于有编程基础，且对Java感兴趣的，也可以学习Java编程，Java是一门很完善的编程语言，应用十分广泛，也是一个好选择。当然，如果仅是对编程感兴趣，可以两者都学习一下，每一门语言都有自己的设计思想，没有好坏之分，只有是否适合，一个合格的程序员多学几门编程语言，了解不同的方法和思维去解决问题也是一件很好的事情。
B. Python 有监听数据库变化的模块吗
需要实现实时推送消息。前端使用websocket，后端php与node.js都行。
现在的问题是，前端监听服务器端某个数据表的数据变化。无论php socket还是nodejs socket.io都只监听socket端口的事件，但数据库的变化又怎样获得呢？这个数据表的更新可能自己socket端的用户，也可能不处在socket端，有时还可能是管理人员更改了数据。那么，作为服务端的socket怎样监听数据变化的事件，然后推送回前端？！
C. 如何通过python实现实时监控文件
比如要监控nginx的$request_time和$upstream_response_time时间，分析出最耗时的请求，然后去改进代码，这时就要对日志进行实时分析了，发现时间长的语句就要报警出来，提醒开发人员要关注，当然这是其中一个应用场景，通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方！
D. 有python开发的监控工具吗
OneAPM 是唯一的一个可以帮助你查看 Python 应用程序方方面面的工具。无论是从终端的用户体验还是服务器监控，OneAPM 支持追踪各种问题，例如：数据库查询缓慢、第三方 API 接口和 Web 服务器甚至数据缓存层缓慢等。可以在生产环境下监控你的应用。
E. 如何用python语言监控文件或目录变化
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 做监控数据采集，怎么做.新手请教
这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。
1. 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。
2. 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。
3. 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。
以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个a.py，用于获取性能数据，在某
一台服务器有一个b.py，负责获取所有服务器a.py产生的数据，然后写入数据库；a.py如何上报到b.py取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用
a.py做客户端上报到服务端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只写本地文件，b.py调用c.sh（封装rsync）
拉取远程文件。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问！
G. 如何实现Python服务器性能监控
其实你完全可以使用现成的工具：linux系统的话，监控工具比较好的有ganglia，zabbix windows系统的话，用自带的“性能监视器”（老版本的windows叫性能计数器）
H. 如何用Python实现cpu和内存的监控
#!/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上监控远程windows的CPU、硬盘、内存使用率
你需要安装wmic，它实现了linux下能使用wmi，安装以后就可以用了，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")