使用Python搭建监控系统通常涉及以下几个步骤：
系统信息收集
使用`psutil`库来获取CPU、内存、磁盘和网络等信息。
```python
import psutil
cpu_usage = psutil.cpu_percent（）
memory_usage = psutil.virtual_memory（）.percent
disk_usage = psutil.disk_usage（'/'）.percent
network_connections = len（psutil.net_connections（））
print（"CPU使用率：", cpu_usage）
print（"内存使用率：", memory_usage）
print（"磁盘使用率：", disk_usage）
print（"网络连接数：", network_connections）
数据存储
可以将收集到的数据存储到数据库中，例如使用MySQL。```sqlCREATE TABLE `stat` （
`id` int（11） unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`host` varchar（255） NOT NULL,
PRIMARY KEY （`id`）
） ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 0 DEFAULT CHARSET = utf8；
Web服务搭建
使用Flask等Web框架创建Web服务，实现监控页面展示和接受POST提交的数据。
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask（__name__）
@app.route（'/monitor', methods=['POST']）
def monitor（）:
data = request.get_json（）
处理数据并存储到数据库
return jsonify（{"status": "success", "data": data}）, 200
if __name__ == '__main__':
app.run（）
任务调度
使用`prometheus_client`库实现任务调度和监控指标收集。```pythonfrom prometheus_client import start_http_server, Gauge
import requests
tasks_running = Gauge（'tasks_running', '当前运行的任务数'）
def fetch_task_status（）:
获取任务状态的逻辑
return {'running_tasks': 10}
def update_metrics（）:
task_status = fetch_task_status（）
tasks_running.set（task_status['running_tasks']）
def collect_metrics（interval=10）:
while True:
update_metrics（）
time.sleep（interval）
start_http_server（8000）
collect_metrics（）
网络监控
使用`scapy`和`socket`库进行网络数据包捕获和分析。
```python
from scapy.all import *
def get_network_info（）:
net_io = psutil.net_io_counters（）
return net_io.bytes_sent, net_io.bytes_recv
def monitor_network（interval=1）:
print（"监控网络接口流量..."）
while True:
bytes_sent, bytes_recv = get_network_info（）
print（f"发送字节：{bytes_sent}， 接收字节：{bytes_recv}"）
time.sleep（interval）
monitor_network（2）
数据可视化
使用图表库如`matplotlib`或`highstock`将数据可视化。报警系统
可以设置报警条件，当监控指标超过预设阈值时发送邮件或其他通知。```pythonimport smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
def send_email（subject, message, to_email）:
from_email = ""
msg = MIMEText（message）
msg['Subject'] = Header（subject, 'utf-8'）
msg['From'] = Header（from_email, 'utf-8'）
msg['To'] = Header（to_email, 'utf-8'）
smtpObj = smtplib.SMTP（'smtp.example.com', 25）
smtpObj.login（from_email, "your_password"）
smtpObj.sendmail（from_email, [to_email], msg.as_string（））
smtpObj.quit（）
以上步骤涵盖了从系统信息收集到数据存储、Web服务搭建、任务调度、网络监控、数据可视化以及报警系统的搭建。你可以根据具体需求调整和完善这些步骤。