使用python将单元格写入CSV单元格

Question

我写了Python Boto3代码，以获取过去2天的平均EC2 CPU利用率/天。这是代码：

import boto3
import datetime
import csv

accountId = boto3.client('sts').get_caller_identity()['Account']
session = boto3.session.Session()
region = session.region_name
ec2 = session.resource('ec2',region_name=region)
s3 = session.resource('s3')

fields = ['Account' , 'Region' , 'InstanceID' , 'InstanceName']
start = datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=2)
end = datetime.datetime.today()

instanceId = ''
instanceName = ''
rows = []
filename = 'CPUUtilization.csv'

def get_cpu_utilization(instanceId):
    cw = boto3.client('cloudwatch',region_name=region)
    res = cw.get_metric_statistics(
        Namespace = 'AWS/EC2',
        Period = 86400,
        StartTime = start,
        EndTime = end,
        MetricName = 'CPUUtilization',
        Statistics = ['Average'],
        Unit = 'Percent',
        Dimensions = [
            {
                'Name' : 'InstanceId',
                'Value' : instanceId
            }
        ]
    )
    return res

def lambda_handler(event, context):
    for instance in ec2.instances.all():
        if instance.tags != None:
            for tags in instance.tags:
                if tags['Key'] == 'Name':
                    instanceName = tags['Value']
                    break 
        instanceId = str(instance.id)
        response = get_cpu_utilization(instanceId)
        rows.append([accountId, region, instanceId, instanceName])

        for r in response['Datapoints']:
            day = r['Timestamp'].date()
            week = day.strftime('%a')
            avg = r['Average']
            day_uti = ' '.join([str(day),week])
            fields.append(day_uti)
            rows.append([avg])

    with open("/tmp/"+filename, 'w+') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile)
        csvwriter.writerow(fields)
        csvwriter.writerows(rows)
    csvfile.close()

    s3.Bucket('instances-cmdb').upload_file('/tmp/CPUUtilization.csv', 'CPUUtilization.csv')

写入CSV文件的输出是这样的：

平均CPU利用率值是打印的在A3单元格中，但必须在日期下打印/写入E2单元格。并且所有以下几天要写入第一行，并且相应的值应在其各自的日期下逐个单元格第二行。

我该如何实现？

我还有其他几个与AWS CloudWatch指标有关的问题。

1. 这个特定的实例在整天（2022年4月1日）中停止状态。该lambda功能仍然在当天提供了一些CPU利用率。当我从控制台检查相同的情况时，我看不到任何数据。怎么可能？我是犯任何错误吗？

2. 当我多次运行此功能时，我获得了不同的CPU利用率值。上述图像来自第1个执行（AVG CPU利用率= 0.110935 ...）。以下是第二执行的结果

在同一天相同实例的AVG CPU利用率不同， （0.53698 ..）以前的结果。这是我身边的错误还是什么？

请帮忙。

注意：我的帐户中只有一个实例，它在整天（2022年4月1日）处于停止状态，仅在2022年4月2日左右开始。

Answer 1

您需要重新考虑逻辑以添加返回的每个数据点的列。

行 list 包含每个行的一个条目。从此开始：

rows.append([accountId, region, instanceId, instanceName])

在 list 中创建一个条目，该列表是一个具有四个值的列表。

稍后，代码尝试添加另一列，

rows.append([avg])

其中以下列以行具有的值[[accountId，region，instanceID，instanceName]，[avg]]。

这添加了另一个 row ，这就是为什么它以单独的线路出现在CSV文件中的原因。代码不是添加另一行，而是需要在现有行中添加另一个条目。

最简单的方法是将行保存在列表中，而只有一旦您拥有 all 。

因此，您可以替换以下行：

rows.append([accountId, region, instanceId, instanceName])

稍后

current_row = [accountId, region, instanceId, instanceName]

可以添加到：

current_row.append(avg)

然后，之后 for loop已完成添加所有列，可以存储使用：

rows.append(current_row)

另外，请注意此行：

fields.append(day_uti)

它将日期添加到字段列表中，但是如果有多个实例，每个实例将添加一个条目。我认为您希望它们是同一日期，因此它不会像您期望的那样奏效。