Метод интервалов в задачах с модулем: Решение уравнений с модулем методом интервалов

Вам нужно написать сообщение в Telegram . После этого я оценю Ваш заказ и укажу срок выполнения. Если условия Вас устроят, Вы оплатите, и преподаватель, который ответственен за заказ, начнёт выполнение и в согласованный срок или, возможно, раньше срока Вы получите файл заказа в личные сообщения.

Стоимость заказа зависит от задания и требований Вашего учебного заведения. На цену влияют: сложность, количество заданий и срок выполнения. Поэтому для оценки стоимости заказа максимально качественно сфотографируйте или пришлите файл задания, при необходимости загружайте поясняющие фотографии лекций, файлы методичек, указывайте свой вариант.

Минимальный срок выполнения заказа составляет 2-4 дня, но помните, срочные задания оцениваются дороже.

Сначала пришлите задание, я оценю, после вышлю Вам форму оплаты, в которой можно оплатить с баланса мобильного телефона, картой Visa и MasterCard, apple pay, google pay.

В течение 1 года с момента получения Вами заказа действует гарантия. В течении 1 года я и моя команда исправим любые ошибки в заказе.

Качественно сфотографируйте задание, или если у вас файлы, то прикрепите методички, лекции, примеры решения, и в сообщении напишите дополнительные пояснения, для того, чтобы я сразу поняла, что требуется и не уточняла у вас. Присланное качественное задание моментально изучается и оценивается.

Теперь напишите мне в Telegram или почту и прикрепите задания, методички и лекции с примерами решения, и укажите сроки выполнения. Я и моя команда изучим внимательно задание и сообщим цену.

Если цена Вас устроит, то я вышлю Вам форму оплаты, в которой можно оплатить с баланса мобильного телефона, картой Visa и MasterCard, apple pay, google pay.

Мы приступим к выполнению, соблюдая указанные сроки и требования. 80% заказов сдаются раньше срока.

После выполнения отправлю Вам заказ в чат, если у Вас будут вопросы по заказу – подробно объясню. Гарантия 1 год. В течении 1 года я и моя команда исправим любые ошибки в заказе.

Можете смело обращаться к нам, мы вас не подведем. Ошибки бывают у всех, мы готовы дорабатывать бесплатно и в сжатые сроки, а если у вас появятся вопросы, готовы на них ответить.

В заключение хочу сказать: если Вы выберете меня для помощи на учебно-образовательном пути, у вас останутся только приятные впечатления от работы и от полученного результата!

Жду ваших заказов!

С уважением

Пользовательское соглашение

Политика конфиденциальности

Решение модульных уравнений методом интервалов

Модульное уравнение — сложная тема для начинающих. Имея это в виду, в этот урок будут включены только элементарные уравнения.

Что такое уравнение с модулем и как его решить?

В уравнениях с модулем неизвестное значение содержится под знаком модуля. Например:

| х — 2 | = 5

Уравнения модуля бывают разных форм и решаются разными методами. Нельзя сказать, что какой-то один метод самый рациональный. Все зависит от исходного уравнения.

Например, в одних уравнениях можно просто угадать корень, а в других приходится логически мыслить, решать модули и выполнять тождественные преобразования. Человек волен выбирать, какой метод решения использовать.

Например, решите приведенное выше уравнение |x — 2| = 5. Предположим, мы не знаем никакого метода ее решения. Как бы мы решили это?

Прежде всего, обратите внимание, что правая часть этого уравнения равна числу 5. В левой части находится модуль выражения |x — 2|. Это означает, что подмодульное выражение x — 2 должно равняться числу 5 или -5

Итак, вам необходимо выяснить, при каких значениях переменной x подмодульное выражение x — 2 превратится в число 5 или -5.

Значения x можно найти, приравняв субмодульное выражение к числам 5 и -5, а затем решив каждое из уравнений по очереди:

Таким образом, корни уравнения |x — 2| = 5 это числа 7 и -3.

Большинство элементарных уравнений с модулями можно решить с помощью правила разложения по модулю. Для этого модуль, содержащийся в уравнении, раскладывается, затем полученное выражение подставляется в исходное уравнение на место выражения по модулю.

Нужно решить модуль для каждого случая: когда подмодульное выражение больше или равно нулю, и когда подмодульное выражение меньше нуля.

Решите наше уравнение |x — 2| = 5 с использованием правила расширения модуля. Выпишите его модуль отдельно и решите:

Эта конструкция говорит о том, что если подмодульное выражение х — 2 больше или равно нулю, то модуль развернется как х — 2, и тогда исходное уравнение примет вид образуют х — 2 = 5, где х = 7

А если субмодульное выражение x — 2 меньше нуля, то модуль расширяется до -(x — 2). Тогда исходное уравнение будет -(x — 2) = 5, где x = -3

Итак, уравнение |x — 2|= 5 имеет корни 7 и -3. Для проверки подставьте в исходное уравнение вместо x числа 7 и -3. Тогда мы получим правильное уравнение:

Субмодульное выражение обычно содержит x, который может преобразовать все субмодульное выражение либо в положительное число, либо в отрицательное число, либо в ноль.

Поэтому модуль выявляется для каждого случая: когда подмодульное выражение больше или равно нулю, и когда подмодульное выражение меньше нуля. Каждый случай даст независимое уравнение со своим корнем.

Вернемся теперь к тому моменту, когда мы выставляли модуль:

Условия x — 2 ≥ 0 и x — 2 < 0 являются неравенствами, которые можно решить, тем самым приведя их к простой форме:

Символ ⇔ обозначает эквивалентность. В этом случае уточняется, что условие x — 2 ≥ 0 эквивалентно условию x ≥ 2, а условие x — 2 < 0 эквивалентно условию x <   2.

Такая запись состояния позволяет однозначно сказать, при каком x модуль будет открываться с плюсом, а при каком с минусом.

В первом случае выполняется условие x ≥ 2. Это означает, что для всех x, больших или равных 2, модуль |x — 2| будет расширяться с плюсом. Таким образом, для x = 7 субмодульное выражение принимает вид 5

|7 − 2| = |5|

Это означает, что дальнейшее раскрытие информации будет положительным моментом

|7 − 2| = |5| = 5

Модуль |x — 2| так же будет вести себя и с другими значениями x на интервале x ≥ 2. То есть расширится в плюс. Примеры:

Когда x = 3, |3 − 2|=|1| = 1
Когда x = 4, |4 − 2|=|2| = 2
Когда x = 2, |2 − 2|=|0| = 0
Когда x = 13, |13 − 2|=|11| = 11

А во втором случае получается условие x < 2. Это означает, что для всех x меньше 2 модуль будет расширяться с минусом. Например, если x = -3, то подмодульное выражение снова будет 5. Но в промежуточных вычислениях мы видим, что модуль расширяется с минусом:

|−3 − 2| = |−5| = −(−5) = 5

Модуль |x — 2| будет вести себя так же с другими значениями x на интервале x < 2. Примеры:

Когда x = 1, |1 − 2|=|−1| = −(−1) = 1
Когда x = 0, |0 − 2|=|−2| = −(−2) = 2
Когда x = −1, |−1 − 2|=|−3| = −(−3) = 3
Когда x = −9,|−9 − 2|=|−11| = −(−11) = 11

Число 2 является своего рода точкой перехода, в которой модуль |x — 2| меняет порядок открытия.

Вы можете себе представить, как модуль |x — 2| двигались по маршруту от минус бесконечности до числа 2, открываясь в каждой точке с минусом. Оказавшись в точке 2, модуль изменил порядок открытия, а именно, открывшись в точке 2 с плюсом, он потом стал открываться с плюсом, переместившись в правую сторону до плюс бесконечности.

Используя координатную линию, это можно представить следующим образом:

Красные знаки минус и плюс показывают, как модуль |x — 2| будет разворачиваться через интервалы x < 2 и x ≥ 2,

Точка перехода может быть найдена для любого модуля. Для этого нужно выяснить, при каком x подмодульное выражение равно нулю. Нуль — это значение, до и после которого модуль всегда сохраняет свой знак. Это следует из правила разложения модуля:

В этом примере в момент, когда x становится равным нулю, модуль |x| расширяется с плюсом, а затем для всех x больше нуля расширяется с плюсом. Напротив, для всех x меньше нуля модуль откроется с минусом:

Например, для модуля |2x + 6| точка перехода будет равна -3, потому что если вместо x заменить 2x + 6, подмодульное выражение станет равным нулю. Проиллюстрируем это на рисунке:

Для всех x, больших или равных -3, модуль будет расширяться с плюсом. Примеры:

Когда x = -3, |2 × (-3) + 6| = |0| = 0
Когда x = 4, |2 × 4 + 6| = |14| = 14.
Когда x = 5, |2 × 5 + 6| = |16| = 16.

И для всех х меньше 3 модуль будет расширяться с минусом. Примеры:

Когда x = -4, |2 × (-4) + 6| = |-2| = -(-2) = 2
Когда x = -5, |2 × (-5) + 6| = |-4| = -(-4) = 4
Когда x = -6, |2 × (-6) + 6| = |-6| = -(-6) = 6

Пример 2. Решить уравнение |x| + 3x = -2

Решение

Разложим модуль, содержащийся в левой части уравнения:

Если x ≥ 0, то модуль разложится со знаком плюс и тогда исходное уравнение будет иметь вид как х + 3х = -2. Решите это уравнение немедленно:

Теперь рассмотрим второй случай — когда x < 0. В этом случае модуль в исходном уравнении расширяется со знаком минус, и тогда получается уравнение -x + 3x = -2. Решим и это уравнение:

Получили корни

и −1.

Проверим, подставив найденные корни в исходное уравнение. Проверяем корень

Мы видим, что при подстановке корня из

исходное уравнение не превращается в правильное равенство. Итак, не является корнем исходного уравнения.

Теперь проверим корень из -1

Мы получили верное равенство. Таким образом, из двух найденных решений только -1 является корнем уравнения.

Ответ: -1.

Здесь можно сделать важный вывод. В уравнениях с модулем найденные корни не всегда удовлетворяют исходному уравнению. Чтобы убедиться в правильности вашего решения, нужно проверить, подставив найденные корни в исходное уравнение.

Кроме того, вы можете проверить, является ли найденное значение корнем уравнения, проверив условие, согласно которому был расширен модуль.

Например, в этом примере мы расширили модуль |x| для случаев, когда выражение подмодуля больше или равно нулю и когда выражение подмодуля меньше нуля:

Условия x≥0 и x<0 являются неравенствами. В эти неравенства можно подставить найденные корни. Если неравенства верны, то корни удовлетворяют исходному уравнению.

Итак, если вы расширите модуль со знаком плюс, вы получите уравнение x + 3x = -2. Корень этого уравнения равен

. Это число не удовлетворяет условию x ≥ 0, согласно которому модуль |x| было решено и согласно которому было получено уравнение x + 3x = -2. Действительно, подстановка числа в неравенство x ≥ 0 приводит к неверному неравенству.

А если разложить модуль со знаком минус, получится уравнение -х + 3х = -2. Корень этого уравнения равен -1. Это число удовлетворяет условию x<0, согласно которому модуль |x| было решено и согласно которому было получено уравнение -x + 3x = -2. Действительно, подстановка числа -1 в неравенство x < 0 приводит к правильному неравенству.

Пример 3. Решите уравнение |1 — 2x| — 4x = -6

Решение

Расширим модуль:

Если раскроем модуль |1 — 2x| со знаком плюс получаем уравнение 1 — 2х — 4х = -6. Решите:

Если мы расширим модуль |1 — 2x| со знаком минус получаем уравнение -1 + 2х — 4х = -6. Решаем:

Получили корни

и .

Корень

не удовлетворяет условию , поэтому не является корнем исходного уравнения.

Корень 

удовлетворяет условию , поэтому является корнем исходного уравнения. Проверка также покажет это:

Ответ :

.

Пример 4. Решить уравнение | x ²  − 3 x | = 0

Решение

Если модуль числа равен нулю, то выражение подмодуля также равно нулю:

То есть расширять модуль не нужно. Достаточно выяснить, при каких значениях x подмодульное выражение равно нулю. В этом случае нужно решить неполное квадратное уравнение:

Получились корни 0 и 3. Оба корня удовлетворяют исходному уравнению. Проверка показывает следующее:

Пример 5. Решите уравнение x ²  − 5| х | + 6 = 0

Выпишем модуль |x| отдельно и разверните его:

Если расширить модуль |x| со знаком плюс исходное уравнение будет иметь вид х2 — 5х + 6 = 0. Это квадратное уравнение. Решите его с помощью дискриминанта:

Оба корня удовлетворяют условию x ≥ 0, поэтому они являются корнями исходного уравнения.

Если расширить модуль |x| со знаком минус исходное уравнение будет иметь вид x ² + 5 x + 6 = 0. Это тоже квадратное уравнение. Решите как предыдущую:

При условии x ≥ 0 модуль уравнения расширился с плюсом, что дало корни 3 и 2. Оба корня удовлетворяют условию x ≥ 0, поэтому они также удовлетворяют исходному уравнению.

При условии x < 0 модуль уравнения расширился с минусом, что привело к корням -2 и -3. Оба корня удовлетворяют условию x < 0, поэтому они также удовлетворяют исходному уравнению.

Ответ: 3, 2, -2 и -3.

Преобразование уравнения с модулем в набор

Большинство элементарных уравнений с модулем можно решить, сведя их к так называемому набору уравнений .

Элементарными будем называть уравнения с модулем, в которых левая часть является модулем некоторого выражения, а правая часть — числом. Например, |х| = 3 или |2x — 1| = 3.

Решите наше самое первое уравнение |x — 2| = 5, сведя его к системе уравнений. Корнями этого уравнения были числа 7 и -3. Это уравнение также считается элементарным.

Если расширить модуль |x — 2| со знаком плюс уравнение |x — 2| = 5 будет выглядеть как x — 2 = 5.

Если мы выставим модуль |x — 2| со знаком минус уравнение |x — 2| = 5 примет вид -(x — 2) = 5, то есть -x + 2 = 5.

Мы видим, что уравнение |x — 2| = 5 приводит к двум уравнениям: x — 2 = 5 и -x + 2 = 5. И каждое из уравнений имеет свой корень. Уравнение x — 2 = 5 имеет корень из 7, а уравнение -x + 2 = 5 имеет корень из -3.

Напишите уравнения x — 2 = 5 и -x + 2 = 5 и соедините их квадратной скобкой:

Этот тип записи называется набором уравнений .

Набор уравнений — это несколько уравнений, соединенных квадратной скобкой и имеющих множество решений, удовлетворяющих хотя бы одному из уравнений набора.

Итак, число 7 является решением множества

, потому что это число удовлетворяет первому уравнению x — 2 = 5.

Число -3 также является решением этого множества, потому что оно удовлетворяет второму уравнению -x + 2 = 5,

Вместе числа 7 и -3 образуют множество решений этого множества.

В отличие от системы уравнений набор состоит из уравнений, независимых друг от друга. Для каждого уравнения в наборе значение переменной x будет разным. А в системе уравнений значение переменной x удовлетворяет и первому уравнению, и второму уравнению.

Решение набора уравнений означает нахождение набора решений, удовлетворяющих хотя бы одному из уравнений набора.

Решим каждое уравнение набора

отдельно. Это обычные линейные уравнения, которые легко решить:

Символ ⇔, как указано выше, означает эквивалентность. В данном случае это означает, что все результирующие множества эквивалентны друг другу.

Итак, мы получили корни 7 и -3. Поскольку эти два числа являются решениями множества

, они также являются решениями уравнения |x — 2| = 5.

Исходный набор может включать условия, по которым решался модуль. В этом случае каждое уравнение вместе с его условием оформляется знаком системы.

Дополнить предыдущий набор условий, по которым решался модуль. К первому уравнению x — 2 = 5 добавить условие x — 2 ≥ 0, а ко второму уравнению -x + 2 = 5 добавить условие x — 2 < 0

Решение каждого уравнения должно удовлетворять своему условие. Поэтому условия и уравнения оформлены системным знаком.

Решите полученный набор с условиями. Условия представляют собой неравенства, которые также можно решить:

В первом случае мы получили корень из 7, который удовлетворяет условию x ≥ 2. Во втором случае мы получили корень из -3, который удовлетворяет условию x < 2.

Не бойтесь эти записи. Это просто подробное решение, показывающее, что откуда взялось. В большинстве случаев решение можно записать в более короткой форме.

Имеется схема объединения уравнения вида |x| = а. Эта схема выглядит так:

Эта схема позволяет легко свести уравнение с модулем к множеству. Эта схема может быть прочитана как, «Если выражение |x| равно a, то подмодульное выражение равно a или -a» .

Квадратная скобка в наборе заменяет слово «или» .

Например, уравнение |x| = 5 можно свести к множеству, рассудив, что если выражение |x| равно 5, то субмодульное выражение равно 5 или -5.

Как и в предыдущем примере, если |x — 2| равно 5, то подмодульное выражение равно 5 или -5

Это тот же набор, что и в прошлый раз. Проверьте это, умножив обе части второго уравнения на -1.

В уравнениях, где модуль находится слева, а число справа, мы будем чаще использовать этот способ записи множества. Это позволяет не прибегать к правилу возведения в степень по модулю, а сразу получить множество.

Но помните, что эта схема будет работать только для уравнений вида |x| = а. То есть для уравнений, у которых модуль слева и число справа.

Пример 2. Решить уравнение |2x — 1| = 3

Решение

Это уравнение имеет модуль слева и число справа. Таким образом, его можно преобразовать в набор, используя схему

. Если выражение |2x — 1| равно 3, то подмодульное выражение 2x — 1 равно 3 или -3

Теперь решим каждое уравнение набора отдельно:

Ответ: 2 и -1.

Пример 3. Решить уравнение |x + 2| — 3 = 8

Решение

В некоторых случаях, прежде чем исходное уравнение можно будет свести к набору, его необходимо упростить.

Значит, в этом случае -3 нужно перенести вправо, поменяв знак:

Получаем уравнение |x + 2| = 11. Если |x + 2| равно 11, то подмодульное выражение x + 2 равно 11 или -11

Решим этот набор:

Ответ: 9 и -13.

Пример 4. Решить уравнение 4|x| + 4 = 2|х| + 10

Решение

Переместить 2|x| с правой стороны на левую и переместите 4 с левой стороны на правую:

4| х | − 2| х | = 10 − 4
2| х | = 6

Разделим обе части полученного уравнения на 2. Тогда получим простое уравнение с модулем:

Ответ: 3 и -3.

Пример 5. Решить уравнение

Решение

Если |2 — 5x ² | равно 3, то подмодульное выражение 2 — 5x ² равно 3 или -3

В обоих уравнениях переместите 2 вправо, изменив знак:

В первом уравнении разделите обе части на -5. Во втором уравнении разделите обе части на -5. Тогда получим два квадратных уравнения

Первое уравнение не имеет корней, так как квадрат любого числа положителен, а в данном случае равен отрицательному числу. Корнями второго уравнения являются числа 1 и -1, так как вторая степень этих чисел равна единице.

Ответ: 1 и -1.

Пример 6. Решить уравнение |x + 6| + 4x = 5

Решение

Это уравнение не является уравнением вида |x| =a, поэтому схему

использовать нельзя.

Чтобы свести это уравнение к набору, необходимо сначала решить его модуль, а затем записать набор полученных уравнений.

Раскроем модуль |x + 6|

Если x + 6 ≥ 0, то модуль расширится со знаком плюс и тогда исходное уравнение будет иметь вид x + 6 + 4x = 5

Если x + 6 < 0 , то модуль открывается со знаком минус и тогда исходное уравнение будет иметь вид -x - 6 + 4x = 5. Получаем следующий набор:

Дальнейшее решение элементарно:

Из найденных корней только

является корнем исходного уравнения, поскольку удовлетворяет условию x ≥ -6. А корень не является корнем уравнения, потому что он не удовлетворяет условию x < -6.

Ответ:

Самый простой вид

Самый простой вид уравнения с модулем выглядит так:

| х | = а

где х — — корень уравнения, а — — произвольное число большое или равное нулю. То есть a ≥ 0

Если условие a ≥ 0 не выполняется, то уравнение |x|= a не имеет корней. Это следует из определения модуля. Действительно, модуль всегда неотрицательный.

Вот несколько примеров уравнений вида |x| =

Пример 1. Решить уравнение |x| = 2

Решение

В этом случае сразу видно, что корнями являются числа 2 и -2. Ведь если вместо x подставить эти числа, то получится правильное равенство: |-2| = 2 и |2| = 2. Решение этого уравнения можно записать, объединив его в набор:

«Если выражение |x| равно 2, то субмодульное выражение x равно 2 или -2 »

Ответ: 2 и -2

Пример 2. Решите уравнение |− x | = 4

Решение

Если выражение |-x| равно 4, то подмодульное выражение равно 4 или -4

Умножьте оба уравнения на -1

Ответ: -4 и 4.

Пример 3. | х | = −7

В этом случае корней нет, так как модуль всегда неотрицательный. И в этом случае модуль является отрицательным числом.

Если уравнение с модулем не имеет корней, обычно пишут, что x принадлежит пустому множеству:

x ∈ ø

Напомним, что пустое множество — это множество, не имеющее элементов.

Модуль внутри модуля

Рассмотрим уравнение:

В этом уравнении слева находится модуль, который, в свою очередь, содержит в себе другой модуль, а в правой части уравнения есть число . Такое уравнение с модулем можно решить, объединив его в набор по схеме, которую мы обсуждали ранее:

В нашем случае, если выражение

равно 9, то субмодульное выражение |2 + x| + 3 равно 9 или -9

В полученном наборе два уравнения с модулем. Эти уравнения тоже следует объединить в набор. Но сначала упростим эти уравнения. В первом и втором уравнениях переместите 3 вправо, поменяв знак. Тогда получим:

Теперь давайте сложим эти уравнения. Первое уравнение разложится на следующий набор:

Немедленно решить набор

. Первый корень равен 4, второй равен -8.

Теперь решим второе уравнение |2 + x| = -12. Но мы замечаем, что его правая часть — отрицательное число. Это уравнение не имеет корней, потому что модуль не может равняться отрицательному числу.

Итак, уравнение

имеет корни 4 и -8. Проверьте эти корни, подставив их в исходное уравнение

. В этом случае оба корня удовлетворяют исходному уравнению.

Ответ: 4 и -8.

В общем случае уравнение с модулем, содержащим другой модуль, тоже решается по-разному. Какой способ использовать, зависит от самого уравнения. Решите, например, следующее уравнение:

Здесь уже нельзя использовать схему

, потому что слева не только модуль, но и переменная x. Конечно, переменную x можно переместить в правую часть, и тогда можно будет свести это уравнение к набору:

Но тогда в правой части появится переменная x, которую нужно будет дополнительно ограничить, чтобы правая часть уравнения не стала отрицательной. Этот способ решения уравнения мы рассмотрим позже. Сейчас мы решим исходное уравнение, используя правило разложения по модулю.

Чтобы решить модули уравнения, нам сначала нужно определить, где находятся внешние и внутренние модули.

В уравнении

, внешний модуль — это вся левая часть, а внутренний модуль — это выражение

Значение внешнего модуля зависит от внутреннего модуля, и внешний модуль будет расширяться на основе результата вычисления содержимого его подмодуля. .

Например, если x = 3, то внутренний модуль |3 — x| упадет до 0, а все значение подмодуля внешнего модуля станет -2. Это означает, что внешний модуль будет расширяться с минусом.

||3 −  х | −  x  + 1| = ||3 − 3| − 3 + 1| = ||0| − 3 + 1| = |−2| = −(−2) = 2

И если, например, x = -2, то внутренний модуль |3 — x| примет значение 5, и в результате все подмодульное выражение внешнего модуля станет равным 8. Это означает, что внешний модуль расширится с плюсом:

||3 −  x | −  x  + 1| = ||3 − (−2)| − (−2) + 1| = ||5| − (−2) + 1| = | 8 |=8

Поэтому мы начнем решение с решения внутреннего модуля.

Если внутренний модуль расширяется с плюсом, то есть если 3 — x ≥ 0 (что эквивалентно неравенству x ≤ 3), то исходное уравнение примет вид:

Теперь уравнение имеет только внешний модуль. Решите его, решив модуль:

Если -2x + 4 ≥ 0, то:

Теперь нас интересуют только те значения x, при которых внутренний модуль расширяется с плюсом, а это произойдет, если x ≤ 3. Поэтому для наглядности рядом с найденным корнем указано, что он удовлетворяет условию x ≤ 3

Решаем дальше. Если -2x + 4 < 0, то:

Несмотря на то, что оба найденных корня удовлетворяют уравнению |-2x+4|=6-x, мы исключаем из решений корень

, так как нас сейчас интересует только в тех значениях x, при которых внутренний модуль исходного уравнения расширяется с плюсом. Поэтому рядом с корнем указано, что он не удовлетворяет условию x ≤ 3.

Итак, если внутренний модуль разложить на плюс, исходное уравнение примет вид |-2x + 4| = 6 — x, а корнем этого уравнения является число -2.

Теперь решите исходное уравнение для случая, когда внутренний модуль расширяется с минусом, то есть когда 3 — x < 0 (что эквивалентно неравенству x > 3). Внутренний модуль будет расширяться в минус для всех значений x больше 3.

Если внутренний модуль расширяется в минус, исходное уравнение будет выглядеть так:

Модуль -2 равен 2. Тогда мы получим простейшее линейное уравнение, корень которого равен 4

Мы получили корень из 4, который удовлетворяет условию x > 3.

В результате корни уравнения равны -2 и 4.

Ответ: 2 и 4.

Пример 3. Решить уравнение ||x — 1| — 7| = 10

Решение

Слева модуль и число справа, поэтому можно применить схему:

В этом случае, если выражение ||x — 1| — 7| равно 10, то субмодульное выражение |x — 1| — 7 это 10 или -10. Это приводит к набору двух уравнений:

Упростите полученные уравнения. Перенесите число -7 в обоих уравнениях в правую часть, поменяв знак:

Второе уравнение не имеет корней. Первое уравнение разложится на набор

, корни которого равны 18 и -16.

Ответ: 18 и -16.

Решим это же уравнение, используя разложение модулей. Начнем с внутреннего модуля.

Если x — 1 ≥ 0 (что эквивалентно x ≥ 1), то исходное уравнение примет вид:

Решим полученное уравнение разложением по модулю:

Затем решим уравнение для случаев, когда x — 8 ≥ 0 и x — 8 < 0

Теперь нас интересуют значения, при которых внутренний модуль исходного уравнения расширяется с плюсом. Так будет, если x ≥ 1. Этому условию удовлетворяет только значение 18, поэтому мы для наглядности отметили его зеленой галочкой.

Теперь решите исходное уравнение для случая, когда внутренний модуль расширяется с минусом, то есть когда x — 1 < 0 (или что эквивалентно неравенству x < 1).

Если x — 1 < 0, то исходное уравнение примет вид:

Решить полученное уравнение разложением по модулю:

Затем решить уравнение для случаев, когда -x — 6 ≥ 0 и -x — 6 < 0

Из найденных корней только -16 удовлетворяет условию x < 1.

В результате корни уравнения ||x — 1| — 7| = 10 это числа 18 и -16.

Как видите, это уравнение решалось проще и быстрее с помощью схемы

, чем с методом расширения по модулю.

Слева модуль, а справа выражение с переменной

Решите следующее уравнение с модулем:

|4 x − 3| = 3 x

Здесь также применима схема:

То есть, если выражение |4x — 3| равно 3x, то подмодульное выражение 4x — 3 должно равняться 3x или -3x.

Но исходное уравнение содержит переменную x не только под знаком модуля, но и в правой части. Мы еще не знаем, какое значение примет x. Если x имеет отрицательное значение, то правая часть будет полностью отрицательной. В этом случае корней не будет, потому что модуль не может равняться отрицательному числу.

Поэтому, если мы хотим решить это уравнение, мы должны дополнительно ввести ограничение в виде условия 3x ≥ 0. Это означало бы, что правая часть уравнения |4x — 3| = 3x должно быть больше или равно нулю:

Множество и условие обрамлены системным знаком, так как решения множества должны удовлетворять условию 3x ≥ 0.

Итак, решаем множество. Условие 3x ≥ 0 — это неравенство, которое также можно решить:

Полученные корни можно подставить в условие x ≥ 0 и посмотреть, выполняется ли оно. Если оно выполнено, то найденные корни удовлетворяют уравнению. В этом случае при подстановке обоих корней в неравенство оно выполняется. Проверка также показывает, что корни удовлетворяют уравнению:

Пример 2. Решите уравнение |2x — 1| = 5x — 10

Решение

Решите это уравнение так же, как и предыдущее. Введем условие, требующее, чтобы правая часть была больше или равна нулю:

В этом случае только значение 3 удовлетворяет условию x ≥ 2. Это также единственный корень исходного уравнения. Проверка показывает следующее:

А число

не удовлетворяет условию x ≥ 2 и не является корнем исходного уравнения. Проверка также показывает это:

Мы видим, что модуль стал отрицательным числом, а это противоречит определению модуля и нашему условию x ≥ 2.

Пример 3. Решить уравнение

Решение

Мы решили это уравнение, когда научились решать уравнения с модулем, внутри которого есть другой модуль. Теперь это уравнение можно решить, объединив его в набор.

Начнем с того, что переместим x вправо, поменяв знак:

Теперь давайте сократим это уравнение до множества. Дополнительно введем условие в виде неравенства 6 — x ≥ 0

Модуль оставляем в левой части первого уравнения, а остальные члены переносим в правую часть. Проделайте то же самое со вторым уравнением. Также решим неравенство 6 — x ≥ 0, это позволит в конце проверить, чтобы найти корни:

Решим первое уравнение. Оно разложится на следующий набор:

Мы получили корни -2 и 8. Из них только -2 удовлетворяет условию x ≤ 6.

Теперь решим второе уравнение. Это уравнение, в правой части которого есть переменная. Когда объединим в набор, добавим условие -7 + 2x ≥ 0

Остальное элементарно:

При решении второго уравнения получили корни

и 4. Прежде чем проверять их на соответствие условию x ≤ 6, следует проверить их на соответствие условию , при котором уравнение |3 — x| = -7 + 2x было решено. Условие удовлетворяет только корню 4.

В результате корни исходного уравнения

равны -2 и 4.

Пример 4. Решить уравнение |4x + 20| = -6x

Решение

На первый взгляд может показаться, что это уравнение не имеет решений, так как правая часть отрицательна. Но это не совсем так. Правая часть содержит переменную x, которая может принимать отрицательное значение или ноль, и это привело бы к тому, что правая часть стала бы положительной или равной нулю. И такое уравнение имеет право на существование.

В этом случае мы решаем это уравнение, объединяя его в набор. Но уточним, что правая часть должна быть больше или равна нулю:

Из найденных корней только корень -2 удовлетворяет исходному уравнению. Оно также удовлетворяет нашему условию x ≤ 0.

Ответ: -2.

Когда обе части являются модулями

Решите следующее уравнение:

| x + 7| = |1 + 3 x |

Обе части этого уравнения являются модулями. Расширим эти модули. Мы учтем все возможные случаи их расширения.

Случай 1. Если x + 7 ≥ 0 и 1 + 3x ≥ 0, то модули в обеих частях разложатся со знаком плюс и тогда исходное уравнение примет вид:

x + 7 = 1 + 3 x

Это простейшее линейное уравнение. Решим его:

Случай 2. Если x + 7 < 0 и 1 + 3x < 0, то модули в обеих частях разложатся со знаком минус и тогда исходное уравнение примет вид:

-( х + 7) = -(1 + 3 х )

Раскроем скобки, получим:

— х — 7 = -1 — 3 умножаем обе части этого уравнения на -1, получаем уравнение х+7=1+3х. А это уравнение мы получили в результате разложения модулей со знаком плюс.

То есть уравнения х + 7 = 1 + 3х и -х — 7 = -1 — 3х эквивалентны, значит, имеют одинаковые корни. Проверим это, решив уравнение

— x — 7 = -1 — 3 x

Следовательно, если вы расширяете модули с помощью знака Plus, не нужно их расширять знак минус, потому что в обоих случаях вы получаете уравнения, имеющие одинаковые корни.

Случай 3.  Следующий случай, когда x + 7 ≥ 0 и 1 + 3x < 0. Тогда исходное уравнение примет вид x + 7 = -1 - 3x. Найдите корень этого уравнения:

Случай 4. И последний случай, когда x + 7 < 0 и 1 + 3x ≥ 0. Тогда уравнение -x - 7 = 1 + 3x. Если мы умножим это уравнение на -1, мы получим уравнение x + 7 = -1 - 3x. И это уравнение мы получили, когда рассмотрели предыдущий случай (случай x + 7 ≥ 0 и 1 + 3x < 0).

Следовательно, уравнение -x — 7 = 1 + 3x эквивалентно предыдущему уравнению x + 7 = -1 — 3x. Мы увидим, что, решив уравнение -x — 7 = 1 + 3x

Таким образом, расширяя левую часть со знаком плюс и правую со знаком минус, нет необходимости расширять левую часть со знаком минус и правую часть со знаком плюс, потому что в обоих случаях мы получаем уравнения которые имеют одинаковые корни.

В общем случае, если в уравнении обе части являются модулями, как в этом примере, уравнение можно свести к следующему набору:

В этой конструкции уравнение вида |a| = |б| сводится к системе двух уравнений a = b и a = -b. Видно, что первое уравнение получается разложением обоих модулей со знаком плюс, а второе уравнение получается разложением модуля |a| со знаком плюс и модуль |b| со знаком минус.

Важно. Эта схема работает только тогда, когда обе части представляют собой модули без посторонних терминов. Проще говоря, если такое уравнение, как |a| = |б| + c, приведенная выше схема не может быть использована.

Пример 2. Решите уравнение |2 — 3x| = |х + 5|

Решение

Обе части этого уравнения являются модулями. Используем схему:

У нас будет система из двух уравнений. В первом уравнении оба модуля будут разложены со знаком плюс, во втором уравнении модуль |2 — 3x| будет расширен со знаком плюс, а модуль |x + 5| со знаком минус:

Проверим:

Ответ:

  и  

Пример 3. Решить уравнение | x ² − 13 x + 35|=|35 − x ² |

Решение

Обе части этого уравнения являются модулями. Используем схему:

У нас будет система из двух уравнений. В первом уравнении оба модуля будут развернуты со знаком плюс. Во втором уравнении модуль | x ² − 13 x + 35| будет расширен со знаком плюс, а модуль |35 −  x ² | со знаком минус:

В обоих уравнениях даны одинаковые члены:

Первое уравнение представляет собой неполный квадрат. Решите его, вынеся х за скобки. Второе уравнение решается элементарно:

Ответ:  

,  , 0.

Когда решение представляет собой числовой интервал

Нередко приходится решать уравнение с модулем, где корнями являются не одно или два числа, а числовой интервал. Это, например, уравнение:

|5 x + 3| = −5 x − 3

Разложим модуль этого уравнения:

Если разложить модуль со знаком плюс, получится уравнение 5x + 3 = -5x — 3. Решим его:

А если разложить модуль со знаком минус, то получится уравнение -5х — 3 = -5х — 3. В этом уравнении обе части одинаковы, значит это уравнение тождество. Это будет верно для любого значения x. Таким образом, корнями уравнения -5x — 3 = -5x — 3 являются все числа от минус бесконечности до плюс бесконечности:

x ∈ (−∞; +∞)

Но мы должны помнить условия, при которых модули были расширены. В первом случае мы получили рут

. Это будет верно только в том случае, если условие . Это условие выполняется. Проверка также показывает, что корень верен:

Итак, один из корней уравнений равен

Во втором случае мы получили набор корней от минус бесконечности до плюс бесконечности. Но это будет верно только при условии, что

Например, если мы возьмем любое число из интервала (-∞; +∞), но которое не будет удовлетворять условию

, то это число не превратит наше уравнение в истинное равенство.

Например, число 2 принадлежит интервалу (-∞; +∞), но не удовлетворяет условию

, поэтому число 2 не является корнем исходного уравнения. Проверка также покажет это:

А если взять например число -5, то оно будет принадлежать интервалу (-∞; +∞) и удовлетворять условию

, что означает, что он преобразует исходное уравнение в правильное равенство:

Следовательно, ответ нужно написать так, чтобы выполнялись оба условия

и . Для наглядности проведем координатную линию и обозначим ее как x

Отметим на нем наш первый корень

Разложив модуль со знаком минус и решив полученное уравнение, мы получили в ответе множество всех чисел от минус бесконечности до плюс бесконечности, но условие

был дан. Таким образом, более точным ответом в данном случае будет такой:

Корнями уравнения -5x — 3 = -5x — 3 при условии являются все числа от минус бесконечности до

Значит на координатной линии нужно заштриховать область слева от числа

. Они будут иллюстрировать числа меньше, чем

Число

также является правильным корнем исходного уравнения. Он был получен выставлением модуля со знаком плюс. Поэтому на координатной линии пустой кружок должен быть заштрихован. Таким образом, мы включим число в множество решений:

Тогда окончательный ответ будет выглядеть так:

Ответ:

Также можно решить это уравнение, сведя его к множеству, дополнительно указав, что правая часть должна быть больше или равна ноль:

Пример 2. Решите уравнение |2x — 3| = 3 — 2x

Решение

Решите исходное уравнение для случаев, когда 2x — 3 ≥ 0 и 2x — 3 < 0

Ответ:

Использование координатной линии

Рассмотрим другой способ решения элементарных уравнений с модулем — использование координатной линии. Этот метод используется редко, но знать о нем не помешает.

Решите наше самое первое уравнение |x — 2| = 5 с использованием координатной линии. Напомним, что корнями этого уравнения были числа 7 и -3.

Модуль — это расстояние от начала координат до точки А. Или расстояние между двумя числами на координатной прямой.

Расстояние между двумя числами выражается как разность | x ₁ − x ₂ |, где x ₁ — первое число, x ₂ — второе число.

Если вы внимательно посмотрите на уравнение |x — 2|= 5, то увидите, что его левая часть представляет собой расстояние от x до 2 (или от 2 до x), и это расстояние равно 5. Отметьте число x и число число 2 на линии координат

Правая часть уравнения |x — 2|= 5 показывает, что расстояние от x до 2 равно пяти единицам:

Если расстояние от x до 2 равно 5, то расстояние от 2 до x также равно 5. Это позволяет вам подсчитать пять целых шагов от числа 2 до x и, таким образом, найти значение x

Вы Видно, что, отсчитав пять шагов влево, мы попадаем в точку с координатой -3. А это один из найденных нами корней уравнения |x — 2|= 5.

Но целых пять шагов от числа 2 можно отсчитать не только влево, но и вправо:

Если мы отсчитаем целых пять шагов вправо, то попадем в точку с координатой 7. Это тоже был корень уравнения |x — 2|= 5

Несколько модулей в одной детали

Решим следующее уравнение:

| х − 5|   −   | х |   =   1

Это уравнение содержит два модуля в левой части. Для решения этого уравнения необходимо решить его модули. Рассмотрим каждый из случаев:

• , когда оба модуля больше или равны нулю;
• , когда оба модуля меньше нуля;
• , когда первый модуль больше или равен нулю, а второй модуль меньше нуля;
• , когда первый модуль меньше нуля, а второй модуль больше или равен нулю.

Не будем комментировать каждый случай, а сразу приведем решение:

Первые два случая корней не дали. В третьем случае корень из 3 найден, но он не удовлетворяет условиям x — 5 ≥ 0 и x < 0, поэтому не является корнем исходного уравнения.

В четвертом случае найден корень из 2, удовлетворяющий условиям x — 5 < 0 и x ≥ 0. Он также удовлетворяет исходному уравнению.

Заметно, что такой способ решения уравнения неудобен. Если бы в уравнении было три, четыре или более модулей, нам пришлось бы рассматривать гораздо больше случаев. Человек может запутаться и забыть рассмотреть некоторые случаи, и уравнение не будет решено полностью.

Поэтому такое уравнение, как в этом примере, удобнее решать методом интервалов. Об этом мы поговорим на следующем уроке.

Задание 1. Решить уравнение:

Решение:

Показать решение

Задание 2. Решить уравнение:

Решение:

Показать решение

Задание 3. Решить уравнение:

3 90 Решение

Задача 4. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задание 5. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задание 6. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задача 7. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задание 8. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задача 9. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задача 10. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задача 11. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : .

Показать решение

Задание 12. Решить уравнение:

Решение:

Ответ : 0, 5. Задачи объединяются в DAG, а затем между ними устанавливаются восходящие и нисходящие зависимости, чтобы выразить порядок, в котором они должны выполняться.

Существует три основных типа задач:

• Операторы, предопределенные шаблоны задач, которые можно быстро связать вместе для создания большинства частей ваших DAG.

• Сенсоры, особый подкласс Операторов, полностью ожидающих возникновения внешнего события.

• Украшенный TaskFlow @task , представляющий собой пользовательскую функцию Python, упакованную как Task.

Внутренне все это на самом деле подклассы Airflow BaseOperator , а понятия Task и Operator несколько взаимозаменяемы, но их полезно рассматривать как отдельные понятия — по сути, операторы и датчики — это шаблоны , и когда вы вызываете один из них в файле DAG, вы делаете задача.

Отношения

Ключевой частью использования задач является определение того, как они связаны друг с другом — их зависимостей , или, как мы говорим в Airflow, их восходящих и нисходящих задач. Сначала вы объявляете свои задачи, а затем объявляете их зависимости.

Примечание

Мы называем восходящей задачей ту, которая непосредственно предшествует другой задаче. Раньше мы называли это родительской задачей. Имейте в виду, что это понятие не описывает задачи, которые находятся выше в иерархии задач (т. е. они не являются прямыми родителями задачи). То же определение применимо к нисходящей задаче , которая должна быть прямым дочерним элементом другой задачи.

Есть два способа объявить зависимости — используя >> и << (битовый сдвиг):

 первая_задача >> вторая_задача >> [третья_задача, четвертая_задача]
 

Или более явные методы set_upstream и set_downstream :

 first_task. set_downstream(second_task)
Third_task.set_upstream(вторая_задача)
 

Они оба делают одно и то же, но в целом мы рекомендуем вам использовать операторы битового сдвига, так как в большинстве случаев их легче читать.

По умолчанию задача запускается после успешного выполнения всех ее вышестоящих (родительских) задач, но существует много способов изменить это поведение, чтобы добавить ветвление, дождаться только некоторых вышестоящих задач или изменить поведение в зависимости от того, где текущий запуск находится в истории. Подробнее см. в разделе Поток управления.

По умолчанию задачи не передают информацию друг другу и выполняются полностью независимо. Если вы хотите передавать информацию из одной задачи в другую, вам следует использовать XComs.

Экземпляры задач

Во многом так же, как DAG создается в DAG Run при каждом запуске, задачи DAG создаются в экземпляров задач .

Экземпляр задачи — это конкретный запуск этой задачи для данной DAG (и, следовательно, для заданного интервала данных). Они также являются представлением задачи, которая имеет состояние , представляющее, на каком этапе жизненного цикла оно находится.

Возможные состояния экземпляра задачи:

• нет : задача еще не поставлена ​​в очередь на выполнение (ее зависимости еще не выполнены)

• запланировано : планировщик определил, что зависимости задачи выполнены, и она должна быть запущена

• в очереди : задача назначена исполнителю и ожидает работника

• работает : задача выполняется на рабочем (или на локальном/синхронном исполнителе)

• успех : задача завершена без ошибок

• завершение работы : задача была запрошена извне для завершения работы во время ее выполнения

• перезапуск : задача была запрошена извне для перезапуска во время ее выполнения

• сбой : во время выполнения задачи возникла ошибка, и ее не удалось запустить

• пропущено : задача была пропущена из-за ветвления, LatestOnly или аналогичного.

• upstream_failed : не удалось выполнить восходящую задачу, и правило триггера говорит, что нам это нужно

• up_for_retry : Задача не удалась, но остались попытки повторных попыток, и она будет перепланирована.

• up_for_reschedule : Задача представляет собой датчик, который находится в режиме перепланирования

.

• отложено : задача была отложена до триггера

• удалено : задача исчезла из DAG с момента запуска

В идеале задача должна проходить с none , на запланировано , на поставлено в очередь , на выполняется и, наконец, на успешно .

При выполнении любой пользовательской задачи (оператора) она получает копию переданного ей экземпляра задачи; помимо возможности проверять метаданные задач, он также содержит методы для таких вещей, как XComs.

Терминология отношений

Для любого данного экземпляра задачи существует два типа отношений, которые он имеет с другими экземплярами.

Во-первых, он может иметь восходящих и нисходящих задач:

 задача1 >> задача2 >> задача3
 

Когда группа обеспечения доступности баз данных запускается, она создает экземпляры для каждой из этих задач, которые являются восходящими и нисходящими по отношению друг к другу, но имеют одинаковый интервал данных.

Также могут быть экземпляры та же задача , но для разных интервалов данных — из других прогонов той же DAG. Мы называем эти предыдущими и следующими - это другое отношение к вверх по течению и вниз по течению !

Примечание

В некоторых старых документах по Airflow слово «предыдущий» по-прежнему может означать «восходящий». Если вы обнаружите это, пожалуйста, помогите нам исправить это!

Тайм-ауты

Если вы хотите, чтобы задача имела максимальное время выполнения, установите ее execute_timeout к значению datetime. timedelta это максимально допустимое время работы. Это относится ко всем задачам Airflow, включая датчики. execute_timeout управляет максимальное время, разрешенное для каждого исполнения. Если execute_timeout нарушается, время ожидания задачи истекает и Возбуждено значение AirflowTaskTimeout .

Кроме того, датчики имеют параметр timeout . Это имеет значение только для датчиков в режиме перепланирования . тайм-аут контролирует максимальную время, отведенное датчику на срабатывание. Если тайм-аут нарушен, значение AirflowSensorTimeout будет увеличено, и датчик немедленно выйдет из строя. без повторной попытки.

Это иллюстрирует следующий пример SFTPSensor . Датчик находится в режиме перепланирования , т.е. периодически выполняется и перепланируется до тех пор, пока не увенчается успехом.

• Каждый раз, когда датчик подключается к SFTP-серверу, это может занять максимум 60 секунд, как определено время_выполнения .

• Если датчику требуется более 60 секунд для подключения к SFTP-серверу, будет поднято значение AirflowTaskTimeout . Датчику разрешено повторить попытку, когда это произойдет. Он может повторять до 2 раз, как определено повторных попыток .

• С начала первого выполнения до его успешного завершения (т. е. после появления файла «root/test») датчику разрешено максимум 3600 секунд, как определено таймаутом 9 1481 . Другими словами, если файл не появится на SFTP-сервере в течение 3600 секунд, датчик поднимет AirflowSensorTimeout . Он не будет повторять попытку, когда возникнет эта ошибка.

• Если датчик выходит из строя по другим причинам, таким как перебои в сети в течение интервала 3600 секунд, он может повторять до 2 раз, как определено повторных попыток . Повторная попытка не сбрасывает тайм-аут . Так и будет все еще есть до 3600 секунд, чтобы это удалось.

 датчик = SFTPSensor(
    task_id="датчик",
    путь="/корень/тест",
    execute_timeout = дельта времени (секунды = 60),
    тайм-аут=3600,
    повторы = 2,
    режим = "перепланировать",
)
 

Если вы просто хотите получать уведомления, если задача переполняется, но при этом позволяете ей выполняться до конца, вам нужны соглашения об уровне обслуживания.

SLA

SLA или Соглашение об уровне обслуживания — это ожидаемое максимальное время выполнения Задачи. Если выполнение задачи занимает больше времени, чем это, она будет видна в части пользовательского интерфейса «SLA Misses», а также будет отправлена ​​по электронной почте со всеми задачами, которые не выполнили SLA.

Задачи выше их SLA не отменяются, однако им разрешается выполняться до завершения. Если вы хотите отменить задачу после достижения определенного времени выполнения, вместо этого вам нужны тайм-ауты.

Чтобы установить SLA для задачи, передайте объект datetime. timedelta в параметр Task/Operator sla . Вы также можете указать sla_miss_callback , который будет вызываться при пропуске SLA, если вы хотите запустить собственную логику.

Если вы хотите полностью отключить проверку SLA, вы можете установить check_slas = False в конфигурации Airflow [core] .

Дополнительные сведения о настройке электронной почты см. в разделе Настройка электронной почты.

Примечание

Инициируемые вручную задачи и задачи в управляемых событиями DAG не будут проверяться на отсутствие SLA. Дополнительные сведения о значениях расписания DAG см. в разделе Запуск DAG.

sla_miss_callback

Вы также можете указать sla_miss_callback , который будет вызываться при пропуске SLA, если вы хотите запустить собственную логику. Функциональная подпись sla_miss_callback требует 5 параметров.

1. даг

2. список_задач

3. blocking_task_list

   • Любая задача в DAGRun(ах) (с тем же execute_date , что и задача, которая пропустила SLA), который не находится в состоянии SUCCESS в момент, когда sla_miss_callback бежит. то есть «работает», «не удалось». Эти задачи описываются как задачи, которые блокируют себя или другие задача от завершения до того, как ее окно SLA будет завершено.

4. слас

5. блокировка_тис

Примеры sla_miss_callback подпись функции:

 def my_sla_miss_callback(dag, task_list, blocking_task_list, slas, blocking_tis):
    ...
 

 защита my_sla_miss_callback(*args):
    ...
 

Пример DAG:

 def sla_callback(dag, task_list, blocking_task_list, slas, blocking_tis):
    Распечатать(
        "Аргументы обратного вызова: ",
        {
            "даг": даг,
            "список_задач": список_задач,
            "blocking_task_list": блокирующий_task_list,
            "слас": слас,
            "blocking_tis": блокировка_tis,
        },
    )
@даг(
    расписание="*/2 * * * *",
    start_date=pendulum. datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
    перехват = ложь,
    sla_miss_callback=sla_callback,
    default_args={'электронная почта': "[email protected]"},
)
определение example_sla_dag():
    @task(sla=datetime.timedelta(секунды=10))
    защита сна_20():
        """Сон на 20 секунд"""
        время сна(20)
    @задача
    защита сна_30():
        """Сон на 30 секунд"""
        время сна(30)
    сон_20() >> сон_30()
example_dag = example_sla_dag()
 

Специальные исключения

Если вы хотите контролировать состояние своей задачи из пользовательского кода задачи/оператора, Airflow предоставляет два специальных исключения, которые вы можете вызвать:

Они могут быть полезны, если ваш код обладает дополнительными знаниями об окружающей среде и хочет, чтобы произошел сбой. /скип быстрее — например, пропуск, когда он знает, что данные недоступны, или быстрый сбой, когда он обнаруживает, что его ключ API недействителен (поскольку это не будет исправлено повторной попыткой).

Задачи зомби/нежити

Ни одна система не работает идеально, и экземпляры задач время от времени умирают. Airflow обнаруживает два типа несоответствия задачи/процесса:

• Зомби-задачи — это задачи, которые должны были выполняться, но внезапно умерли (например, их процесс был убит или машина умерла). Airflow будет периодически находить их, очищать и либо сбой, либо повторная попытка выполнить задачу в зависимости от его настроек.

• Задачи нежити — это задачи, которые не должны выполняться, но часто вызываются, когда вы вручную редактируете экземпляры задач через пользовательский интерфейс. Airflow будет периодически находить их и отключать.

Конфигурация исполнителя

Некоторые исполнители допускают дополнительную настройку для каждой задачи, например KubernetesExecutor , которая позволяет установить образ для запуска задачи.

Это достигается с помощью аргумента executor_config задачи или оператора. Вот пример настройки образа Docker для задачи, которая будет выполняться на KubernetesExecutor :

 MyOperator(. ..,
    executor_config={
        «КубернетесИсполнитель»:
            {"изображение": "myCustomDockerImage"}
    }
)
 

Параметры, которые вы можете передать в executor_config , различаются в зависимости от исполнителя, поэтому прочитайте документацию по конкретному исполнителю, чтобы узнать, что вы можете установить.

Написание файла саранчи — Документация по Locust 2.12.1

Теперь давайте посмотрим на более полный/реалистичный пример того, как могут выглядеть ваши тесты:

 время импорта
из саранчи импортировать HttpUser, задача, между
класс QuickstartUser (HttpUser):
    время_ожидания = между (1, 5)
    @задача
    определение hello_world (я):
        self.client.get("/привет")
        self.client.get("/мир")
    @задача(3)
    определение view_items (я):
        для item_id в диапазоне (10):
            self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
            время сна(1)
    защита on_start (я):
        self.client.post("/login", json={"имя пользователя":"foo", "пароль":"bar"})
 

Разберем

 время импорта
из саранчи импортировать HttpUser, задача, между
 

Файл саранчи — это обычный модуль Python, он может импортировать код из других файлов или пакетов.

 класс QuickstartUser (HttpUser):
 

Здесь мы определяем класс для пользователей, которых будем моделировать. Он наследует от HttpUser , который дает каждому пользователю атрибут client , который является экземпляром HttpSession , который можно использовать для выполнения HTTP-запросов к целевой системе, которую мы хотим загрузить test. Когда начинается испытание, саранча создаст экземпляр этого класса для каждого симулируемого пользователя, и каждый из этих пользователи начнут работать в своем собственном зеленом потоке gevent.

Чтобы файл был допустимым файлом саранчи, он должен содержать хотя бы один класс, унаследованный от User .

 время ожидания = между (1, 5)
 

Наш класс определяет wait_time , которое заставит имитируемых пользователей ждать от 1 до 5 секунд после каждой задачи (см. ниже) выполняется. Для получения дополнительной информации см. атрибут wait_time.

 @задача
определение hello_world (я):
    ...
 

Методы, украшенные @task , являются ядром вашего файла саранчи. Для каждого работающего пользователя Locust создает гринлет (микропоток), который будет вызывать эти методы.

 @задача
определение hello_world (я):
    self.client.get("/привет")
    self.client.get("/мир")
@задача(3)
определение view_items (я):
...
 

Мы объявили две задачи, украсив два метода @task , одному из которых был присвоен более высокий вес (3). Когда наш QuickstartUser запускается, он выбирает одну из объявленных задач — в данном случае либо hello_world , либо view_items - и выполнить его. Задачи выбираются случайным образом, но вы можете присвоить им различный вес. Над конфигурация сделает Locust в три раза более вероятной, чтобы выбрать view_items чем hello_world . Когда задача имеет завершив выполнение, пользователь будет спать в течение времени ожидания (в данном случае от 1 до 5 секунд). По истечении времени ожидания он выберет новую задачу и продолжит ее повторять.

Обратите внимание, что будут выбраны только методы, украшенные @task , поэтому вы можете определить свои собственные внутренние вспомогательные методы любым удобным для вас способом.

 self.client.get("/привет")
 

Атрибут self.client позволяет совершать HTTP-вызовы, которые будут регистрироваться Locust. Для получения информации о том, как чтобы делать другие запросы, проверять ответ и т. д., см. Использование HTTP-клиента.

Примечание

HttpUser не является настоящим браузером и поэтому не будет анализировать ответ HTML для загрузки ресурсов или отображения страницы. Однако он будет отслеживать файлы cookie.

 @задача(3)
определение view_items (я):
    для item_id в диапазоне (10):
        self.client.get(f"/item?id={item_id}", name="/item")
        время сна(1)
 

В задаче view_items мы загружаем 10 разных URL-адресов, используя переменный параметр запроса. Чтобы не получить 10 отдельных записей в статистике Locust — так как статистика сгруппирована по URL — используем параметр name для группировки всех этих запросов под записью с именем "/item" вместо .

 по определению on_start(self):
    self.client.post("/login", json={"имя пользователя":"foo", "пароль":"bar"})
 

Кроме того, мы объявили метод on_start . Метод с этим именем будет вызываться для каждого имитируемого пользователя при их запуске. Для получения дополнительной информации см. методы on_start и on_stop.

Класс пользователя

Класс пользователя представляет одного пользователя (или, если угодно, стайку саранчи). Саранча породит один экземпляр класса User для каждого имитируемого пользователя. Есть некоторые общие атрибуты, которые класс пользователя может определить.

Атрибут wait_time

Пользовательский метод wait_time позволяет легко вводить задержки после выполнение каждой задачи. Если wait_time не указано, следующая задача будет выполнена, как только завершится первая.

Например, чтобы заставить каждого пользователя ждать от 0,5 до 10 секунд между выполнением каждой задачи:

 from locust import Пользователь, задача, между
класс MyUser (пользователь):
    @задача
    определить мою_задачу (я):
        print("выполнение my_task")
    время_ожидания = между (0,5, 10)
 

• Constant_throughput для адаптивного времени, обеспечивающего выполнение задачи (максимум) X раз в секунду.

• Constant_pacing для адаптивного времени, которое гарантирует выполнение задачи (максимум) один раз каждые X секунд (это математическая инверсия Constant_throughput ).

Примечание

Например, если вы хотите, чтобы Locust запускал 500 итераций задач в секунду при пиковой нагрузке, вы можете использовать wait_time = Constant_throughput(0.1) и количество пользователей 5000.

Время ожидания может только ограничивать пропускную способность, но не запускать новых пользователей для достижения цели. Так, в нашем примере пропускная способность будет меньше 500, если время итерации задачи превышает 10 секунд.

Время ожидания применяется после выполнения задачи , поэтому, если у вас высокая скорость появления/разгон, вы можете в конечном итоге превысить цель во время разгона.

Время ожидания применяется к задачам , а не к запросам. Например, если вы укажете wait_time = Constant_throughput(2) и выполните два запроса в своих задачах, ваша частота запросов/RPS будет равна 4 на пользователя.

Также можно объявить собственный метод wait_time непосредственно в классе. Например, следующий класс User будет спать одну секунду, затем две, затем три и т. д.

 class MyUser(User):
    последнее_время_ожидания = 0
    определение время ожидания (я):
        self.last_wait_time += 1
        вернуть self. last_wait_time
    ...
 

атрибуты веса и fixed_count

Если в файле существует более одного класса пользователей и в командной строке не указаны классы пользователей, Саранча создаст равное количество каждого из пользовательских классов. Вы также можете указать, какой из пользовательские классы для использования из того же файла locustfile, передав их в качестве аргументов командной строки:

 $ locust -f locust_file.py WebUser MobileUser
 

Если вы хотите имитировать больше пользователей определенного типа, вы можете установить для них атрибут веса. классы. Скажем, например, веб-пользователи в три раза чаще, чем мобильные пользователи:

 класс WebUser(Пользователь):
    вес = 3
    ...
класс MobileUser(Пользователь):
    вес = 1
    ...
 

Также вы можете установить атрибут fixed_count . В этом случае атрибут веса будет игнорироваться, и будет создано точное количество пользователей. Эти пользователи создаются первыми. В приведенном ниже примере только один экземпляр AdminUser будет создан, чтобы сделать некоторые конкретные работы с более точным контролем количества запросов независимо от общего количества пользователей.

 класс AdminUser(Пользователь):
    время_ожидания = константа (600)
    фиксированное_счетчик = 1
    @задача
    определение перезапуска_приложение (я):
        ...
класс WebUser (пользователь):
    ...
 

Атрибут хоста

Атрибут хоста — это префикс URL-адреса (например, «http://google.com») хоста, который необходимо загрузить. Обычно это указывается в веб-интерфейсе Locust или в командной строке с помощью --опция host при запуске саранчи.

Если объявить атрибут хоста в пользовательском классе, он будет использоваться в том случае, если нет --host указывается в командной строке или в веб-запросе.

Атрибут задач

Класс User может иметь задачи, объявленные как методы под ним, используя @task декоратор, но можно и укажите задачи, используя атрибут tasks , который более подробно описан ниже.

атрибут среды

Ссылка на среду , в которой работает пользователь. Используйте это для взаимодействия с среды или бегуна , который он содержит. Например. чтобы остановить бегуна из метода задачи:

 self.environment.runner.quit()
 

При запуске на отдельном экземпляре саранчи весь запуск будет остановлен. Если запустить на рабочем узле, он остановит этот конкретный узел.

методы on_start и on_stop

Пользователи (и TaskSets) могут объявить метод on_start и/или метод on_stop . Пользователь вызовет свой on_start метод, когда он запускается, и его on_stop метод, когда он перестает работать. Для набора задач Метод on_start вызывается, когда смоделированный пользователь начинает выполнение этот TaskSet и on_stop вызывается, когда имитируемый пользователь останавливается выполнение этого TaskSet (когда interrupt() вызывается , или пользователь убит).

Задачи

При запуске нагрузочного теста экземпляр класса User будет создан для каждого имитируемого пользователя. и они начнут работать в своей собственной зеленой нити. Когда эти пользователи работают, они выбирают задачи, которые они выполняются, некоторое время спят, а затем выбирают новую задачу и так далее.

Задачи являются обычными вызываемыми объектами Python, и — если бы мы проводили нагрузочное тестирование веб-сайта аукциона — они могли бы выполнять такие вещи, как «загрузка стартовой страницы», «поиск какого-либо продукта», «сделать ставку» и т. д.

Декоратор @task

Самый простой способ добавить задачу для пользователя — использовать декоратор task .

 из импорта саранчи Пользователь, задача, константа
класс MyUser (пользователь):
    время_ожидания = константа (1)
    @задача
    определить мою_задачу (я):
        print("Экземпляр пользователя (%r), выполняющий my_task" % self)
 

@task принимает необязательный аргумент веса, который можно использовать для указания коэффициента выполнения задачи. В в следующем примере задача2 будет выбрана в два раза чаще, чем задача1 :

 из импорта саранчи Пользователь, задача, между
класс MyUser (пользователь):
    время_ожидания = между (5, 15)
    @задача(3)
    определение задачи1 (я):
        проходить
    @задача(6)
    определение задачи2 (я):
        проходить
 

 из саранчи import User, константа
определить мою_задачу (пользователь):
    проходить
класс MyUser (пользователь):
    задачи = [моя_задача]
    время_ожидания = константа (1)
 

 {моя_задача: 3, другая_задача: 1}
 

 [моя_задача, моя_задача, моя_задача, другая_задача]
 

 из импорта саранчи Пользователь, константа, задача, тег
класс MyUser (пользователь):
    время_ожидания = константа (1)
    @тег('тег1')
    @задача
    определение задачи1 (я):
        проходить
    @тег('тег1', 'тег2')
    @задача
    определение задачи2 (я):
        проходить
    @тег('тег3')
    @задача
    определение задачи3 (я):
        проходить
    @задача
    определение задачи4 (я):
        проходить
 

 из событий импорта саранчи
@events.test_start.add_listener
def on_test_start (среда, ** kwargs):
    print("Начинается новый тест")
@events.test_stop.add_listener
def on_test_stop (среда, **kwargs):
    print("Заканчивается новый тест")
 

 из событий импорта саранчи
из locust.runners импортировать MasterRunner
@events.init.add_listener
def on_locust_init(среда, **kwargs):
    если isinstance (environment.runner, MasterRunner):
        print("Я на главном узле")
    еще:
        print("Я на рабочем или автономном узле")
 

 из импорта саранчи HttpUser, задача, между
класс MyUser (HttpUser):
    время_ожидания = между (5, 15)
    @задача(4)
    индекс защиты (я):
        self.client.get("/")
    @задание 1)
    деф о (себя):
        self.client.get("/о/")
 

 ответ = self.client.post("/логин", {"имя пользователя":"testuser", "пароль":"секрет"})
print("Код статуса ответа:", response.status_code)
print("Текст ответа:", response.text)
ответ = self.client.get("/мой-профиль")
 

 с self.client.get("/", catch_response=True) в качестве ответа:
    если response.text != "Успех":
        response.failure("Неверный ответ")
    elif response.elapsed.total_seconds() > 0,5:
        response.failure("Запрос занял слишком много времени")
 

 с self.client.get("/does_not_exist/", catch_response=True) в качестве ответа:
    если response.status_code == 404:
        ответ.успех()
 

 из импорта locust.exception RescheduleTask
...
с self.client.get("/does_not_exist/", catch_response=True) в качестве ответа:
    если response.status_code == 404:
        поднять RescheduleTask()
 

 из json import JSONDecodeError
. ..
с self.client.post("/", json={"foo": 42, "bar": None}, catch_response=True) в качестве ответа:
    пытаться:
        если response.json()["приветствие"] != "привет":
            response.failure("Не получено ожидаемое значение в приветствии")
    кроме JSONDecodeError:
        response.failure("Ответ не может быть декодирован как JSON")
    кроме KeyError:
        response.failure("Ответ не содержит ожидаемого ключа приветствия")
 

 # Статистика по этим запросам будет сгруппирована в: /blog/?id=[id]
для я в диапазоне (10):
    self. client.get("/blog?id=%i" % i, name="/blog?id=[id]")
 

 # Статистика по этим запросам будет сгруппирована в: /blog/?id=[id]
self.client.request_name="/blog?id=[id]"
для я в диапазоне (10):
    self.client.get("/blog?id=%i" % i)
self.client.request_name=Нет
 

 @задача
def multiple_groupings_example (я):
    # Статистика по этим запросам будет сгруппирована в: /blog/?id=[id]
    с self.client.rename_request("/blog?id=[id]"):
        для я в диапазоне (10):
            self.client.get("/blog?id=%i" % i)
    # Статистика по этим запросам будет сгруппирована в: /article/?id=[id]
    с self. client.rename_request("/article?id=[id]"):
        для я в диапазоне (10):
            self.client.get("/article?id=%i" % i)
 

 из импорта саранчи HttpUser
из urllib3 импортировать PoolManager
класс MyUser (HttpUser):
    # Все пользователи будут ограничены максимум 10 одновременными подключениями.
    pool_manager = Менеджер пула (максимальный размер = 10, блок = Истина)
 

Важно помнить, что файл locustfile.py — это обычный импортируемый модуль Python. от Саранчи. Из этого модуля вы можете импортировать другой код Python, как обычно. в любой программе Python. Текущий рабочий каталог автоматически добавляется в папку Python 9.1480 системный путь , поэтому любой файл/модуль/пакеты python, которые находятся в рабочем каталоге, могут быть импортированы с помощью python импортирует оператор .

Для небольших тестов хранение всего тестового кода в одном файле locustfile.py должно работать нормально, но для больших тестовых наборов вам, вероятно, захочется разбить код на несколько файлов и каталогов.

Как вы структурируете исходный код теста, конечно, полностью зависит от вас, но мы рекомендуем вам следуйте лучшим практикам Python. Вот пример файловой структуры воображаемого проекта Locust:

Проект с несколькими файлами саранчи также может хранить их в отдельном подкаталоге:

• Корень проекта

  • обычный/

    • __init__.py

    • авторизация

    • config.py

  • my_locustfiles/

    • апи.py

    • веб-сайт.py

  • требования.txt

С любой из вышеперечисленных структур проекта ваш locustfile может импортировать общие библиотеки, используя:

 import common. auth
 

Написание заданий

Задачи Bolt аналогичны скриптам, но хранятся в модулях и могут иметь метаданные. Это позволяет повторно использовать и делиться ими.

Вы можете писать задачи на любом языке программирования, на котором работают цели, например Bash, PowerShell или Python. Задача может быть даже скомпилированным двоичным файлом, который запускается на цель. Поместите свою задачу в ./tasks каталог модуля и добавить файл метаданных для описания параметров и настройки поведения задачи.

🔩 Совет: В большинстве случаев вы можете обернуть существующий скрипт в YAML плана, что дает вам те же преимущества, что и преобразование сценария в задачу. без особых усилий. Чтобы узнать больше о включении скриптов в планы YAML, см. Оборачиваем сценарий в план.

Чтобы задача запускалась на удаленных системах *nix, она должна содержать строку shebang ( #! ) вверху файла, чтобы указать интерпретатор.

Например, задача Puppet mysql::sql написана на Ruby и предоставляет путь к интерпретатору Ruby. Этот пример также принимает несколько параметров в качестве JSON на stdin и возвращает ошибку.

 #!/opt/puppetlabs/puppet/bin/ruby
требуется 'json'
требуется «open3»
требуется «марионетка»
def get(sql, база данных, пользователь, пароль)
  cmd = ['mysql', '-e', "#{sql}"]
  cmd << "--database=#{database}", если только database.nil?
  cmd << "--user=#{user}", если только user.nil?
  cmd << "--password=#{password}", если только password.nil?
  stdout, stderr, status = Open3.capture3(*cmd) # rubocop:disable Lint/UselessAssignment
  поднять Puppet::Error, _("stderr: ' %{stderr}') % { stderr: stderr }"), если статус != 0
  {статус: stdout.strip}
конец
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
база данных = параметры ['база данных']
пользователь = параметры['пользователь']
пароль = параметры['пароль']
sql = параметры ['sql']
начинать
  результат = получить (sql, база данных, пользователь, пароль)
  помещает результат. to_json
  выход 0
спасение Puppet::Error => e
  puts({статус: 'сбой', ошибка: e.message }.to_json)
  выход 1
конец 

Именование задач

Вы используете имя задачи для взаимодействия с задачей из командной строки Bolt. За например, вы можете использовать задачу запуска puppet_agent::version --targets localhost для запуска задачи puppet_agent::version .

Имена задач состоят из одного или двух сегментов имени, обозначающих:

Например, в модуле puppetlabs/mysql задача sql расположена по адресу ./mysql/tasks/sql.rb , поэтому имя задачи mysql::sql .

Вы можете писать задачи на любом языке, который работает на таргетах. Дайте файлы задач расширение языка, на котором они написаны (например, .rb для Ruby) и поместите их на верхний уровень каталога ./tasks вашего модуля.

Каждый сегмент имени задачи или плана должен начинаться со строчной буквы и:

• Может включать цифры.

• Может включать символы подчеркивания.

• Сегменты пространства имен должны соответствовать регулярному выражению: \A[a-z][a-z0-9_]*\Z .

• Расширение файла не должно использовать зарезервированные расширения .md или .json .

Примечание: Имя файла задачи init является особенным: задача, которую он определяет, упоминается только по имени модуля. Например, в Модуль puppetlabs-service , задача, определенная в init.rb , является службой . задача.

Метаданные задачи

Файлы метаданных задачи описывают параметры задачи, проверяют ввод и контролируют, как Болт выполняет задание.

Ваша задача должна иметь метаданные для публикации и совместного использования в Forge. Указать метаданные задачи в файле JSON с соглашением об именах . json . Место этот файл в папке модуля ./tasks вместе с файлом задачи.

Например, модуль puppetlabs/mysql включает задачу mysql::sql с файл метаданных, sql.json .

 {
  "description": "Позволяет выполнять произвольный SQL",
  "input_method": "стандартный ввод",
  "параметры": {
    "база данных": {
      "description": "База данных для подключения",
      "тип": "Необязательно[Строка[1]]"
    },
    "пользователь": {
      "description": "Пользователь",
      "тип": "Необязательно[Строка[1]]"
    },
    "пароль": {
      "description": "Пароль",
      "тип": "Необязательно[Строка[1]]",
      "чувствительный": правда
    },
     "sql": {
      "description": "SQL, который вы хотите выполнить",
      "тип": "Строка[1]"
    }
  }
} 

Поля метаданных задачи

В следующей таблице показаны ключи метаданных задачи, значения и значения по умолчанию.

Ключ метаданных	Описание	Значение	По умолчанию
"описание"	Описание того, что делает задача.	Строка	Нет
"метод_ввода"	Какой метод ввода использует средство выполнения задач для передачи параметров задаче.	окружающая среда стандартный номер пауэршелл	powershell для задач .ps1 . Обе среды и stdin для других задач.
"параметры"	Параметры или входные данные, которые принимает задача, перечислены со строкой типа марионетки и необязательным описанием. Дополнительные сведения см. в разделе Добавление параметров к метаданным.	Массив объектов, описывающих каждый параметр	Нет
"puppet_task_version"	Используемая версия спецификации.	Целое число	1 (Это единственное допустимое значение.)
"support_noop"	Поддерживает ли задача режим отсутствия операций. Требуется, чтобы задача принимала параметр --noop в командной строке.	Булево значение	ложь
"реализации"	Список реализаций задач и требований, используемых для выбора одной из них для запуска. Информацию об использовании см. в разделе Одно- и кросс-платформенные задачи.	Массив объектов, описывающих каждую реализацию	Нет
"файлы"	Список файлов, которые необходимо предоставить при запуске задачи, адресованной модулем. Информацию об использовании см. в разделе Совместное использование кода задачи.	Массив строк	Нет
"частный"	Не отображать задачу по умолчанию при отображении пользовательского интерфейса.	Булево значение	ложный
"удаленный"	Разрешено ли выполнение этой задачи на прокси-цели, с которой она будет взаимодействовать с удаленной целью. Удаленные задачи не должны изменять состояние локально, если установлен метапараметр _targets . Дополнительные сведения см. в разделе Написание удаленных задач.	Булево значение	ложный

Общие типы данных задач

Метаданные задачи могут принимать большинство типов данных Puppet.

Тип	Описание
Строка	Принимает любую строку.
Строка[1]	Принимает любую непустую строку (строку не менее длины 1 ).
Перечисление [выбор1, выбор2]	Принимает один из перечисленных вариантов.
Узор[/\A\w+\Z/]	Принимает строки, соответствующие регулярному выражению /\w+/ или непустые строки символов слова.
Целое число	Принимает целые значения. JSON не имеет целочисленного типа, поэтому он может варьироваться в зависимости от ввода.
Дополнительно [Строка [1]]	Необязательный делает параметр необязательным и допускает нулевые значения. Задачи не имеют обязательных значений, допускающих значение NULL.
Массив [Строка]	Соответствует массиву строк.
Хэш	Соответствует объекту JSON.
Вариант[Целое число, Образец[/\A\d+\Z/]]	Соответствует целому числу или строке целого числа.
Логический	Принимает логические значения.

Внимание: Некоторые типы, поддерживаемые Puppet, не могут быть представлены в виде JSON, например как Hash[Integer, String] , Object или Resource . Не используйте их в задачах, потому что они никогда не могут быть сопоставлены.

📖 Связанная информация

Дополнительные сведения о типах данных Puppet см. в разделе Тип данных синтаксис

Определение параметров в задачах

Задачи могут получать входные данные либо в виде переменных среды, либо в виде хэша JSON по стандарту ввода или в качестве аргументов PowerShell. По умолчанию Bolt отправляет параметры как переменные среды и как JSON на stdin . Переменные среды работают хорошо для простых типов JSON, таких как строки и числа. Для массивов и хэшей используйте вместо этого структурированный ввод, потому что параметры с неопределенными значениями ( nil , undef ), переданные в качестве переменных среды, имеют значение String null . За дополнительную информацию см. в разделе Структурированный ввод и выход.

Чтобы добавить параметр к вашей задаче в качестве переменной среды, передайте аргумент с префиксом задачи Puppet PT_ .

Например, чтобы добавить в задачу параметр message , прочтите его из окружение в коде задачи как PT_message . Когда пользователь запускает задачу, он может укажите значение параметра в командной строке как message=hello и средство выполнения задач отправляет значение hello в переменную PT_message .

 #!/usr/bin/env bash
echo ваше сообщение $PT_message 

Если ваша задача должна получать параметры только определенным образом, например только stdin , вы можете установить метод ввода в метаданных задачи, используя метод_ввода . Дополнительные сведения о input_method см. в разделе Метаданные задачи. ссылка.

Ограничения параметров задачи

При определении вашего параметры задачи:

• Имена параметров задачи должны начинаться со строчной буквы и могут включать только строчные буквы ( a-z ), цифры ( 0-9 ) и символы подчеркивания ( _ ).

• Типы параметров задачи должны быть подтипом типа данных Data . Для большего информацию об этом абстрактном типе данных см. в Data data тип.

Определение параметров в Windows

Для задач Windows можно передавать параметры как переменные среды, но это проще написать свою задачу в PowerShell и использовать именованные аргументы. По умолчанию, задачи с расширением .ps1 используют стандартную обработку аргументов PowerShell.

Например, эта задача PowerShell принимает имя процесса в качестве аргумента и возвращает информацию о процессе. Если пользователь не передает параметр, task возвращает все процессы.

 [Привязка командлета()]
Парам(
  [Параметр (обязательный = $False)]
 [Нить]
  $имя
  )
если ($Name -eq $null -или $Name -eq "") {
  Get-процесс
} еще {
  $processes = Get-Process -Name $Name
  $результат = @()
  foreach ($процесс в $процессах) {
    $result += @{"Имя" = $process.ProcessName;
                 "ЦП" = $процесс.ЦП;
                 "Память" = $process.WorkingSet;
                 "Путь" = $процесс.Путь;
                 "Идентификатор" = $процесс.Ид}
  }
  если ($result.Count -eq 1) {
    ConvertTo-Json -InputObject $result[0] -Compress
  } elseif ($result.Count -gt 1) {
    ConvertTo-Json -InputObject @{"_items" = $result} -Compress
  }
} 

Чтобы передать параметры в вашей задаче как переменные среды ( PT_parameter ), вы необходимо установить input_method в метаданных вашей задачи на environment . Для запуска Руби задач в Windows, агент Puppet должен быть установлен на цели.

Добавление параметров в метаданные

Чтобы задокументировать и проверить параметры задачи, добавьте параметры в задачу метаданные как объект JSON, параметров .

Если задача включает параметров в своих метаданных, Bolt отклоняет любые параметры входные данные для задачи, которые не определены в метаданных.

В объекте параметр дайте каждому параметру описание и укажите его Кукольный тип. Полный список типов см. в разделе Типы документация.

Например, следующий код в файле метаданных описывает поставщика параметр:

 "провайдер": {
  "description": "Поставщик, используемый для управления или проверки службы, по умолчанию является системным менеджером служб",
  "тип": "Необязательно[Строка[1]]"
 } 

Определение чувствительных параметров

Вы можете определить параметры задачи как конфиденциальные. Например, пароли и API ключи. Эти значения маскируются, когда они появляются в журналах и ответах API. Когда вы хотите просмотреть эти значения, установите для файла журнала уровень : debug .

Чтобы определить параметр как конфиденциальный в метаданных JSON, добавьте "чувствительный": истинное свойство .

 {
  "description": "Эта задача имеет конфиденциальное свойство, обозначенное ее метаданными",
  "input_method": "стандартный ввод",
  "параметры": {
    "пользователь": {
      "description": "Пользователь",
      "тип": "Строка[1]"
    },
    "пароль": {
      "description": "Пароль",
      "тип": "Строка[1]",
      "чувствительный": правда
    }
  }
} 

Установка значений по умолчанию

Вы можете установить значение по умолчанию для параметра, который будет использоваться, если параметр не указан или если параметр указан и имеет значение Undef . значение по умолчанию будет использоваться, даже если тип параметра является необязательным. Значения по умолчанию должны быть действительным в соответствии с типом параметра .

 {
  "description": "У этой задачи есть параметр со значением по умолчанию",
  "input_method": "стандартный ввод",
  "параметры": {
    "Платформа" : {
      "description": "Какую операционную систему предоставить",
      "тип": "Строка[1]"
    },
    "считать": {
      "description": "Сколько экземпляров предоставить",
      "тип": "Целое",
      "по умолчанию": 1
    }
  } 

Примечание: Не каждая версия Bolt поддерживает параметры по умолчанию, поэтому вам следует либо сделать параметр обязательным, либо явно проверить его наличие в выполнение задания.

Использование структурированного ввода и вывода

Если у вас есть задача, которая имеет много параметров, возвращает много информации или частью плана задач, рассмотрите возможность использования структурированного ввода и вывода в своей задаче.

API задач основан на JSON. Параметры задачи закодированы в JSON, и задача runner пытается проанализировать выходные данные задач как объект JSON.

Болт может вводить в этот объект ключи с префиксом _ . Если задача не возвращает объект JSON, Bolt создает его и помещает вывод в _output ключ.

Структурированный ввод

Для сложных входных данных, таких как хэши и массивы, вы можете принимать структурированный JSON в твое задание.

По умолчанию Bolt передает параметры задачи как переменные среды и как один объект JSON на stdin . Вход JSON позволяет задаче принимать сложные структуры данных.

Чтобы принимать параметры в формате JSON на stdin , установите ключ params для приема JSON на стандартный ввод :

 #!/opt/puppetlabs/puppet/bin/ruby
требуется 'json'
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
код выхода = 0
params['files'].each do |имя файла|
  начинать
    FileUtils.touch(имя файла)
    помещает "обновленный файл # {имя файла}"
  спасать
    код выхода = 1
    пишет "не удалось обновить файл # {имя файла}"
  конец
конец
exit код выхода 

Если ваша задача принимает ввод на stdin , укажите "input_method": "stdin" в файл задачи metadata. json , или он может не работать с sudo для некоторых пользователей.

Возврат структурированного вывода

Структурированный вывод полезен, если вы хотите использовать вывод в другой программе или если вы хотите использовать результат задачи в плане задач Puppet.

Чтобы вернуть структурированные данные из задачи, напечатайте только один объект JSON в stdout в вашей задаче.

 #!/usr/bin/env Python
импортировать json
импорт системы
минор = sys.version_info
результат = { "основной": sys.version_info.major, "дополнительный": sys.version_info.minor}
json.dump(результат, sys.stdout) 

Возврат ошибок в задачах

Чтобы вернуть подробное сообщение об ошибке в случае сбоя задачи, включите объект Error . в результате задачи.

Когда задача завершается ненулевым значением, Bolt проверяет ключ ошибки _error . Если один не присутствует, Bolt генерирует общую ошибку и добавляет ее к результату. Если там есть нет текста на stdout , но текст присутствует на stderr , текст stderr есть включены в сообщение.

 { "_ошибка": {
    "msg": "Задача завершена 1:\nЧто-то в stderr",
    "вид": "puppetlabs.tasks/task-error",
    "подробности": { "код выхода": 1 }
  }
} 

Объект ошибки включает следующие ключи:

• msg — понятная человеку строка, отображаемая в пользовательском интерфейсе.

• вид - Стандартная веревка для машин. Вы можете поделиться видами между вашими модулями или типами пространств имен для каждого модуля.

• подробнее - Объект структурированных данных о задачах.

Задачи могут предоставить дополнительные сведения об ошибке, включив собственную ошибку объект в результате на _ошибка .

 #!/opt/puppetlabs/puppet/bin/ruby
требуется 'json'
начинать
  параметры = JSON.parse(STDIN. read)
  результат = {}
  результат['результат'] = параметры['дивиденд'] / параметры['делитель']
спасение ZeroDivisionError
  результат[:_error] = { msg: "Невозможно разделить на ноль",
                      # присвоить имя ошибке этому модулю
                      вид: "puppetlabs-example_modules/dividebyzero",
                      подробности: {делитель: params['divisor'] },
                    }
Исключение спасения => e
  результат[:_error] = { msg: e.message,
                     вид: "puppetlabs-example_modules/неизвестно",
                     подробности: {класс: e.class.to_s},
                   }
конец
помещает результат.to_json 

Результаты ошибок обычно содержат номер файла и строки под ключом Details ошибка. Bolt объединяет ключи «файл» и «строка» с результатами, если «файл» не присутствует в _error хэш, возвращенный из задачи.

Возврат конфиденциальных данных

Чтобы вернуть секреты из задачи, используйте ключ _sensive на верхнем уровне вывода. Болт лечит результат как чувствительный и не позволяет вывести его на консоль или в журнал. Обратите внимание, что Болт не запутывает данные ниже _sensitive , если _sensitive не находится на верхнем уровне. Например, Bolt не рассматривает эти данные пользователя как конфиденциальные: {user: _sensitive: {carmen: sandiego } } .

Эта задача создает случайный пароль для пользователя Someone , что делает хэш пароля чувствительным.

 #!/opt/puppetlabs/puppet/bin/ruby
требуется 'json'
имя_пользователя = 'кто-то'
# Генерируем пароль из 10 букв
user_password = [*'a'..'z'].sample(10).join
результат = { пользователь: имя_пользователя, _чувствительный: { пароль: пароль_пользователя } }
помещает результат.to_json 

Запуск задачи печатает:

 $ Bolt Task run mytask -t myhost
Начал на моем хосте...
Готово на моем хосте:
  {
    "пользователь": "кто-то",
    "_sensitive": "Конфиденциальный [значение отредактировано]"
  } 

Поддержка отсутствия операций в задачах

Задачи поддерживают функцию бездействия, также известную как режим бездействия. Этот функция показывает, какие изменения внесла бы задача, фактически не внося эти изменения. изменения.

Поддержка отсутствия операций позволяет пользователю передавать флаг --noop с командой для проверки будет ли задача выполнена успешно на всех целях, прежде чем вносить изменения.

Для поддержки отсутствия операций ваша задача должна включать код, который ищет _noop метапараметр.

Если пользователь передает флаг --noop в своей команде, этот параметр устанавливается на true , и ваша задача не должна вносить изменения. Вы также должны установить supports_noop to true в метаданных вашей задачи, иначе Bolt откажется запускать задача в noop-режиме.

Пример неактивных метаданных

 {
  "description": "Записать содержимое в файл.",
  "supports_noop": правда,
  "параметры": {
    "имя файла": {
      "description": "файл для записи",
      "тип": "Строка[1]"
    },
    "содержание": {
      "description": "Контент для написания",
      "тип": "Строка"
    }
  }
} 

Пример задачи без операции

 #!/usr/bin/env Python
импортировать json
импорт ОС
импорт системы
параметры = json. load(sys.stdin)
имя файла = параметры['имя файла']
контент = параметры['контент']
noop = params.get('_noop', ложь)
код выхода = 0
определение make_error (сообщение):
 ошибка = {
      "_ошибка": {
          "вид": "файл_ошибка",
          "сообщение": сообщение,
          "Детали": {},
      }
  }
  вернуть ошибку
пытаться:
  если нет:
    путь = os.path.abspath(os.path.join(имя файла, os.pardir))
    file_exists = os.access(имя файла, os.F_OK)
    file_writable = os.access(имя файла, os.W_OK)
    path_writable = os.access(путь, os.W_OK)
    если path_writable == False:
      код выхода = 1
      результат = make_error("Путь %s недоступен для записи" % путь)
    elif file_exists == True и file_writable == False:
      код выхода = 1
      результат = make_error("Файл %s недоступен для записи" % имя файла)
    еще:
      результат = { "успех": Истина, '_noop': Истина}
  еще:
    с открытым (имя файла, 'w') как fh:
      fh.write(содержание)
      результат = { "успех": Истина}
кроме Исключения как e:
  код выхода = 1
  результат = make_error("Не удалось открыть файл %s: %s" % (имя файла, str(e)))
печать (json. dumps (результат))
выход (код выхода) 

В большинстве случаев задачи разрабатываются для одной платформы и состоят из одного исполняемый файл с соответствующим файлом метаданных или без него. За например, ./mysql/tasks/sql.rb и ./mysql/tasks/sql.json . В этом случае нет другие ./mysql/tasks/sql.*  файлы могут существовать.

Задача может иметь несколько реализаций с метаданными, объясняющими, когда использовать каждый. Основным вариантом использования этого является поддержка различных реализации для разных целевых платформ, называемые кроссплатформенными задачи.

Например, рассмотрим модуль со следующими файлами:

 - задачи
  - sql_linux.sh
  - sql_linux.json
  - sql_windows.ps1
  - sql_windows.json
  - sql.json 

Эта задача имеет файл метаданных задачи ( sql.json ), две метаданные реализации файлы ( sql_linux.json и sql_windows.json ) и два исполняемых файла ( sql_linux. sh и sql_windows.ps1 ). Файлы метаданных реализации задокументируйте, как использовать реализацию напрямую, или пометьте реализацию как private, чтобы скрыть его из списков пользовательского интерфейса.

Например, файл метаданных реализации sql_linux.json содержит далее:

 {
  "имя": "SQL Linux",
  "description": "Задача на выполнение операций sql с целями Linux",
  "частное": правда
} 

Файл метаданных задачи, sql.json , содержит раздел реализации:

 {
  "реализации": [
    {"имя": "sql_linux.sh", "требования": ["оболочка"]},
    {"имя": "sql_windows.ps1", "требования": ["powershell"]}
  ]
} 

Каждая реализация имеет имя и список требований . Задача требования непосредственно соответствуют характеристикам Bolt . Функция должна быть доступна на цель, чтобы Bolt мог использовать реализацию. Вы можете указать дополнительные функции для цели с помощью функции set_feature в Bolt план или добавив функции в файл инвентаризации. Болт выбирает первый реализации, чьи требования удовлетворены.

Bolt по умолчанию определяет следующие функции:

• puppet-agent : присутствует, если у цели есть пакет агента Puppet. установлены. Эта функция автоматически добавляется к хостам с именем локальный хост .

• оболочка : присутствует, если цель имеет оболочку POSIX.

• powershell : присутствует, если у цели есть PowerShell.

В приведенном выше примере файл sql_linux.sh 9Для реализации 1481 требуется оболочка функция, а для реализации sql_windows.ps1 требуется PowerShell особенность.

Запись удаленных задач

Некоторые цели трудно или невозможно выполнять напрямую. В этих случаях можно написать задачу, которая запускается на прокси-таргете и удаленно взаимодействует с настоящей целью.

Например, сетевое устройство может иметь ограниченную среду оболочки или облачное служба может управляться только API-интерфейсами HTTP. Написав удаленную задачу, Bolt позволяет вам указать информацию о подключении для удаленных целей в их файле инвентаризации и вводит их в _target метапараметр.

В этом примере показано, как написать задачу, которая отправляет сообщения в Slack и читает информация о подключении из inventory.yaml :

 #!/usr/bin/env ruby
# модули/slack/tasks/message.rb
требуется 'json'
требуется 'сеть/http'
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
# токен Slack API передается из инвентаря
токен = параметры['_target']['токен']
    
uri = URI('https://slack.com/api/chat.postMessage')
http = Net::HTTP.new(uri.хост, uri.порт)
http.use_ssl = правда
req = Net::HTTP::Post.new(uri, 'Content-type' => 'application/json')
req['Authorization'] = "Bearer #{params['_target']['token']}"
req.body = {канал: params['канал'], текст: params['сообщение'] }.to_json
resp = http.request(req)
ставит соотв.тело 

Для предотвращения случайного запуска обычной задачи на удаленной цели и нарушения своей конфигурации, Bolt не будет запускать задачу на удаленной цели, если ее метаданные определяет его как удаленный:

 {
  "удаленный": правда
} 

Добавьте Slack в качестве удаленной цели в файл инвентаризации:

 целей:
  - имя: my_slack
    конфигурация:
      транспорт: удаленный
      удаленный:
        token:  

Наконец, сделайте my_slack целью, которая может запускать slack::message :

 Bolt task run slack::message --targets my_slack message="hello" channel=<идентификатор канала slack> 

Преобразование скриптов в задачи

Чтобы преобразовать существующий скрипт в задачу, вы можете либо написать задачу, сценарий, или вы можете добавить в свой сценарий логику для проверки параметров в переменные окружения.

Если скрипт уже установлен на таргетах, можно написать задачу, которая оборачивает сценарий. В задаче прочитайте аргументы скрипта как параметры задачи и вызвать скрипт, передав параметры в качестве аргументов.

Если скрипт не установлен или вы хотите сделать его целостной задачей, поэтому что вы можете управлять его версией с помощью инструментов управления кодом, добавлять код в свой сценарий для проверки переменных среды с префиксом PT_ и чтения их вместо аргументов.

Учитывая сценарий, который принимает позиционные аргументы в командной строке:

 версия=$1
[ -z "$version" ] && echo "Необходимо указать версию для развертывания && exit 1
если [-z "$2"]; тогда
  имя файла=$2
еще
  имя_файла=~/мой файл
фи 

Чтобы преобразовать скрипт в задачу, замените эту логику переменными задачи:

 версия=$PT_version #не нужно проверять, если мы используем метаданные
если [-z "$PT_имя_файла"]; тогда
  имя_файла=$PT_имя_файла
еще
  имя_файла=~/мой файл
fi 

Внимание : Если вы собираетесь использовать задачу с Puppet Enterprise и назначить Разрешения RBAC, убедитесь, что сценарий безопасно обрабатывает параметры, или проверьте их для предотвращения уязвимостей внедрения оболочки.

Совместное использование исполняемых файлов

Несколько реализаций задач могут ссылаться на один и тот же исполняемый файл.

Исполняемые файлы могут получить доступ к метапараметру _task , который содержит имя задачи. Например, в следующем примере создаются задачи service::stop и service::start , которые находятся в исполняемом файле, но отображаются как две отдельные задачи.

 myservice/tasks/init.rb 

 #!/usr/bin/env рубин
требуется 'json'
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
действие = параметры['действие'] || параметры['_task']
если ['старт', 'стоп'].include?(действие)
  `systemctl #{params['_task']} #{params['service']}`
конец
 

 myservice/tasks/start.json 

 {
  "description": "Запустить службу",
  "параметры": {
    "оказание услуг": {
      "тип": "Строка",
      "description": "Служба для запуска"
    }
  },
  "реализации": [
    {"имя": "init.rb"}
  ]
} 

 myservice/tasks/stop. json 

 {
  "description": "Остановить службу",
  "параметры": {
    "оказание услуг": {
      "тип": "Строка",
      "description": "Служба для остановки"
    }
  },
  "реализации": [
    {"имя": "init.rb"}
  ]
} 

Совместное использование кода задачи

Несколько задач могут совместно использовать общие файлы. Задачи могут дополнительно тянуть код библиотеки из других модулей.

Чтобы создать задачу, включающую дополнительные файлы, извлеченные из модулей, включите свойство files  в ваших метаданных в виде массива путей. Путь состоит из:

• Имя модуля.

• Один из следующих каталогов в модуле:

  • файлы — Большинство вспомогательных файлов. Это предотвращает обработку файла в качестве задачи или добавлены в путь загрузки Puppet Ruby.

  • tasks — Вспомогательные файлы, которые можно вызывать как самостоятельные задачи.

  • lib — код Ruby, который может быть повторно использован типами, провайдерами или Puppet. функции.

  • скрипты — Скрипты, которые можно вызывать из задачи.

• Оставшийся путь к файлу или каталогу; каталоги должны включать завершающая косая черта /.

Все разделители путей должны быть косой чертой. Например, stdlib/lib/puppet/ .

Вы можете включить свойство files как свойство метаданных верхнего уровня и как свойство реализации, например:

 {
  "реализации": [
    {"имя": "sql_linux.sh", "требования": ["оболочка"], "файлы": ["mymodule/files/lib.sh"]},
    {"имя": "sql_windows.ps1", "требования": ["powershell"], "файлы": ["mymodule/files/lib.ps1"]}
  ],
  "файлы": ["смайлики/файлы/смайлики/"]
} 

Если задача включает свойство files , все файлы, перечисленные в верхнем уровне свойство и в конкретной реализации, выбранной для цели, копируются в временный каталог на цели. Структура каталогов указанного файлы сохраняются, поэтому пути, указанные с помощью параметра метаданных files , доступно для задач с префиксом  _installdir . Сам исполняемый файл задачи находится в расположении своего модуля под _installdir , поэтому другие файлы можно найти в ../../mymodule/files/ относительно расположения задачи исполняемый.

Например, вы можете создать задачу и метаданные в модуле по адресу ~/.puppetlabs/bolt/site-modules/mymodule/tasks/task.{json,rb} .

Метаданные

 {
  "файлы": ["многозадачность/файлы/rb_helper.rb"]
} 

Файловый ресурс

multi_task/files/rb_helper.rb

 def полезное_ruby
  {помощник: "рубин"}
конец 

Задача

 #!/usr/bin/env рубин
требуется 'json'
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
require_relative File.join (params ['_installdir'], 'multi_task', 'files', 'rb_helper.rb')
# В качестве альтернативы используйте относительный путь
# require_relative File.join(__dir__, '..', '..', 'multi_task', 'files', 'rb_helper.rb')
ставит полезный_ruby. to_json 

Вывод

 Запущен на локальном хосте...
Готово на локальном хосте:
  {
    "помощник": "рубин"
  }
Успешно на 1 цели: localhost
Пробежал по 1 цели за 0,12 секунды 

Помощники по задачам

Bolt поставляется с несколькими библиотеками, которые можно использовать для написания задач. См. Помощники по задачам для получения списка помощников по задачам, которые поставляется с Bolt и примерами их использования в ваших задачах.

Методы безопасного кодирования для задач

Используйте методы безопасного кодирования при написании задач и помогите защитить свою систему.

Примечание: Информация в этом разделе охватывает основные методы кодирования для написание безопасных задач. Это не исчерпывающий список.

Одним из методов, который злоумышленники используют для получения доступа к вашим системам, является удаленный код. выполнение, где они могут получить доступ к другим частям вашей системы и вносить произвольные изменения, запустив разрешенный скрипт. Потому что Bolt выполняет сценарии в вашей инфраструктуре, важно знать об определенных уязвимости и кодировать задачи таким образом, чтобы защититься от удаленного кода исполнение.

Добавление метаданных задачи, проверяющих входные данные, является одним из способов снижения уязвимости. Когда вам требуется перечисляемый ( enum ) или другие нестроковые типы, вы предотвращаете введены неверные данные. Произвольный строковый параметр не имеет это заверение.

Например, если в вашей задаче есть параметр, который выбирает из нескольких операционных режимы, которые передаются команде оболочки вместо

 String $mode = 'file' 

use

 Enum[file,directory,link,socket] $mode = file 

Если ваша задача имеет параметр, который идентифицирует файл на диске, убедитесь, что пользователь не может указать относительный путь, который приведет их в области, где они не должны быть. Отклонять имена файлов, содержащие косую черту. 9\/\\]*\z/] $path

В дополнение к этим ограничениям задач каждый из языков сценариев имеет свои собственные способы проверки пользовательского ввода.

PowerShell

В PowerShell внедрение кода использует вызовы, которые специально оценивают код. Делать не вызывать Invoke-Expression или Add-Type с пользовательским вводом. Эти команды оценивать строки как код C#.

Чтение конфиденциальных файлов или перезапись важных файлов может быть менее очевидным. Если вы планируете разрешить пользователям указывать имя файла или путь, используйте Resolve-Path к убедитесь, что путь не выходит за пределы мест, которые вы ожидаете от задачи доступ. Используйте Split-Path -Parent $path , чтобы проверить, что разрешенный путь имеет желаемый путь в качестве родителя.

Дополнительные сведения см. в PowerShell. Сценарии и Руководство по безопасности Powershell Принципы.

Баш

В Bash и других командных оболочках внедрение команд оболочки использует преимущества плохая реализация оболочки. Поместите аргументы в кавычки, чтобы предотвратить уязвимые снаряды от их оценки.

Поскольку команда eval оценивает все аргументы с подстановкой строк, избегайте использования его с пользовательским вводом; однако вы можете использовать eval с достаточным заключение в кавычки для предотвращения выполнения замещенных переменных.

Вместо

 eval "echo $input" 

используйте

 eval "echo '$input'" 

Это специальные инструменты операционной системы для проверки путей к файлам: realpath или ссылка чтения -f .

Питон

В Python вредоносный код может быть введен с помощью таких команд, как eval , exec , os.system , os.popen и subprocess.call с shell=True . Использовать subprocess.call с оболочкой = False , когда вы включаете пользовательский ввод в команду или эскейп-переменные.

Вместо

 os.system('echo'+input)
 

использование

 subprocess. check_output(['echo', input]) 

Разрешите пути к файлам с помощью os.realpath и подтвердите, что они находятся внутри другого пути путем перебора os.path.dirname и сравнения с желаемым путем.

Для получения дополнительной информации об уязвимостях Python или как избежать переменные, см. сообщение в блоге Кевина Лондона на Dangerous Python Функции.

Рубин

В Ruby внедрение команд осуществляется с помощью таких команд, как eval , exec , система , обратная кавычка (``) или %x() выполнение или модуль Open3. Вы можете безопасно вызовите эти функции с пользовательским вводом, передав ввод как дополнительный аргументы вместо одной строки.

Вместо

 system("echo #{flag1} #{flag2}") 

используйте

 system('echo', flag1, flag2) 

Разрешите пути к файлам с помощью Pathname#realpath и подтвердите их быть внутри другой путь, перебирая Pathname#parent и сравнивая с желаемым дорожка.

Дополнительные сведения о безопасной передаче пользовательского ввода см. в сообщении блога Stop используя обратную кавычку для запуска команды оболочки в Рубин.

Задачи отладки

Существует несколько способов отладки задач, в том числе с помощью удаленного библиотеки отладки с использованием методов, доступных в библиотеках помощников задач, локальное выполнение задачи в виде сценария и перенаправление stderr на stdout .

Журналы отладки

Как правило, Bolt отображает только выходные данные задачи, которые отправляются на стандартный вывод . Однако, Bolt регистрирует дополнительную информацию о выполнении задачи, включая выходные данные, отправленные на stderr , на уровне отладки . Вы можете просмотреть эти журналы во время выполнения задачи, используя параметр --log-level debug CLI.

 $ запустить задачу запуска mytask param1=foo param2=bar -t all --log-level debug 

Отладчики

Многие языки сценариев, которые можно использовать для написания задач, имеют средства отладки. доступные библиотеки, которые позволяют вам устанавливать точки останова и исследовать вашу задачу как он выполняется.

И Python, и Ruby имеют доступные библиотеки удаленной отладки, которые делают его легко приостановить выполнение задачи и отладить код. Использование удаленной отладки библиотеки необходимы при выполнении задач с помощью Bolt, поскольку задачи выполняются в отдельных потоках.

Задачи PowerShell могут использовать командлет Set-PSBreakpoint , который устанавливает точку останова в сценарии PowerShell и позволяет пошагово выполнить код. Поскольку Bolt передает параметры задачам PowerShell в виде именованных аргументов, вы можете легко запускать задачи PowerShell как сценарии и использовать Set-PSBreakpoint командлет.

задач Python

Библиотека rpdb является оболочкой для библиотеки pdb , стандарта Python. отладочная библиотека. Чтобы использовать библиотеку rpdb , ее необходимо установить на каждой цели, на которой вы хотите отлаживать задачу.

🔩 Совет: В большинстве случаев отлаживать задачи можно, только запуская их на localhost вместо списка удаленных целей. Это позволяет избежать необходимости установить соединение с целью, что может быть сложно, если ваша цель ограничивает входящие соединения.

Вы можете установить библиотеку rpdb с помощью pip :

 $ pip install rpdb 

Затем добавьте следующую строку в свою задачу везде, где вы хотите начать отладку:

 import rpdb; rpdb.set_trace() 

Затем вы можете открыть соединение с целью через порт 4444 , чтобы начать отладку:

 $ nc 127.0.0.1 4444
> /tmp/96a96045-0eed-4dea-a497-400b9d5c8e30/python/tasks/init.py(13)task()
-> результат = число1 + число2
(Пдб) 

📖 Сопутствующая информация

• rpdb документация

• pdb документация

Рубиновые задачи

Драгоценный камень pry-remote позволяет вам начать сеанс удаленной отладки, используя pry gem, стандартная библиотека отладки для Ruby. Для использования пульта дистанционного управления gem, вам нужно будет установить его на каждую цель, которую вы хотите отладить. на.

🔩 Совет: В большинстве случаев отлаживать задачи можно, только запуская их на localhost вместо списка удаленных целей. Это позволяет избежать необходимости установить соединение с целью, что может быть сложно, если ваша цель ограничивает входящие соединения.

Если вы запускаете задачу на удаленных объектах, вы можете установить pry-remote gem с использованием gem install :

 $ gem install pry-remote 

Если вы запускаете задачу на localhost , вы можете установить pry-remote gem локально с помощью Bolt Ruby:

 $ /opt/puppetlabs/bolt/bin/gem install --user-install pry-remote 

Если вы запускаете задачу на localhost в Windows, выполните следующее вместо этого введите команду:

 > "C:/Program Files/Puppet Labs/Bolt/bin/gem. bat" install --user-install pry-remote 

Затем добавьте следующую строку в свою задачу везде, где вы хотите начать отладку :

 требуют «удаленного доступа»; привязка.remote_pry 

Затем вы можете открыть соединение с целью с помощью команды pry-remote :

 $ pry-remote -s 127.0.0.1
Номер кадра: 0/4
Из: /tmp/4f9dcfa3-ce0c-49e2-bcf5-8d761b202186/ruby/tasks/init.rb @ строка 9 MyClass#task:
     6: задача определения (варианты)
 => 9: требуется «удаленный доступ»; привязка.remote_pry
    10: 

Примечание: pry-remote не работает с pry-byebug или pry-nav в Ruby 2.x. Используйте «помощь» в подглядывании отладчик для списка доступных команд.

📖 Сопутствующая информация

• pry-remote документация

• подставка документация

задачи PowerShell

Задачи PowerShell

могут использовать командлет Set-PSBreakpoint для отладки. задачи, которые запускаются как сценарии. Командлет Set-PSBreakpoint может установить точка останова в определенной строке вашей задачи, приостанавливающая выполнение задачи так что вы можете изучить код и выполнить его построчно.

Чтобы установить точку останова в определенной строке вашей задачи, запустите Set-PSBreakpoint командлет:

 > Set-PSBreakpoint -Script mytask.ps1 -Line <номер строки> 

Затем можно запустить задачу как сценарий. Выполнение задачи будет приостановлено в точка останова.

 > ./mytask.ps1 

📖 Связанная информация

• Set-PSBreakpoint документация

Вспомогательные методы задачи

Обе задачи Python помощник и Руби помощник по задачам включает методы, которые могут помочь вам отладить задачу. Метод отладки регистрирует произвольные значения как отладочные сообщения, а метод debug_statements возвращает массив зарегистрированные отладочные сообщения.

Когда задача, использующая вспомогательную библиотеку задач, вызывает TaskError , ошибка включите все зарегистрированные сообщения об отладке в ключе details . Вы также можете добавить операторы отладки при поднятии TaskError самостоятельно, позвонив debug_statements и добавление результата под ключом details .

🔩 Совет: При запуске задачи с Bolt Task run используйте --format json возможность увидеть полный результат от задачи, включая значение детали ключ.

задач Python

Следующая задача Python включает несколько операторов отладки, описывающих что делает задача и результаты пары арифметических операций:

Метаданные

 {
  "файлы": ["python_task_helper/files/task_helper.py"]
} 

Задача

 #!/usr/bin/env python
импорт ОС, СИС
sys. path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', 'python_task_helper', 'файлы'))
из task_helper импортировать TaskHelper
класс MyTask (TaskHelper):
    задача защиты (я, аргументы):
        self.debug('Добавление значений')
        сумма = аргументы ['значение_1'] + аргументы ['значение_2']
        self.debug("Сумма значений: {}".format(sum))
        self.debug('Разделение значений')
        частное = аргументы['значение_1'] / аргументы['значение_2']
        self.debug("Частное значений: {}".format(частное))
        return { 'сумма': сумма, 'частное': частное}
если __name__ == '__main__':
    МояЗадача().Выполнить()
 

Вывод

Запуск этой задачи с параметром value_2=0 вызовет ошибку TaskError который будет автоматически включать зарегистрированные операторы отладки под детали ключ:

 $ задача запуска mytask -t localhost value_1 = 10 value_2 = 0 --format json
{
  "Предметы":[
    {
      «цель»: «локальный хост»,
      "действие":"задача",
      "объект":"моя задача",
      "статус":"неудача",
      "ценность":{
        "_ошибка":{
          "msg":"целочисленное деление или по модулю на ноль",
          "issue_code":"ИСКЛЮЧЕНИЕ",
          "вид": "python. task.helper/исключение",
          "Детали":{
            "отлаживать":[
              "Добавление значений",
              "Сумма значений: 1",
              «Разделение ценностей»
            ],
            "класс": "ZeroDivisionError"
          }
        }
      }
    }
  ],
  «целевой_счетчик»: 1,
  "прошедшее_время":0
} 

📖 Информация по теме

• Помощник по задачам Python отладка

Задачи Ruby

Следующая задача Ruby включает несколько операторов отладки, описывающих что делает задача и результаты пары арифметических операций:

Метаданные

 {
  "файлы": ["ruby_task_helper/lib/task_helper.rb"]
} 

Задача

 #!/usr/bin/env ruby
require_relative "../../ruby_task_helper/files/task_helper.rb"
класс MyTask < TaskHelper
  задача определения (параметры)
    отладить «Добавление значений»
    сумма = опции[:значение_1] + опции[:значение_2]
    отладка "Сумма значений: #{сумма}"
    отладить «Разделение значений»
    частное = опции[:значение_1] / опции[:значение_2]
    отладка "Частное значений: #{частное}"
    { сумма: сумма, частное: частное }
  конец
конец
если __FILE__ == $0
  MyTask. run
конец 

Вывод

Запуск этой задачи с параметром value_2=0 вызовет ошибку TaskError который будет автоматически включать зарегистрированные операторы отладки под детали ключ:

 $ задача запуска mytask -t localhost value_1 = 10 value_2 = 0 --format json
{
  "Предметы":[
    {
      «цель»: «локальный хост»,
      "действие":"задача",
      "объект":"моя задача",
      "статус":"неудача",
      "ценность":{
        "_ошибка":{
          "вид": "ZeroDivisionError",
          "msg":"делится на 0",
          "Детали":{
            "отлаживать":[
              "Добавление значений",
              "Сумма значений: 1",
              «Разделение ценностей»
            ]
          }
        }
      }
    }
  ],
  «целевой_счетчик»: 1,
  "прошедшее_время":0
} 

📖 Информация по теме

• Ruby Task Helper отладка

Запуск задачи как сценария

Запуск задач без Bolt может упростить отладку, так как задача не больше не выполняться в отдельном потоке. Так как задачи похожи на скрипты, вы можете внести временные изменения в задачу, чтобы они могли принимать командную строку аргументы и запускаться из командной строки.

Примеры Python

Задачи, написанные для приема ввода от stdin уже можно запустить как скрипт, передав параметры в формате JSON задаче:

 #!/usr/bin/env python
импорт систем, JSON
параметры = json.load(sys.stdin)
результат = {
    «сумма»: параметры ['num1'] + параметры ['num2']
}
print(json.dumps(result)) 

 $ echo '{"num1":10,"num2":5}' | ./mytask.py 

Кроме того, вы можете написать свою задачу для разбора аргументов командной строки. в качестве параметров, если они присутствуют:

 #!/usr/bin/env python
импорт систем, JSON
если len(sys.argv) > 0:
    параметры = {
        "num1": интервал (sys.argv [1]),
        "num2": интервал (sys.argv [2])
     }
еще:
    параметры = json.load(sys.stdin)
результат = {
    «сумма»: параметры ['num1'] + параметры ['num2']
}
печать (json. dumps (результат)) 

 $ ./mytask.py 10 5 

Примеры Ruby

Задачи, написанные для приема ввода с stdin , уже могут выполняться как сценарий, передав параметры в формате JSON задаче:

 #!/usr/bin/env ruby
требуется 'json'
параметры = JSON.parse(STDIN.read)
результат = {
  'сумма' => параметры['num1'] + параметры['num2']
}
помещает result.to_json 

 $ echo '{"num1":10,"num2":5}' | ./mytask.rb 

Кроме того, вы можете написать свою задачу для разбора аргументов командной строки. в качестве параметров, если они присутствуют:

 #!/usr/bin/env рубиновый
требуется 'json'
если АРГВ.любой?
  параметры = {
    'num1' => ARGV[0].to_i,
    'num2' => ARGV[1].to_i
  }
еще
  параметры = JSON.parse(STDIN.read)
конец
результат = {
  'сумма' => параметры['num1'] + параметры['num2']
}
помещает result.to_json 

 $ ./mytask.rb 10 5 

Пример PowerShell

Bolt отправляет параметры задачам PowerShell, преобразовывая параметры в именованные аргументы. Вы можете запустить задачу PowerShell как скрипт, запустив ее из командной строки и предоставив параметры в качестве именованных аргументов:

 [Привязка командлета()]
Парам(
[Целое]$num1,
  [Целое]$num2
)
$result = @{Sum=($num1 + $num2)} | ConvertTo-Json
Write-Output $result 

 > ./mytask.ps1 -num1 10 -num2 5 

Перенаправление

stderr

По умолчанию Bolt не отображает вывод из stderr , если какой-либо вывод отправлен на стандартный вывод . Если вы хотите передавать поток stderr и stdout , вы может перенаправить stderr .

Пример Python

Чтобы перенаправить stderr на stdout в задаче Python, используйте библиотеку sys :

 import sys
sys.stderr = sys.stdout 

Пример Ruby

Чтобы перенаправить stderr на stdout в задаче Ruby, установите глобальный параметр $stderr переменная:

 $stderr = $stdout 

12.

Модули — Как думать как программист: обучение с помощью Python 3

Модуль — это файл, содержащий определения Python и предназначенные операторы для использования в других программах Python. Есть много модулей Python, которые поставляются с Python в составе стандартная библиотека . Мы видели по крайней мере два из них уже, модуль черепахи и модуль строки.

Мы также показали вам, как получить доступ к справке. Справочная система содержит список всех стандартных модулей, доступных в Python. Играй с помощью!

12.1. Случайные числа

Мы часто хотим использовать случайные числа в программах, вот несколько типичных применений:

• Чтобы сыграть в азартную игру, в которой компьютер должен бросить кости, выбрать число или подбросить монету,
• Чтобы случайно перетасовать колоду игральных карт,
• Чтобы разрешить/заставить вражеский космический корабль появиться в случайном месте и начать стрельба по игроку,
• Чтобы смоделировать возможный дождь, когда мы делаем компьютерную модель для оценка воздействия строительства плотины на окружающую среду,
• Для шифрования банковских сессий в Интернете.

Python предоставляет модуль random, который помогает с такими задачами. Вы можете поищите его в справке, но вот основные вещи, которые мы с ним сделаем:

1 2 3 4 5 6 7

случайный импорт # Создаем объект черного ящика, который генерирует случайные числа rng = случайный. Случайный () dice_throw = rng.randrange(1,7) # Возвращает целое число, одно из 1,2,3,4,5,6 delay_in_seconds = rng.random() * 5.0

Вызов метода randrange генерирует целое число между его нижним и верхним аргумент, используя ту же семантику, что и диапазон, поэтому нижняя граница включена, но верхняя граница исключается. Все значения имеют равную вероятность появления (т.е. результат равен равномерно распределено ). Как и range, randrange может также используйте необязательный аргумент шага. Итак, давайте предположим, что нам нужно случайное нечетное число меньше чем 100, мы могли бы сказать:

r_odd = rng. randrange(1, 100, 2)

Другие методы также могут генерировать другие дистрибутивы, например. колокольчик, или «нормальное» распределение может быть более подходящим для оценки сезонных осадков, или концентрация соединения в организме после приема дозы лекарства.

Случайный метод возвращает число с плавающей запятой в интервале [0,0, 1,0) — квадратная скобка означает «замкнутый интервал слева», а круглая скобка означает «открытый интервал справа». Другими словами, возможно 0.0, но все возвращено числа будут строго меньше 1.0. Обычно масштабируют результаты после вызывая этот метод, чтобы получить их в интервале, подходящем для вашего приложения. в случае, показанном здесь, мы преобразовали результат вызова метода в число в интервал [0,0, 5,0). Еще раз: это равномерно распределенные числа — числа Близкие к 0 так же вероятны, как и числа, близкие к 0,5, или числа, близкие к 1,0.

В этом примере показано, как перемешать список. (перемешивание не может работать напрямую с ленивым обещанием, поэтому обратите внимание, что нам пришлось преобразовать объект диапазона сначала с помощью преобразователя типов списка.)

cards = list(range(52)) # Генерация целых чисел [0 .. 51] # представляет колоду карт. rng.shuffle(cards) # Перетасовать колоду

12.1.1. Повторяемость и тестирование

Генераторы случайных чисел основаны на детерминированный алгоритм — воспроизводимый и предсказуемый. Поэтому их называют 90 163 псевдослучайными генераторами 90 164 — они не являются по-настоящему случайными. Они начинаются с начального значения . Каждый раз, когда вы запрашиваете другое случайное число, вы получаете один основан на текущем атрибуте начального числа и состоянии начального числа (которое является одним атрибутов генератора) будут обновлены.

Для отладки и написания модульных тестов удобно иметь повторяемость — программы, которые делают одно и то же при каждом запуске. Мы можем устроить это, заставив генератор случайных чисел инициализироваться с помощью известное семя каждый раз. (Часто это требуется только во время тестирования — игры карт, где перетасованная колода всегда была в том же порядке, что и в прошлый раз, когда вы играли надоест очень быстро!)

drng = random.Random(123) # Создать генератор с известным начальным состоянием

Этот альтернативный способ создания генератора случайных чисел дает явное начальное число значение для объекта. Без этого аргумента система, вероятно, использует что-то, основанное на во время. Так что получение случайных чисел из drng сегодня даст вам точно такая же случайная последовательность, как и завтра!

12.1.2. Выбирание шаров из мешков, бросание игральных костей, перетасовка колоды карт

Вот пример создания списка, содержащего n случайных целых чисел между нижняя и верхняя граница:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

случайный импорт def make_random_ints (число, нижняя_граница, верхняя_граница): """ Создайте список, содержащий число случайных целых чисел между lower_bound и верхняя граница. upper_bound — открытая граница. """ rng = random.Random() # Создаем генератор случайных чисел результат = [] для я в диапазоне (число): result.append(rng.randrange(lower_bound, upper_bound)) вернуть результат

 >>> make_random_ints(5, 1, 13) # Выберите 5 случайных чисел месяца
[8, 1, 8, 5, 6]
 

Обратите внимание, что в результате мы получили дубликат. Часто это хотел, напр. если мы подбросим игральную кость пять раз, мы ожидаем, дубликаты.

Но что, если дубликаты не нужны? Если вы хотите 5 разных месяцев, то этот алгоритм неверен. В этом случае хороший алгоритм состоит в том, чтобы сгенерировать список возможных вариантов, перетасуйте его и отрежьте необходимое количество элементов:

1 2 3 4

xs = list(range(1,13)) # Сделать список 1..12 (дубликатов нет) rng = random.Random() # Создаем генератор случайных чисел rng.shuffle(xs) # Перемешать список result = xs[:5] # Берем первые пять элементов

В курсах статистики первый случай — допущение дублирования — обычно описывается как вытаскивание шаров из мешка с заменой — кладешь нарисованное мяч обратно каждый раз, так что это может произойти снова. Последний случай, без дубликатов, обычно описывается как вытаскивание мячей из мешка без замены . Однажды мяч вытащен, он не возвращается для повторного розыгрыша. Игры ТВ-лото работают следующим образом.

Второй алгоритм «перетасовать и нарезать» не был бы так хорош, если бы вы хотели всего несколько элементов, но из очень большого домена. Предположим, мне нужно пять чисел от одного до десяти миллионов без дубликатов. Генерация списка из десяти миллионов элементов, его перетасовка, а затем нарезка первые пять были бы катастрофой производительности! Итак, давайте попробуем еще раз:

г.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

случайный импорт def make_random_ints_no_dups (число, нижняя_граница, верхняя_граница): """ Создайте список, содержащий число случайных целых чисел между нижняя_граница и верхняя_граница. upper_bound — открытая граница. Список результатов не может содержать дубликатов. """ результат = [] rng = случайный. Случайный () для я в диапазоне (число): пока верно: кандидат = rng.randrange (нижняя_граница, верхняя_граница) если кандидат не в результате: ломать результат.append(кандидат) вернуть результат xs = make_random_ints_no_dups (5, 1, 10000000) печать (хз)

Это дает 5 случайных чисел без дубликатов:

 [3344629, 1735163, 
92, 1081511, 40]
 

Даже у этой функции есть свои подводные камни. Можете ли вы определить, что произойдет в этот случай?

xs = make_random_ints_no_dups(10, 1, 6)

12.2. Модуль времени

По мере того, как мы начинаем работать с более сложными алгоритмами и большими программами, естественно забота «эффективен ли наш код?» Один из способов поэкспериментировать — определить, как долго различные операции занимают. Модуль времени имеет функцию, называемую часами, которую рекомендуется для этой цели. Всякий раз, когда вызываются часы, они возвращают число с плавающей запятой. представляющее, сколько секунд прошло с момента запуска вашей программы.

Способ его использования состоит в том, чтобы вызвать часы и присвоить результат переменной, скажем, t0, непосредственно перед тем, как вы начнете выполнять код, который хотите измерить. Затем после выполнения вызовите часы снова (на этот раз мы сохраним результат в переменной t1). Различия t1-t0 — это прошедшее время и показатель того, насколько быстро работает ваша программа.

Возьмем небольшой пример. Python имеет встроенную функцию суммирования, которая может суммировать элементы в списке. Мы также можем написать свой собственный. Как мы думаем, они будут сравнивать для скорости? Попробуем выполнить суммирование списка [0, 1, 2...] в обоих случаях, и сравните результаты:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

время импорта защита do_my_sum(xs): сумма = 0 для v в xs: сумма += v возвращаемая сумма sz = 10000000 # Пусть в списке будет 10 миллионов элементов тестовые данные = диапазон (sz) t0 = время. часы() мой_результат = do_my_sum(тестовые данные) t1 = время.часы() print("my_result = {0} (затраченное время = {1:.4f} секунд)" .формат (мой_результат, t1-t0)) t2 = время.часы() их_результат = сумма (тестовые данные) t3 = время.часы() print("ir_result = {0} (затраченное время = {1:.4f} секунд)" .format(их_результат, t3-t2))

На достаточно скромном ноутбуке получаем такие результаты:

 my_sum = 499999000 (затраченное время = 1,5567 секунды)
its_sum = 499999000 (затраченное время = 0,9897 секунды)
 

Итак, наша функция работает примерно на 57% медленнее, чем встроенная. Генерация и суммирование десяти миллионов элементов менее чем за секунду — это не так уж и плохо!

12.3. Математический модуль

Математический модуль содержит виды математических функций, которые вы обычно найдете на своем компьютере. калькулятор (sin, cos, sqrt, asin, log, log10) и некоторые математические константы как пи и е: