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  • 2020 SDN第七次上机实验

    实验 7:OpenDaylight 实验——Python 中的 REST API 调用

    github仓库:https://github.com/Limerence910/SDN_homework.git

    一、实验目的

         对 Python 调用 OpenDaylight 的 REST API 方法有初步了解

    二、实验任务

         本实验需要用另一种方法完成上一个实验相同的功能,即通过 Python 程序调用 OpenDaylight 的北向接口下发关于硬超时的流表,实现拓扑内主机在一定时间 内的网络通断。实验拓扑如下:

    三、实验步骤

    1.实验环境

         安装了Ubuntu 16.04.7 Desktop amd64的虚拟机

    2.实验过程

         (1)生成拓扑

    $ sudo mn --topo=single,3 --controller=remote,ip=127.0.0.1,port=6633 --switch
    ovsk,protocols=OpenFlow13
    

         (2)编写Python代码和 JSON 格式的请求内容

    $ nano odlnorth.py
    
    #!/usr/bin/python
    import requests
    from requests.auth import HTTPBasicAuth
    def http_put(url,jstr):
    	url= url
     	headers = {'Content-Type':'application/json'}
     	resp = requests.put(url,jstr,headers=headers,auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin'))
     	return resp
    
    if __name__ == "__main__":
     	url = 'http://127.0.0.1:8181/restconf/config/opendaylight-inventory:nodes/node/openflow:1/flownode-inventory:table/0/flow/1'
     	with open('hardtimeout.json') as f:
     	jstr = f.read()
     	resp = http_put(url,jstr)
     	print resp.content
    

         由于是下发流表,因此需要有 http 请求的具体内容,同之前的 Postman 一样, 也是以 JSON 格式来表示。
         编辑 hardtimeout.json 文件:

    $ nano hardtimeout.json
    

         文件中不包含 http 请求的 url 地址

    {
        "flow": [{
            "id": "1",
            "match": {
                "in-port": "1",
                "ethernet-match": {
                    "ethernet-type": {
                        "type": "0x0800"
                    }
                },
                "ipv4-destination": "10.0.0.3/32"
            },
            "instructions": {
                "instruction": [{
                    "order": "0",
                    "apply-actions": {
                        "action": [{
                            "order": "0",
                            "drop-action": {}
                        }]
                    }
                }]
            },
            "flow-name": "flow1",
            "priority": "65535",
            "hard-timeout": "10",
            "cookie": "2",
            "table_id": "0"
        }]
    }
    

         (3)运行Python代码,完成流表下发

    $ python odlnorth.py
    
    • 出现错误1:

        解决方法:jstr = f.read()代码行缩进问题,应更改为:

    #!/usr/bin/python
    import requests
    from requests.auth import HTTPBasicAuth
    def http_put(url,jstr):
        url= url
        headers = {'Content-Type':'application/json'}
        resp = requests.put(url,jstr,headers=headers,auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin'))
        return resp
    
    if __name__ == "__main__":
        url = 'http://127.0.0.1:8181/restconf/config/opendaylight-inventory:nodes/node/openflow:1/flownode-inventory:table/0/flow/1'
        with open('hardtimeout.json') as f:
            jstr = f.read()
        resp = http_put(url,jstr)
        print resp.content
    
    • 出现错误2:

        解决方法:应该先打开odl控制器,再运行odlnorth.py文件即可。

    • 出现错误3:

        解决方法:flownode更改为flow-node

     验证结果:

         运行代码如果报错:ImportError: No module named requests,可尝试如下方法:

    $ sudo apt-get install python-pip //如果 pip 没装的话需要运行
    $ sudo pip install requests
    

         更多 OpenDaylight 的 REST API 文档可以在下面的地址中查找: http://127.0.0.1:8181/apidoc/explorer/index.html

    四、选做

         使用API_get,生成的odlget.py代码如下:

    #!/usr/bin/python
    import requests
    import json
    from requests.auth import HTTPBasicAuth
    
    
    def http_get(url):
        url= url
        headers = {'Content-Type':'application/json'}
        resp = requests.get(url,headers=headers,auth=HTTPBasicAuth('admin', 'admin'))
        return resp
    
    
    if __name__ == "__main__":
        url = 'http://127.0.0.1:8181/restconf/config/opendaylight-inventory:nodes/node/openflow:1/flow-node-inventory:table/0'
        resp = http_get(url)
        res = json.loads(resp.text)
        print(resp.text)
        print(len(res['flow-node-inventory:table'][0]['flow']))
    

    得到的实验结果为:

    五、实验总结

    • 本次实验操作过程较简易,可以熟悉流表的硬超时

    • 其中出现了代码“-”的遗漏,未打开odl控制台的报错,很好的锻炼了自己对于故障的排查能力与信息检索能力。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Limerence-C/p/13816009.html
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