要将Prometheus API查询的监控数据导出Excel，您需要使用以下步骤：
确定要查询的指标和时间范围。可以使用Prometheus表达式语言构建查询。
使用API调用Prometheus，并将响应存储为JSON格式的数据。
将JSON数据转换为Python Pandas数据帧（dataframe）对象。
使用Pandas库中的to_excel方法将数据帧导出为Excel文件。
下面是一个示例代码，演示如何从Prometheus API获取监控数据并将其导出为Excel文件：
import requestsimport pandas as pd# 定义Prometheus API URL和查询表达式url = 'http://localhost:9090/api/v1/query_range'params = {'query': 'up','start': '2021-01-01T00:00:00Z','end': '2021-01-02T00:00:00Z','step': 60 # 查询间隔为60秒}# 发送请求并获取响应response = requests.get(url, params=params)data = response.json()# 将响应转换为Pandas数据帧对象df = pd.DataFrame(data['data']['result'])# 提取指标名称、标签和值，并添加到数据帧中作为新列df['metric'] = df['metric'].apply(lambda x: x['__name__'])df['labels'] = df['metric'].apply(lambda x: str(x['job']) + ':' + str(x['instance']))df['values'] = df['values'].apply(lambda x: x[1])# 将数据帧导出为Excel文件df.to_excel('prometheus_data.xlsx', index=False)
请注意，此示例仅查询Prometheus中的“up”指标，并将其导出为Excel文件。您可以根据需要更改查询表达式和URL以适应您的监控需求。
![char data[2]={0};
int ret = reg->read(reinterpret_cast(data));
int CpldReg::read(void* rBuf)
{
int ret = 0;
std::vector reg(cmd.begin(), cmd.end());
ret = byoI2cRW(bus, slave, reinterpret_cast(reg.data()), cm...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162224509509129.png)
