Prometheus api 查询监控数据导出Excel-Go服务器开发

作为 AI 语言模型，我可以给您提供思路和相关 API 的使用方法，但无法执行代码。

要从 Prometheus 中查询监控数据并将其导出到 Excel 中，需要以下步骤：

确认 Prometheus 是否已经在运行，并且已经启用了 HTTP API。可以通过访问 http://prometheus:9090/api/v1/query?query=<QUERY> 进行测试。
使用一个支持 PromQL 查询的库（例如 prometheus-api-client-python），连接到 Prometheus 的 HTTP API，并发送查询请求。
将查询结果转换为 Pandas DataFrame 格式，并进行必要的数据清洗和格式化。
使用 Pandas 库中的 ExcelWriter 对象将 DataFrame 写入到 Excel 文件中。

下面是 Python 代码示例：

import pandas as pd
from prometheus_api_client import PrometheusConnect

# 连接到 Prometheus API
pc = PrometheusConnect(url="http://prometheus:9090")

# 发送查询请求
query = 'up{job="node"}'
result = pc.query(query)

# 转换为 DataFrame 格式并进行清洗和格式化
df = pd.DataFrame(result)
df = df.rename(columns={'__name__': 'metric_name'})
df['value'] = df['value'].astype(float)

# 将 DataFrame 导出到 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('prometheus_data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

这个示例代码中，我们首先使用 PrometheusConnect 类连接到 Prometheus API。然后我们发送一个查询请求，获取所有 job 为 “node” 的实例的健康状态。我们将返回结果转换为 Pandas DataFrame 格式，并对列名和数据类型进行了必要的清洗和格式化。

最后，我们使用 Pandas 中的 ExcelWriter 对象创建一个 Excel 文件，并将 DataFrame 导出到其中。