netbox 的项目扩展与二次开发
2025-04-25 18:44:35作者:霍妲思
项目的基础介绍
Netbox 是一个用 Python 编写的开源数据中心自动化工具,主要用于帮助网络工程师和管理员管理他们的网络基础设施。它提供了对网络设备、IP 地址、虚拟机、机架等资源进行跟踪和文档化的功能。Netbox 的设计目标是提供一个易于使用且功能丰富的平台,以简化网络自动化流程。
项目的核心功能
Netbox 的核心功能包括:
- 网络设备的发现和自动化配置管理。
- IP 地址管理,包括 IP 地址的分配和追踪。
- 虚拟机和云基础设施的管理。
- 机架和数据中心设施的文档化。
- 支持通过 REST API 进行集成和自动化操作。
项目使用了哪些框架或库?
Netbox 项目主要使用了以下框架和库:
- Django:一个高级的 Python Web 框架,用于快速开发安全且可维护的网站。
- Django REST framework:构建 Web API 的强大且灵活的工具集。
- PostgreSQL:作为后端数据库存储解决方案。
- Celery:一个异步任务队列/作业队列,基于分布式消息传递进行工作。
项目的代码目录及介绍
Netbox 的代码目录结构大致如下:
netbox/:项目的根目录,包含了主要的 Django 应用程序。netbox/requirements/:包含项目依赖的 Python 包列表。netbox/netbox/:包含了实际的应用程序代码,如 models、views、templates 等。netbox/extras/:包含一些额外的工具和插件。netbox/tenancy/:实现了租户功能的代码。netbox/dcim/:数据中心基础设施管理相关的模块。netbox/ipam/:IP 地址管理相关的模块。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
Netbox 的扩展和二次开发可以从以下几个方面进行:
- 自定义字段和模型:根据实际需求添加自定义字段或模型来扩展数据管理功能。
- 插件开发:利用 Netbox 的插件系统开发新的功能模块。
- API 集成:通过 Netbox 提供的 REST API,可以与其他系统集成,实现自动化流程。
- 前端界面优化:改进和定制前端界面,提高用户体验。
- 报告和仪表板:开发新的报告生成器或者仪表板,以更好地展示网络状态和数据。
- 认证和授权:扩展和定制认证和授权机制,以适应不同的安全需求。
Netbox 的开源特性和活跃的社区支持为开发者提供了广阔的扩展和二次开发空间。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1