PySharpSphere 项目介绍、快速启动、应用案例及生态项目
2024-09-21 08:11:11作者:吴年前Myrtle
项目介绍
PySharpSphere 是一个由 RicterZ 开发的 Python 版本的 SharpSphere 工具。SharpSphere 是一款用于控制虚拟机(VM)的工具,它支持同时控制 Linux 和 Windows 系统的虚拟机,可以在目标 guest OS 上执行命令、上传文件、下载文件以及转存内存等。
PySharpSphere 基于 pyVmomi 库,它是 VMware vSphere API 的 Python 绑定库,因此需要 VMware vCenter Server 作为后端服务。
项目快速启动
为了快速启动 PySharpSphere,您需要准备以下环境:
- Python 3.x
- VMware vCenter Server
接下来是快速启动的步骤:
- 克隆 PySharpSphere 仓库:
git clone https://github.com/RicterZ/PySharpSphere.git
- 进入 PySharpSphere 目录并安装依赖:
cd PySharpSphere
pip3 install -r requirements.txt
- 运行以下命令,列出 vCenter Server 上的虚拟机列表:
python3 pysharpsphere -H <vCenter-Server-IP> -u <vCenter-Username> -p <vCenter-Password> list
替换 <vCenter-Server-IP>, <vCenter-Username>, <vCenter-Password> 为您实际的 vCenter Server 信息。
应用案例和最佳实践
应用案例
假设您想要在某个虚拟机上执行命令,您可以使用以下命令:
python3 pysharpsphere -H <vCenter-Server-IP> -u <vCenter-Username> -p <vCenter-Password> execute -t <VM-Name> --guest-user <Guest-Username> --guest-pass <Guest-Password> -c "whoami"
替换 <VM-Name>, <Guest-Username>, <Guest-Password> 为您实际的虚拟机名称、guest 用户名和密码。
最佳实践
- 使用 SSH 密钥而非密码进行认证,以增强安全性。
- 在生产环境中使用前,请确保您已充分理解相关命令和操作,以避免不必要的问题。
- 定期更新 PySharpSphere 和 VMware vCenter Server,以获取最新的功能和安全修复。
典型生态项目
- pyVmomi: VMware vSphere API 的 Python 绑定库,是 PySharpSphere 的基础库。
- VMware vCenter Server: 作为 PySharpSphere 的后端服务,提供虚拟机管理功能。
- Volatility: 内存分析工具,可以用来分析 PySharpSphere 转存的虚拟机内存镜像,以获取敏感信息,如密码哈希值。
希望这份文档能帮助您更好地理解和使用 PySharpSphere。如果您有任何问题或建议,请随时在 GitHub 仓库中提交 issue 或 pull request。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
644
255