nLZ7GUsdqOOGPUkVjRsByEd5gXgewjCufBhkNtYZnzwoXY6HjCSZYpRI9nOoAKithyT9ancPjXvVK3AJNUwQVRmB.jpg96 Кб, 844x720
Сап, двач. Как написать скрипт на Python преобразующий дамп, выгруженный с DHCP-сервера MS Active Di 3331153 В конец треда | Веб
Сап, двач. Как написать скрипт на Python преобразующий дамп, выгруженный с DHCP-сервера MS Active Directory в
файл типа JSON конфигурации dhcp-сервера Linux (KEA DHCP).
2 3331204
>>153 (OP)
Ну запихни этот запрос в chatgpt.
А зачем тебе какой-то там "выгруженный дамп", если из ldap наживо можно выгружать? Просто чем более обычно ты ставишь задачу, тем лучше chatgpt справляется. Не надо его смущать.
3 3331215
>>204
Мне нужен скрипт. Который преобразует сервер DHCP MS Active Directory в DHCP KEA. Я ломаю голову вторые сутки. Чат gpt не помог(((
4 3331236
Ну не знаю. У меня все работает.
from ldap3 import Server, Connection, ALL, SUBTREE
import pandas as pd
import json

# LDAP server details
ldap_server = 'ldap://your_ldap_server'
ldap_user = 'your_ldap_user'
ldap_password = 'your_ldap_password'
base_dn = 'dc=your_domain,dc=com'

# Connect to the LDAP server
server = Server(ldap_server, get_info=ALL)
conn = Connection(server, user=ldap_user, password=ldap_password, auto_bind=True)

# Search for users and groups
search_filter_users = '(&(objectClass=user)(sAMAccountName=))'
search_filter_groups = '(&(objectClass=group)(cn=
))'

conn.search(base_dn, search_filter_users, attributes=['cn', 'memberOf'])
users = conn.entries

conn.search(base_dn, search_filter_groups, attributes=['cn'])
groups = conn.entries

# Create a list to store user data
user_data = []

# Extract user and group information
for user in users:
user_info = {
'username': user.cn.value,
'groups': [group.cn.value for group in groups if user.memberOf.value in group.entry_dn]
}
user_data.append(user_info)

# Create a pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(user_data)

# Save the DataFrame as a JSON file
df.to_json('user_groups.json', orient='records', lines=True)

print("Data has been saved to user_groups.json")

Другое дело, что писать и отлаживать частные программы - это ж опыт нужен и понимание что тебе выкатила нейросеть.
4 3331236
Ну не знаю. У меня все работает.
from ldap3 import Server, Connection, ALL, SUBTREE
import pandas as pd
import json

# LDAP server details
ldap_server = 'ldap://your_ldap_server'
ldap_user = 'your_ldap_user'
ldap_password = 'your_ldap_password'
base_dn = 'dc=your_domain,dc=com'

# Connect to the LDAP server
server = Server(ldap_server, get_info=ALL)
conn = Connection(server, user=ldap_user, password=ldap_password, auto_bind=True)

# Search for users and groups
search_filter_users = '(&(objectClass=user)(sAMAccountName=))'
search_filter_groups = '(&(objectClass=group)(cn=
))'

conn.search(base_dn, search_filter_users, attributes=['cn', 'memberOf'])
users = conn.entries

conn.search(base_dn, search_filter_groups, attributes=['cn'])
groups = conn.entries

# Create a list to store user data
user_data = []

# Extract user and group information
for user in users:
user_info = {
'username': user.cn.value,
'groups': [group.cn.value for group in groups if user.memberOf.value in group.entry_dn]
}
user_data.append(user_info)

# Create a pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(user_data)

# Save the DataFrame as a JSON file
df.to_json('user_groups.json', orient='records', lines=True)

print("Data has been saved to user_groups.json")

Другое дело, что писать и отлаживать частные программы - это ж опыт нужен и понимание что тебе выкатила нейросеть.
Обновить тред
« /pr/В начало тредаВеб-версияНастройки
/a//b//mu//s//vg/Все доски

Скачать тред только с превьюс превью и прикрепленными файлами

Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах.Подробнее