96 Кб, 844x720
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).
файл типа JSON конфигурации dhcp-сервера Linux (KEA DHCP).
>>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.
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.
>>204
Мне нужен скрипт. Который преобразует сервер DHCP MS Active Directory в DHCP KEA. Я ломаю голову вторые сутки. Чат gpt не помог(((
Мне нужен скрипт. Который преобразует сервер DHCP MS Active Directory в DHCP KEA. Я ломаю голову вторые сутки. Чат gpt не помог(((
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.
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.
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.
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.