Python Scrapli入门：高效自动化网络设备的SSH连接与管理

在网络自动化运维领域，你是否还在为传统的手动或半自动命令行交互方式感到效率低下？面对成百上千台网络设备，逐一登录执行命令不仅耗时，还容易出错。此时，一个高效可靠的自动化工具就显得尤为重要。Python生态中的Scrapli模块正是为此而生，它专为自动化网络设备交互设计，通过纯Python实现，提供了同步和异步两套简洁的API，能够高效、可靠地通过SSH或Netconf协议与各类网络设备进行通信，极大地提升了网络运维的自动化水平。

环境安装与基础连接

Scrapli的安装非常简单，直接通过pip即可完成，其底层依赖于paramiko等SSH库。开始使用的第一步是创建连接，核心是实例化一个Driver对象。

!pip install scrapli

from scrapli import Scrapli

device = {
    "host": "192.168.1.1",
    "auth_username": "admin",
    "auth_password": "password",
    "auth_strict_key": False,
    "platform": "cisco_iosxe"
}

try:
    conn = Scrapli(**device)
    conn.open()
    print("设备连接成功！")
except Exception as e:
    print(f"连接失败: {e}")

执行上述代码，如果配置正确，你会看到如下输出，表示已成功通过SSH连接到一台Cisco IOS-XE设备：

设备连接成功！
设备平台：cisco_iosxe
连接协议：SSH

发送命令与获取输出

连接建立后，与设备交互的核心便是发送命令。使用send_command方法，Scrapli会自动处理会话交互，并返回一个结构化的Response对象，便于你提取和处理结果。

response = conn.send_command("show version")
print(f"命令执行状态: {response.failed}")
print(f"原始输出前100字符: {response.result[:100]}...")

命令执行后，Response对象包含了丰富的属性。failed字段指示命令是否执行失败，result则包含了设备返回的原始文本。

命令执行状态：False
原始输出前100字符：Cisco IOS XE Software， Version 17.06.01...
返回对象类型：Response

批量命令与配置管理

在实际运维中，我们经常需要连续执行多个命令。Scrapli的send_commands方法（注意是复数）可以接受一个命令列表，并按顺序执行它们，返回一个包含各个命令响应结果的列表。

commands = ["show ip interface brief", "show running-config | section interface"]
responses = conn.send_commands(commands)

for i, resp in enumerate(responses):
    print(f"命令 {i+1}: 成功: {not resp.failed}")

这种方式非常适合进行批量信息收集或简单的配置查看。

命令 1：成功：True
命令 2：成功：True
批量执行：顺序执行，返回响应列表

异步模式提升效率

当需要同时管理多台设备时，同步模式会因等待单台设备响应而阻塞。Scrapli原生支持异步I/O，使用AsyncScrapli或其平台特定的异步驱动（如AsyncIOSXEDriver），可以轻松实现并发操作，这对于大规模网络/系统管理场景至关重要。

import asyncio
from scrapli.driver.core import AsyncIOSXEDriver

async def async_task(host):
    device = {
        "host": host,
        "auth_username": "admin",
        "auth_password": "password",
        "auth_strict_key": False,
        "transport": "asyncssh",
    }
    async with AsyncIOSXEDriver(**device) as conn:
        response = await conn.send_command("show clock")
        return f"{host}: {response.result.strip()}"

async def main():
    hosts = ["192.168.1.1", "192.168.1.2"]
    tasks = [async_task(host) for host in hosts]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    for r in results:
        print(r)

# 注意：在实际运行中需要 asyncio.run(main())
print("异步功能演示代码就绪")

异步模式允许你同时向数十甚至上百台设备发起连接和命令执行，将耗时从线性累加压缩到几乎只取决于最慢的那台设备，效率提升立竿见影。

异步功能演示代码就绪
支持协程：asyncio
并发模式：可同时管理数十台设备

高级功能：日志记录与深度自定义

为了便于调试和监控，Scrapli提供了完善的日志记录功能。同时，它允许你对连接和传输的各个环节进行深度自定义，比如调整超时时间以适应不同的网络环境。

import logging
from scrapli.logging import enable_basic_logging

enable_basic_logging(level=logging.INFO)

custom_device = {**device, “timeout_socket“: 10, “timeout_transport“: 30}
print(f“自定义超时设置完成“)

开启日志后，所有SSH交互细节都会输出到控制台或你指定的文件，是排查连接或执行问题的利器。

自定义超时设置完成
日志级别：INFO
可自定义参数：超时、提示符、传输缓冲区等

优势对比与场景建议

与经典的Paramiko或更早的Netmiko相比，Scrapli的设计更加现代。它原生支持异步，在性能上具有明显优势；其API设计也更为一致和简洁，学习曲线平缓。当然，作为一个相对较新的项目，其社区生态和第三方插件丰富度可能暂不及老牌库。

那么，如何选择呢？如果你的项目是全新的，或者正在重构旧的自动化脚本，尤其是对性能有较高要求、需要处理大量设备的场景，Scrapli无疑是一个强力推荐的选择。它将复杂的运维/DevOps/SRE工作流简化成了清晰的代码逻辑。

Scrapli以其高效、可靠和现代的特性，为Python网络自动化脚本开发提供了新的强大选择。希望这篇入门指南能帮助你快速上手，解决实际工作中的设备管理难题。如果你想深入了解Python或其他自动化运维技术，欢迎到云栈社区与更多开发者交流探讨。