python自動化運維工具
Ⅰ 學完python可以應用到工作的哪些應用中
從工作上應用於：Python開發、Python爬蟲、大數據;
從生活上，爬蟲為我們增添了很多生活樂趣、便利了日常，比如說數據分析、簡單地幾行代碼可以處理上千條Excel數據等等。
Python開發
自動化測試、自動化運維、WEB開發(網站開發)、人工智慧都屬於Python開發。
自動化測試——用Python編寫簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化。
自動化運維——Python對於伺服器運維很重要。
目前幾乎所有linux發行版中都自帶了Python解釋器，以使用Python腳本進行批量化的文件部署，和運行調整~
而且Python提供了全方位的工具集合，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。
WEB開發——Python最火的WEB開發框架Django在業界非常流行，其中的設計哲學也常用於其它程序語言設計的框架~
如果是網站後端，使用它單間網站，後台服務比較容易維護。如我們常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~
人工智慧更是現在非常火的方向，現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現的。
Python爬蟲
在當前信息大爆炸時代，大量的信息都通過Web來展示，為了獲取這些數據，網路爬蟲工程師就應運而生。
不過這可不止我們日常的抓取數據和解析數據那些簡單，還能夠突破普通網站常見的反爬蟲機制，以及更深層次的爬蟲採集演算法的編寫。
大家也可以去網上搜索別人通過爬蟲做了什麼有趣的事情：
「用Python寫的第一個程序，是爬取糗事網路上的圖片、自動下載到本地、自動分成文件夾保存，當時就覺得，卧糟，太NB了~」
「智聯招聘爬蟲，支持輸入查詢的職位關鍵詞+城市。並將爬取到的數據分別用Exce和Python(matplotlib)做了數據分析及可視化……」
「嘗試爬取京東熱賣、淘寶淘搶購(還是聚劃算)的商品信息，沒想到還挺簡單的，主要是沒做什麼防爬蟲措施……」
Python大數據
數據是一個公司的核心資產，從雜亂無章的數據中提取有價值的信息或者規律，成為了數據分析師的首要任務。
Python的工具鏈為這項繁重的工作提供了極高的效率支持，數據分析建立在爬蟲的基礎上，我們便捷地爬下海量數據，才能進行分析。
Ⅱ Python都是拿來做運維嗎
當然不是！
運維只是Python的應用方向之一，實際上Python主要有下面這些方向：
1. 常規軟體開發
Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。
2. 科學計算
隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。
3. 自動化運維
這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的編程語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平台。
4. 雲計算
開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲計算的同學都懂的。
5. WEB開發
基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用范圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的WEB服務。
6. 網路爬蟲
也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。
7. 數據分析
在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。
8. 人工智慧
Python在人工智慧大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。
當然，除了以上的主流和前沿領域，Python還在其他傳統或特殊行業起著重要的作用。
摘自：劉江的Python教程
Ⅲ python能做自動化嗎
可以，自動化運維，自動化測試，自動化開發，科學計算，人工智慧都可以做呀！
Ⅳ 如何用python做一個設備運維軟體
Python開發的jumpserver跳板機
使用python語言編寫的調度和監控工作流的平台內部用來創建、監控和調整數據管道。任何工作流都可以在這個使用Python來編寫的平台上運行。
企業主要用於解決：通俗點說就是規范運維的操作，加入審批，一步一步操作的概念。
是一種允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流（即有向無環圖或成為DAGs）的工具。這些工作流包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等等這些跨越多部門的用例。
這個平台擁有和 Hive、Presto、Mysql、HDFS、Postgres和S3交互的能力，並且提供了鉤子使得系統擁有很好地擴展性。除了一個命令行界面，該工具還提供了一個基於Web的用戶界面讓您可以可視化管道的依賴關系、監控進度、觸發任務等。
來個小總結
Ⅳ 為什麼用python實現自動化運維
經常有人在群里問，運維人員需不需要學開發？需不需要學 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什麼區別？天天問這種好水的問題，我實在受不了，決定幫大家掃掃盲，求求新手們，以後別他媽瞎問了。
現階段，掌握一門開發語言已經成為高級運維工程師的必備計能，不會開發，你就不能充分理解你們系統的業務流程，你就不能幫助調試、優化開發人開發的程序， 開發人員有的時候很少關注性能的問題，這些問題就得運維人員來做，一個業務上線了，導致 CPU 使用過高，內存佔用過大，如果你不會開發，你可能只能查到進程級別，也就是哪個進程佔用這么多，然後呢？然後就交給開發人員處理了，這樣咋體現你的價值？
另外，大一點的公司，伺服器都上幾百，上千，甚至數萬台，這種情況下怎樣做自動化運維？用 SHELL 寫腳本 FOR 循環？呵呵，歇了吧， SHELL 也就適合簡單的系統管理工作。到復雜的自動化任務還得要用專門的開發語言。你可能說了，自動化管理有專門的開源軟體＼監控也有，直接拿來用下就好了，但是現有的開源軟體如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多為通用的軟體，不可能完全適用你公司的所有需求，當你需要做定製、做二次開發的時候，你咋辦？找開發部門？開發部門不懂運維的實際業務邏輯，寫出來的東西爛爛不能用，這活最後還得交給運維開發人員來做。
Ⅵ python在企業信息自動化運維工作中的應用
這個應用的話，企業的信息化裡面很有用的。
Ⅶ python自動化運維是做什麼的
隨著技術的進步、業務需求的快速增長，一個運維人員通常要管理上百、上千台伺服器，運維工作也變得重復、繁雜。將運維工作自動化，能夠把運維人員從伺服器的管理時間中釋放出來，讓運維工作變得簡單、快速、准確。
換句話來講，運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，主要目的就是實現IT運維的質量，降低成本。
Python自動化運維能幹什麼?
1開發各種自動化工具，定製開發各種開源軟體;
2幫助評估和優化業務技術架構;
3開發公司的內部辦公系統CRM、網站等;
4成為全棧工程師。
為什麼選擇Python做自動化運維?
自動化運維關鍵問題：自動化、易實現、跨平台、輕量級，恰好這幾點是Python的優勢;
適合自動化運維編程語言的特點：豐富的第三方庫、學習成本低、跨平台、輕量級，而Python就具備這樣的優勢。
總而言之，Python是非常適合自動化運維的編程語言。
Ⅷ python運維自動化取頁面數據
1、linux系統基礎，這個不用說了，是基礎中的基礎，連這個都不會就別幹了，參考書籍，可以看鳥哥linux基礎篇，至少要掌握這書60%內容，沒必須全部掌握，但基本命令總得會吧
2、網路服務，服務有很多種，每間公司都會用到不同的，但基礎的服務肯定要掌握，如FTP, DNS,SAMBA, 郵件, 這幾個大概學一下就行，LAMP和LNMP是必須要熟練，我所指的不是光光會搭建，而是要很熟悉裡面的相當配置才行，因為公司最關鍵的絕對是WEB伺服器，所以nginx和apache要熟悉，特別是nginx一定要很熟悉才行，至少有些公司還會用tomcat，這個也最好學一下。其實網路服務方面不用太擔心，一般公司的環境都已經搭建好，就算有新伺服器或讓你整改，公司會有相應的文檔讓你參照來弄，不會讓你亂來的，但至少相關的配置一定要學熟，而且肯定是編譯安裝多，那些模塊要熟悉一下他的作用，特別是php那些模塊。
這面2點只是基礎，也是必要條件，不能說是工具，下以才是真正的要掌握的工具。
3、shell腳本和另一個腳本語言，shell是運維人員必須具備的，不懂這個連入職都不行，至少也要寫出一些系統管理腳本，最簡單也得寫個監控CPU，內存比率的腳本吧，這是最最最基本了，別以為會寫那些猜數字和計算什麼數的，這些沒什麼作用，只作學習意義，寫系統腳本才是最有意義，而另一個腳本語言是可選的，一般是3P，即python, perl和php，php就不需要考慮了，除非你要做開發，我個人建議學python會比較好，難實現自動化運維，perl是文本處理很強大，反正這兩個學一個就行了。
4、sed和awk工具，必須要掌握，在掌握這兩個工具同時，還要掌握正則表達式，這個就痛苦了，正則是最難學的表達式，但結合到sed和awk中會很強大，在處理文本內容和過濾WEB內容時十分有用，不過在學shell的同時一般會經常結合用到的，所以學第3點就會順便學第4點。
5、文本處理命令，sort , tr , cut, paste, uniq, tee等，必學，也是結合第3點時一並學習的。
6、資料庫，首選mysql，別問我為什麼不學sqlserver和oracle，因為linux用得最多絕對是mysql，增刪改查必學，特別要學熟查，其它方面可能不太需要，因為運維人員使用最多還是查，哪些優化和開發語句不會讓你弄的。
7、防火牆，不學不行，防火牆也算是個難點，說難不難，說易不易，最重要弄懂規則，如果學過CCNA的朋友可能會比較好學，因為iptables也有NAT表，原理是一樣的，而FILTER表用得最多，反正不學就肯定不合格。
8、監控工具，十分十分重要，我個人建議，最好學這3個，cacti，nagios，zibbix，企業用得最多應該是nagios和 zibbix，反正都學吧，但nagios會有點難，因為會涉及到用腳本寫自動監控，那個地方很難。
Ⅸ 如何基於Python構建一個可擴展的運維自動化平台
Django- 一個開放源代碼的 Web 應用框架，由 Python 寫成，採用了 MVC 的軟體設計模式；
rpyc- 一個 Python 實現的 RPC 和分布式計算的工具。支持同步和非同步操作、回調等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 開發的自動化配置管理與流程式控制制組件；
Mysql- 是一個非常流行的關系型資料庫管理系統。
二、平台架構設計
1、 OMServer 架構圖
大家對這個架構應該不會感到陌生，三層結構也是目前主流的運營平台架構。
2、 架構說明
OMServer 平台為三層架構，分別為 WEB 交互層、分布式計算層、集群管理服務層。
1） 、第一層：即為 WEB 交互層，典型的 B/S 架構，以供管理員操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基於 Django 開發；
2） 、第二層：分布式計算層，提供與主控端的連接通道，採用的是 rpyc 傳輸協議，協議操作流程：前端模塊參數 -> 加密傳輸 -> 任務執行 -> 返回結果集 -> 解密輸出。
3） 、第三層：集群管理服務層，整合 Python 主流的遠程操作組件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），對被控端（業務伺服器集群）進行管理，其中主控端可以根據不同 IDC 環境，採用多地多點的管理方式，可提升冗餘度及執行效率。主控端操作模塊以不同 Python 文件加以區分，便於維護，可靈活定製操作邏輯及橫向擴展等特點。
Ⅹ python都可以干什麼
Python可以做什麼開發?從業方向有哪些?
1、軟體開發：Python語言支持多函數編程，可以擔任任何軟體的開發工作，是它的標配能力。
2、科學計算：Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持，做科學計算是非常合適的選擇。
3、自動化運維：Python是作為運維工程師的首選編程語言，有諸多優勢所在，是非常受喜歡的編程語言。
4、雲計算：開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的。
5、web開發:基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。
6、網路爬蟲：也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一。
7、數據分析：結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石，Python是數據分析領域首選的編程語言。
8、人工智慧：對於人工智慧我想不用多介紹，是現在非常流行的一個行業，而人工智慧也是未來的發展，Python是人工智慧的首選編程語言。