python监控流量

Ⅰ 如何安装网络流量监控工具vnStat和vnStati

下面是按功能划分的命令名称。
监控总体带宽使用――nload、bmon、slurm、bwm-ng、cbm、speedometer和netload
监控总体带宽使用（批量式输出）――vnstat、ifstat、dstat和collectl
每个套接字连接的带宽使用――iftop、iptraf、tcptrack、pktstat、netwatch和trafshow
每个进程的带宽使用――nethogs
1. nload

nload是一个命令行工具，让用户可以分开来监控入站流量和出站流量。它还可以绘制图表以显示入站流量和出站流量，视图比例可以调整。用起来很简单，不支持许多选项。
所以，如果你只需要快速查看总带宽使用情况，无需每个进程的详细情况，那么nload用起来很方便。
$ nload

安装nload：Fedora和Ubuntu在默认软件库里面就有nload。CentOS用户则需要从Epel软件库获得nload。
# fedora或centos $ yum install nload -y # ubuntu/debian $ sudo apt-get install nload

2. iftop
iftop可测量通过每一个套接字连接传输的数据；它采用的工作方式有别于nload。iftop使用pcap库来捕获进出网络适配器的数据包，然后汇总数据包大小和数量，搞清楚总的带宽使用情况。
虽然iftop报告每个连接所使用的带宽，但它无法报告参与某个套按字连接的进程名称/编号（ID）。不过由于基于pcap库，iftop能够过滤流量，并报告由过滤器指定的所选定主机连接的带宽使用情况。
$ sudo iftop -n

n选项可以防止iftop将IP地址解析成主机名，解析本身就会带来额外的网络流量。

安装iftop：Ubuntu/Debian/Fedora用户可以从默认软件库获得它。CentOS用户可以从Epel获得它。
# fedora或centos yum install iftop -y # ubuntu或 debian $ sudo apt-get install iftop

3. iptraf
iptraf是一款交互式、色彩鲜艳的IP局域网监控工具。它可以显示每个连接以及主机之间传输的数据量。下面是屏幕截图。

$ sudo iptraf

安装iptraf：
# Centos（基本软件库） $ yum install iptraf # fedora或centos（带epel） $ yum install iptraf-ng -y # ubuntu或debian $ sudo apt-get install iptraf iptraf-ng

4. nethogs
nethogs是一款小巧的"net top"工具，可以显示每个进程所使用的带宽，并对列表排序，将耗用带宽最多的进程排在最上面。万一出现带宽使用突然激增的情况，用户迅速打开nethogs，就可以找到导致带宽使用激增的进程。nethogs可以报告程序的进程编号（PID）、用户和路径。
$ sudo nethogs

安装nethogs：Ubuntu、Debian和Fedora用户可以从默认软件库获得。CentOS用户则需要Epel。
# ubuntu或debian（默认软件库） $ sudo apt-get install nethogs # fedora或centos（来自epel） $ sudo yum install nethogs -y

5. bmon
bmon（带宽监控器）是一款类似nload的工具，它可以显示系统上所有网络接口的流量负载。输出结果还含有图表和剖面，附有数据包层面的详细信息。

安装bmon：Ubuntu、Debian和Fedora用户可以从默认软件库来安装。CentOS用户则需要安装repoforge，因为Epel里面没有bmon。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bmon # fedora或centos（来自repoforge） $ sudo yum install bmon

bmon支持许多选项，能够制作HTML格式的报告。欲知更多信息，请参阅参考手册页。
6. slurm
slurm是另一款网络负载监控器，可以显示设备的统计信息，还能显示ASCII图形。它支持三种不同类型的图形，使用c键、s键和l键即可激活每种图形。slurm功能简单，无法显示关于网络负载的任何更进一步的详细信息。
$ slurm -s -i eth0

安装slurm
# debian或ubuntu $ sudo apt-get install slurm # fedora或centos $ sudo yum install slurm -y

7. tcptrack
tcptrack类似iftop，使用pcap库来捕获数据包，并计算各种统计信息，比如每个连接所使用的带宽。它还支持标准的pcap过滤器，这些过滤器可用来监控特定的连接。

安装tcptrack：Ubuntu、Debian和Fedora在默认软件库里面就有它。CentOS用户则需要从RepoForge获得它，因为Epel里面没有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install tcptrack # fedora, centos（来自repoforge软件库） $ sudo yum install tcptrack

8. vnstat
vnstat与另外大多数工具有点不一样。它实际上运行后台服务/守护进程，始终不停地记录所传输数据的大小。之外，它可以用来制作显示网络使用历史情况的报告。
$ service vnstat status * vnStat daemon is running

运行没有任何选项的vnstat，只会显示自守护进程运行以来所传输的数据总量。
$ vnstat Database updated: Mon Mar 17 15:26:59 2014 eth0 since 06/12/13 rx: 135.14 GiB tx: 35.76 GiB total: 170.90 GiB monthly rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- Feb '14 8.19 GiB | 2.08 GiB | 10.27 GiB | 35.60 kbit/s Mar '14 4.98 GiB | 1.52 GiB | 6.50 GiB | 37.93 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 9.28 GiB | 2.83 GiB | 12.11 GiB | daily rx | tx | total | avg. rate ------------------------+-------------+-------------+------------- yesterday 236.11 MiB | 98.61 MiB | 334.72 MiB | 31.74 kbit/s today 128.55 MiB | 41.00 MiB | 169.56 MiB | 24.97 kbit/s ------------------------+-------------+-------------+------------- estimated 199 MiB | 63 MiB | 262 MiB |

想实时监控带宽使用情况，请使用"-l"选项（实时模式）。然后，它会显示入站数据和出站数据所使用的总带宽量，但非常精确地显示，没有关于主机连接或进程的任何内部详细信息。
$ vnstat -l -i eth0 Monitoring eth0... (press CTRL-C to stop) rx: 12 kbit/s 10 p/s tx: 12 kbit/s 11 p/s

vnstat更像是一款制作历史报告的工具，显示每天或过去一个月使用了多少带宽。它并不是严格意义上的实时监控网络的工具。
vnstat支持许多选项，支持哪些选项方面的详细信息请参阅参考手册页。
安装vnstat
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install vnstat # fedora或 centos（来自epel） $ sudo yum install vnstat

9. bwm-ng
bwm-ng（下一代带宽监控器）是另一款非常简单的实时网络负载监控工具，可以报告摘要信息，显示进出系统上所有可用网络接口的不同数据的传输速度。
$ bwm-ng bwm-ng v0.6 (probing every 0.500s), press 'h' for help input: /proc/net/dev type: rate / iface Rx Tx T ot================================================================= == eth0: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB lo: 0.00 KB/s 0.00 KB/s 0.00 KB------------------------------------------------------------------------------------------------------------- total: 0.53 KB/s 1.31 KB/s 1.84 KB/s

如果控制台足够大，bwm-ng还能使用curses2输出模式，为流量绘制条形图。
$ bwm-ng -o curses2

安装bwm-ng：在CentOS上，可以从Epel来安装bwm-ng。
# ubuntu或debian $ sudo apt-get install bwm-ng # fedora或centos（来自epel） $ sudo apt-get install bwm-ng

10. cbm：Color Bandwidth Meter

这是一款小巧简单的带宽监控工具，可以显示通过诸网络接口的流量大小。没有进一步的选项，仅仅实时显示和更新流量的统计信息。
$ sudo apt-get install cbm

11. speedometer
这是另一款小巧而简单的工具，仅仅绘制外观漂亮的图形，显示通过某个接口传输的入站流量和出站流量。
$ speedometer -r eth0 -t eth0

安装speedometer
# ubuntu或debian用户 $ sudo apt-get install speedometer

12. pktstat

pktstat可以实时显示所有活动连接，并显示哪些数据通过这些活动连接传输的速度。它还可以显示连接类型，比如TCP连接或UDP连接；如果涉及HTTP连接，还会显示关于HTTP请求的详细信息。
$ sudo pktstat -i eth0 -nt $ sudo apt-get install pktstat

13. netwatch

netwatch是netdiag工具库的一部分，它也可以显示本地主机与其他远程主机之间的连接，并显示哪些数据在每个连接上所传输的速度。
$ sudo netwatch -e eth0 -nt $ sudo apt-get install netdiag

14. trafshow
与netwatch和pktstat一样，trafshow也可以报告当前活动连接、它们使用的协议以及每条连接上的数据传输速度。它能使用pcap类型过滤器，对连接进行过滤。
只监控TCP连接

$ sudo trafshow -i eth0 tcp $ sudo apt-get install netdiag

15. netload
netload命令只显示关于当前流量负载的一份简短报告，并显示自程序启动以来所传输的总字节量。没有更多的功能特性。它是netdiag的一部分。

$ netload eth0 $ sudo apt-get install netdiag

16. ifstat
ifstat能够以批处理式模式显示网络带宽。输出采用的一种格式便于用户使用其他程序或实用工具来记入日志和分析。
$ ifstat -t -i eth0 0.5 Time eth0 HH:MM:SS KB/s in KB/s out 09:59:21 2.62 2.80 09:59:22 2.10 1.78 09:59:22 2.67 1.84 09:59:23 2.06 1.98 09:59:23 1.73 1.79

安装ifstat：Ubuntu、Debian和Fedora用户在默认软件库里面就有它。CentOS用户则需要从Repoforge获得它，因为Epel里面没有它。
# ubuntu, debian $ sudo apt-get install ifstat # fedora, centos（Repoforge） $ sudo yum install ifstat

17. dstat
dstat是一款用途广泛的工具（用python语言编写），它可以监控系统的不同统计信息，并使用批处理模式来报告，或者将相关数据记入到CSV或类似的文件。这个例子显示了如何使用dstat来报告网络带宽。
安装dstat
$ dstat -nt -net/total- ----system---- recv send| time 0 0 |23-03 10:27:13 1738B 1810B|23-03 10:27:14 2937B 2610B|23-03 10:27:15 2319B 2232B|23-03 10:27:16 2738B 2508B|23-03 10:27:17

18. collectl
collectl以一种类似dstat的格式报告系统的统计信息；与dstat一样，它也收集关于系统不同资源（如处理器、内存和网络等）的统计信息。这里给出的一个简单例子显示了如何使用collectl来报告网络使用/带宽。
$ collectl -sn -oT -i0.5 waiting for 0.5 second sample... # <----------Network----------> #Time KBIn PktIn KBOut PktOut 10:32:01 40 58 43 66 10:32:01 27 58 3 32 10:32:02 3 28 9 44 10:32:02 5 42 96 96 10:32:03 5 48 3 28

安装collectl
# Ubuntu/Debian用户 $ sudo apt-get install collectl #Fedora $ sudo yum install collectl

Ⅱ python 做监控数据采集，怎么做.新手请教

这么具体的问题，找通用demo很难啊，个人觉得问题的难点不在Python。
1. 获取什么服务器性能数据和如何获取，可以请教公司内部运维。
2. 获取什么数据库性能数据和如何获取，可以请教公司内部DBA。
3. 以上两点搞定了，才能确定临时数据存储结构和最终数据库表结构。

以上三点是关键，Python的事情就简单多了，提供一种思路：一分钟一次，实时性不高，每台服务器用cron部署一个a.py，用于获取性能数据，在某
一台服务器有一个b.py，负责获取所有服务器a.py产生的数据，然后写入数据库；a.py如何上报到b.py取决于你擅长什么，如果熟悉网络编程，用
a.py做客户端上报到服务端b.py，如果熟悉shell的文件同步(如rsync)，a.py只写本地文件，b.py调用c.sh（封装rsync）
拉取远程文件。

如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问！

Ⅲ Python如何读取指定程序的上传流量和下载流量，并进行调节

在没有扩展模块支持下，Python不能完成。

Ⅳ python能做流量回放吗

可以。对于单个请求的回放不难做，本项目主要是简单封装了python requests模块来实现。

Ⅳ python3监控

1、不知到
2、re.findall(pattern,s)[:3]

Ⅵ 请问怎么用python实现网络延时监控需要用到什么模块与函数呢

当然是时间相关的

本身就有 time 模块

还有 datetime

Ⅶ 关于监控系统进程网络流量，如何把下面Python的源代码做成EXE并在这个可执行文件中添加管理进程的模块

把这个东西改名成ce.PY
然后放到EXE同目录下..
再用import ce
就可以啦
我QQ475090118

Ⅷ python可以用来干嘛

·Web应用开发
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网(如图 1 所示)，也是使用 Python
实现的。不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox(一款网络文件同步工具)也都是用 Python 开发的。
·自动化运维
Python 是标准的系统组件，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python
标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
·人工智能领域
人工智能是现如今非常火的一个方向， Python
在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开
Python 的支持了。
·网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python
提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
·游戏开发
很多游戏都是使用C++编写图形显示等高性能的模块，使用Python或Lua编写游戏的逻辑，相比Python，Lua的功能更简单，体积也更小，但Python支持更多的特性和数据类型。除此之外，Python
可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

Ⅸ 如何利用Python嗅探数据包

一提到Python获取数据包的方式，相信很多Python爱好者会利用Linux的libpcap软件包或利用Windows下的WinPcap可移植版的方式进行抓取数据包，然后再利用dpkt软件包进行协议分析，我们这里想换一个角度去思考：1.Python版本的pcap存储内存数据过小，也就是说缓存不够，在高并发下容易发生丢包现象，其实C版本的也同样存在这样的问题，只不过Python版本的缓存实在是过低，让人很郁闷。2.dpkt协议分析并非必须，如果你对RFC791和RFC793等协议熟悉的话，完全可以使用struct.unpack的方式进行分析。如果你平常习惯使用tcpmp抓取数据包的话，完全可以使用它来代替pcap软件包，只不过我们需要利用tcpmp将抓取的数据以pcap格式进行保存，说道这里大家一定会想到Wireshark工具，具体命令如下：tcpmpdst10.13.202.116andtcpdstport80-s0-ieth1-w../pcap/tcpmp.pcap-C1k-W5我们首先需要对pcap文件格式有所了解，具体信息大家可以参考其他资料文档，我这里只说其重要的结构体组成，如下：sturctpcap_file_header{DWORDmagic;WORDversion_major;WORDversion_minor;DWORDthiszone;DWORDsigfigs;DWORDsnaplen;DWORDlinktype;}structpcap_pkthdr{structtimevalts;DWORDcaplen;DWORDlen;}structtimeval{DWORDGMTtime;DWORDmicroTime;}这里需要说明的一点是，因为在Python的世界里一切都是对象，所以往往Python在处理数据包的时候感觉让人比较麻烦。Python提供了几个libpcapbind,这里有一个最简单的。在windows平台上,你需要先安装winpcap,如果你已经安装了Ethereal非常好用。一个规范的抓包过程:importpcapimportdpktpc=pcap.pcap()#注，参数可为网卡名，如eth0pc.setfilter('tcpport80')#设置监听过滤器forptime,pdatainpc:#ptime为收到时间，pdata为收到数据printptime,pdata#对抓到的以太网V2数据包(rawpacket)进行解包:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)ifp.data.__class__.__name__=='IP':ip='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=='TCP':ifdata.dport==80:printp.data.data.data一些显示参数nrecv,ndrop,nifdrop=pc.stats()返回的元组中，第一个参数为接收到的数据包，第二个参数为被核心丢弃的数据包。至于对于如何监控tcpmp生成的pcap文件数据，大家可以通过pyinotify软件包来实现，如下：classPacker(pyinotify.ProcessEvent):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.process=Nonedefprocess_IN_CREATE(self,event):logger.debug("createfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_MODIFY(self,event):self.process_IF_START_THREAD(event)logger.debug("modifyfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_DELETE(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)logger.debug("deletefile:%s"%filename)defprocess_IF_START_THREAD(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)iffilename!=self.process:self.process=filenameself.proct.put(filename)ifself.proct.qsize()>1:try:logger.debug("createconsumerproct.qsize:%s"%self.proct.qsize())consumer=Consumer(self.proct)consumer.start()exceptException,errmsg:logger.error("createconsumerfailed:%s"%errmsg)returnfilenameclassFactory(object):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.manager=pyinotify.WatchManager()self.mask=pyinotify.IN_CREATE|pyinotify.IN_DELETE|pyinotify.IN_MODIFYdefwork(self):try:try:notifier=pyinotify.ThreadedNotifier(self.manager,Packer(self.proct))notifier.start()self.manager.add_watch("../pcap",self.mask,rec=True)notifier.join()exceptException,errmsg:logger.error("createnotifierfailed:%s"%errmsg)exceptKeyboardInterrupt,errmsg:logger.error("factoryhasbeenterminated:%s"%errmsg)在获得要分析的pcap文件数据之后，就要对其分析了，只要你足够了解pcap文件格式就可以了，对于我们来讲只需要获得TCP数据段的数据即可，如下：classWriter(threading.Thread):def__init__(self,proct,stack):threading.Thread.__init__(self)self.proct=proctself.stack=stackself.pcap_pkthdr={}defrun(self):whileTrue:filename=self.proct.get()try:f=open(filename,"rb")readlines=f.read()f.close()offset=24whilelen(readlines)>offset:self.pcap_pkthdr["len"]=readlines[offset+12:offset+16]try:length=struct.unpack("I",self.pcap_pkthdr["len"])[0]self.stack.put(readlines[offset+16:offset+16+length])offset+=length+16exceptException,errmsg:logger.error("unpackpcap_pkthdrfailed:%s"%errmsg)exceptIOError,errmsg:logger.error("openfilefailed:%s"%errmsg)在获得TCP数据段的数据包之后，问题就简单多了，根据大家的具体需求就可以进行相应的分析了，我这里是想分析其HTTP协议数据，同样也借助了dpkt软件包进行分析，如下：defworker(memcache,packet,local_address,remote_address):try:p=dpkt.ethernet.Ethernet(packet)ifp.data.__class__.__name__=="IP":srcip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dstip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=="TCP":tcpacket=p.data.dataiftcpacket.dport==80anddstip==local_address:srcport=tcpacket.sportkey=srcip+":"+str(srcport)iftcpacket.data:ifnotmemcache.has_key(key):memcache[key]={}ifnotmemcache[key].has_key("response"):memcache[key]["response"]=Noneifmemcache[key].has_key("data"):memcache[key]["data"]+=tcpacket.dataelse:memcache[key]["data"]=tcpacket.dataelse:ifmemcache.has_key(key):memcache[key]["response"]=dpkt.http.Request(memcache[key]["data"])try:stackless.tasklet(connection)(memcache[key]["response"],local_address,remote_address)stackless.run()exceptException,errmsg:logger.error("connectremoteremote_addressfailed:%s",errmsg)logger.debug("oldheaders(nonecontent-length):%s",memcache[key]["response"])memcache.pop(key)exceptException,errmsg:logger.error("dpkt.ethernet.Ethernetfailedinworker:%s",errmsg)如果大家只是想单纯的获取IP地址、端口、流量信息，那么问题就更简单了，这里只是抛砖引玉。另外再提供一段代码供参考:importpcap,dpkt,structimportbinasciidefmain():a=pcap.pcap()a.setfilter('udpportrange4000-4050')try:fori,pdataina:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)src='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dst='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))sport=p.data.data.sportdport=p.data.data.dport =int(binascii.hexlify(p.data.data.data[7:11]),16)print' :%d,From:%s:%d,To:%s:%d'%( ,src,sport,dst,dport)exceptException,e:print'%s'%en=raw_input()if__name__=='__main__':main()

Ⅹ python主要用来干嘛

整理了Python的7大就业方向，希望大家能找到适合自己的，然后学习下去，完成人生的目标。
1、Web开发（Python后端）
Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python搭建的，国外则更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球顶级流量的大站，都构建在Python之上。
平均薪资：15~20K
技能要求：前端基础、Python基础、主流Python Web框架（Flask、Django等）、数据库等
2、Python爬虫工程师
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，又装X又实用，学会Python爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。
平均薪资：15~25K
技能要求：前端基础、Python爬虫库、数据库、JS反爬等
友情提示：注意法律风险
3、Python数据分析师
这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：今日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些 “定制化推荐” 的老手。
可以说，所有的商业公司都需要这样一个角色，Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。
Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。
平均薪资：10~25K
技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（Pandas、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）
4、AI工程师
人工智能是目前最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80K、100K 的职位也有很多，流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。
Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习（Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程师的必备技能之一。
薪资：20~40K
技能要求：统计学基础、Python、数据分析库、机器学习、深度学习框架
5、自动化运维工程师
运维工程师经常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。
自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、数据库、openpyxl库等
6、自动化测试工程师
测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且容易出错。
Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
平均薪资：10~20K
技能要求：Python、自动化测试框架、Linux等
7、Python游戏开发
Python游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。
平均薪资：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、数据库、Nginx等
通过以上一系列的讲解，相信各位刚入门Python编程语言的人，对于Python主要用来做什么这个问题有了一定的了解。Python编程语言应用广泛，就业方向也是十分广阔，当下正是学习Python的好时机。