python自动化运维工具

Ⅰ 学完python可以应用到工作的哪些应用中

从工作上应用于：Python开发、Python爬虫、大数据;
从生活上，爬虫为我们增添了很多生活乐趣、便利了日常，比如说数据分析、简单地几行代码可以处理上千条Excel数据等等。
Python开发
自动化测试、自动化运维、WEB开发(网站开发)、人工智能都属于Python开发。
自动化测试——用Python编写简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
自动化运维——Python对于服务器运维很重要。
目前几乎所有linux发行版中都自带了Python解释器，以使用Python脚本进行批量化的文件部署，和运行调整~
而且Python提供了全方位的工具集合，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。
WEB开发——Python最火的WEB开发框架Django在业界非常流行，其中的设计哲学也常用于其它程序语言设计的框架~
如果是网站后端，使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如我们常看到的：Gmail、知乎、豆瓣等~
人工智能更是现在非常火的方向，现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现的。
Python爬虫
在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生。
不过这可不止我们日常的抓取数据和解析数据那些简单，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写。
大家也可以去网上搜索别人通过爬虫做了什么有趣的事情：
“用Python写的第一个程序，是爬取糗事网络上的图片、自动下载到本地、自动分成文件夹保存，当时就觉得，卧糟，太NB了~”
“智联招聘爬虫，支持输入查询的职位关键词+城市。并将爬取到的数据分别用Exce和Python(matplotlib)做了数据分析及可视化……”
“尝试爬取京东热卖、淘宝淘抢购(还是聚划算)的商品信息，没想到还挺简单的，主要是没做什么防爬虫措施……”
Python大数据
数据是一个公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务。
Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持，数据分析建立在爬虫的基础上，我们便捷地爬下海量数据，才能进行分析。

Ⅱ Python都是拿来做运维吗

当然不是！

运维只是Python的应用方向之一，实际上Python主要有下面这些方向：

1. 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2. 科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3. 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4. 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5. WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6. 网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7. 数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8. 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

当然，除了以上的主流和前沿领域，Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。

摘自：刘江的Python教程

Ⅲ python能做自动化吗

可以，自动化运维，自动化测试，自动化开发，科学计算，人工智能都可以做呀！

Ⅳ 如何用python做一个设备运维软件

Python开发的jumpserver跳板机

使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。

企业主要用于解决：通俗点说就是规范运维的操作，加入审批，一步一步操作的概念。

是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。

这个平台拥有和 Hive、Presto、Mysql、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。

来个小总结

Ⅳ 为什么用python实现自动化运维

经常有人在群里问，运维人员需不需要学开发？需不需要学 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。

现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序， 开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致 CPU 使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？

另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用 SHELL 写脚本 FOR 循环？呵呵，歇了吧， SHELL 也就适合简单的系统管理工作。到复杂的自动化任务还得要用专门的开发语言。你可能说了，自动化管理有专门的开源软件＼监控也有，直接拿来用下就好了，但是现有的开源软件如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多为通用的软件，不可能完全适用你公司的所有需求，当你需要做定制、做二次开发的时候，你咋办？找开发部门？开发部门不懂运维的实际业务逻辑，写出来的东西烂烂不能用，这活最后还得交给运维开发人员来做。

Ⅵ python在企业信息自动化运维工作中的应用

这个应用的话，企业的信息化里面很有用的。

Ⅶ python自动化运维是做什么的

随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变得重复、繁杂。将运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理时间中释放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
换句话来讲，运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，主要目的就是实现IT运维的质量，降低成本。
Python自动化运维能干什么?
1开发各种自动化工具，定制开发各种开源软件;
2帮助评估和优化业务技术架构;
3开发公司的内部办公系统CRM、网站等;
4成为全栈工程师。
为什么选择Python做自动化运维?
自动化运维关键问题：自动化、易实现、跨平台、轻量级，恰好这几点是Python的优势;
适合自动化运维编程语言的特点：丰富的第三方库、学习成本低、跨平台、轻量级，而Python就具备这样的优势。
总而言之，Python是非常适合自动化运维的编程语言。

Ⅷ python运维自动化取页面数据

1、linux系统基础，这个不用说了，是基础中的基础，连这个都不会就别干了，参考书籍，可以看鸟哥linux基础篇，至少要掌握这书60%内容，没必须全部掌握，但基本命令总得会吧

2、网络服务，服务有很多种，每间公司都会用到不同的，但基础的服务肯定要掌握，如FTP, DNS,SAMBA, 邮件, 这几个大概学一下就行，LAMP和LNMP是必须要熟练，我所指的不是光光会搭建，而是要很熟悉里面的相当配置才行，因为公司最关键的绝对是WEB服务器，所以nginx和apache要熟悉，特别是nginx一定要很熟悉才行，至少有些公司还会用tomcat，这个也最好学一下。其实网络服务方面不用太担心，一般公司的环境都已经搭建好，就算有新服务器或让你整改，公司会有相应的文档让你参照来弄，不会让你乱来的，但至少相关的配置一定要学熟，而且肯定是编译安装多，那些模块要熟悉一下他的作用，特别是php那些模块。
这面2点只是基础，也是必要条件，不能说是工具，下以才是真正的要掌握的工具。

3、shell脚本和另一个脚本语言，shell是运维人员必须具备的，不懂这个连入职都不行，至少也要写出一些系统管理脚本，最简单也得写个监控CPU，内存比率的脚本吧，这是最最最基本了，别以为会写那些猜数字和计算什么数的，这些没什么作用，只作学习意义，写系统脚本才是最有意义，而另一个脚本语言是可选的，一般是3P，即python, perl和php，php就不需要考虑了，除非你要做开发，我个人建议学python会比较好，难实现自动化运维，perl是文本处理很强大，反正这两个学一个就行了。

4、sed和awk工具，必须要掌握，在掌握这两个工具同时，还要掌握正则表达式，这个就痛苦了，正则是最难学的表达式，但结合到sed和awk中会很强大，在处理文本内容和过滤WEB内容时十分有用，不过在学shell的同时一般会经常结合用到的，所以学第3点就会顺便学第4点。

5、文本处理命令，sort , tr , cut, paste, uniq, tee等，必学，也是结合第3点时一并学习的。

6、数据库，首选mysql，别问我为什么不学sqlserver和oracle，因为linux用得最多绝对是mysql，增删改查必学，特别要学熟查，其它方面可能不太需要，因为运维人员使用最多还是查，哪些优化和开发语句不会让你弄的。

7、防火墙，不学不行，防火墙也算是个难点，说难不难，说易不易，最重要弄懂规则，如果学过CCNA的朋友可能会比较好学，因为iptables也有NAT表，原理是一样的，而FILTER表用得最多，反正不学就肯定不合格。

8、监控工具，十分十分重要，我个人建议，最好学这3个，cacti，nagios，zibbix，企业用得最多应该是nagios和 zibbix，反正都学吧，但nagios会有点难，因为会涉及到用脚本写自动监控，那个地方很难。

Ⅸ 如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

Django- 一个开放源代码的 Web 应用框架，由 Python 写成，采用了 MVC 的软件设计模式；
rpyc- 一个 Python 实现的 RPC 和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 开发的自动化配置管理与流程控制组件；
Mysql- 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。
二、平台架构设计
1、 OMServer 架构图

大家对这个架构应该不会感到陌生，三层结构也是目前主流的运营平台架构。
2、 架构说明
OMServer 平台为三层架构，分别为 WEB 交互层、分布式计算层、集群管理服务层。
1） 、第一层：即为 WEB 交互层，典型的 B/S 架构，以供管理员操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基于 Django 开发；
2） 、第二层：分布式计算层，提供与主控端的连接通道，采用的是 rpyc 传输协议，协议操作流程：前端模块参数 -> 加密传输 -> 任务执行 -> 返回结果集 -> 解密输出。
3） 、第三层：集群管理服务层，整合 Python 主流的远程操作组件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），对被控端（业务服务器集群）进行管理，其中主控端可以根据不同 IDC 环境，采用多地多点的管理方式，可提升冗余度及执行效率。主控端操作模块以不同 Python 文件加以区分，便于维护，可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。

Ⅹ python都可以干什么

Python可以做什么开发?从业方向有哪些?
1、软件开发：Python语言支持多函数编程，可以担任任何软件的开发工作，是它的标配能力。
2、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。
3、自动化运维：Python是作为运维工程师的首选编程语言，有诸多优势所在，是非常受喜欢的编程语言。
4、云计算：开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。
5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。
6、网络爬虫：也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一。
7、数据分析：结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石，Python是数据分析领域首选的编程语言。
8、人工智能：对于人工智能我想不用多介绍，是现在非常流行的一个行业，而人工智能也是未来的发展，Python是人工智能的首选编程语言。