python运维最佳实践

⑴ python怎么样

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

• 软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

• 数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

• 游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

• 大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

• 全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

• 系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

你可以考察对比一下有名气的开设python课程的学校，好的学校会根据市场调研做专业的课程设计。祝你学有所成，望采纳。

⑵ python能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

(2)python运维最佳实践扩展阅读：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

⑶ 运维新手们，别再问需不需要学PYTHON了

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。

其次，不会运维开发，你就不能自己写运维平台＼复杂的运维工具，一切要借助于找一些开源软件拼拼凑凑，如果是这样，那就请不要抱怨你的工资低，你的工作不受重视了。

为什么要学 PYTHON ？

PYTHON 第一是个非常牛 B 的脚本语言， 能满足绝大部分自动化运维的需求，又能做后端 C/S 架构，又能用 WEB 框架快速开发出高大上的 WEB 界面，只有当你自已有能力做出一套运维自动化系统的时候，你的价值才体现出来，你才有资格跟老板谈重视， 否则，还是老老实实回去装机器吧。

运维开发为什么要用 PYTHON ？

Good question, 为什么不用 PHP ， JAVA ， C++ ， RUBY ，这里我只能说，见人见智， 如果你碰巧已经掌握了除 PYTHON 之外的其它语言，那你爱用啥用啥，如果你是一个连 SHELL 都还没写明白的新手，想学个语言的话，请用 PYTHON ， 为什么呢？首先， PHP 是跟 PYTHON 比的最多的，其实他俩根本就不用比，为什么呢？两个语言适用性不同， PHP 主要适用于 WEB 开发，可以迅速的做出中小型，轻量级的 WEB 网站，但后端嘛，基本还是要借助其它语言， 借助什么语言呢？ SHELL ？ PYTHON ？呵呵。 而 PYTHON 呢， 是个综合语言， 前后端都可以，单拿出来比 WEB ，也一点不比 PHP 差，但为什么WEB方向上 PHP 比 PYTHON 要火？ 先入为主嘛， PHP 90 年代诞生就是做 WEB 的， PYTHON2000 年后才出现 WEB 框架，但论优秀程度上， PYTHON 的 WEB 框架基本上出其无左，至少是跟 PHP 比。

那 JAVA 呢？好吧，一个臃肿＼中庸＼豪无新意的语言，还是老老实实用它来做 ERP 吧，搞个运维小平台，用 JAVA 真心没啥必要，在我看来， JAVA 就是稳定的中年男人，稳定＼成熟＼秃顶，而 PYTOHN 代表的就是青春， 简洁＼快＼干净＼帅！

C++ ＼ C ，这个嘛，我只能说，如果你会了 PYTHON, 又会 C 的话，那你会更吃香，但是不会 C 的话，其实也无大碍，基本上做运维的人，搞搞 C 就是为了来装 B 的，因为多数情况下你都到不了看系统底层源码的程度。

RUBY ，小日本开发的，还不错，风格跟 PYTHON 有点像，因为 ruby onrails 出了名，国外用的比较多，国内，放心吧，没戏， PYTHON 已经把它的想象空间都占死了。

当然还有新的语言 GO ， 有些搞运维的看见做开发的人员搞 GO ，也想凑热闹，觉得是未来，我想说，别瞎没事跟风， GO 再成功，也不会变成运维开发语言。

有些人觉得 PYTHON 效率底，说他不能支持多线程， OH ，好吧，这个还有点说对了，但是我想问，看我这篇文章的有几个做过搜索引擎开发？有几个做个上亿 PV 的并发网站开发？ 有几个看过 LINUX 内核源码？如果没有，请别瞎跟着传了，知道 PYTHON 为什么不支持多线程吗？这句话问错了，其实 PYTHON 支持多线程，只是不支持多 CPU 多线程，也就是一个程序 spawn 出来的多线程只能占用一个 CPU ，但是为什么呢？噢，因为 GIL ， GIL 是什么东东，请自行补脑。。。但是你非得用多线程吗？你可以用多进程呀，再牛 B 你还可以用协程呀，这些 PYTOHN 支持的都很好呀，如果你的程序逻辑不好，搞个多线程也快不起来。我认识一个博士讲过一句话，我觉得不错，他说，程序效率高低， 80% 都是写程序的人决定了，语言本身就占 20% ，所以下次有人再说 PYTHON 效率低的时候，请让他先回去自己检查下自己的程序多了多少无用的逻辑、循环等等。 这个博士自己用 PYTHON 写的 WEB 程序，一台服务器每天能处理上亿请求，一秒并发近两万， 什么 WEB 框架这么牛 B ？ 别问它是谁， 它叫 tornado 。

PYTHON 能否自学？

当然可以，什么都可以自学，前提是你得能学得会，见过 N 多菜鸟踏上上自学的不归路，他妈的什么都能自学的话，还用大学干什么？自己在家鳖不就行了？动不动就说 PYTHON 是个脚本语言，自己看看就不会了，说这话的只可能有两种人，一种是高手，一种是 SB ，对于高手来讲，他肯定已经会其它语言， PYTHON 在这种情况下，自学当然就很容易学会，几年前我刚接触 PYTHON 时，代码遇到问题，找了个开发的哥们帮调试，哥们帮调了十几分钟就搞定了，结果人家以前一句 PYTHON 代码也没写过，为什么，因为语言都有相通之处，一门掌握好了，其它门自己学学就会了。但对于新手来讲，没任何语言基础就开始自学，那么恭喜你，菜鸟们见此文章为证，从今天开始自学，一年后，你要是能自己做出个软件来，来找我要一千块钱。 哈哈，真的。 基本上自学是属于专业人员干的事情，就像会一门乐器了，自己学下就可能学会另一门，但我之前没音乐基础，跟着老师都没把吉它学会。

所以奉劝没基础又想学 PYTHON 的同学，花点钱去报个班学吧，拿钱换时间，时间是生命，钱没了可再挣钱，时间过去了就再也不会回来，如果你不信邪，非要自己学，那我佩服你的勇气，不过自己试试就知道了。

说了这么多，只想告诉那些迷茫不知所措该学什么语言的新手们， 在你还没学好走路的时候，不要老想着，将来我当上老板了，我是开宝马呢？还是开奔驰呢？先学会骑自行车吧。。。
转载

⑷ 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