python自動化運維pdf
① 學python職業前景怎麼樣
Python自身強大的優勢決定其不可限量的發展前景。而且從最新Python招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量是非常大的Python作為一種通用語言，幾乎可以用在任何領域和場合，角色幾乎是無限的。它是一種很靈活的語言，能幫你輕松完成編程工作。強大的類庫支持，使編寫文件處理、正則表達式、網路連接等程序變得相當容易。其次再說python人才的需求，過去五年裡，市場對 Python 開發者的需求呈爆發性增長趨勢。Python+人工智慧人才缺口高達80萬,供不應求。【更系統全面的學習資料，點擊查看】
首先從國家的層面上來說，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，在教育上，教育部已將人工智慧、物聯網、大數據處理劃入高中新課標。因為Python在大數據和人工智慧領域的爆發性發展， 導致Python方向崗位的薪水在水漲船高，從數據分析來看，月薪在20K-50K不等。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。【千鋒IT培訓機構，熱門IT課程試聽名額限時領取】
② 學Python職業前景怎麼樣
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小夥伴也需要學習Python哦！
③ 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
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簡介：Python Linux系統管理與自動化運維以Linux系統管理為線索，以Python語言為載體，從工具、腳本、方法等多個方面講解了如何在Linux系統管理和自動化運維中使用Python來解決各種問題，包含大量案例和最佳實踐。
⑤ 程序員應知應會之自動化運維那些事兒
對於一個開發人員來講，可能運維並不是自己的職責所在。但是作為一名開發人員，卻不能不了解自動化運維的整個流程。因為對於一個信息系統而言，開發和運維本質是一體的，尤其對於一些小公司來講，可能運維人員本身就是開發人員抽空兼任的。
而自動化運維，本質上是介於開發和運維之間的，是運維和開發的交集，甚至很多時候都要寫不少代碼。因此，任何一個開發人員，都需要有自動化運維的相關知識。
一個了解好的開發人員，即使自己不做運維相關的工作，也能夠知道自己在將項目交付給運維人員的時候，哪些東西是重要的，那些是必須配置的等等。然而在實際工作中，往往開發人員會給運維人員留下一些坑，一些只有他自己知道，而運維人員不知道的東西。導致運維人員自己試了很多次發現不行的時候，找到開發人員，開發人員研究了一下才會告訴他，在某某環境中必須用哪個埠之類的。這樣不僅白白浪費了運維人員的時間，也增加了很多溝通的工作量。
反過來也是如此，一些現場的問題如果運維人員不能現場給出問題的定位。對於開發人員來講是非常難以復現的。比如之前有某家企業，運維人員在客戶現場發現問題。費了很大力氣從客氣的內網裡面把日誌導出來，發給開發人員，結果開發人員仔細研究了日誌之後，發現是網不通的問題。開發人員顯然是不可能知道為啥網不通的，搞不好是壓根沒連網線。
所以今天我們來聊一聊，對於一個程序員來講，需要了解的自動化運維的那些事。
一、自動化運維的概念
隨著信息時代的持續發展，初期的幾台伺服器已經發展成為了龐大的數據中心，單靠人工已經無法滿足在技術、業務、管理等方面的要求。一個運維人員手工配置幾台伺服器還可能。配置幾百上千台伺服器那就累死了，還容易出錯。那麼就需要對運維工作進行標准化、自動化、架構優化、過程優化等。從面降低運維服務成本。其中，自動化最開始作為代替人工操作為出發點的訴求被廣泛研究和應用。
所謂自 動化運維，即在最少的人工干預下，結合運用腳本與第三方工具，保證業務系統7*24小時高效穩定運行 。這是所有業務系統運維的終極目標。
按照運維的發展成熟度來看， 運維大致可分為三個階段 ：
（1）依靠純手工，重復地進行軟體的部署與運維；
（2）通過編寫腳本，方便地進行軟體的部署與運維；
（3）藉助第三方工具，高效地進行軟體的部署與運維；
二、自動化運維需要解決的問題
自動化運維通常來講，需要解決以下幾個問題： 自動部署配置、風險事前預警、故障事中解決、和故障事後管理 。
三、自動化運維的常用工具
自動化運維常用的工具包括以下幾種：
1、Ansible
ansible是基於Python開發的自動化運維工具，集合了眾多運維工具（puppet、cfengine、chef、func、fabric）的優點，實現了批量系統配置、批量程序部署、批量運行命令等功能。
ansible具有如下一些特性：
(1)模塊化：調用特定的模塊，完成特殊的任務。
(2)Paramiko(python對ssh的實現)，PyYaml，jinja2(模塊語言)三個關鍵模塊。
(3)支持自定義模塊，可使用任何編程語言寫模塊。
(4)基於python語言實現。
(5)部署簡單，基於python和SSH(默認已安裝)，agentless，無需代理不依賴KPI(無需SSL)。
(6)安全，基於OpenSSH
(7)冪等性：一個任務執行一次和執行n遍效果一樣，不因重復執行帶來意外情況。
(8)支持playbook編排任務，YAML格式，編排任務，支持豐富的數據結構。
(9)較強大的多層解決方案role。
2、Chef
Chef是一個功能強大的自動化工具，可以部署，修復和更新以及管理伺服器和應用程序到任何環境。
Chef 主要分為三個部分 Chef Server、Workstation 以及 Chef Client。用戶在 Workstation 上編寫 Cookbook。然後，通過 knife 命令上傳到 Chef Server。最後，在 Chef Client 上面實施安裝和部署工作。所以，對於 Cookbook 地編寫在整個自動化部署中起到了重要的作用。
Chef Server 包含所有配置數據，並存儲描述Chef-Client中每個Nodes的Recipe，Cookbook和元數據。配置詳細信息通過Chef-Client提供給Nodes。所做的任何更改都必須通過Chef Server進行部署。在推送更改之前，它通過使用授權密鑰來驗證Nodes和Workstations是否與伺服器配對，然後允許Workstations和Nodes之間進行通信。
Workstations 用於與Chef-server進行交互，還用於與Chef-nodes進行交互。它還用於創建Cookbook。Workstations是所有交互發生的地方，在這里創建，測試和部署Cookbook，並在Workstations中測試代碼。
Chef命令行工具 是創建，測試和部署Cookbook的地方，並通過此策略將其上載到Chef Server。
Knife 用於與ChefNodes進行交互。
Test Kitchen 用於驗證Chef代碼
Chef-Repo 是一個通過Chef命令行工具在其中創建，測試和維護Cookbook的存儲庫。
Nodes 由Chef管理，每個Nodes通過在其上安裝Chef-Client進行配置。 ChefNodes 是一台機器，例如物理雲，雲主機等。
Chef-Client 負責注冊和認證Nodes，構建Nodes對象以及配置Nodes。Chef-Client在每個Nodes上本地運行以配置該Nodes。
Cookbook 是Chef 框架的重要基礎功能之一。在 Chef Server 對目標機器做安裝部署的時候，是通過 Runlist。而 Runlist 裡面又包含了一個一個具體的 Cookbook，所以，最終對一個目標機器的部署任務就落到了 Cookbook 上。而對於 Cookbook 來說，其中包含了多個組件，我們可以將 Cookbook 簡單地理解成一個容器或者可以理解為一個包，裡麵包含了 recipes、files、templates、libraries、metadata 等信息。這些信息用於配置我們的目標機器。
3、Puppet
puppet是一種Linux、Unix平台的集中配置管理系統，所謂配置管理系統，就是管理其裡面諸如文件、用戶、進程、軟體包等資源。它可以運行在一台伺服器端，每個客戶端通過SSL證書連接到服務端，得到本機器的配置列表，然後根據列表來完成配置工作，所以如果硬體性能比較高，維護管理上千上萬台機器是非常輕松的，前提是客戶端的配置、伺服器路徑、軟體需要保持一致。
客戶端Puppet會調用本地facter，facter探測出該主機的常用變數，例如主機名、內存大小、IP地址等。然後Puppetd把這些信息發送到Puppet服務端；
Puppet服務端檢測到客戶端的主機名，然後會檢測manifest中對應的node配置，並對這段內容進行解析，facter發送過來的信息可以作為變數進行處理；
Puppet伺服器匹配Puppet客戶端相關聯的代碼才能進行解析，其他的代碼不解析，解析分為幾個過程，首先是語法檢查，然後會生成一個中間的偽代碼，之後再把偽代碼發給Puppet客戶端；
Puppet客戶端接收到偽代碼之後就會執行，執行完後會將執行的結果發送給Puppet伺服器；
Puppet服務端再把客戶端的執行結果寫入日誌。
4、Saltstack
SaltStack是基於python開發的一套C/S自動化運維工具。部署輕松，擴展性好，很容易管理上萬台伺服器，速度夠快。與伺服器之間的交流,以毫秒為單位。SaltStack提供了一個動態基礎設施通信匯流排用於編排,遠程執行、配置管理等等。它的底層使用ZeroMQ消息隊列pub/sub方式通信，使用SSL證書簽發的方式進行認證管理，傳輸採用AES加密。
在saltstack架構中伺服器端叫Master，客戶端叫Minion。
在Master和Minion端都是以守護進程的模式運行，一直監聽配置文件裡面定義的ret_port(接受minion請求)和publish_port(發布消息)的埠。當Minion運行時會自動連接到配置文件裡面定義的Master地址ret_port埠進行連接認證。
saltstack除了傳統的C/S架構外，其實還有一種叫做masterless的架構，其不需要單獨安裝一台 master 伺服器，只需要在每台機器上安裝 Minion端，然後採用本機只負責對本機的配置管理機制服務的模式。
saltstack提供如下一些功能：
（1）遠程執行：（批量執行命令）在master上執行命令時，會在所有的minion上執行。
（2）配置管理/狀態管理 ：（描述想到達到的狀態，saltstack就會去執行）
（3）雲管理(cloud)：用於管理雲主機
（4）事件驅動：被動執行，當達到某個值會自動觸發
這四種自動化運維工具的比較如下，現在主流的基本上ansible和saltstack用的多一些：
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書名：Linux集群和自動化運維
作者：余洪春
出版社：機械工業出版社
出版年份：2016-8
頁數：357
內容簡介：
本書是Linux運維領域公認的經典暢銷書《構建高可用Linux伺服器》的姊妹篇，是積筆者多年的經驗結晶和*佳實踐，也是筆者多年以來的一線運維工作的總結和心血。
本書最大的特點就是與實踐緊密結合，所有理論知識、方法、技巧和案例都來自實際環境，涵蓋了生產環境下的Shell和Python腳本、Pupet自動化配置管理及Python自動化運維（Fabric及Ansible）、高可用Linux集群構建及億級PV網站架構設計等主題。筆者在傳統運維的基礎上，結合了現階段最流行的AWS雲計算運維技術，跟大家分享了流行的Linux集群和自動化運維知識體系，方便大家結合自己的實際工作場景來設計自己網站的系統架構。
作者簡介：
余洪春（撫琴煮酒），高級運維架構師、資深運維工程師，在電子商務領域及雲計算領域工作10多年，在Linux集群、自動化運維、DevOps及高並發高流量網站架構設計等方面進行了深入的研究；在大量一線實踐中積累了豐富的經驗。精通負載均衡高可用和Python自動化運維技術，擅長高流量高性能網站架構設計。51CTO和ChinaUnix等知名社區特邀專家，ChinaUnix論壇「集群和高可用」及「監控及自動化運維技術」版版主，在社區內發表了大量技術文章，深受社區網友好評。
⑦ 學習完Python可不可以做人工智慧的工作呢
可以，學完Python是可以從事人工智慧的工作的，具體崗位如下：
① Web開發
國內很多大型網站使用的都是Python編程語言，比如豆瓣、拉勾、知乎等，Web開發這個崗位在國內的發展前景也十分不錯，因為Python的Web開發框架是最大的一個優勢，使用Python搭建一個網站只需要幾行的代碼就可以搞定，簡直太方便了。
② 數據挖分析
Python十分有利於數據分析處理技術，因為其擁有著完整的生態環境，比如「大數據」分析所需要的分布式計算、資料庫操作、數據可視化等，都可以通過Python中的模塊完成。
③ 自動化測試
Python可以說在自動化測試領域撐起了大半個天，Python擁有著豐富的第三方庫，滿足單元測試、介面測試、Web自動化和APP自動化、性能測試......幾乎涵蓋了所有的測試方面。
④ 網路爬蟲
最早使用Python做爬蟲的就是谷歌公司，眾所周知，使用Python語言做爬蟲非常容易，市場佔有率也較大，目前公司基本都是採用Python語言來做爬蟲的。
⑤ 人工智慧
人工智慧大家應該都有所了解吧，發展前景及錢途也就不用多說了，但目前來講，人工智慧領域門檻較高，對學歷、工作經驗要求較高，但不可否認的一點是，人工智慧絕對是最具有發展潛力的方向了。
⑥ 自動化運維
早期學Python的人，基本都是運維和測試領域的人，因為他們知道，Python對於他們的工作，可以起到很大一部分作用，因為使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。
⑧ 自動化運維需要學什麼
自動化運維需要學的內容如下：
1、python是自動化運維工程師必備的技能。所以基礎的運維工程師想提升自己的工作能力甚至崗位，需要在熟練掌握運維知識的基礎上學習編程知識。學習編程不只是學習期簡單的語法，同時也要掌握其中的演算法，例如計算思維、解決問題的方法和編程思路等等。
2、python編程有多重編程方式，面向過程、面向對象以及函數式編程等等。新手建議從面向過程學起。面向對象的類相對更加抽象，類就是屬性加方法構成的對象的藍圖。學習面向對象的過程中葯了解面向對象的思想建模。
3、學習ansible，這是新出現的自動化運維工具，基於Python開發，集合了眾多運維工具（puppet、chef、func、fabric）的優點，實現了批量系統配置、批量程序部署、批量運行命令等功能。
⑨ Python語言做什麼的
Python語言是一種面向對象的動態類型語言。
Python語言最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。作為一種解釋型腳本語言，可以在以下方面加以應用：
1、圖形處理：
有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
2、數學處理：
NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。
3、文本處理：
Python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
4、資料庫編程：
程序員可通過遵循Python DB-API（資料庫應用程序編程介面）規范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。
5、網路編程：
提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發分布式應用程序。很多大規模軟體開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。
6、Web編程：
應用的開發語言，支持最新的XML技術。
7、多媒體應用：
Python的PyOpenGL模塊封裝了「OpenGL應用程序編程介面」，能進行二維和三維圖像處理。PyGame模塊可用於編寫游戲軟體。
(9)python自動化運維pdf擴展閱讀：
作為一種廣泛使用的計算機語言，Python具有以下優點：
1、簡單易學：
Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。
2、速度快：
Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
3、免費、開源：
Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
4、高層語言：
用Python語言編寫程序的時候，無需考慮「如何管理程序使用的內存」一類的底層細節。
5、可移植性：
由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS以及Google基於linux開發的android平台。
6、解釋性：
一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個程序員的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
運行程序的時候，連接/轉載器軟體把程序員的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼，程序眼可以直接從源代碼運行程序。
7、可擴展性：
如果程序員需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
8、可嵌入性：
可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。