python全栈自动化

A. python全栈指的是什么意思

全栈即指的是全栈工程师，指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。就是与这项技能有关的都会，都能够独立地完成。

B. 如何成为Python全栈工程师 一般要学哪些内容

1、Python基础与linux数据库
技能达标要求：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等
2、WEB全栈
技能达标要求：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、javaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。
3、数据分析+人工智能
技能达标要求：掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法，掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。
4、高级进阶
技能达标要求：掌握自动化运维与区块链开发技术，具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。

C. 为什么说Python是大数据全栈式开发语言

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。x0dx0ax0dx0a云基础设施x0dx0ax0dx0a这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。x0dx0ax0dx0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年x0dx0a初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。x0dx0ax0dx0a提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第x0dx0a三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预x0dx0a安装什么软件。x0dx0ax0dx0a自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。x0dx0ax0dx0a自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。x0dx0ax0dx0a在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。x0dx0ax0dx0a除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。x0dx0ax0dx0a网络爬虫x0dx0ax0dx0a大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。x0dx0ax0dx0a网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。x0dx0ax0dx0a不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的x0dx0a线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。x0dx0ax0dx0a抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。x0dx0ax0dx0a数据处理x0dx0ax0dx0a万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？x0dx0ax0dx0a如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且x0dx0aR语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。x0dx0ax0dx0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直x0dx0a接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让x0dx0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。x0dx0ax0dx0a对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a为什么是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。x0dx0ax0dx0a对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import thisx0dx0a x0dx0a，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不x0dx0a同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才x0dx0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。x0dx0ax0dx0a对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。x0dx0ax0dx0a对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简x0dx0a洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Pythonx0dx0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——x0dx0a如何解决问题。

D. python全栈和python自动化课程的区别在哪

每个机构都开设了Python相关的课程，每个机构特色不同，自然课程之间也是存在差异的，具体可以到自己选择的机构去看看，其次Python全栈和Python自动化课程最大的区别就是方向不同，一个是全栈方向，一个是自动化方向，不过前期所学习的基础都是差不多的。

E. python全栈开发是什么

全栈指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品。通俗的说就是与这项技能有关的都会，都能独立完成。
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python，因为目前很火，能开发的项目很多。例如：web前端后端，自动化运维，软件、小型游戏开发，移动开发（微信小程序等），大数据处理，AI（人工智能，最火的方向）等等，并且python是一门胶水语言，能和其他任何一门语言结合使用，并且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等，这些方向基本都会，并且基本都能独立搞定的，就算是python全栈工程师了。
但是目前来看，因为python能搞的太多，并且功能是可扩展的，方向不断在扩大，所以个人觉得，严格的说国内外python全栈的工程师并不多。
所以一般来讲，python全栈一般指利用python在linux/windows环境上自动化运维和web前后端以及一些项目开发的人，不过会这些的，已经是很厉害的人了。

F. 什么是Python全栈工程师

能一个人完个整个项目的所有开发工作，就是全栈。
这里的“栈”指的是项目的技术栈。
比如常见的做Web，那么，
后端的数据库；
服务端的Python；
Web服务端的nginx；
前端 的html和javascript;
以及使用的框架相关的知识，键数据库，元数据库，操作系统，Docker之类的
还有从需求分析到测试发布及运维的能力。
不同的项目对全栈的定义是不同的。

G. 为什么说Python是大数据全栈式开发语言

一定的情况证明，Python是一门非常适合初学者学习的编程语言，对零基础人员十分友好，即便是没有任何基础也可以学习Python语言，同时Python还是人工智能、数据分析、大数据时代的首选语言；Python之所以说是全栈开发语言，主要就是因为涉及领域广泛，从业岗位多，就业机会高。