python實現運維

❶ 如何做好python自動化運維

隨著移動互聯網的普及，伺服器運維所面臨的挑戰也隨之越來越大。當規模增長到一定程度，手動管理方式已經無法應對，自動化運維成為解決問題的銀彈。Python憑借其靈活性，在自動化運維方面已經被廣泛使用，能夠大大提高運維效率，伺服器集群的規模越大，優勢越明顯。現在不論是Linux運維工程師還是Unix運維工程師都需要掌握Python，以提高運維效率。

第一個階段：初級，掌握Python的語法和一些常用庫的使用

掌握一門語言最好的方法就是用它，所以我覺得邊學語法邊刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

❷ python自動化運維是干什麼的

運維自動化是一組將靜態的設備結構轉化為根據IT服務需求動態彈性響應的策略，目的就是實現IT運維的質量，降低成本。運維自動化設計思想（推薦學習：Python視頻教程）
管理體系化
工作流程化
人員專業化
任務自動化
任務自動化
環境定義自動化
部署自動化
監控自動化
為什麼選python做自動化運維
自動化運維關心問題
自動化
易實現
跨平台
輕量級
適合自動化運維編程語言特點
豐富的第三方庫
學習成本低
跨平台
輕量級
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❸ 如何用python做一個設備運維軟體

Python開發的jumpserver跳板機

使用python語言編寫的調度和監控工作流的平台內部用來創建、監控和調整數據管道。任何工作流都可以在這個使用Python來編寫的平台上運行。

企業主要用於解決：通俗點說就是規范運維的操作，加入審批，一步一步操作的概念。

是一種允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流（即有向無環圖或成為DAGs）的工具。這些工作流包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等等這些跨越多部門的用例。

這個平台擁有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，並且提供了鉤子使得系統擁有很好地擴展性。除了一個命令行界面，該工具還提供了一個基於Web的用戶界面讓您可以可視化管道的依賴關系、監控進度、觸發任務等。

來個小總結

❹ 為什麼用python實現自動化運維

經常有人在群里問，運維人員需不需要學開發？需不需要學 PYTHON ？ PYTHON 和 SHELL 有什麼區別？天天問這種好水的問題，我實在受不了，決定幫大家掃掃盲，求求新手們，以後別他媽瞎問了。

現階段，掌握一門開發語言已經成為高級運維工程師的必備計能，不會開發，你就不能充分理解你們系統的業務流程，你就不能幫助調試、優化開發人開發的程序， 開發人員有的時候很少關注性能的問題，這些問題就得運維人員來做，一個業務上線了，導致 CPU 使用過高，內存佔用過大，如果你不會開發，你可能只能查到進程級別，也就是哪個進程佔用這么多，然後呢？然後就交給開發人員處理了，這樣咋體現你的價值？

另外，大一點的公司，伺服器都上幾百，上千，甚至數萬台，這種情況下怎樣做自動化運維？用 SHELL 寫腳本 FOR 循環？呵呵，歇了吧， SHELL 也就適合簡單的系統管理工作。到復雜的自動化任務還得要用專門的開發語言。你可能說了，自動化管理有專門的開源軟體＼監控也有，直接拿來用下就好了，但是現有的開源軟體如 puppet\saltstack\zabbix\nagio 多為通用的軟體，不可能完全適用你公司的所有需求，當你需要做定製、做二次開發的時候，你咋辦？找開發部門？開發部門不懂運維的實際業務邏輯，寫出來的東西爛爛不能用，這活最後還得交給運維開發人員來做。

❺ 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

❻ 為什麼運維用python

基於Python本身的優點：簡單，易學，速度快，免費、開源，高層語言，可移植性，解釋性，可擴展性，可嵌入性，豐富的庫，獨特的語法。Python已經成為現在編程的必備語言。作為「膠水語言」它能夠把其他語言製作的各種模塊輕松聯結在一起。
比起C和Java，Python的魅力更為突顯，因為完成同一項任務，C語言需要1000行代碼，Java只需要100行代碼，而Python可能只需要20行就輕松搞定。
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Python在系統運維上的優勢在於其強大的開發多能力和完整的工業鏈，它的開發能力遠強於各種Shell和Perl，的確通過Shell腳本來實現自動化運維!藉助自動化運維來實現大規模集群維護的想法是對的，但由於Shell本身的可編程能力較弱，對很多日常維護中需要的特性支持不夠，也沒有現成的庫可以借鑒，各種功能都需要從頭寫起，所以說Shell腳本力量不夠。
而現Python是更好的選擇，Python除了易讀易寫更兼具面向對象和函數式風格，已經成為IT運維、科學計算、數據處理等領域的主要編譯語言。通過系統化的將各種管理工具結合，對各類工具進行二次開發，形成統一的伺服器管理系統。
和Python類似的Ruby也很適合編寫系統管理軟體，但是在相關庫和工具上比Python差遠了。
讓系統易運維管理是一個工程，Python在伺服器管理工具上非常豐富：配置管理(Saltstack)、批量執行( Fabric, saltstack)、監控(Zenoss, nagios 插件)、虛擬化管理( Python-libvirt)、進程管理 (Supervisor)、雲計算(Openstack)等，大部分系統C庫都有Python綁定。
作為一門編程語言，Python幾乎可以用在任何領域和場合，自身帶有無限可能，擔任任何角色。
從國內的豆瓣、搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、網路、阿里、淘寶、熱酷、土豆、新浪、到國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook等互聯網巨頭公司都用Python完成各項任務。
隨著雲計算技術的發展與成熟，低端運維人員的市場越來越小，甚至是沒有市場，因為中小型公司不需要運維，而大公司的門檻高，低端運維沒有核心競爭力，會工程開發能力的運維才是大企業喜聞樂見的。
掌握Linux技能是一個運維人員的基本，要勝任大公司以企業及的運維工作光會Linux還遠遠不夠。Linux+Python是運維的最佳搭配。

❼ Python可以用來干什麼

1、做日常任務，比如下載視頻、MP3、自動化操作excel、自動發郵件。

2、做網站開發、web應用開發，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的。

許多大型網站就是用Python開發的，例如YouTube、Instagram，還有國內的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美國航空航天局）都大量地使用Python。

3、做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。

4、系統網路運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

5、3D游戲開發

Python也可以用來做游戲開發，因為它有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，目前來說就有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科學與數字計算

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

7、人工智慧

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。Python語言對於人工智慧來說是最好的語言。目前好多人都開始學習人工智慧+Python學科。

8、網路爬蟲

爬蟲是屬於運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的. 其中有一個庫叫 Requests ,這個庫是一個模擬HTTP請求的一個庫,非常的出名! 學過Python的人沒有不知道這個庫吧,爬取後的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。不過目前Python比較流行的網路爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

9、數據分析

一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之後，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面 關於數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等 都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。

而後續復雜計算中，對接機器學習相關演算法，或者提供Web訪問介面，或是實現遠程調用介面，都非常簡單。

❽ 如何基於Python構建一個可擴展的運維自動化平台

Django- 一個開放源代碼的 Web 應用框架，由 Python 寫成，採用了 MVC 的軟體設計模式；
rpyc- 一個 Python 實現的 RPC 和分布式計算的工具。支持同步和非同步操作、回調等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 開發的自動化配置管理與流程式控制制組件；
Mysql- 是一個非常流行的關系型資料庫管理系統。
二、平台架構設計
1、 OMServer 架構圖

大家對這個架構應該不會感到陌生，三層結構也是目前主流的運營平台架構。
2、 架構說明
OMServer 平台為三層架構，分別為 WEB 交互層、分布式計算層、集群管理服務層。
1） 、第一層：即為 WEB 交互層，典型的 B/S 架構，以供管理員操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基於 Django 開發；
2） 、第二層：分布式計算層，提供與主控端的連接通道，採用的是 rpyc 傳輸協議，協議操作流程：前端模塊參數 -> 加密傳輸 -> 任務執行 -> 返回結果集 -> 解密輸出。
3） 、第三層：集群管理服務層，整合 Python 主流的遠程操作組件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），對被控端（業務伺服器集群）進行管理，其中主控端可以根據不同 IDC 環境，採用多地多點的管理方式，可提升冗餘度及執行效率。主控端操作模塊以不同 Python 文件加以區分，便於維護，可靈活定製操作邏輯及橫向擴展等特點。

❾ Python 在 Linux 系統運維中都有哪些應用

本人主要用shell,結合工作經驗，給出如下常用功能：
1.製作定時任務，可以獲得系統狀態，然後截取系統狀態，發送至故障監控平台或簡訊平台，實現故障的自動預警。
2.提取數據，形成文本，處理文本，得到規格化的數據，提供給相關部門使用。
3.製作shell互動式菜單，提供給其他運維值班人員使用，用以手工監控系統各種狀態
4.版本升級、系統變更等操作需要使用。