python实现运维

❶ 如何做好python自动化运维

随着移动互联网的普及，服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度，手动管理方式已经无法应对，自动化运维成为解决问题的银弹。Python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，能够大大提高运维效率，服务器集群的规模越大，优势越明显。现在不论是Linux运维工程师还是Unix运维工程师都需要掌握Python，以提高运维效率。

第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用

掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

❷ python自动化运维是干什么的

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，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。运维自动化设计思想（推荐学习：Python视频教程）
管理体系化
工作流程化
人员专业化
任务自动化
任务自动化
环境定义自动化
部署自动化
监控自动化
为什么选python做自动化运维
自动化运维关心问题
自动化
易实现
跨平台
轻量级
适合自动化运维编程语言特点
丰富的第三方库
学习成本低
跨平台
轻量级
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❸ 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

❹ 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。

❺ 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

❻ 为什么运维用python

基于Python本身的优点：简单，易学，速度快，免费、开源，高层语言，可移植性，解释性，可扩展性，可嵌入性，丰富的库，独特的语法。Python已经成为现在编程的必备语言。作为“胶水语言”它能够把其他语言制作的各种模块轻松联结在一起。
比起C和Java，Python的魅力更为突显，因为完成同一项任务，C语言需要1000行代码，Java只需要100行代码，而Python可能只需要20行就轻松搞定。
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Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链，它的开发能力远强于各种Shell和Perl，的确通过Shell脚本来实现自动化运维!借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但由于Shell本身的可编程能力较弱，对很多日常维护中需要的特性支持不够，也没有现成的库可以借鉴，各种功能都需要从头写起，所以说Shell脚本力量不够。
而现Python是更好的选择，Python除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。通过系统化的将各种管理工具结合，对各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。
和Python类似的Ruby也很适合编写系统管理软件，但是在相关库和工具上比Python差远了。
让系统易运维管理是一个工程，Python在服务器管理工具上非常丰富：配置管理(Saltstack)、批量执行( Fabric, saltstack)、监控(Zenoss, nagios 插件)、虚拟化管理( Python-libvirt)、进程管理 (Supervisor)、云计算(Openstack)等，大部分系统C库都有Python绑定。
作为一门编程语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，自身带有无限可能，担任任何角色。
从国内的豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、网络、阿里、淘宝、热酷、薯仔、新浪、到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook等互联网巨头公司都用Python完成各项任务。
随着云计算技术的发展与成熟，低端运维人员的市场越来越小，甚至是没有市场，因为中小型公司不需要运维，而大公司的门槛高，低端运维没有核心竞争力，会工程开发能力的运维才是大企业喜闻乐见的。
掌握Linux技能是一个运维人员的基本，要胜任大公司以企业及的运维工作光会Linux还远远不够。Linux+Python是运维的最佳搭配。

❼ Python可以用来干什么

1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

2、做网站开发、web应用开发，很多着名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

4、系统网络运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

5、3D游戏开发

Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

6、科学与数字计算

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

7、人工智能

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

8、网络爬虫

爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

9、数据分析

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

❽ 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。

❾ Python 在 Linux 系统运维中都有哪些应用

本人主要用shell,结合工作经验，给出如下常用功能：
1.制作定时任务，可以获得系统状态，然后截取系统状态，发送至故障监控平台或短信平台，实现故障的自动预警。
2.提取数据，形成文本，处理文本，得到规格化的数据，提供给相关部门使用。
3.制作shell交互式菜单，提供给其他运维值班人员使用，用以手工监控系统各种状态
4.版本升级、系统变更等操作需要使用。