python运维(python自动化运维是做什么的)
大家好，今天来为大家解答python运维这个问题的一些问题点，包括python自动化运维是做什么的也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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
python自动化运维是做什么的
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确；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。
相关推荐：《Python入门教程》
运维自动化设计思想：
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
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。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。
第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。
这里首先推荐在腾讯官方课程渠道上进行直播学习，有号就能无偿一直学，每天晚上都是高清直播(企鹅球球：1129中间是834最后加上这个903连在一起就能够了），除此之外基于python2.7在网上的书籍适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就能够动手写很多东西了，能够尽情的玩转Python解说器了。
要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
python运维学什么
运维工程师和开发人员一样，同属于IT从业人员，很多人认为运维人员不需要懂开发，其实不然，不懂开发的运维道路会越走越窄。现阶段，掌握一门Python开发已经成为高级运维工程师的必备技能了，那么Python运维要学习哪些内容，如何才能学好?
个人建议学习的路线如下：
初级入门：
1、Linux基础知识、基本命令（起源、组成、常用命令如cp、ls、file、mkdir等常见操作命令）
2、Linux用户及权限基础
3、Linux系统进程管理进阶
4、linux高效文本、文件处理命令（vim、grep、sed、awk、find等命令）
5、shell脚本入门（可边练习边学习）
中级进阶
中级进阶需要在充分了解linux原理和基础知识之后，对上层的应用和服务进行深入学习，其中说到服务肯定涉及到网络的相关知识，是需要花时间学习的。
1、TCP/IP网络基础（差不多CCNA、NP的知识就够用）
2、Linux企业常用服务（如dns、http、ftp、mail、nfs等）
3、Linux企业级安全原理和防范技巧（系统性能/安全、安全威胁模型和保护方法
4、加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础
5、iptables安全策略构建
6、shell脚本进阶（主要是结合一些应用，写一些案例）
7、MySQL应用原理及管理入门（能管理和搭建一个个人博客站点）
学到这里，掌握的基本技能，已经够用了，已经能做一些基础的运维工作和简单维护了。
高级提升
1、http服务代理缓存加速（其中主要学习varnish、nginx缓存系统，要对CDN的知识有所了解。）
2、企业级负载集群（其中主要学习nginx、haproxy、lvs要对主要知识熟练掌握，对负载均衡算法有清晰认识，）
3、企业级高可用集群（其中需要对keepalived，heartbeat等进行深入讲解）
4、运维监控zabbix详解（主要是zabbix、cacti、nagios等监控系统，现在用的比较多的是zabbix）
5、运维自动化学习（需要学一些开源运维自动化工具的使用如ansible、puppet、cobbler等运维自动化工具）
python运维的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python自动化运维是做什么的、python运维的信息别忘了在本站进行查找哦。