云计算技能大赛python运维

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一、为什么运维用python基于Python本身的优点：简单、易学、快速、免费、开源、高级语言、可移植性、可解释性、可扩展性、可嵌入性、丰富的库、独特的语法。Python已成为当今编程的重要语言。作为一种“胶水语言”，它可以轻松连接其他语言制作的各种模块。
与C和Java相比，Python的魅力更加凸显，因为完成同样的任务，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行就可以轻松完成完成它。
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Python在系统运维方面的优势在于其强大的开​​发能力和完整的产业链。它的开发能力远远强于各种Shell和Perl。确实是通过Shell脚本实现自动化运维！利用自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但是由于Shell本身的可编程性较弱，对于日常维护所需要的很多功能没有足够的支持，也没有Ready自制的库可以参考，各种功能需要从头开始编写，所以Shell脚本功能不够强大。
现在Python是一个更好的选择。Python除了易于阅读和编写之外，还兼具面向对象和函数式风格。它已成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。通过系统地组合各种管理工具，并对各种工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。
Ruby与Python类似，也非常适合编写系统管理软件，但在相关库和工具方面远远落后于Python。
让系统易于操作、维护和管理是一个工程。Python的服务器管理工​​具非常丰富：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。大多数系统C库都有Python绑定。
Python作为一种编程语言，几乎可以在任何领域和场合使用，具有无限的可能性和任何角色。
从国内的豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里巴巴、淘宝、热酷、土豆、新浪，到国外的Google、NASA、YouTube、Facebook等互联网巨头，都使用Python来完成各种任务。
随着云计算技术的发展和成熟，低端运维人员的市场越来越小，甚至没有市场，因为中小企业不需要运维，而大公司门槛高，低端运维人员没有核心竞争力，而具有工程开发能力的运维才是大公司所乐见的。
掌握Linux技能是运维人员的基础。想要胜任大公司、企业的运维工作，仅仅了解Linux是不够的。Linux+Python是运维的最佳组合。

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二、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。事实上，Python有以下几个方向：

1．

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，可以执行各种软件开发任务。所以传统的软件开发、脚本编写、网络编程等都是标配功能。

2.科学计算

随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的发展，Python越来越适合科学计算、2D和3D图像。与科学计算领域使用最广泛的商业软件Matlab相比，Python的应用范围更广，支持的程序库也比Matlab使用的脚本语言更多。虽然Matlab的许多高级功能和工具箱仍然是不可替代的，但在日常的科研和开发中，仍然有很多事情可以用Python完成。

3.自动化运维

这几乎是Python应用程序的专属领域。Python作为运维工程师的首选编程语言，在自动化运维方面有着深厚的根基。Saltstack和Ansible等维护者都是著名的自动化平台。

4.云计算

OpenStack是一个开源的云计算解决方案，是基于Python开发的，从事云计算工作的同学都会理解。

开发

基于Python的Web开发框架不应该有太多，比如大家熟悉的Django、Tornado、Flask等。Python+Django架构具有应用通用性、极快的开发速度、低学习门槛，帮助您快速构建可用的WEB服务。

6.网络爬虫

网络爬虫又称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的关键工具。如果网络爬虫没有日夜自动工作、高度智能地从互联网上爬取免费数据，涉足大数据的公司数量将会下降约四分之三。有很多编程语言可以用来编写网络爬虫，但Python绝对是主流之一，并且Python的Scripy爬虫框架被广泛使用。

7.数据分析需要基于大量数据，结合科学计算、机器学习等技术进行清洗、去重、标准化和分析。大数据产业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8.人工智能

Python是一种主流编程语言，在机器学习、神经网络、深度学习等广泛的人工智能领域得到广泛支持和使用。。

当然，除了上述主流和前沿领域之外，Python在其他传统或特殊行业也发挥着重要作用。

摘录：刘江的Python教程