Python - это открытый исходный код с огромной библиотечной поддержкой. Некоторые функции и модули можно использовать для разработки на других платформах, например , C # и т. д. В этой статье мы узнаем, как Python используется для и причины этого. В этой статье рассматриваются следующие концепции:
Причины использования Python для DevOps
Python служит средством от любой проблемы в ИТ-индустрии. Когда дело доходит до DevOps, главная цель или конечная цель - сократить время, затрачиваемое на жизненный цикл DevOps, для повышения эффективности. Python предлагает структурное решение с точки зрения автоматизации задач на каждом из этапов жизненного цикла DevOps. Учитывая готовые функции, которыми обладает Python, давайте посмотрим, как Python является одним из лучших подходящих вариантов для работы с DevOps.
- Python - один из лучших языков сценариев. Огромное разнообразие библиотек Python позволяет нам писать сценарии для улучшенного жизненного цикла разработки.
- Python предоставляет структуру для написания структурированных и читаемых сценариев автоматизации.
- Доступность и гибкость дают python адаптивную функцию, которая позволяет без каких-либо усилий исследовать новые инструменты и технологии.
- Когда дело доходит до оркестровки и автоматизации инфраструктуры, Python весьма полезен, даже такие инструменты, как Ansible и SaltStack написаны на чистом питоне.
- Благодаря простоте изучения python экономит время на сборке утилит.
- Хотя все задачи, которые мы выполняем с помощью python, могут быть выполнены с помощью Рубин , но люди по-прежнему предпочитают Python из-за простого синтаксиса и удобочитаемости.
Овладейте питоном сегодня, чтобы стать лидером завтра, Edureka’s поможет вам быстро набрать скорость. Учитывая количество функций и преимуществчто предлагает python, давайте посмотрим, как DevOps на самом деле работает с python.
Как Python и DevOps работают вместе?
Конечная цель DevOps - автоматизировать каждую задачу в жизненном цикле разработки, чтобы сэкономить время. С участием модули Python и мы можем автоматизировать, используя инструменты и скрипты, написанные на Python.
аргументы командной строки в примере кода Java
Сценарий автоматизации python не зависит от платформы и поддерживает интеграцию с несколькими инструментами, что делает python более привлекательным вариантом.
Вот несколько модулей Python, которые можно использовать для написания сценариев автоматизации для DevOps. :
- Вы можете установить некоторые полезные функции или свойства динамически, написав скрипт Python с помощью Gitapi модуль, который взаимодействует с системой контроля версий.
- Чтобы иметь возможность перемещать среды, мы можем использовать python, поскольку мы сталкиваемся с проблемой трепать или PowerShell при изменении среды CI.
- Python имеет модули для работы в сети, среды и операционной системы, такие как THE и подпроцесс которые могут обрабатывать эти детали и методы
- Мы можем реализовать сценарии автоматизации, связанные с инфраструктурой, с помощью Python, у которого есть свои SDK. голос и Google-облако-хранилище модули SDK для AWS и GCP (Google Cloud Platform) соответственно
- Модули Python OpenStack выполняют все операции в публичных и частных облаках OpenStack.
- Инструменты управления конфигурацией, такие как Ansible написаны на чистом питоне. Итак, чтобы добавить дополнительные пользовательские модули, мы пишем их на python
- Фреймворки для тестирования вроде Селен может использоваться для автоматизации тестирования с использованием Python. Даже Джанго можно использовать для модульных тестов с помощью встроенной среды тестирования.
- Python имеет модули почти для всех баз данных для задач управления базами данных, таких как MongoDB, MySQL, PostgreSQL, и т.п.
- DevOps использует Python для развертывания с такими модулями, как ткань, фабрики, кухня
- В случаях развертывания с использованием платформы как услуги (Paas) у нас есть модуль python с именем cloudfoundry_client
- Этапы мониторинга на этапах DevOps также могут управляться модулями Python.
Когда мы смотрим на хронологию поддержки и эффективность, которую Python дает для DevOps. Мы можем ясно видеть, что он обрабатывает полный жизненный цикл, начиная с цикла разработки и заканчивая циклом мониторинга. Запишитесь в Edureka’s чтобы получить глубокие знания о различных инструментах DevOps, таких какGit, Jenkins, Docker, Ansible, Puppet, Kubernetes и Nagios.
Это подводит нас к концу статьи, где мы узнали, как мы используем Python для DevOps. Я надеюсь, что вы понимаете все, о чем вам рассказали в этом руководстве.
Если вы нашли эту статью «Python для DevOps» актуальной, ознакомьтесь с надежная компания онлайн-обучения с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру.
Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего пути и предложить учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, которые хотят учиться. . Курс разработан, чтобы дать вам фору в программировании на Python и обучить вас как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным любить
Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать все свои вопросы в разделе комментариев «Python для DevOps». Наша команда будет рада ответить.