Kā izmantot Python DevOps?

Šajā rakstā ir izklāstīti dažādi iemesli, lai noteiktu, kā jūs varat izmantot Python DevOps, ar galvenajām funkcijām, kas padara attīstību ātrāku ar DevOps.

Python ir atvērtā koda ar milzīgu bibliotēkas atbalstu. Dažas funkcijas un moduļus var izmantot izstrādei citās platformās, piemēram, , C # utt. Šajā rakstā mēs uzzināsim, kā to izdarīt Python tiek izmantots un iemesli. Šajā rakstā ir apskatīti šādi jēdzieni:



Iemesli Python izmantošanai DevOps

Python kalpo kā līdzeklis pret jebkuru problēmu IT nozarē. Runājot par DevOps, galvenā uzmanība vai galvenais mērķis ir samazināt DevOps dzīves cikla laiku, lai uzlabotu efektivitāti. Python piedāvā strukturālu risinājumu uzdevumu automatizēšanai katrā no DevOps dzīves cikla posmiem. Ņemot vērā komplektā iekļautās iespējas, ar kurām tiek piegādāts pitons, apskatīsim, kā Python ir viena no piemērotākajām iespējām darbam ar DevOps.



pitons devopiem - edureka

  • Python ir viena no labākajām skriptu valodām. Plašā pitonu bibliotēku daudzveidība ļauj mums rakstīt skriptus uzlabotajam izstrādes dzīves ciklam.



kāda ir atšķirība starp hashmap un hashtable
  • Python nodrošina strukturētu un lasāmu automatizācijas skriptu rakstīšanas struktūru
  • Pieejamība un elastība dod pitonam adaptīvu funkciju, kuras rezultātā bez jebkādām pūlēm tiek pētīti jauni rīki un tehnoloģijas
  • Runājot par orķestrēšanu un infrastruktūras automatizāciju, pitons ir diezgan noderīgs, pat tādi rīki kā Anonīms un SaltStack ir rakstīti tīrā pitonā.

  • Pateicoties vieglajai apmācībai, pitons ietaupa laiku komunālo ēku celtniecībā.

  • Pat ja visus uzdevumus, ko mēs darām ar pitonu, var sasniegt ar Rubīns , bet cilvēki joprojām dod priekšroku pitonam vieglās sintakses un lasāmības dēļ.



Meistars pitons šodien, lai kļūtu par rītdienas līderi Edureka ātri nokļūsit ātrumā. Ņemot vērā funkciju un priekšrocību skaituko piedāvā pitons, apskatīsim, kā DevOps faktiski darbojas ar pitonu.

Kā Python un DevOps darbojas kopā?

DevOps galvenais mērķis ir automatizēt katru uzdevumu izstrādes dzīves ciklā, lai ietaupītu laiku. Ar pitona moduļi un mēs varam veikt automatizāciju, izmantojot rīkus un skriptus, kas rakstīti pitonā.

Pitona automatizācijas skripts nav atkarīgs no platformas un atbalsta vairāku rīku integrāciju, kas padara pitonu par šķietamāku iespēju.

Šeit ir daži pitona moduļi, kurus var izmantot DevOps automatizācijas skriptu rakstīšanai :

  • Varat dinamiski iestatīt dažas noderīgas funkcijas vai rekvizītus, rakstot pitona skriptu, izmantojot Gitapi modulis, kas mijiedarbojas ar versiju kontroles sistēmu.

  • Lai varētu pārvietoties vidē, mēs varam izmantot pitonu, jo saskaramies ar problēmu bash vai PowerShell kad mainās KI vide.

  • Python ir tīklošanas, videi specifiski un operētājsistēmas moduļi, piemēram, un apakšprocess kas var tikt galā ar šīm detaļām un metodēm
  • Mēs varam ieviest ar infrastruktūru saistītus automatizācijas skriptus, izmantojot pitonu, kuram ir viņu SDK. balsojums un google-cloud-storage ir attiecīgi AWS un GCP (Google Cloud Platform) SDK moduļi
  • Python OpenStack moduļi nodarbojas ar visām darbībām publiskajos un privātajos OpenStack mākoņos.
  • Konfigurācijas pārvaldības rīki, piemēram, Anonīms ir rakstīti tīrā pitonā. Tāpēc, lai pievienotu vēl citus pielāgotos moduļus, mēs tos ierakstām pitonā
  • Pārbaudīt ietvarus, piemēram, Selēns var izmantot automatizācijas testēšanai, izmantojot pitonu. Pat Django var izmantot UnitTests, izmantojot iebūvēto testēšanas sistēmu.

  • Python ir moduļi gandrīz visām datu bāzēm tādu datu bāzes pārvaldības uzdevumu veikšanai kā MongoDB, MySQL, PostgreSQL, utt.

  • DevOps izmanto Python izvietošanai ar tādiem moduļiem kā audums, fabroli, virtuve
  • Izvietošanas gadījumos, izmantojot platformu kā pakalpojumu (Paas), mums ir python modulis ar nosaukumu cloudfoundry_client
  • Uzraudzības posmus DevOps posmos var pārvaldīt arī ar pitona moduļiem

Kad mēs aplūkojam atbalsta hronoloģiju un efektivitāti, ko pitons piešķir DevOps. Mēs skaidri redzam, ka tas apstrādā visu dzīves ciklu, sākot no attīstības cikla līdz uzraudzības ciklam. Reģistrējieties Edureka's apgūt padziļinātas zināšanas par dažādiem DevOps rīkiem, piemēram,Džits, Dženkinss, Dokers, Ansible, Leļļu, Kubernetes un Nagios.

Tādējādi mēs nonākam līdz šī raksta beigām, kur mēs esam iemācījušies, kā mēs izmantojam Python DevOps. Es ceru, ka jums ir skaidrs viss, kas ar jums ir kopīgots šajā apmācībā.

Ja jums šis raksts par “Python For DevOps” ir būtisks, pārbaudiet uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē.

Mēs esam šeit, lai palīdzētu jums ik uz soļa jūsu ceļojumā un izdomātu mācību programmu, kas paredzēta studentiem un profesionāļiem, kuri vēlas būt . Kurss ir paredzēts, lai dotu jums sākumu Python programmēšanā un apmācītu gan pamata, gan uzlabotas Python koncepcijas kopā ar dažādām patīk

Ja rodas kādi jautājumi, uzdodiet visus jautājumus komentāru sadaļā “Python For DevOps”. Mūsu komanda ar prieku atbildēs.