„Python“ yra atviro kodo su didžiuliu bibliotekos palaikymu. Kai kurias funkcijas ir modulius galima naudoti kuriant kitas platformas, pvz., , C # Šiame straipsnyje mes sužinosime, kaip tai padaryti „Python“ yra naudojamas ir to priežastys. Šiame straipsnyje aptariamos šios sąvokos:
Priežastys, kodėl „Python“ naudojama „DevOps“
„Python“ yra priemonė išspręsti bet kokias IT pramonės problemas. Kalbant apie „DevOps“, pagrindinis dėmesys arba pagrindinis tikslas yra sutrumpinti „DevOps“ gyvavimo ciklo laiką efektyvumui pagerinti. „Python“ siūlo struktūrinį sprendimą, kaip automatizuoti užduotis kiekviename „DevOps“ gyvavimo ciklo etape. Atsižvelgdami į „python“ teikiamas „out-of-the-box“ funkcijas, pažvelkime, kaip „Python“ yra viena iš geriausių tinkamų parinkčių dirbti su „DevOps“.
- „Python“ yra viena iš geriausių scenarijų kalbų. Didelė pitonų bibliotekų įvairovė leidžia mums rašyti scenarijus patobulintam kūrimo gyvavimo ciklui.
- „Python“ suteikia struktūrą struktūrizuotiems ir skaitomiems automatikos scenarijams rašyti
- Prieinamumas ir lankstumas suteikia „python“ adaptyvią funkciją, kurios rezultatas - be jokių pastangų tyrinėti naujus įrankius ir technologijas
- Kalbant apie orkestravimą ir infrastruktūros automatizavimą, pitonas yra gana naudingas, netgi tokie įrankiai kaip Negalima ir „SaltStack“ yra parašyti grynu pitonu.
- Dėl lengvo mokymosi pitonas taupo laiką kuriant komunalines paslaugas.
- Nepaisant to, kad visas užduotis, kurias atliekame su python, galima pasiekti Rubinas , bet žmonės vis tiek teikia pirmenybę pitonui dėl lengvos sintaksės ir įskaitomumo.
Meistras pitonas šiandien, kad taptų rytojaus lyderiu „Edureka“ greitai pasieksite greitį. Atsižvelgiant į funkcijų ir pranašumų skaičiųkurį siūlo pitonas, pažvelkime, kaip „DevOps“ iš tikrųjų veikia su pitonu.
Kaip „Python“ ir „DevOps“ veikia kartu?
Galutinis „DevOps“ tikslas yra automatizuoti kiekvieną kūrimo gyvavimo ciklo užduotį, siekiant sutaupyti laiko. Su pitono moduliai ir automatizavimą galime atlikti naudodami pitone parašytus įrankius ir scenarijus.
rūšiuoti () c ++
„Python“ automatizavimo scenarijus yra nepriklausomas nuo platformos ir palaiko daugelio įrankių integraciją, todėl „python“ yra geresnė galimybė.
Čia yra keletas python modulių, kurie gali būti naudojami rašant „DevOps“ automatikos scenarijus :
- Kai kurias naudingas funkcijas ar ypatybes galite nustatyti dinamiškai, parašydami pitono scenarijų naudodami Gitapi modulis, sąveikaujantis su versijų valdymo sistema.
- Kad galėtume perkelti aplinką, galime naudoti pitoną, nes susiduriame su problema bash arba „PowerShell“ pasikeitus KI aplinkai.
java giluminė kopija vs negili kopija
- „Python“ turi tinklų, konkrečiai aplinkai ir operacinei sistemai būdingus modulius, tokius kaip ir antrinis procesas kurie gali tvarkyti šias detales ir metodus
- Mes galime įdiegti su infrastruktūra susijusius automatikos scenarijus naudodami „python“, kuriame yra jų SDK. balsas ir „google-cloud-storage“ yra atitinkamai AWS ir GCP („Google Cloud Platform“) SDK moduliai
- „Python“ „OpenStack“ moduliai nagrinėja visas operacijas viešajame ir privačiame „OpenStack“ debesyse.
- Konfigūracijos valdymo įrankiai, pvz Negalima yra parašyti grynu pitonu. Taigi, norėdami pridėti daugiau pasirinktinių modulių, juos rašome python
- Tokių sistemų testavimas kaip Selenas gali būti naudojamas automatikos bandymams naudojant pitoną. Net Django galima naudoti „UnitTests“ naudojant įmontuotą testavimo sistemą.
- „Python“ turi modulius beveik visoms duomenų bazėms, skirtoms duomenų bazių valdymo užduotims, tokioms kaip „MongoDB“, „MySQL“, „PostgreSQL“, ir kt.
- „DevOps“ naudoja „Python“ diegti su tokiais moduliais kaip audinys, fabrikai, virtuvė
- Tais atvejais, kai diegimas atliekamas naudojant platformą kaip paslaugą (Paas), turime pitono modulį, vadinamą cloudfoundry_client
- Stebėjimo etapus „DevOps“ etapuose taip pat galima valdyti „python“ moduliais
Kai pažvelgsime į palaikymo chronologiją ir efektyvumą, kurį pitonas suteikia „DevOps“. Mes aiškiai matome, kad jis vykdo visą gyvenimo ciklą, pradedant nuo kūrimo ciklo iki stebėjimo ciklo. Užsirašykite į „Edureka“ įsisavinti išsamias žinias apie įvairius „DevOps“ įrankius, pvzGit, Jenkins, Docker, Ansible, Lėlė, Kubernetes ir Nagios.
Taip pateksime į šio straipsnio pabaigą, kur sužinojome, kaip „Python“ naudojame „DevOps“. Tikiuosi, kad jums aišku viskas, kas su jumis buvo pasidalinta šioje pamokoje.
Jei radote šį straipsnį „Python For DevOps“, patikrinkite patikima internetinė mokymosi įmonė, turinti daugiau nei 250 000 patenkintų besimokančiųjų tinklą, pasklido po visą pasaulį.
Mes norime jums padėti kiekviename žingsnyje ir parengti mokymo programą, skirtą studentams ir specialistams, norintiems būti . Kursas sukurtas tam, kad galėtumėte pradėti pažvelgti į „Python“ programavimą ir išmokyti pagrindines ir pažangiausias „Python“ koncepcijas kartu su įvairiomis Kaip
Jei kyla klausimų, nedvejodami užduokite visus klausimus komentarų skyriuje „Python For DevOps“. Mūsų komanda mielai atsakys.