Python er en open source med enorm biblioteksstøtte. Nogle af funktionerne og modulerne kan bruges til udvikling på andre platforme som f.eks , C # osv. I denne artikel lærer vi hvordan Python bruges til og årsagerne bag det. Følgende begreber er dækket af denne artikel:
Årsager til brug af Python til DevOps
Python fungerer som et middel mod ethvert problem i it-branchen. Når det kommer til DevOps, er hovedfokus eller det ultimative mål at reducere den tid, det tager i DevOps livscyklus for at forbedre effektiviteten. Python tilbyder en strukturel løsning med hensyn til automatisering af opgaverne i hvert trin i DevOps livscyklus. I betragtning af de out-of-the-box-funktioner, python følger med, lad os se på, hvordan Python er en af de bedst egnede muligheder for at arbejde med DevOps.
- Python er et af de bedste script-sprog. Det store udvalg af pythonbiblioteker giver os mulighed for at skrive scripts til den forbedrede udviklingslivscyklus.
- Python giver struktur til at skrive strukturerede og læsbare automatiseringsskripter
- Tilgængeligheden og fleksibiliteten giver python en adaptiv funktion, der resulterer i at udforske nye værktøjer og teknologier uden nogen anstrengelse
- Når det kommer til orkestrering og infrastrukturautomatisering, er python ret nyttigt, selv værktøjer som Synlig og SaltStack er skrevet i ren python.
- På grund af nem indlæring sparer python tid i bygningsværktøjer.
- Selvom alle de opgaver, vi udfører med python, kan opnås med Rubin , men folk foretrækker stadig python på grund af den lette syntaks og læsbarhed.
Master python i dag for at blive morgendagens leder, Edureka's får dig på hastighed på ingen tid. I betragtning af antallet af funktioner og fordelesom python tilbyder, lad os se på, hvordan DevOps rent faktisk fungerer med python.
Hvordan Python og DevOps arbejder sammen?
Det ultimative mål med DevOps er at automatisere hver opgave i udviklingslivscyklussen for at spare tid. Med python-moduler og vi kan gøre automatisering ved hjælp af de værktøjer og scripts, der er skrevet i python.
forskel mellem abstrakt klasse og interface
Et python-automatiseringsscript er platformuafhængigt og understøtter integration med flere værktøjer, hvilket gør python til en bedre mulighed.
Her er et par python-moduler, der kan bruges til at skrive automatiseringsscripts til DevOps :
- Du kan indstille nogle nyttige funktioner eller egenskaber dynamisk ved at skrive et python-script ved hjælp af Gitapi modul, der interagerer med versionskontrolsystemet.
- For at kunne flytte miljøer kan vi bruge python, da vi står over for et problem bash eller PowerShell når CI-miljøet ændres.
- Python har netværk, miljøspecifikke og operativsystemspecifikke moduler som DET og underproces der kan håndtere disse detaljer og metoder
- Vi kan implementere infrastrukturrelaterede automatiseringsskripter ved hjælp af python, der har deres SDK'er. stemme og google-cloud-storage er SDK-modulerne til henholdsvis AWS og GCP (Google Cloud Platform)
- Pythons OpenStack-moduler beskæftiger sig med alle operationer i OpenStacks offentlige og private skyer.
- Konfigurationsstyringsværktøjer som Synlig er skrevet i ren python. Så for at tilføje flere tilpassede moduler skriver vi dem i python
- Test rammer som Selen kan bruges til automatiseringstest ved hjælp af python. Også selvom Django kan bruges til UnitTests ved hjælp af den indbyggede testramme.
- Python har moduler til næsten alle databaser til databasestyringsopgaver såsom MongoDB, MySQL, PostgreSQL, etc.
- DevOps bruger Python til implementering med moduler som stof, fabriksredskaber, køkken
- I tilfælde af implementering ved hjælp af en platform som en tjeneste (Paas) har vi et python-modul kaldet cloudfoundry_client
- Overvågningsfaser i DevOps-faser kan også administreres af python-moduler
Når vi ser på støttenes kronologi og den slags effektivitet, som python giver DevOps. Vi kan tydeligt se, at det håndterer hele livscyklussen startende fra udviklingscyklussen til overvågningscyklussen. Tilmeld dig Edurekas at mestre den dybdegående viden om forskellige DevOps-værktøjer som f.eksGit, Jenkins, Docker, Ansible, Puppet, Kubernetes og Nagios.
Dette bringer os til slutningen af denne artikel, hvor vi har lært, hvordan vi bruger Python til DevOps. Jeg håber, du er klar med alt, hvad der er delt med dig i denne vejledning.
Hvis du fandt denne artikel om “Python For DevOps” relevant, skal du tjekke ud et betroet online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden.
Vi er her for at hjælpe dig med hvert trin på din rejse og komme med en læseplan, der er designet til studerende og fagfolk, der ønsker at være en . Kurset er designet til at give dig et forspring i Python-programmering og træne dig til både kerne- og avancerede Python-koncepter sammen med forskellige synes godt om
Hvis du støder på spørgsmål, er du velkommen til at stille alle dine spørgsmål i kommentarfeltet i “Python For DevOps”. Vores team vil med glæde svare.