Python är en öppen källkod med enormt biblioteksstöd. Några av funktionerna och modulerna kan användas för utveckling på andra plattformar som , C # etc. I den här artikeln kommer vi att lära oss hur Pytonorm används för och orsakerna bakom det. Följande begrepp behandlas i den här artikeln:
Anledningar till att använda Python för DevOps
Python fungerar som botemedel mot alla problem inom IT-branschen. När det gäller DevOps är huvudfokus eller det yttersta målet att minska tiden det tar i DevOps livscykel för att förbättra effektiviteten. Python erbjuder en strukturell lösning när det gäller att automatisera uppgifterna i varje steg i DevOps livscykel. Med tanke på de out-of-the-box-funktioner som python kommer med, låt oss ta en titt på hur Python är ett av de bäst lämpliga alternativen för att arbeta med DevOps.
- Python är ett av de bästa skriptspråken. Det stora utbudet av pythonbibliotek tillåter oss att skriva manus för den förbättrade utvecklingslivscykeln.
- Python tillhandahåller struktur för att skriva strukturerade och läsbara automatiseringsskript
- Tillgängligheten och flexibiliteten ger python en anpassningsbar funktion som resulterar i att utforska nya verktyg och tekniker utan ansträngning
- När det gäller orkestrering och infrastruktur är python ganska användbart, även verktyg som Ansible och SaltStack är skrivna i ren python.
- På grund av enkel inlärning sparar python tid i byggverktyg.
projektövervakning och kontrollplan
- Även om alla uppgifter som vi gör med python kan uppnås med Rubin , men människor föredrar fortfarande python på grund av den enkla syntaxen och läsbarheten.
Befälhavaren python idag för att bli morgondagens ledare, Edureka's kommer att få dig på fart på nolltid. Med tanke på antalet funktioner och fördelarsom python erbjuder, låt oss ta en titt på hur DevOps faktiskt fungerar med python.
Hur Python och DevOps fungerar tillsammans?
Det slutliga målet med DevOps är att automatisera varje uppgift i utvecklingslivscykeln för att spara tid. Med python-moduler och vi kan göra automatisering med de verktyg och skript som är skrivna i python.
Ett python-automatiseringsskript är plattformsoberoende och stöder integrering av flera verktyg, vilket gör python till ett bättre alternativ.
är git och github samma
Här är några pythonmoduler som kan användas för att skriva automatiseringsskript för DevOps :
- Du kan ställa in några användbara funktioner eller egenskaper dynamiskt genom att skriva ett python-skript med hjälp av Gitapi modul som interagerar med versionskontrollsystemet.
- För att kunna flytta miljöer kan vi använda python eftersom vi står inför ett problem våldsamt slag eller PowerShell när CI-miljön förändras.
- Python har nätverks-, miljöspecifika och operativsystemspecifika moduler som DE och underprocess som kan hantera dessa detaljer och metoder
- Vi kan implementera infrastrukturrelaterade automatiseringsskript med python som har sina SDK: er. rösta och google-moln-lagring är SDK-modulerna för AWS respektive GCP (Google Cloud Platform)
- Pythons OpenStack-moduler behandlar alla operationer i OpenStacks offentliga och privata moln.
- Konfigurationshanteringsverktyg som Ansible är skrivna i ren python. Så för att lägga till fler anpassade moduler skriver vi dem i python
- Testa ramar som Selen kan användas för automatiseringstest med python. Även Django kan användas för att UnitTests med det inbyggda testramverket.
- Python har moduler för nästan alla databaser för databashanteringsuppgifter som t.ex. MongoDB, MySQL, PostgreSQL, etc.
- DevOps använder Python för distribution med moduler som tyg, fabriksverktyg, mat
- I fall av distribution med en plattform som en tjänst (Paas) har vi en python-modul som heter cloudfoundry_client
- Övervakningsstegen i DevOps-stadierna kan också hanteras av pythonmoduler
När vi tittar på kronologin för stödet och vilken typ av effektivitet som python ger för DevOps. Vi kan tydligt se att den hanterar hela livscykeln från utvecklingscykeln till övervakningscykeln. Anmäl dig till Edurekas att bemästra den fördjupade kunskapen om olika DevOps-verktyg somGit, Jenkins, Docker, Ansible, Puppet, Kubernetes och Nagios.
Detta leder oss till slutet av den här artikeln där vi har lärt oss hur vi använder Python för DevOps. Jag hoppas att du är tydlig med allt som har delats med dig i den här handledningen.
vad är docka och kock
Om du tyckte att den här artikeln om “Python For DevOps” var relevant, kolla in ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk med mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen.
Vi är här för att hjälpa dig med varje steg på din resa och komma med en läroplan som är utformad för studenter och yrkesverksamma som vill vara en . Kursen är utformad för att ge dig ett försprång till Python-programmering och träna dig för både grundläggande och avancerade Python-koncept tillsammans med olika tycka om
Om du stöter på några frågor är du välkommen att ställa alla dina frågor i kommentarfältet i 'Python For DevOps'. Vårt team svarar gärna.