A Python egy nyílt forráskódú óriási könyvtári támogatással. Néhány szolgáltatás és modul használható más platformok fejlesztéséhez, például , C # stb. Ebben a cikkben megtudjuk, hogyan Piton használják és a mögöttes okok. Ez a cikk a következő fogalmakkal foglalkozik:
A Python DevOps használatának okai
A Python orvosolja az informatikai ipar bármely problémáját. Amikor a DevOps-ról van szó, a fő hangsúly vagy a végső cél az, hogy csökkentse a DevOps életciklusában eltöltött időt a hatékonyság javítása érdekében. A Python strukturális megoldást kínál a feladatok automatizálására a DevOps életciklusának egyes szakaszaiban. Figyelembe véve a dobozon kívüli szolgáltatásokat, amelyeket a python tartalmaz, vessünk egy pillantást arra, hogy a Python az egyik legalkalmasabb opció a DevOps-szal való együttműködéshez.
java konvertálja a duplát int-be
- A Python az egyik legjobb szkriptnyelv. A python könyvtárak sokfélesége lehetővé teszi számunkra, hogy szkripteket írjunk a fejlesztés jobb életciklusához.
- A Python struktúrát kínál strukturált és olvasható automatizálási parancsfájlok írására
- A hozzáférhetőség és a rugalmasság ad egy adaptív funkciót a pythonnak, amelynek eredményeként új eszközök és technológiák kerülnek feltárásra minden erőfeszítés nélkül
- Ami a hangszerelést és az infrastruktúra automatizálását illeti, a python nagyon hasznos, még olyan eszközök is, mint a Lehetséges és a SaltStack tiszta pythonban vannak megírva.
- A python könnyű megtanulása miatt időt takarít meg a közműépítésben.
- Annak ellenére, hogy az összes feladatot, amelyet a python-nal végezünk, el lehet érni Rubin , de az emberek a könnyű szintaxis és az olvashatóság miatt továbbra is a python-t részesítik előnyben.
Master python ma, hogy a holnap vezetőjévé váljon, Edureka's pillanatok alatt felgyorsítja a sebességet. Figyelembe véve a jellemzők és előnyök számátamit a python kínál, Vessünk egy pillantást arra, hogy a DevOps valójában hogyan működik a python-tal.
Hogyan működnek együtt a Python és a DevOps?
A DevOps segítségével a végső cél az, hogy időt takarítson meg az egyes feladatok automatizálásával a fejlesztés életciklusában. Val vel python modulok és automatizálást végezhetünk a pythonban írt eszközök és szkriptek segítségével.
A python automatizálási szkript platformfüggetlen, és támogatja a többeszközös integrációt, ami a python-t jobbnak tűnik.
git és github ugyanaz
Íme néhány python modul, amellyel automatizálási szkripteket lehet írni a DevOps-hoz :
- Néhány hasznos függvényt vagy tulajdonságot dinamikusan beállíthat, ha egy python parancsfájlt ír a Gitapi modul, amely kölcsönhatásba lép a verzióvezérlő rendszerrel.
- A környezetek mozgatásához használhatunk python-t, mivel problémával szembesülünk bash vagy PowerShell amikor a CI-környezet megváltozik.
- A Python rendelkezik hálózati, környezeti és operációs rendszer-specifikus modulokkal AZ és alfolyamat amely képes kezelni ezeket a részleteket és módszereket
- Az infrastruktúrához kapcsolódó automatizálási szkripteket SDK-kkal rendelkező Python segítségével tudjuk megvalósítani. szavazás és google-cloud-storage az AWS és a GCP (Google Cloud Platform) SDK moduljai
- A Python OpenStack moduljai az OpenStack nyilvános és magánfelhőiben végzett összes művelettel foglalkoznak.
- Konfigurációkezelő eszközök, mint Lehetséges tiszta pythonban vannak írva. Tehát további egyéni modulok hozzáadása érdekében pythonba írjuk őket
- Keretek tesztelése, mint Szelén felhasználható automatizálási teszteléshez python használatával. Még Django felhasználható a UnitTests-re a beépített tesztelési keretrendszer használatával.
- A Python szinte minden adatbázis számára rendelkezik modulokkal az adatbázis-kezelő feladatokhoz, mint pl MongoDB, MySQL, PostgreSQL, stb.
- A DevOps a Pythont használja a hasonló modulokkal történő telepítéshez szövet, faboltok, konyha
- Platformként szolgáltatásként (Paas) történő telepítés esetén van egy python modulunk cloudfoundry_client
- A DevOps szakaszokban lévő megfigyelési szakaszokat python modulok is kezelhetik
Amikor megnézzük a támogatás időrendjét és azt a fajta hatékonyságot, amelyet a python ad a DevOps számára. Világosan láthatjuk, hogy a teljes életciklust kezeli a fejlesztési ciklustól a monitoring ciklusig. Iratkozzon be az Edureka's-ba elsajátítani a különféle DevOps eszközök, például aGit, Jenkins, Docker, Ansible, Báb, Kubernetes és Nagios.
Ezzel a cikk végére jutunk, ahol megtanultuk, hogyan használjuk a Python-ot a DevOps-hoz. Remélem tisztában van mindazzal, amit megosztott veled ebben az oktatóanyagban.
Ha relevánsnak találta ezt a cikket a „Python For DevOps” témában, nézze meg egy megbízható online tanulási vállalat, amelynek több mint 250 000 elégedett tanulóból álló hálózata van az egész világon.
Azért vagyunk itt, hogy segítsünk az utazás minden lépésében, és kidolgozzunk egy tananyagot, amelyet olyan hallgatók és szakemberek számára tervezünk, akik szeretnének . A tanfolyamot úgy tervezték meg, hogy előrelépést nyújtson a Python programozásában, és kiképezze mind az alapvető, mind a haladó Python-koncepciókra a különféle megoldásokkal együtt tetszik
Ha bármilyen kérdése merülne fel, nyugodtan tegye fel minden kérdését a „Python For DevOps” megjegyzés szakaszában. Csapatunk örömmel válaszol.