互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

大家好，我是余洪春，當然很多人更熟悉的是我的網名“撫琴煮酒”。

我在電子商務網站和大型CDN系統運維已工作10多年，在Linux集群、自動化運維、系統安全及高並發高流量網站架構設計等方面進行了深入的研究，在大量一線實踐中積累了豐富的經驗。

同時，我堅持文檔記錄，是51CTO和ChinaUnix等知名社區的特邀專家，51CTO系統網絡頻道的專欄作家，ChinaUnix論壇“集群和高可用”及“監控及自動化運維”版版主，在社區內發表了大量技術文章，深受網友好評。 哈哈，介紹自己還挺不好意思。

Python在DevOps中的應用

自動化構建（即持續集成CI）是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools、 pip、 virtualenv及tox等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux版本都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預安裝什麽軟件。

自動化測試方面，基於Python的Robot Framework企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。Locust（Locust 是一個基於Python開發的開源負載測試工具）在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關註。此外，後起之秀Selenium，現在最火的Web自動化測試的輕量級框架現在已經被越來越多的公司應用。Selenium的主要特點是其開源性、跨平臺性以及眾多的編程語言支持，我們除了可以用Python編寫測試用例，也可以用Java、PHP甚至Shell來編寫測試用例。

自動化運維（自動化配置管理）工具，新生代Ansible、SaltStack，以及輕量級的自動化運維工具Fabric，均為Python開發。Fabric較前兩者設計更為輕量化和模塊化，所以深受研發同事及大數據同事喜愛。另外，這些Python自動化運維工具很容易就能二次開發，所以受到越來越多開發者的歡迎，很多公司同時用它們來完成自動化運維工作。

大家比較熟悉的Pythone的Web框架，例如Django和Flask，均能快速設計出符合後端開發需求的Restful API，尤其是輕量級的Flask，我們在很多大數據對外的API封裝中均會選擇用Flask，感覺非常輕便和簡捷。另外，Python對現在的AWS及Docker均提供了較豐富的支持，比如大名鼎鼎的Boto3及docker-py，均能幫助大家高效的進行DevOps工作。

我們選擇Python的原因

對於研發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python交互式環境中，執行import this，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麽如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和Node.js社區軟件包爆炸式增長不同，Python的軟件包增長速度一直比較穩定，同時軟件包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，也證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但缺點很多：語法不夠優雅，不支持面向對象、沒有豐富的第三方庫支持，寫復雜的系統任務（尤其涉及到網絡HTTP和並發任務方面）會很痛苦。用Python替代Shell，做一些Shell實現不了的復雜任務，對於運維工程師、運維開發來說，是一次解放。

對於運維開發人員（大家習慣稱之為DevOps）而言，Python的優勢在於它是一門強大的膠水語言，特別適合用於Web後端、服務器開發，其優點如下：

1. Python的代碼風格簡潔易懂易於維護，包括語法優勢不用寫大括號，代碼註釋風格統一，強調做一個事情只有一種方法
2. 有著豐富的Web開源框架，主流的包括Web2py、web.py、Zope2、Pyramid、Django、CherryPy，還有輕量級框架Flask等。
3. 跨平臺能力，支持Mac，Linux，Windows等。
4. Python可用第三方庫和模塊比較多，適合各種工作場景需求，使用起來非常方便。
5. Python社區非常活躍，在其社區裏面基本上能夠找到一切你所需要的答案。

工作中我們選用Python的原因

在平時的DevOps開發工作中，雖然我會用Shell來處理很多工作流程，但很多時候Shell還是有力不從心的時候，這個時候Python的優勢就發揮出來了，比如在這些方面：自動化運維、設計後端RestFul API、復雜的監控腳本、Web應用項目等。Python用得越多，我們也越來越喜歡用它。

基於以上原因，我們還有什麽理由不選擇Python呢？

實戰技巧和經驗分享

筆者也希望在自己的DevOps工作實踐中提煉出實戰技巧和經驗，借此專欄的機會跟大家分享，希望大家能學習之後，能夠掌握Python的實戰技巧和經驗，提升職業技能，更加高效的從事DevOps工作。

此專欄目前包括三面方的內容：
一、Python在運維工作中的實戰技巧；
二、Python自動化運維配置工具在工作中的實戰；
三、Python與Docker的結合。

全部內容都均出自於工作總結和實戰，主要是幫助大家迅速提升，所學即所用，學到的知識技能點能迅速用於工作實踐，幫助大家提升工作效率的同時，希望能讓大家對Python產生濃厚的興趣， 更進一步花時間和精力來學好它。

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【專欄】Python在DevOps中的應用