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开源优测的老粉丝应该很清楚，我已经很久没更新了，进入2024年，计划更新两个方向：
- 基于Python的DevOps实践系列
- 基于Jenkins的CI/CD实践系列
这两个系列会穿插进行，以周更的方式进行，基于我在企业实践的经验，以解决一个个专题问题方式进行写作。
本篇文章是这个两个系列的第一篇文章，讲解基于Python进行DevOps实践需要了解那些基础和为什么我在企业实践中选择了基于Python来进行DevOps实践。
为什么选择Python？
因为Python简单、容易上手，尤其对于广大软件测试从业则是绝佳的选择，没有之一。
因为Python很容易进行web开发、数据分析、数据计算、移动开发以及我们能轻易的将python集成至DevOps工具链中。
因为Python易于测试、而且Linux等系统都集成了Python环境。
在DevOps中怎么使用Python？
- 规划和配置管理
Python允许基础设施即代码和自动化配置任务，从而简化了DevOps中的规划和配置管理。
Python还可以与像Ansible这样的工具一起顺利地配置服务器和部署软件。Python拥有强大的库支持和良好的脚本功能，使其成为自动化这些关键DevOps过程的完美选择。
在构建软件的计划和信息收集阶段，开发人员可以从Python的广泛库中获得帮助。此外，为了获得良好的统计数据并创建数据可视化，您可以在Python的帮助下执行数据清理、数据操作和数据分析。
- 开发应用
在其广泛的库和框架的帮助下，Python用于各种软件应用程序的开发。Python模块帮助开发人员与数据库交互并执行CRUD操作。此外，它还有像Gitapi这样的模块，可以帮助开发人员与版本控制系统进行交互。
Python也有像OS这样的模块，帮助开发人员与操作系统的底层复杂性进行交互，通过从计算机中获取适当的资源，使应用程序顺利运行。Python是一种多任务语言，可用于不同的开发领域，从web开发到数据分析和机器学习。
- 构建和测试
Python在其库和框架的开发人员中拥有开发人员所需的所有工具。现在，Python还用于通过编写脚本和使用Selenium等库无缝地执行流程来构建自动化流程。
类似地，Python也用于在Pytest等库的帮助下测试系统，使用这些库，您可以创建手动和自动的测试用例，这些用例在查找应用程序中的错误方面非常有效。
- 云的自动化
开发人员必须与云服务提供商(如AWS、Azure或GCP)进行交互，以编程方式创建和修改云资源。在Python的帮助下，开发人员可以自动执行启动虚拟机、配置网络和管理云存储等任务。
Boto3是一个用于云自动化的Python模块。通过将Python集成到云自动化工作流中，开发人员将能够简化操作并减少手动干预，从而创建高效的云管理。
-部署
在部署过程中，Python也用于自动化和简化任务，这是DevOps非常重要的一部分。
在部署过程中有各种任务，如复制文件和配置软件，这些任务可以通过Python脚本轻松处理。
Python可以轻松地与配置管理工具(如Ansible和Fabric)集成，以实现流畅的服务器配置。
Python很容易集成到CI/CD管道中，减少了手工工作。
特别是在微服务和容器编排的情况下，python简化了复杂的部署并增强了整体部署过程。
- 监控
尽管每个组织都有自己的监控工具，但有时流程需要一个可定制的解决方案来进行监控和警报。
为了解决这个问题，您可以使用Python sdk来定制解决方案。
您可以编写可用于自动化日常监控和操作过程的Python脚本。
在psutils等库的帮助下，您可以监视和检查软件开发过程中的错误和不一致。
下一章，我们继续写，会聊聊基于Python进行DevOps，我们需要掌握那些Python知识。
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