Python ist Open Source mit immenser Bibliotheksunterstützung. Einige der Funktionen und Module können für die Entwicklung auf anderen Plattformen wie verwendet werden , C # usw. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Python wird verwendet für und die Gründe dafür. Die folgenden Konzepte werden in diesem Artikel behandelt:
Gründe für die Verwendung von Python für DevOps
Python dient als Lösung für jedes Problem in der IT-Branche. Wenn es um DevOps geht, besteht das Hauptaugenmerk oder das ultimative Ziel darin, die Zeit zu verkürzen, die im DevOps-Lebenszyklus benötigt wird, um die Effizienz zu verbessern. Python bietet eine strukturelle Lösung zur Automatisierung der Aufgaben in jeder Phase des DevOps-Lebenszyklus. In Anbetracht der sofort einsatzbereiten Funktionen von Python werfen wir einen Blick darauf, wie Python eine der am besten geeigneten Optionen für die Arbeit mit DevOps ist.
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- Python ist eine der besten Skriptsprachen. Die große Vielfalt an Python-Bibliotheken ermöglicht es uns, Skripte für den verbesserten Entwicklungslebenszyklus zu schreiben.
- Python bietet Struktur zum Schreiben strukturierter und lesbarer Automatisierungsskripte
- Die Zugänglichkeit und Flexibilität geben Python eine adaptive Funktion, mit der Sie mühelos neue Tools und Technologien erkunden können
- Wenn es um Orchestrierung und Infrastrukturautomatisierung geht, ist Python sehr nützlich, selbst Tools wie Ansible und SaltStack sind in reinem Python geschrieben.
- Aufgrund der einfachen Lernfähigkeit spart Python Zeit beim Erstellen von Dienstprogrammen.
- Auch wenn alle Aufgaben, die wir mit Python erledigen, mit erledigt werden können Rubin , aber die Leute bevorzugen immer noch Python wegen der einfachen Syntax und Lesbarkeit.
Meistere heute Python, um der Anführer von morgen zu werden, Edurekas Sie werden in kürzester Zeit auf Geschwindigkeit gebracht. In Anbetracht der Anzahl der Funktionen und VorteileLassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie DevOps tatsächlich mit Python funktioniert.
Wie arbeiten Python und DevOps zusammen?
Das ultimative Ziel von DevOps ist es, jede Aufgabe im Entwicklungslebenszyklus zu automatisieren, um Zeit zu sparen. Mit Python-Module und Wir können die Automatisierung mit den in Python geschriebenen Tools und Skripten durchführen.
Ein Python-Automatisierungsskript ist plattformunabhängig und unterstützt die Integration mehrerer Tools, wodurch Python eine besser erscheinende Option darstellt.
ist git und github gleich
Hier sind einige Python-Module, mit denen Automatisierungsskripte für DevOps geschrieben werden können ::
- Sie können einige nützliche Funktionen oder Eigenschaften dynamisch festlegen, indem Sie ein Python-Skript mit dem schreiben Gitapi Modul, das mit dem Versionskontrollsystem interagiert.
- Um Umgebungen verschieben zu können, können wir Python verwenden, da wir auf ein Problem stoßen Bash oder Power Shell wenn sich die CI-Umgebung ändert.
- Python verfügt über netzwerk-, umgebungsspezifische und betriebssystemspezifische Module wie DAS und Unterprozess das kann mit diesen Details und Methoden umgehen
- Wir können infrastrukturbezogene Automatisierungsskripte mit Python implementieren, dessen SDKs vorhanden sind. Abstimmung und Google-Cloud-Speicher sind die SDK-Module für AWS und GCP (Google Cloud Platform)
- Die OpenStack-Module von Python behandeln alle Vorgänge in den öffentlichen und privaten Clouds von OpenStack.
- Konfigurationsmanagement-Tools wie Ansible sind in reinem Python geschrieben. Um weitere benutzerdefinierte Module hinzuzufügen, schreiben wir sie in Python
- Testen von Frameworks wie Selen kann für Automatisierungstests mit Python verwendet werden. Sogar Django kann für UnitTests mithilfe des integrierten Testframeworks verwendet werden.
- Python verfügt über Module für fast alle Datenbanken für Datenbankverwaltungsaufgaben wie z MongoDB, MySQL, PostgreSQL, usw.
- DevOps verwendet Python für die Bereitstellung mit Modulen wie Stoff, Fabtools, Küche
- Bei der Bereitstellung über eine Plattform als Service (Paas) haben wir ein Python-Modul namens cloudfoundry_client
- Die Überwachungsstufen in den DevOps-Stufen können auch von Python-Modulen verwaltet werden
Wenn wir uns die Chronologie der Unterstützung und die Art der Effizienz ansehen, die Python für DevOps bietet. Wir können deutlich sehen, dass es den gesamten Lebenszyklus vom Entwicklungszyklus bis zum Überwachungszyklus abdeckt. Melden Sie sich bei Edureka an um das fundierte Wissen über verschiedene DevOps-Tools wie zu beherrschenGit, Jenkins, Docker, Ansible, Puppet, Kubernetes und Nagios.
Dies bringt uns zum Ende dieses Artikels, wo wir gelernt haben, wie wir Python für DevOps verwenden. Ich hoffe, Sie sind mit allem klar, was Ihnen in diesem Tutorial mitgeteilt wurde.
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