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出版者:中国铁道

作者:华师傅资讯 编

出品人:

页数:495

译者:

出版时间:2008-4

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787113086664

丛书系列:

图书标签:

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深入解析 Python 自动化运维：从入门到精通 书籍名称： Python 自动化运维实战指南 内容概述： 本书旨在为系统管理员、运维工程师以及希望通过编程提升工作效率的技术人员提供一本全面、深入的实战指南，专注于利用 Python 语言进行系统管理、配置部署、监控告警及日常任务的自动化。全书内容紧密围绕生产环境中的实际需求展开，通过大量的代码示例、项目案例和最佳实践，帮助读者快速构建稳定、高效、可扩展的自动化运维体系。 核心内容模块： 第一部分：Python 基础与环境准备 (为自动化奠基) Python 3.x 环境搭建与最佳实践： 详细介绍在不同操作系统（Windows Server, Linux, macOS）上安装和配置 Python 环境的过程，重点讲解虚拟环境（venv/conda）的创建、管理与依赖隔离，确保项目环境的纯净和可复现性。 核心语法回顾与运维视角： 快速回顾面向对象编程（OOP）、数据结构（列表、字典、集合）在处理配置、日志和任务队列中的应用。强调字符串处理、正则表达式（`re`模块）在解析系统输出和配置文件中的关键作用。 文件系统操作与数据持久化： 深入讲解 `os`、`pathlib` 模块，实现跨平台的文件和目录管理，包括权限设置、文件遍历、备份与清理脚本的编写。介绍 JSON、YAML 和 INI 格式文件的读写，为配置管理打下基础。 第二部分：系统交互与Shell脚本替代 (提升执行效率) 子进程管理与命令执行： 重点剖析 `subprocess` 模块，掌握同步、异步执行外部命令（如 Shell 命令、服务重启）的方法，确保命令执行的健壮性和错误捕获能力。对比传统 Shell 脚本的优劣，展示 Python 在复杂逻辑处理上的优势。 日志处理与分析： 利用 Python 内置的 `logging` 模块，构建多级、格式化、可轮转的日志系统。结合 `loguru` 等第三方库，实现高效的日志记录和异常追踪。学习如何利用 Python 解析和分析 Apache/Nginx 访问日志或系统事件日志（如 Syslog）。 网络编程基础： 介绍 `socket` 编程基础，以及如何利用 `requests` 库进行 HTTP/HTTPS 服务的健康检查和 API 交互。实现简单的端口扫描和网络连接测试工具。 第三部分：配置管理与基础设施即代码 (IaC 实践) Ansible 深度集成： 虽然 Ansible 使用 YAML，但本书将侧重于如何使用 Python 编写自定义的 Ansible 模块（Modules）和过滤器（Filters），以应对复杂或专有的系统操作需求。讲解如何将 Python 脚本作为 Ansible 的任务执行单元。 模板化配置生成： 详细介绍 Jinja2 模板引擎，用于动态生成 Nginx 配置文件、服务启动脚本或防火墙规则。通过绑定数据源（如 CMDB 数据），实现高度定制化的配置分发。 SaltStack 或 Puppet 接口： 探讨如何编写 Python 客户端或利用其提供的 API 与配置管理系统进行通信，实现状态校验和远程指令的触发。 第四部分：自动化部署与持续集成/持续交付 (CI/CD 流程) 代码分发与同步： 使用 `fabric` 或 `paramiko` (SSH 客户端) 实现安全、高效的文件传输和远程命令执行。重点讲解密钥管理和批量服务器操作。 容器化运维（Docker/Kubernetes 交互）： 介绍 `docker-py` 或 Kubernetes Python 客户端库（`client-python`），实现容器的创建、管理、日志获取和资源状态查询的自动化。编写脚本实现应用的滚动升级流程。 版本控制集成： 利用 `GitPython` 库，实现脚本对 Git 仓库的操作，如自动拉取最新代码、标签管理和分支合并，作为 CI 流程的一部分。 第五部分：监控、告警与事件响应 (保障系统稳定) 系统性能数据采集： 深入使用 `psutil` 库，跨平台获取 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络流量的实时指标。 监控系统集成： 讲解如何通过 Python 脚本向 Prometheus（推送指标）、Zabbix 或 Nagios 发送自定义的检查结果。 告警通知系统： 实现与主流 IM 工具（如钉钉、企业微信、Slack）或邮件网关的集成，设计优雅的告警通知机制，包括告警抑制和升级策略。 自动化故障排查与自愈： 构建基于预设规则的简单事件响应系统。例如，当检测到特定错误日志或高负载时，自动执行重启服务或清理缓存的动作。 第六部分：高级主题与性能优化 多线程与异步编程： 针对需要同时管理大量服务器或进行高并发网络操作的场景，详细讲解 `threading`、`multiprocessing` 和 `asyncio` 框架，优化脚本的并发性能。 Web 服务化： 使用 Flask 或 FastAPI 快速搭建一个简单的运维工具后台，将复杂的自动化任务封装成可调用的 API 接口，方便团队协作调用。 安全加固： 讨论密码和敏感信息在自动化脚本中的安全存储（如使用 HashiCorp Vault 或环境变量），以及如何避免常见的注入风险。 本书特色： 本书强调“理论结合实践”，每一章都包含至少一个可直接应用于生产环境的完整脚本示例。我们聚焦于如何用 Python 优雅地替代那些繁琐、容易出错的重复性手动操作，帮助读者构建一个具备自我修复能力、可被版本控制的现代化运维体系。学习本书后，读者将能够独立设计和实现企业级的基础设施自动化解决方案。

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