Python 用于 DevOps：掌握真实世界的自动化

掌握Python for DevOps和CI/CD，包括23个多小时、35个多测验和25个多编码实验室，以构建和交付DevOps工具

讲师：Lauro Fialho Müller

你将学到什么

• 从变量和数据结构到函数和类，全面掌握Python基础知识。
• 利用生成器和装饰器等高级特性，编写优雅且内存高效的代码。
• 通过try/except块和自定义异常实现稳健的错误处理，构建抗故障的脚本。
• 在应用程序中集成结构化的JSON日志，提升可观测性与故障排查能力。
• 自信地解析、处理和生成JSON、YAML和CSV等关键数据格式。
• 使用现代化的pathlib和shutil库自动化文件与目录管理。
• 通过subprocess模块安全地执行外部系统命令并捕获其输出。
• 使用requests库发送GET/POST请求并处理身份验证，实现REST API交互的自动化。
• 构建健壮的API客户端，支持超时处理和基于指数退避的重试逻辑。
• 使用强大的pytest框架编写和运行专业的单元测试。
• 利用Fixture和参数化编写清晰、可重用且数据驱动的测试。
• 通过创建和配置模拟对象，隔离依赖项并测试复杂交互。
• 使用Python模块和包对代码进行专业结构化，提升可维护性。
• 使用pyproject.toml和入口点构建和发布可安装的命令行工具。

课程要求

• 熟悉任何脚本或编程语言中的基本编程概念（变量、循环、函数）。
• 具备使用命令行终端导航目录和执行命令的基本经验。
• 对常见的DevOps概念（如API、CI/CD和基础设施自动化）有高层次的理解。
• 能够安装计算机上的软件，如Python本身及使用pip安装第三方包。
• 有志于超越简单的Shell脚本，构建健壮、可维护且适用于生产环境的自动化工具。
• 具备使用git克隆课程仓库和切换不同分支的基本熟悉度。

课程描述

欢迎来到专为DevOps打造的终极Python课程！你是否已准备好超越简单的脚本，开始构建强大、可靠且适用于生产环境的自动化工具？本课程专为DevOps工程师、SRE或系统管理员精心设计，旨在传授你在基础设施自动化和DevOps工作流优化中所需的核心Python技能。课程内容高度实用，包含丰富的测验和编程实验，让你在课堂讲解后立即动手实践。

为何学习DevOps中的Python？

Python已成为基础设施自动化的通用语言，这绝非偶然。掌握Python是每位现代DevOps专业人士的关键一步。原因如下：

• 自动化一切： 停止重复的手动操作！借助Python，你可以自动化与任何REST API的交互、管理云资源、更新配置、编排复杂的部署流水线。本课程将教你编写能为你代劳的脚本。
• 成为更灵活、更有价值的工程师： Python是连接不同系统的“粘合剂”。通过学习如何脚本化你的CI/CD工具、监控平台和云服务之间的交互，你将成为解决复杂集成难题的首选专家，成为团队中不可或缺的一员。
• 编写健壮且可维护的工具： 一个简单的脚本或许能运行一次，但专业的自动化必须可靠。本课程超越基础知识，教你如何编写包含恰当错误处理、日志记录和自动化测试的代码，确保你构建的工具值得信赖且易于维护。
• 提升职业前景： Python自动化技能是科技行业最受欢迎的技能之一。将这些技能写入简历，将大幅提升你获得新职位、晋升和更高薪资机会的竞争力。

投资本课程，你不仅是在学习一门语言，更是在掌握一套强大的工具，用以高效、可靠地解决真实的DevOps问题。

为何选择本课程？

本课程从零开始，以DevOps为核心，融合了核心Python概念与基础设施环境中的实际应用。

• 实践导向、专注DevOps： 我们不会构建Web应用或从事数据科学。每一节课程、每一个示例和练习，都完全围绕DevOps场景设计。你将处理文件、API、系统命令以及JSON、YAML等日常使用的数据格式。
• 实践、实践、再实践： 我们不仅停留在理论探讨，而是深入动手实践所有内容。除了视频课程外，本课程还包含大量测验和编程实验，帮助你牢固掌握每一个知识点！
• 超越基础： 这不仅是一门“学习Python语法”的课程。我们将深入讲解高级而强大的功能，如用于内存高效数据处理的生成器、用于添加可复用功能的装饰器、用于安全资源管理的上下文管理器、用于生产级日志记录的日志系统等！你将学会编写不仅功能完备，更优雅高效的代码。
• 聚焦生产就绪代码： 学习构建可在生产环境中信赖的自动化系统。我们专门安排章节讲解关键主题，如结构化日志、高级异常处理、实现带指数退避的重试机制，以及最重要的——使用pytest进行自动化测试。

本课程将为你带来哪些技能？

在学习本课程的过程中，你将获得一套全面而宝贵的能力，包括：

• 精通Python基础： 打下坚实的Python语法、数据结构（列表、字典、集合）、控制流、函数和面向对象编程基础。
• 运用高级Python特性： 利用生成器构建高效的数据管道，使用装饰器添加日志、重试等横切关注点，让代码更简洁。
• 编写健壮的生产级脚本： 实施结构化日志以增强可观测性，设计稳健的异常处理逻辑，使自动化系统能优雅地处理失败。
• 通过自动化测试保障可靠性： 精通pytest编写高效单元测试。你将掌握从基本断言、Fixture到高级技巧如参数化和使用模拟对象隔离依赖项的全部内容。
• 自动化系统与文件操作： 使用现代化的pathlib自信管理文件系统，用subprocess模块安全运行外部命令。
• 与任何REST API交互： 掌握requests库，发送GET/POST请求，处理多种认证方式（基本认证、Token），构建能处理超时和重试的健壮客户端。
• 处理关键数据格式： 流畅解析、处理和生成推动DevOps的核心数据格式：JSON、YAML和CSV。
• 构建与打包专业工具： 使用模块和包结构化Python项目，并利用pyproject.toml创建和发布可安装的命令行工具。
• 为Python项目构建完整的CI/CD流水线： 利用GitHub Actions构建完全自动化的CI/CD流水线，将你的Python库发布到Python包索引（PyPI）。

准备好提升你的能力，飞跃你的职业发展吧！让我们一起构建强大的DevOps自动化系统！

本课程适合谁：

• 希望掌握Python以构建强大可靠自动化工具的DevOps工程师、SRE和云工程师。
• 希望从Shell脚本进阶，使用Python构建可维护、生产级工具的系统管理员。
• 在DevOps文化中工作的软件开发人员，需要自动化测试、部署和基础设施管理。
• 希望利用Python和pytest的强大功能构建稳健测试套件的测试自动化工程师。
• 希望投身DevOps、云计算或站点可靠性工程领域的IT从业者和学生，需掌握核心实用技能。
• 任何希望超越简单脚本编写，学习如何构建专业、经过充分测试并可打包的Python应用程序的人。