编程代码网1.python在系统运维中都有哪些应用
我更喜欢用“系统管理”来形容“运维”这项工作。运维听起来是偏执行的一项工作。python在系统管理上的优势在与强大的开发能力和完整的工具链。python的工程开发能力强大，远强于各种shell和perl。易读易写，兼具面向对象和函数式风格，还有不错元编程能力。通过系统化的将各种管理工具结合，对上述的各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。
和python类似的ruby也很适合编写系统管理软件，但是在相关库和工具上，比python差太多。
举个栗子： 某牛人，精通 bash,python,perl,ruby ，在工作中写了数百个单一功能的脚本（任何语言）来进行日常操作，涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测 等等许许多多的方面，无所不包。他所作的，只是操作，并没有把系统管理这项工作做好。再多的脚本，也只是把“操作”这个行为做到极致。写再多的脚本，也不能转化为公司在系统管理上的宝贵资产。
让系统易于管理，是一个工程。只有像puppet(ruby),saltstack(python) 这样的自动化管理工具，才能完整的描述整个系统，并且让系统管理的方方面面纳入统一的体系，而不是一堆脚本。
python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理（saltstack） 批量执行（ fabric, saltstack） 监控（Zenoss, nagios 插件） 虚拟化管理（ python-libvirt） 进程管理 （supervisor） 云计算（openstack） 。。 还有大部分系统C库都有python绑定。
对于流程确定的事情，最终一定是纳入系统管理的体系，写成程序，成为系统的一部分。而不是无法复用游离与整体的各种脚本。
随着云计算时代的来临，中小型公司，不需要运维了。大型公司，没有工程开发能力的运维，是没有竞争力的。
2.学习Python,可以做Linux运维吗?
首先，答案是肯定的，学习Python是可以做Linux运维的，但是做Linux运维不仅仅需要掌握Python语言，还需要掌握一系列内容，下面做一个简单的介绍：第一：网络基础。
运维工作的大部分内容是基于网络展开的，所以掌握网络知识对运维工程师来说还是非常重要的，比如交换机、路由器的配置，网络拓扑结构的设计、网络故障排错这些都是基本的技能。 第二：Linux基础。
操作系统是运维工程师的基本技能，尤其是Linux系列操作系统，比如redhat、CentOS、Ubuntu这些常见Linux系统是一定要掌握的。这些内容包括基本的Linux命令的使用、存储、文件管理、服务配置、集群配置等内容，当然对于云计算的运维工程师来说，还要掌握虚拟化的相关技术。
对于大数据运维工程师来说还需要掌握Hadoop、Spark的安装和部署，以及一系列大数据平台产品的安装、部署和调试。第三：系统管理脚本。
写系统管理脚本对于运维工程师来说非常重要，如果不通过系统脚本来管理服务简直是不可想象的。写系统脚本就需要掌握Shell和Python了，当然Shell是一定要掌握的，而Python编写脚本也非常方便，也是很多运维工程师比较喜欢采用的语言，简单和直接是Python的特点。
第四：系统工具。系统工具就比较多了，比如防火墙、数据库、备份、负载等内容，工具对于运维人员来说非常重要，掌握这些工具才能顺利处理运维过程中的各种问题。
掌握这些内容需要一个系统的实验过程，实际操作环节对于学习运维的人来说是非常重要的。学习Python除了能做运维还能做很多事，比如做Web开发、大数据开发、人工智能开发等，随着大数据和人工智能的快速发展，Python得到了广泛的应用，未来的发展前景也十分值得期待，所以学习Python是一个不错的选择。
我目前在使用Python做机器学习方面的应用，我会陆续在头条写一些关于Python学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有Python方面的问题，也可以咨询我。
谢谢。
3.python自动化运维是做什么的
随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确；运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现IT运维的质量，降低成本。
相关推荐：《Python入门教程》
运维自动化设计思想：
管理体系化
工作流程化
人员专业化
任务自动化
任务自动化
环境定义自动化
部署自动化
监控自动化
为什么选python做自动化运维
自动化运维关心问题：
自动化
易实现
跨平台
轻量级
适合自动化运维编程语言特点：
丰富的第三方库
学习成本低
跨平台
轻量级
4.Python如今最常见的几个应用领域
Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
5.学完python后能从事什么样的开发工作
我看传智播客的介绍说学完python可以从事以下开发工作：
1.Web开发
目前比较有名气的Python web框架为Django。
2.网络编程
网络编程只是Python学习课程中的部分，可以用于网络通讯软件开发。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。使用python可以开分布式、高性能的爬虫系统。
4. 云计算开发
目前非常流行的云计算框架OpenStack就是用Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的开发技能。
5. 人工智能
在当前AI时代即将来临的时代，各种人工智能算法都基于Python编写，作为人工智能时代最合适的语言，Python无疑被越来越多人追捧，被众多程序员誉为“宇宙最好的编程语言”。
6.科学与数字计算
Python被广泛的运用于科学和数字计算中，例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等，常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
7. 自动化运维
在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
8.图形界面开发
Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩展微软的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
9.游戏开发
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。