django自动化运维平台（django服务）

本篇文章给大家谈谈django自动化运维平台，以及django服务对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享django自动化运维平台的知识，其中也会对django服务进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台
• 2、如何用python做一个设备运维软件
• 3、学完Python都可以做什么
• 4、Python的前景怎么样
• 5、python能用于做什么

如何基于Python构建一个可扩展的运维自动化平台

Django- 一个开放源代码django自动化运维平台的 Web 应用框架django自动化运维平台，由 Python 写成，采用django自动化运维平台了 MVC 的软件设计模式django自动化运维平台；
rpyc- 一个 Python 实现的 RPC 和分布式计算的工具。支持同步和异步操作、回调等；
saltstack 、 ansible 、 func - 基本 Python 开发的自动化配置管理与流程控制组件；
Mysql- 是一个非常流行的关系型数据库管理系统。
二、平台架构设计
1、 OMServer 架构图
大家对这个架构应该不会感到陌生，三层结构也是目前主流的运营平台架构。
2、 架构说明
OMServer 平台为三层架构，分别为 WEB 交互层、分布式计算层、集群管理服务层。
1） 、第一层django自动化运维平台：即为 WEB 交互层，典型的 B/S 架构，以供管理员操作的交互平台，也是 OMServer 的核心，基于 Django 开发；
2） 、第二层：分布式计算层，提供与主控端的连接通道，采用的是 rpyc 传输协议，协议操作流程：前端模块参数 - 加密传输 - 任务执行 - 返回结果集 - 解密输出。
3） 、第三层：集群管理服务层，整合 Python 主流的远程操作组件（支持 Saltstack 、 Anaible、 Func ），对被控端（业务服务器集群）进行管理，其中主控端可以根据不同 IDC 环境，采用多地多点的管理方式，可提升冗余度及执行效率。主控端操作模块以不同 Python 文件加以区分，便于维护，可灵活定制操作逻辑及横向扩展等特点。

如何用python做一个设备运维软件

Python开发的jumpserver跳板机

jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统，实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理，客户端无需安装agent。

企业主要用于解决：可视化安全管理

特点：完全开源，GPL授权

Python编写，Django开发框架，容易再次开发

实现了跳板机基本功能：认证、授权、审计。集成了Ansible、批量命令等。功能强大。

通俗点就是起到监控谁在服务器上做了什么操作等。录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等。

第三：Python开发的Magedu分布式监控系统

以自动化运维视角为出发点，自动化功能、监控告警、性能调优，结合saltstack实现自动化配置管理等内容进行了全方位的深入剖析。

企业主要用于解决：自动化监控常用系统服务、应用、网络设备等。分布式可监控更多服务器，分区域监控再汇总。Zabbix监控结合Python自定义监控脚本。

监控系统需求讨论：

监控常用系统服务、应用、网络设备等？一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同？同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同？告警级别？数据可视化，如何做出简洁美观的用户界面？如何实现单机支持5000+机器监控需求？采取何种通信方式？主动、被动？

第四：Python开发的Magedu的CMDB

cmdb的开发需要包含三部分功能：采集硬件数据、API、页面管理。

企业主要用于解决：项目功能，采集硬件数据、Api、页面管理。统计资产，例如服务器存放位置，服务器上的账号等等。

执行服务的过程如下：服务器的客户端采集硬件数据，然后将硬件信息发送到API，API负责将获取到的数据保存到数据库中，后台管理程序负责对服务器信息的配置和展示。

第五：Python开发的任务调度系统

Python任务调度系统的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。

企业主要用于解决：通俗的理解，批量管理crontab定时任务。原理用户通过web页面设置任务，传输到任务调度系统服务器上的客户端，客户端收集数据反馈给服务器端，服务器端根据任务具体内容调度后端的集群服务器做定时任务。

一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个机器的多个进程中，依靠网络通信。想到这，就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。

第六：Python运维流程系统

使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。

企业主要用于解决：通俗点说就是规范运维的操作，加入审批，一步一步操作的概念。

是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。

这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。

来个小总结

学完Python都可以做什么

学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。

如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。

想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！

python可以做的事情：

软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；

数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；

游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；

大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；

全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；

系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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Python的前景怎么样

Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。杭州Python开发学习怎么样，前景好不好？我们从Python的特性说起吧！
第一，更高的工作效率
这两年Python在业内大火的原因除了云计算帮Python带来的热潮之外，更多的是本身的特性。目前互联网创业热情高涨，创业者和投资者都希望投资回报周期快。因此，一门开发效率极高的语言就此进入开发者眼帘，众多创业公司首选Python做为开发语言，催生了Python在国内大热的现象。
第二，更快的运行速度
显然，Python并不是一门快语言，这也是被很多程序员诟病Python的主要原因，但最近几年PyPy解释器在不断提高Python的运行速度，通过PyPy运行的程序，在某些场景下速度直接逼近C语言。
相信再过一段时间，Python的运行速度将不再是问题。另外，由于近些CPU处理速度的快速发展，编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量。
第三，更强的使用功能
这是导致Python大火的另一个主要原因之一，Python的标准库和第三方库强大到你无法想象，无论你想从事任何方向的技术编程，你几乎都能找到相应的库支持，以下仅举几个例子：
WEB开发——最火的Python web框架Django,支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines；网络编程——支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单等等。

python能用于做什么

Python 的实际应用场景有哪些？这里给大家简单做一个介绍：

Web 应用开发

在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。

一些将 Python 作为主要开发语言的知名互联网企业/产品：

豆瓣

知乎

果壳网

Instagram

Quora

Dropbox

Reddit

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多 App 和游戏的服务器端也同样用 Python 实现。

自动化运维

在 Web 开发领域，Python 只是众多语言选择之一；但在自动化运维领域，Python 则是必备技能。灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发，或提供 Python 的配置接口。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。

因此很多公司虽然核心业务不是使用 Python，但在管理系统、运维等方面也大量使用。比如 Facebook 工程师维护了上千个 Python 项目，包括基础设施管理、广告 API 等。

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网络爬虫

也叫网络蜘蛛，是指从互联网采集数据的程序脚本。对于很多数据相关公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫，但灵活的 Python 无疑也是当前的首选。基于 Python 的爬虫框架 Scrapy 也很受欢迎。

这个星球上最大的“爬虫”公司 -- Google 一直力推 Python，不仅在公司内部大量使用 Python，也为开发社区做了巨大贡献。就连 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。

数据分析

当通过爬虫获取了海量数据之后，需要对数据进行清洗、去重、存储、展示、分析，在这方面 Python 有许多优秀的类库：NumPy、Pandas、Matplotlib 可以让你的数据分析工作事半功倍。

科学计算

虽然 Matlab 在科学计算领域有着不可取代的地位，但 Python 作为一门通用的编程语言，可以带来更广泛的应用和更丰富的类库。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等类库在生物信息、地理信息、数学、物理、化学、建筑等领域发挥着重要作用。

而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作为主要开发语言。

人工智能

Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

机器学习：Scikit-learn

自然语言处理：NLTK

深度学习：Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet

这些已经占据业内主流的工具要么是用 Python 开发，要么也提供了 Python 版本。Python 无疑已成为 AI 领域的必修语言。

胶水语言

Python 简洁、灵活、通用，几乎可以在各种场景与各种平台、设备、语言进行连接，因此被称为胶水语言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士军刀。除了上面提到的，在其他领域也常常见到 Python 的身影：

金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作为的开发脚本语言

游戏：一些引擎使用 Python 作为开发脚本，比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》

桌面应用：虽然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序

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