大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python运维开发学习的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python运维开发学习的解答，让我们一起看看吧。
为什么用python实现自动化运维？
自动化概念应该是很广泛了，使用机器代替手工的一些工作，电气自动化，机械自动化等可以称为自动化。 Python自动化概念可以理解在计算机软件行业兴起的，python本身是一门编程语言，使用它自动化额完成一些复杂重复的工作，我觉得可以叫Python自动化，用Python实现一些脚本、软件，应用在软件开发、测试中。比如现在互联网、计算机公司中，自动化测试使用python完成。 Python自动化应用人工智能，web开发，自动化测试，爬虫，数据分析，自动化运维，其他编程应用
python运维是***吗？
当然不是！
运维只是Python的应用方向之一，实际上Python主要有下面这些方向：
1. 常规软件开发 Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2. 科学计算 随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
python需要学到什么程度才可以运维k8s？
学习到什么程度才可以运维k8s，这个问题的答案可能因人而异，但是一般来说，需要掌握以下几个方面的：
1. Python编程基础：Python是k8s的官方开发语言，因此需要掌握Python的基础语法和常用库。
2. linux操作系统基础：k8s是一个容器编排平台，需要在Linux环境下运行和管理容器。因此需要掌握Linux的基本命令和操作。
3. Docker容器技术：k8s使用Docker作为其容器运行时环境，因此需要了解Docker的基本概念和使用方法。
4. Kubernetes架构和组件：k8s是一个分布式系统，由多个组件组成，包括API Server、Scheduler、Controller Manager、etcd等。需要了解这些组件的作用和相互关系。
自动化运维用shell还是python？
基本上shell是首选，shell能有效完成则用shell。因为它简单，而且所有系统都搭载了，无需额外配置，Python不一定都有，而且可能有不同[_a***_]的困扰。
但是如果用shell的复杂度增大，越来越力不从心，那可以切换到Python，因为Python的可用的库要多的多，特别是对于特殊的需求。
运维岗真有人用Python脚本运维吗？
答案是肯定的, 做运维很多时候是做重复的工作, 这时候一个好的脚本工具的重要性就体现出来了。当然, Python绝对是一个不错的选择, python直接集成在linux系统里面这一特点也足以说明它非常适合用来做运维。
其实就单从运维这个工作本身的内容来讲，用什么方式去做不是最重要的。初阶的运维工作可能使用shell脚本一般就可以满足日常运维的需求, 然后进阶一点的运维工作就可以使用Python脚本来做, 还有的项目型运维可能会直接使用一些高级语言, 如Java和Golang甚至是C来写一些常用的运维工具了。
大家通常所说的Python运维, 其实是因为shell虽然很灵活, 但是它的扩展性不够, 这时候就需要选择一门开发语言, 为什么大家都选择了Python呢, 因为它语法结构比较干净简单, 上手容易，既灵活又好扩展, 而且整个Python的开源包也都比较完善, 所以后来搞运维的基本都会做Python相关的开发，只是看更加偏重于做什么事情。
其实, 要想把Python脚本和运维相关联起来很容易, 之前写的shell脚本都适合用python重新实现一遍，另外只要在运维过程中的操作会重复多次的, 都应该尝试用编程的方式来进行自动化方式实现, 这个实现的过程初期可以用简单的脚本实现, 后期完全可以用python将整个逻辑封装成一个项目或者直接开发成运维管理系统, 让之前在主机上操作的运维过程可以直接在页面上自动地完成操作。这些过程其实都是可以用Python去做的, 当然都到这个程度了, 就不限于用什么语言了。
到此，以上就是小编对于python运维开发学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python运维开发学习的5点解答对大家有用。
