Python es un código abierto con un inmenso apoyo de biblioteca. Algunas de las funciones y módulos se pueden utilizar para el desarrollo en otras plataformas como , C# , etc. En este artículo, aprenderemos cómo Pitón se utiliza para y las razones detrás de esto. Los siguientes conceptos se tratan en este artículo:
Razones para usar Python para DevOps
Python sirve como remedio a cualquier problema en la industria de TI. Cuando se trata de DevOps, el enfoque principal o el objetivo final es reducir el tiempo necesario en el ciclo de vida de DevOps para mejorar la eficiencia. Python ofrece una solución estructural en términos de automatización de tareas en cada una de las etapas del ciclo de vida de DevOps. Teniendo en cuenta las características listas para usar con las que viene Python, echemos un vistazo a cómo Python es una de las mejores opciones adecuadas para trabajar con DevOps.
- Python es uno de los mejores lenguajes de programación. La gran variedad de bibliotecas de Python nos permite escribir scripts para mejorar el ciclo de vida del desarrollo.
- Python proporciona una estructura para escribir scripts de automatización estructurados y legibles
- La accesibilidad y la flexibilidad le dan a Python una característica adaptable que da como resultado la exploración de nuevas herramientas y tecnologías sin ningún esfuerzo.
- Cuando se trata de automatización de infraestructura y orquestación, Python es bastante útil, incluso herramientas como Ansible y SaltStack están escritos en Python puro.
- Debido a la facilidad de aprendizaje de Python, se ahorra tiempo en la construcción de utilidades.
- Aunque todas las tareas que hacemos con python se pueden lograr con Rubí , pero la gente todavía prefiere Python debido a su fácil sintaxis y legibilidad.
Domina la pitón hoy para convertirte en el líder del mañana, Edureka's te pondrá en marcha en poco tiempo. Considerando la cantidad de características y ventajasque ofrece Python, echemos un vistazo a cómo DevOps realmente funciona con Python.
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¿Cómo funcionan Python y DevOps?
El objetivo final de DevOps es automatizar cada tarea en el ciclo de vida del desarrollo para ahorrar tiempo. Con módulos de python y podemos hacer la automatización usando las herramientas y los scripts escritos en Python.
Un script de automatización de Python es independiente de la plataforma y admite la integración de múltiples herramientas, lo que hace que Python sea una mejor opción.
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Aquí hay algunos módulos de Python que se pueden usar para escribir scripts de automatización para DevOps :
- Puede establecer dinámicamente algunas funciones o propiedades útiles escribiendo un script de Python usando el Gitapi módulo que interactúa con el sistema de control de versiones.
- Para poder mover entornos, podemos usar python ya que nos enfrentamos a un problema intento o Potencia Shell cuando cambia el entorno de CI.
- Python tiene módulos de redes, específicos del entorno y del sistema operativo como LA y subproceso que pueda manejar estos detalles y métodos
- Podemos implementar scripts de automatización relacionados con la infraestructura utilizando Python que tiene sus SDK. votar y almacenamiento en la nube de google son los módulos SDK para AWS y GCP (Google Cloud Platform) respectivamente
- Los módulos OpenStack de Python se ocupan de todas las operaciones en las nubes públicas y privadas de OpenStack.
- Herramientas de gestión de configuración como Ansible están escritos en python puro. Entonces, para agregar más módulos personalizados, los escribimos en Python
- Probar marcos como Selenio se puede usar para pruebas de automatización usando Python. Incluso Django se puede utilizar para UnitTests utilizando el marco de pruebas incorporado.
- Python tiene módulos para casi todas las bases de datos para tareas de administración de bases de datos como MongoDB, MySQL, PostgreSQL, etc.
- DevOps usa Python para la implementación con módulos como tela, fabtools, cocina
- En casos de implementación usando una plataforma como servicio (Paas), tenemos un módulo de Python llamado cloudfoundry_client
- Las etapas de monitoreo en las etapas de DevOps también se pueden administrar mediante módulos de Python
Cuando miramos la cronología del soporte y el tipo de eficiencia que Python brinda a DevOps. Podemos ver claramente que maneja el ciclo de vida completo desde el ciclo de desarrollo hasta el ciclo de monitoreo. Inscríbete en Edureka para dominar el conocimiento profundo de varias herramientas de DevOps comoGit, Jenkins, Docker, Ansible, Puppet, Kubernetes y Nagios.
Esto nos lleva al final de este artículo donde hemos aprendido cómo usamos Python para DevOps. Espero que tengas claro todo lo que se ha compartido contigo en este tutorial.
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