Почему вы должны изучать Python как DevOps-инженер
Я получаю много вопросов от парней, желающих попасть в пространство DevOps, и от новичков в целом на треке DevOps, спрашивающих, зачем инженеру DevOps нужно знать Python.
Это известный факт, что для того, чтобы претендовать на позицию DevOps, он должен иметь некоторые знания Python. Прочитав эту статью, вы получите четкие ответы на следующие вопросы.
Почему Python вообще так популярен? Почему Python особенно востребован в DevOps? Для чего используется Python в пространстве DevOps, давая вам конкретные примеры? Какие знания Python нужно иметь как DevOps-инженеру? И наконец, как начать работу с Python.
1. Почему Python так популярен?
Прежде всего, Python — это язык программирования, такой же, как Java или JavaScript. Python по сравнению с другими языками имеет два огромных преимущества. Во-первых, этому легко научиться. У него простой синтаксис, и его легко настроить по сравнению с Java, где вам нужна начальная конфигурация, прежде чем вы даже сможете запустить свое приложение. Python считается мощным из-за экосистемы.
Под этим я подразумеваю, что существует множество библиотек и модулей, которые сами разработчики Python и внешние разработчики создают и поддерживают. Чем больше людей принимают язык, тем мощнее он становится, потому что к нему добавляются новые библиотеки и новые функции.
Второе преимущество — гибкость. Что в данном случае означает гибкость? Что делает язык гибким? Это означает отсутствие ограничений или ограничений специфическими особенностями языка, такими как синтаксис, типы данных или некоторые другие ограничения. Вы можете широко расширить Python, и, как следствие, его приложения безграничны. Вы можете использовать его в веб-разработке, машинном обучении, DevOps и многих других под-нишах.
2. Почему Python пользуется спросом среди DevOps?
Если вы посмотрите описания должностей инженера DevOps, вы увидите, что более 90% из них включают Python в качестве требования. Почему Python так популярен и востребован в DevOps-профессиях? Почему бы не использовать другой язык программирования или сценариев?
Ответ находится в первом разделе.
Язык простой, гибкий и легко читаемый. Позвольте мне уточнить. Во-первых, Python не нужно компилировать и собирать по сравнению с таким языком, как Java, что делает разработку на Python быстрой и безболезненной. Он идеально подходит для простых скриптов для выполнения простых задач.
Во-вторых, Python очень легкий. Он не требует огромной среды выполнения, как Java. Его очень легко установить и запустить. Третья причина в том, что синтаксис Python прост. Он почти читается как псевдокод. Итак, почему это важно? Потому что это позволяет людям, которые не писали сценарий сами, читать и понимать код, чтобы они также могли работать с ним. Это делает сценарии Python более удобными в обслуживании по сравнению со сценариями bash.
Если вы сравните сценарии bash или сценарии PowerShell с Python, вы заметите, что Python не зависит от платформы, то есть он может работать так же в Linux, Windows или Mac iOS. Другая причина в том, что в Python есть множество отличных библиотек для автоматизации задач DevOps. Опять же, это из-за большого сообщества. Библиотеки прекрасны, потому что это означает, что вместо того, чтобы писать все с нуля, вы можете использовать код других людей и строить на нем.
3. Для чего используется Python в DevOps?
Как DevOps-инженер, вы будете работать с множеством разных инструментов и пытаться комбинировать их.
В этом специфика работы DevOps по сравнению с другими. Вам необходимо знать несколько инструментов для создания процессов DevOps, таких как конвейеры CICD, подготовка инфраструктуры и управление ею, мониторинг и т. Д.
Примеры того, где python используется конкретно в DevOps, включают:
- Автоматически обновлять информацию о тикете Jira после успешного выполнения сборки Jenkins.
- Автоматически запускать задания Jenkins при некоторых событиях, происходящих в процессе разработки программного обеспечения.
- Отправка уведомлений нужным членам команды о конкретных событиях, например, когда что-то происходит в системе, в среде развертывания или даже в конвейере CIC, например, при сбоях сборки или ошибках приложения.
- Автоматическое регулярное резервное копирование вашего нексуса, серверов питьевой воды или баз данных приложений.
- Автоматическая очистка всех образов Docker с серверов для освобождения служебного пространства
Эти примеры сложные, с множеством мелких деталей и повторяющихся задач. В какой-то момент вы захотите упростить себе жизнь и сделать эти процессы более эффективными. Как? Автоматизация. В дополнение к этому вам может потребоваться или вы захотите создать сценарии автоматизации или небольшие программы для вашей команды, для разработчиков и тестировщиков, а также для операций, и т. Д., Для решения некоторых из их проблем.
4. Какие знания программирования и Python вам нужны как DevOps-инженеру?
Вам не нужно знать все детали языка, и вам не нужно уметь проектировать или реализовывать огромные и сложные программные приложения или создавать с его помощью какие-то модные веб-сайты.
Что вам нужно, так это возможность автоматизировать задачи, которые вы или члены вашей команды в противном случае выполняли бы вручную, такие как мониторинг, резервное копирование и очистка и т. Д.
Уметь это делать. Вам необходимо знать основы Python. Такие вещи, как базовый синтаксис, типы данных, написание простой логики и умение использовать модули и библиотеки.
Существуют более сложные концепции программирования, такие как объектно-ориентированное программирование, наследование или параллельное программирование, а также веб-фреймворки.
Эти вещи приятно знать, но они не важны для вашей работы. Что еще более важно, вы должны хорошо разбираться в управлении пакетами и интеграции сторонних библиотек или работе с API для внешних приложений, таких как облачные провайдеры и т. Д.
Изучив основы программирования на Python, вы должны применить эти знания и работать над реальными задачами DevOps. Вы можете самостоятельно изучить несколько примеров в Интернете и попытаться автоматизировать работу с помощью Python, чтобы получить первый практический опыт в этом.
Заключение
Надеюсь, этой статьей я ответил на большинство вопросов. Если вы новичок в сфере DevOps, у вас есть вся необходимая информация, которая поможет вам в вашем путешествии. Удачного обучения.