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语言编程案例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python语言编程案例的解答，让我们一起看看吧。
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。
Python作为使用普遍的脚本编程语言，应用场景非常多，自动测试、打包构建、部署运维，等等。
举一个例子，使用Python脚本调用云服务SDK，根据业务需要，随时创建所需数量的云服务器实例，动态管理云服务器。
通过脚本执行代码创建或者释放ECS实例，就像使用水、电、煤气等***一样便捷、高效。比如在业务低估时段，释放不需要的云服务器***，节省费用。
肯定有；
可能大多数同学都泛指的是公司内部运维，那肯定是上的完整的监控平台，但是由于工作的不可控***，我近几年一直是接项目运维，既然是接项目，那么就会遇到各种各样的问题；
就拿我们公司来说吧，承接了很多企业的项目，那么后期的运维怎么做呢，我们不可能说每个项目都给人家搭建一套完整的监控平台，单项目也就10几台服务器，单独弄监控平台也是不合理的，客户也无法接受这个成本，那么此时就体现了我们的脚本功底，每个服务都有专属的监控脚本；
可能是我们公司的产品不靠谱，总是会遇到各种各样的问题，比如有些请求处理失败了，那么怎么弄呢？提BUG？提需求？都是没问题的，但是需要的是什么？时间啊~~~从提起-讨论-开发-测试-修改-测试-上线~~~往往一个月就过去了，那么这一个月的时间里，出现问题怎么弄呢？这个时候我们的脚本功底就起到作用了，我们知道怎么处理，直接写脚本干上去就完事儿，虽然这个是过渡阶段，但是这个阶段往往很重要，而且用到的机会还是蛮多的~~~
个人觉得没有任何东西是“没用的”，既然存在，就有其道理，如果你学好了使用python写脚本，其实可以完成很多东西，比如监控、数据处理、业务逻辑分析、接口调用、简单测试、随时随地都可以解决很多问题~~~
分情况。简单的功能其实不需要用python实现。从运行简单来说，shell比python更简单。
但是对于一些需要一定的处理才返回的结果（最明显的是zabbix监控项），和一些反复执行的（多次执行的）操作，就可以考虑用python，对比shell有时候会简单很多。
但是从运行环境来说，python还是要复杂一些，毕竟环境和各种模块、库需要从网络下载不是。
所以最后是否用python运维，还要看需求。
以上都是扯淡，反正我（本人就是做运维的）工作中很少、几乎不用python🐶🐶🐶
来自一个一线运维告诉你答案是，没有了。
已经不是之前的手工时代了，都有工具支撑。近年来，大家纷纷上云，都是云部署，云监控，云原生这一套，哪里还需要手动写Python这些，把工具用好，完全不需要用写一行Python代码。
拿部署为例，现在都不用上服务器，通过cicd，直接点下job就直接部署到了k8s集群或者[_a***_]机上了。
比如监控，基于容器的，都使用了Prometheus了，监控报警全都有。
说这样不是说Python没用，别听其他人带节奏。就这样
没学过编程可以自学python吗？
当然可以。这本Python入门书就很合适，如果你对计算机了解不多，又没有学过编程，但又想学习编程，我推荐你通读《笨办法学Python 3》。本书由人民邮电出版社异步图书出品。
《笨办法学Python 3》结构非常简单，除“准备工作”之外，还包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
这本书每一章节都有原书视频也很有趣。也许你会觉得编程是一门很高深的手艺，程序员个个脑袋灵光得很。但是在***里，你会看到作者被一些简单的错误卡住，半天才找出头绪，其实这才是程序员的日常状态。
总之，现在编程很火，编程语言中Python很流行，Python入门书中这本很有趣。怎么样，试试？
本书使用了Python 3.6。我用Python的这个版本是因为它包含了一个新的改进版的字符串格式化系统，这个系统比之前的更为易用。初学者接触Python 3.6可能会遇到一些问题，但我在书里会帮你克服。Python 3.6的一个特别令人头疼的问题是，在一些关键位置的出错消息都很糟糕，不过这些我都会帮你弄懂的。
我还根据自己过去5年的教学经验，改进了***教程。以前的***中，你只是看我做习题，在新版***里，你还可以看到我如何破坏每个习题中的程序，以及如何修复它们。这种技术称为“调试”（debugging）。从中你可以学到如何解决问题，也能对Python运行你创建的程序的原理有一个概念，从而提高你解决问题的能力。你还会学到很多有用的调试技巧。
最后要讲的是，Python 3版本完全支持Windows 10。过去的版本偏重于Unix风格的操作系统，如macOS和Linux，Windows只是顺便讲讲。在我写这本书的时候，微软公司已经开始认真对待开源工具和开发者了，而且Windows也是一个严肃的Python开发平台。在***中，很多场合下我用Windows进行了演示，为了完全兼容，我也演示了macOS和Linux。我讲了每个平台都会遇到的一些坑，演示了安装过程，还提供了不少别的小窍门。
到此，以上就是小编对于python语言编程案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言编程案例的2点解答对大家有用。
