openstack指南pdf

❶ 想學習linux該學什麼

Linux入門並不困難，只要具備Linux基礎，讀懂Linux的命令格式，大多數的服務架構都是可以按照文檔部署出來。當然做Linux開發，如果自己沒有學習方向和課程大綱還是比較困難的，個人建議去參加培訓學習更有效率，如果報班學習則大概需要4-6個月時間。

學習主要內容有：

1）網路基礎與linux系統的管理

2）優化及高可用技能

3）虛擬化與雲平台技術

4）開發運維

畢業後可從事的工作有：

1）Linux運維工程師

2）資料庫工程師

3）雲計算運維工程師

4）自動化運維工程師

5）雲計算架構工程師等

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

❷ 學python以後可以做什麼

Python是一款流行的計算機編程語言，具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入以及面向對象等特點，擁有強大的庫，簡潔的幾行代碼即可實現強大的功能，應用范圍廣泛，可廣泛應用於以下領域：
1. Web開發
最火的Python
web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的標語把Django定義為the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack，Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

❸ 如何編譯Windows下的OpenOCD

【OpenOCD介紹】
OpenOCD為嵌入式目標系統提供一個調試，在線編程和JTAG邊界掃描測試的工具。支持Wiggler，基於FT2232的JTAG界面等一些調試器。目標晶元支持ARM7,ARM9, ARM10, ARM11和Cortex等核心的晶元。並提供一個GDB Server介面。

【OpenOCD的編譯和安裝】
1. 如果是Windows平台的話，需要先安裝Cygwin環境，注意一定要選擇安裝以下開發包：

- autoconf: Wrapper scripts for autoconf commands
- automake: Wrapper scripts for automake and aclocals
- gcc: C compiler upgrade helper
- make: The GNU version og the 'make' utility
- subversion: A version control system
(可以完全安裝，佔用5G多的空間，需要下載800M的文件)。

2. 下載OpenOCD的SVN源代碼，打開Cygwin命令行界面，執行如下的命令：
mkdir /home/openocd
cd /home/openocd
svn checkout svn://svn.berlios.de/openocd/trunk或是
svn checkout http://svn.berlios.de/svnroot/repos/openocd/trunk trunk

下載需要一定的時間，完成後，當前目錄下就多了trunk目錄，裡面就有源代碼。

3. 如果你想要編譯用於FT2232介面的openocd，需要下載FTDI的驅動
解壓後會自動生成一個文件夾"CDM 2.04.06 WHQL Certified" , 從/i386或/amd64中(根據你的系統來選擇)復制 ftd2xx.lib到/home/openocd/ftd2xx(自己建立)中。現在在openocd文件夾下就有兩個文件夾，如下：
/home/openocd/trunk
/home/openocd/ftd2xx

4. 接著使用如下命令配置並編譯：
cd trunk
./bootstrap

如果你想生成一個基於cygwin的openocd，則輸入
./configure --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx
生成一個基於mingw 的openocd，則輸入
./configure --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx CC="gcc -mno-cygwin"
如果想同時支持FT2232和Wiggler，則輸入
./configure --enable-parport –enable-parport_giveio --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx CC="gcc -mno-cygwin"

正確配置之後，就可以運行以下命令生成 OpenOCD:

make // 即可在/trunk/src中生成openocd
make install // 將openocd和配置文件安裝到/usr/local/bin和/usr/local/lib中
make pdf // 在/trunk/doc中生成pdf (必須安裝tex)

這樣OpenOCD就編譯並安裝完成了，並在doc目錄下生產了openocd.pdf幫助文檔。
可以使用命令"openocd -v"來查看版本。

【OpenOCD的配置】
詳細配置說明，請參考幫助文檔
LPC2000的配置文件(openocd.cfg)：

#daemon configuration
telnet_port 4444
gdb_port 3333
tcl_port 6666

# tell gdb our flash memory map
# and enable flash programming
gdb_memory_map enable
gdb_flash_program enable

#interface
interface ft2232
ft2232_device_desc "USB Serial Converter A"
#ft2232_device_desc "USB OpenOCD JTAG A"
ft2232_layout "usbjtag"
ft2232_vid_pid 0x0403 0x6010
jtag_speed 3
#jtag_khz 300

#delays on reset lines
jtag_ntrst_delay 200

# NOTE!!! LPCs need reset pulled while RTCK is low. 0 to activate
# JTAG, power-on reset is not enough, i.e. you need to perform a
# reset before being able to talk to the LPC2148, attach is not
# possible.

#use combined on interfaces or targets that can't set TRST/SRST separately
reset_config trst_and_srst srst_pulls_trst

#LPCs need reset pulled while RTCK is low. 0 to activate JTAG, power-on reset is not enough
jtag_reset 1 1
jtag_reset 0 0

#jtag scan chain
jtag_device 4 0x1 0xf 0xe

target arm7tdmi little 0 arm7tdmi-s_r4
[new_target_name] configure -event reset-init {
# Force target into ARM state
soft_reset_halt
#do not remap 0x0000-0x0020 to anything but the flash
mwb 0xE01FC040 0x01
}
working_area 0 0x40000000 0x4000 nobackup
#flash bank lpc2000 <base> <size> 0 0 <target#> <variant>
flash bank lpc2000 0x0 0x7d000 0 0 0 lpc2000_v2 14765

【OpenOCD的測試】
打開Cygwin命令行界面，執行命令：
openocd -f openocd.cfg
以下是我的運行截圖：

【IAR的配置】
在項目選項的Debug中的setup頁里，選擇GDB Server；

如果代碼需要下載到flash中運行，Download頁里選擇Use flash loader；在plugin頁里，可以去掉stack以提高速度。
在下面的GDB Server中，TCP/IP address or hostname中添localhost。

之後就可以按調試按鈕開始調試了。

❹ 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。

❺ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言

就像只要會javaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。x0dx0ax0dx0a雲基礎設施x0dx0ax0dx0a這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本豎凱不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。x0dx0ax0dx0a雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年x0dx0a初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。x0dx0ax0dx0a提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第x0dx0a三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是號余悔喚稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/前畢部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預x0dx0a安裝什麼軟體。x0dx0ax0dx0a自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。x0dx0ax0dx0a自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。x0dx0ax0dx0a在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。x0dx0ax0dx0a除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲x0dx0ax0dx0a大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。x0dx0ax0dx0a網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。x0dx0ax0dx0a不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的x0dx0a線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。x0dx0ax0dx0a抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。x0dx0ax0dx0a數據處理x0dx0ax0dx0a萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？x0dx0ax0dx0a如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且x0dx0aR語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。x0dx0ax0dx0aPython也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直x0dx0a接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓x0dx0aPython畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。x0dx0ax0dx0a對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a為什麼是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。x0dx0ax0dx0a對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import thisx0dx0a x0dx0a，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不x0dx0a同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才x0dx0a使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。x0dx0ax0dx0a對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。x0dx0ax0dx0a對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡x0dx0a潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Pythonx0dx0a是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——x0dx0a如何解決問題。

❻ 學習linux有什麼用

呵呵，你的問題還真不少。
學習Linux當然有用了，學習linux後，如果還想學編程語言的話，有如下選擇：可以學C，因為Linux內核就是C編出來的，學好了C能更好的理解Linux；或者python，一種很強大的面向對象編程語言，學好了，進行Linux伺服器管理相當的方便；還有就是php，現在很多公司招Linux方向的人員時，都會問你會不會php編程，如果你精通linux，還有php編程，那就很厲害了，至少找工作絕對沒問題。編程語言都是相同的，VB是一種很好的編程語言，同時它也給微軟造成了很大的安全隱患，但是這幾年好像用的少了，java雖然好學，但是人才太多了，頂尖的不多。C++挺不好學的，但是它的用途很廣，搞圖形開發常用它。至於重新學習，完全不用，如果你VB非常熟練，再學其他的編程語言，會很輕松，剛開始可能有點費勁，一旦你深入進去了，就什麼都不怕了。
「學了這個能做哪方面的工作」你指哪一方面，Linux還是編程？記著，它們是不同的行業。Linux的話，一般是伺服器運行維護人員，或者做系統管理員。如果你能夠在Linux下編程的話，而且編的不錯，可以搞Linux的開發；至於編程方面，做網站開發，程序開發。
要去什麼樣的公司，看你的興趣愛好。現在的IT公司很多很多，無論是大的，還是小的。只要你有能力，你有實力，什麼公司都可以去。要說具體去什麼樣的公司，在咱們身邊的就有很多，如網路、新浪、搜狐等。建議你去智聯招聘或者51job看一下，那上面的公司很多的，你會發現每天都有需求。

❼ linux要學到什麼地步，才能去做運維

第一階段：linux基礎入門

Linux基礎入門主要包括： Linux硬體基礎、Linux發展歷史、Linux系統安裝、xshell連接、xshell優化、SSH遠程連接故障問題排查、L inux基礎優化、Linux目錄結構知識、Linux文件屬性、Linux通配符、正則表達式、Linux系統許可權等

第二階段：linux系統管理進階

linux系統管理進階包括：Linux定時任務、Linux用戶管理、Linux磁碟與文件系統、Linux三劍客之sed命令等。

第三階段：Linux Shell基礎

Linux Shell基礎包括：Shell編程基礎、Linux三劍客之awk命令等。

第四階段：Linux網路基礎

第五階段：Linux網路服務

Linux網路服務包括：集群實戰架構開始及環境准備、rsync數據同步服務、Linux全網備份項目、nfs網路存儲服務精講、inotify/sersync實時數據同步/nfs存儲實時備份項目等。

第六階段：Linux重要網路服務

Linux重要網路服務包括：http協議/www服務基礎、nginx web介紹及基礎實踐、nginx web、lnmp環境部署/資料庫異機遷移/共享數據異機遷移到NFS系統、nginx負載均衡、keepalived高可用等。

第七階段：Ansible自動化運維與Zabbix監控

Ansible自動化運維與Zabbix監控包括： SSH服務秘鑰認證、ansible批量自動化管理集群、 zabbix監控等。

第九階段：大規模集群高可用服務(Lvs、Keepalived)

第十階段：Java Tomcat服務及防火牆Iptables

第十一階段：MySQL DBA高級應用實踐

MySQL DBA高級應用實踐包括：MySQL資料庫入門基礎命令、MySQL資料庫進階備份恢復、MySQL資料庫深入事務引擎、MySQL資料庫優化SQL語句優化、MySQL資料庫集群主從復制/讀寫分離、MySQL資料庫高可用/mha/keepalved等。

第十二階段：高性能資料庫Redis和Memcached課程

第十三階段：Linux大規模集群架構構建（200台）

第十四階段：Linux Shell編程企業案例實戰

第十五階段：企業級代碼發布上線方案（SVN和Git）

第十六階段企業級Kvm虛擬化與OpenStack雲計算

第十七階段公有雲阿里雲8大組件構建集群實戰

第十八階段：Docker技術企業應用實踐

第十九階段：Python自動化入門及進階

第二十階段：職業規劃與高薪就業指導