openstack指南pdf

❶ 想学习linux该学什么

Linux入门并不困难，只要具备Linux基础，读懂Linux的命令格式，大多数的服务架构都是可以按照文档部署出来。当然做Linux开发，如果自己没有学习方向和课程大纲还是比较困难的，个人建议去参加培训学习更有效率，如果报班学习则大概需要4-6个月时间。

学习主要内容有：

1）网络基础与linux系统的管理

2）优化及高可用技能

3）虚拟化与云平台技术

4）开发运维

毕业后可从事的工作有：

1）Linux运维工程师

2）数据库工程师

3）云计算运维工程师

4）自动化运维工程师

5）云计算架构工程师等

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

❷ 学python以后可以做什么

Python是一款流行的计算机编程语言，具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入以及面向对象等特点，拥有强大的库，简洁的几行代码即可实现强大的功能，应用范围广泛，可广泛应用于以下领域：
1. Web开发
最火的Python
web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的标语把Django定义为the
framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought
librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or
C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

❸ 如何编译Windows下的OpenOCD

【OpenOCD介绍】
OpenOCD为嵌入式目标系统提供一个调试，在线编程和JTAG边界扫描测试的工具。支持Wiggler，基于FT2232的JTAG界面等一些调试器。目标芯片支持ARM7,ARM9, ARM10, ARM11和Cortex等核心的芯片。并提供一个GDB Server接口。

【OpenOCD的编译和安装】
1. 如果是Windows平台的话，需要先安装Cygwin环境，注意一定要选择安装以下开发包：

- 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
(可以完全安装，占用5G多的空间，需要下载800M的文件)。

2. 下载OpenOCD的SVN源代码，打开Cygwin命令行界面，执行如下的命令：
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

下载需要一定的时间，完成后，当前目录下就多了trunk目录，里面就有源代码。

3. 如果你想要编译用于FT2232接口的openocd，需要下载FTDI的驱动
解压后会自动生成一个文件夹"CDM 2.04.06 WHQL Certified" , 从/i386或/amd64中(根据你的系统来选择)复制 ftd2xx.lib到/home/openocd/ftd2xx(自己建立)中。现在在openocd文件夹下就有两个文件夹，如下：
/home/openocd/trunk
/home/openocd/ftd2xx

4. 接着使用如下命令配置并编译：
cd trunk
./bootstrap

如果你想生成一个基于cygwin的openocd，则输入
./configure --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx
生成一个基于mingw 的openocd，则输入
./configure --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx CC="gcc -mno-cygwin"
如果想同时支持FT2232和Wiggler，则输入
./configure --enable-parport –enable-parport_giveio --enable-ft2232_ftd2xx --with-ftd2xx=/home/openocd/ftd2xx CC="gcc -mno-cygwin"

正确配置之后，就可以运行以下命令生成 OpenOCD:

make // 即可在/trunk/src中生成openocd
make install // 将openocd和配置文件安装到/usr/local/bin和/usr/local/lib中
make pdf // 在/trunk/doc中生成pdf (必须安装tex)

这样OpenOCD就编译并安装完成了，并在doc目录下生产了openocd.pdf帮助文档。
可以使用命令"openocd -v"来查看版本。

【OpenOCD的配置】
详细配置说明，请参考帮助文档
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的测试】
打开Cygwin命令行界面，执行命令：
openocd -f openocd.cfg
以下是我的运行截图：

【IAR的配置】
在项目选项的Debug中的setup页里，选择GDB Server；

如果代码需要下载到flash中运行，Download页里选择Use flash loader；在plugin页里，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。

之后就可以按调试按钮开始调试了。

❹ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。

❺ 为什么说Python是大数据全栈式开发语言

就像只要会javaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。x0dx0ax0dx0a云基础设施x0dx0ax0dx0a这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本竖凯不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。x0dx0ax0dx0a云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStackx0dx0a x0dx0a，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年x0dx0a初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。x0dx0ax0dx0a如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。x0dx0ax0dx0a提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但x0dx0a是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第x0dx0a三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。x0dx0ax0dx0aHadoop MapRece的替代者，是号余悔唤称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/前毕部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。x0dx0ax0dx0a自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, x0dx0aflake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预x0dx0a安装什么软件。x0dx0ax0dx0a自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。x0dx0ax0dx0a自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。x0dx0ax0dx0a在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。x0dx0ax0dx0a除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。x0dx0ax0dx0a网络爬虫x0dx0ax0dx0a大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。x0dx0ax0dx0a网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。x0dx0ax0dx0a不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的x0dx0a线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。x0dx0ax0dx0a抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。x0dx0ax0dx0a数据处理x0dx0ax0dx0a万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？x0dx0ax0dx0a如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且x0dx0aR语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。x0dx0ax0dx0aPython也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直x0dx0a接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言x0dx0a提供了非常好的支持。x0dx0ax0dx0aPython的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让x0dx0aPython画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。x0dx0ax0dx0a对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。x0dx0a x0dx0aiPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。x0dx0ax0dx0a为什么是Pythonx0dx0ax0dx0a正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。x0dx0ax0dx0a对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import thisx0dx0a x0dx0a，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不x0dx0a同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才x0dx0a使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。x0dx0ax0dx0a对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。x0dx0ax0dx0a对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简x0dx0a洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Pythonx0dx0a是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——x0dx0a如何解决问题。

❻ 学习linux有什么用

呵呵，你的问题还真不少。
学习Linux当然有用了，学习linux后，如果还想学编程语言的话，有如下选择：可以学C，因为Linux内核就是C编出来的，学好了C能更好的理解Linux；或者python，一种很强大的面向对象编程语言，学好了，进行Linux服务器管理相当的方便；还有就是php，现在很多公司招Linux方向的人员时，都会问你会不会php编程，如果你精通linux，还有php编程，那就很厉害了，至少找工作绝对没问题。编程语言都是相同的，VB是一种很好的编程语言，同时它也给微软造成了很大的安全隐患，但是这几年好像用的少了，java虽然好学，但是人才太多了，顶尖的不多。C++挺不好学的，但是它的用途很广，搞图形开发常用它。至于重新学习，完全不用，如果你VB非常熟练，再学其他的编程语言，会很轻松，刚开始可能有点费劲，一旦你深入进去了，就什么都不怕了。
“学了这个能做哪方面的工作”你指哪一方面，Linux还是编程？记着，它们是不同的行业。Linux的话，一般是服务器运行维护人员，或者做系统管理员。如果你能够在Linux下编程的话，而且编的不错，可以搞Linux的开发；至于编程方面，做网站开发，程序开发。
要去什么样的公司，看你的兴趣爱好。现在的IT公司很多很多，无论是大的，还是小的。只要你有能力，你有实力，什么公司都可以去。要说具体去什么样的公司，在咱们身边的就有很多，如网络、新浪、搜狐等。建议你去智联招聘或者51job看一下，那上面的公司很多的，你会发现每天都有需求。

❼ linux要学到什么地步，才能去做运维

第一阶段：linux基础入门

Linux基础入门主要包括： Linux硬件基础、Linux发展历史、Linux系统安装、xshell连接、xshell优化、SSH远程连接故障问题排查、L inux基础优化、Linux目录结构知识、Linux文件属性、Linux通配符、正则表达式、Linux系统权限等

第二阶段：linux系统管理进阶

linux系统管理进阶包括：Linux定时任务、Linux用户管理、Linux磁盘与文件系统、Linux三剑客之sed命令等。

第三阶段：Linux Shell基础

Linux Shell基础包括：Shell编程基础、Linux三剑客之awk命令等。

第四阶段：Linux网络基础

第五阶段：Linux网络服务

Linux网络服务包括：集群实战架构开始及环境准备、rsync数据同步服务、Linux全网备份项目、nfs网络存储服务精讲、inotify/sersync实时数据同步/nfs存储实时备份项目等。

第六阶段：Linux重要网络服务

Linux重要网络服务包括：http协议/www服务基础、nginx web介绍及基础实践、nginx web、lnmp环境部署/数据库异机迁移/共享数据异机迁移到NFS系统、nginx负载均衡、keepalived高可用等。

第七阶段：Ansible自动化运维与Zabbix监控

Ansible自动化运维与Zabbix监控包括： SSH服务秘钥认证、ansible批量自动化管理集群、 zabbix监控等。

第九阶段：大规模集群高可用服务(Lvs、Keepalived)

第十阶段：Java Tomcat服务及防火墙Iptables

第十一阶段：MySQL DBA高级应用实践

MySQL DBA高级应用实践包括：MySQL数据库入门基础命令、MySQL数据库进阶备份恢复、MySQL数据库深入事务引擎、MySQL数据库优化SQL语句优化、MySQL数据库集群主从复制/读写分离、MySQL数据库高可用/mha/keepalved等。

第十二阶段：高性能数据库Redis和Memcached课程

第十三阶段：Linux大规模集群架构构建（200台）

第十四阶段：Linux Shell编程企业案例实战

第十五阶段：企业级代码发布上线方案（SVN和Git）

第十六阶段企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算

第十七阶段公有云阿里云8大组件构建集群实战

第十八阶段：Docker技术企业应用实践

第十九阶段：Python自动化入门及进阶

第二十阶段：职业规划与高薪就业指导