python能自动化部署吗

❶ python脚本用于linux服务器主要是实现自动化吗哪里有书和教程

恩。推荐一个地方 皮皮书屋，里面有很多python方面的书，当然也有你想的，比如python for linux administrator，就是用python做自动化处理的，比如处理日志、处理网络配置等等。

❷ python能自动化部署吗

用docker或fabric咯

❸ python可以用来干嘛

·Web应用开发
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网(如图 1 所示)，也是使用 Python
实现的。不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox(一款网络文件同步工具)也都是用 Python 开发的。
·自动化运维
Python 是标准的系统组件，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的
Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python
标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows
API;使用 IronPython，我们能够直接调用 .Net Framework。
·人工智能领域
人工智能是现如今非常火的一个方向， Python
在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开
Python 的支持了。
·网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python
提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
·游戏开发
很多游戏都是使用C++编写图形显示等高性能的模块，使用Python或Lua编写游戏的逻辑，相比Python，Lua的功能更简单，体积也更小，但Python支持更多的特性和数据类型。除此之外，Python
可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

❹ 如何部署python web程序

Python Web 程序的部署方案
综合而言, 高性能的Python web站点部署方式首推 nginx + uwsgi
apache + mod_wsgi 是简单稳定但性能一般的方式
API服务器 可以直接使用tornado或者gevent
mod_python
非常原始的cgi模式部署python已经没有什么好介绍了。对于不太追求性能的管理系统和网站来说，使用 Apache 部署是一个不错的选择。较早的时候，使用 mode_python 部署python的web应用十分流行,在Django 0.96 的时候官方文档甚至推荐这种方式。
它将Python解释器嵌入到Apache server,以提供一个访问Apache server内部的接口。mod_python 在现在看来性能是不佳的，每一个http请求 mod_python 都会由一个进程初始化python解释器、载入代码、执行、然后销毁进程。
mod_wsgi
如果非要用Apache来部署python应用，mod_wsgi是一个更好的选择。WSGI 全称是 Web Server Gateway Interface ,由 PEP-333 定义。 基本上所有的python web框架都实现了wsgi接口，用mod_wsgi 能部署任何实现了wsgi的框架。实际上，不需要任何框架也可以用mod_wsgi 部署python程序。使用mod_wsgi的daemon模式，python程序会常驻内存，不会有很大的初始化和销毁进程方面的开销，所以性能是好于mod_python的。综合来说，使用Apache部署python web程序，推荐使用mod_wsgi的daemon模式。
Fastcgi
先说观点：不建议用fastcgi的方式部署Python web。
前几年由于lighttpd风头正劲和豆瓣的成功案例，fastcgi是一种很流行的部署方式。fastcgi与具体语言无关，也与web服务器无关。是一种通用的部署方式。fastcgi是对于cgi的增强，CGI程序运行在独立的进程中，并对每个Web请求建立一个进程。面对大量请求，进程的大量建立和消亡使操作系统性能大大下降。
与为每个请求创建一个新的进程不同，FastCGI使用持续的进程来处理一连串的请求。这些进程由FastCGI服务器管理，而不是web服务器。 当进来一个请求时，web服务器把环境变量和这个页面请求通过一个socket比如FastCGI进程与web服务器都位于本地）或者一个TCP connection（FastCGI进程在远端的server farm）传递给FastCGI进程。
主流的web服务器，Apache,lighttpd,nginx 都支持fastcgi，在几年前，lighttpd的mod_fcgi模块性能强劲，lighttpd+fastcgi十分流行。无论是python,ruby还是php，都有大量的站点使用这种方式部署。由于nginx的崛起，现在很少有人使用lighttpd了。
fastcgi 并不是专门为python设计，并不是所有的python框架天然的支持fastcgi，通常需要flup这样的容器来配适。flup由python编写，和专门的c实现的wsgi容器比起来性能显得相当不堪。fastcgi的稳定性对于新兴的wsgi容器来说也有差距。无论从哪个方面来看，部署python web程序，fastcgi 都已经是过去式。
uwsgi
前几年nginx还未内置uwsgi模块的时候，部署uwsgi还是一件挺麻烦的事情。随着能够在nginx中直接使用uwsgi模块，uwsgi已经是最可靠，最方便的高性能python web程序的部署方式了。
在1U的四核XEON服务器上，一个简单的wsgi handler甚至能用AB压到8000以上的qps,这已经是完爆tornado,接近gevent的性能了。 同时，uwsgi的稳定性极好。之前我们有个每天500w-1000w动态请求的站点使用uwsgi部署非常稳定，在一个渣HP 1U 服务器上，基本不用管它。
上面提到的部署方式都是相对于web网站的方式，在移动互联网的时代，我们需要的是高性能的API服务，上面这些都是过时的东西。
tornado
tornado 号称高性能，如果拿他写网站，其实一般般，只不过跟uwsgi加一些简单框架差不多而已。它真正的作用，是用来写API服务器和长连接的服务器。
由于tornado能够直接处理http请求，很多人直接拿他来裸奔直接提供服务。这种方式是不可取的，单线程的tornado只能利用cpu的一个核心，并且一旦阻塞直接就废了。通常情况下，由supervisor启动多个tornado进程，通过nginx进行反向代理负载均衡。nginx 1.14 以后的版本反向代理支持长连接，配合tornado的comet效果很好。
tornado还有一些比较奇葩的用法，比如用来做wsgi容器之类的。
gevent
gevent是一个神器，能做的事情很多。在web方面，处理http请求，用起来其实跟tornado差不多，但是要简陋很多，cookie之类的都没有。用gevent写的一些API服务，部署方式还是类似tornado，用supervisor管理多个守护进程，通过nginx做负载均衡。 同样的它的奇葩用法也和tornado一样，可以当wsgi容器用。

❺ 怎么把python部署到服务器

使用pip或easy_install可以管理和安装python的package包，实际上它们都是从pypi服务器中搜索和下载package的。目前在pypi服务器上，有超过三万多个package，同时还允许我们将自己的代码也上传发布到服务器上。这样，世界上的所有人都能使用pip或easy_install来下载使用我们的代码了。

具体步骤如下：

首先创建项目文件和setup文件。

目录文件结构如下：

project/
simpletest/
__init__.py
test.py
setup.py

假设项目文件只有一个simpletest包，里面有一个test.py文件。

创建的setup.py文件格式大致如下，其中，install_requires字段可以列出依赖的包信息，用户使用pip或easy_install安装时会自动下载依赖的包。详细的格式参考文档。

from setuptools import setup, find_packages

setup(
name = 'simpletest',
version = '0.0.1',
keywords = ('simple', 'test'),
description = 'just a simple test',
license = 'MIT License',
install_requires = ['simplejson>=1.1'],

author = 'yjx',
author_email = '[email protected]',

packages = find_packages(),
platforms = 'any',
)

然后将代码打包。

打包只需要执行python
setup.py xxx命令即可，其中xxx是打包格式的选项，如下：

# 以下所有生成文件将在当前路径下 dist 目录中
python setup.py bdist_egg # 生成easy_install支持的格式
python setup.py sdist # 生成pip支持的格式，下文以此为例

发布到pypi。

发布到pypi首先需要注册一个账号，然后进行如下两步：

注册package。输入python setup.py register。
上传文件。输入python setup.py sdist upload。

安装测试

上传成功后，就可以使用pip来下载安装了。

另外，pypi还有一个测试服务器，可以在这个测试服务器上做测试，测试的时候需要给命令指定额外的"-r"或"-i"选项，如python
setup.py register -r "",python
setup.py sdist upload -r "",pip
install -i "" simpletest。

发布到测试服务器的时候，建议在linux或cygwin中发布，如果是在windows中，参考文档，需要生成.pypirc文件

❻ 如何搭建python自动化测试框架

1
新建一台Jenkins服务器，安装并配置好Jenkins

2
配置一个自动化测试脚本的代码库，可以使用Git或者SVN等版本控制工具。然后在Jenkins服务器上配置一个Job，负责自动的同步最新代码到Jenkins服务器上。
3
配置要跑自动化测试的虚拟机VM，推荐干净环境下安装需要跑自动化测试的依赖软件工具或者配置以及自动化测试工具（不提前安装配置也行，可以在跑自动化之前用另外的脚本自动安装配置），配置好之后关机并打一个snapshot镜像快照，并命名为prebuild或其它。

4
新建一个Jenkins Job，用来跑自动化。配置需要连接并使用的自动化测试虚拟机，配置要构建的自动化测试框架xml脚本文件（后面步骤有说明）和target，以及要归档的测试报告，邮件发送等等。

5
接下来的重点就是自动化测试框架的xml脚本文件了，首先里面定义一个target，负责获取自动化测试对象的安装包。
6
接着定义一个target（可选），负责从版本库上获取自动化测试脚本同步到Jenkins服务器上（也可以直接使用Jenkins Job本身的插件配置来获取代码）。
7
定义一个target，负责连接到虚拟机服务器，并恢复到虚拟机的原始状态例如prebuild，然后开机
8
定义一个target，负责拷贝项目产品安装包和自动化测试源代码到目标虚拟机上。
9
定义一个target，负责连接到目标测试虚拟机，并打开自动化测试工具，然后运行自动化测试脚本
10
定义一个target，负责处理自动化测试报告文件和日志文件并把它们从自动化测试虚拟机拷贝到Jenkins服务器对应的Job工作空间下。
11
最后定义一个主target，按照上面的target流程依次调用。这个主target就是Jenkins服务器上的自动化测试Job中配置的需要构建的Target。

❼ 如何做好python自动化运维

随着移动互联网的普及，服务器运维所面临的挑战也随之越来越大。当规模增长到一定程度，手动管理方式已经无法应对，自动化运维成为解决问题的银弹。Python凭借其灵活性，在自动化运维方面已经被广泛使用，能够大大提高运维效率，服务器集群的规模越大，优势越明显。现在不论是Linux运维工程师还是Unix运维工程师都需要掌握Python，以提高运维效率。

第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用

掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。