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最实用的20个 Python系统运维常用库,学Python要认真

2019-06-19    
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最实用的20个 Python系统运维常用库,学Python要认真

 

Python系统运维常用库

1、psutil是一个跨平台库

能够实现获取系统运行的进程和系统利用率(内存,CPU,磁盘,网络等),主要用于系统监控,分析和系统资源及进程的管理。

2、IPy,辅助IP规划。

3、DNSpython Python实现的一个DNS工具包。

4、difflib:difflib作为Python的标准模块,无需安装,作用是对比文本之间的差异。

5、filecmp:系统自带,可以实现文件,目录,遍历子目录的差异,对比功能。

6、smtplib:发送电子邮件模块

7、pycurl是一个用C语言写的libcurl Python实现,功能强大,支持的协议有:FTP,HTTP,HTTPS,TELNET等,可以理解为linux下curl命令功能的Python封装。

8、XlsxWriter:操作Excel工作表的文字,数字,公式,图表等。

9、rrdtool:用于跟踪对象的变化,生成这些变化的走走势图

10、scapy是一个强大的交互式数据包处理程序,它能够对数据包进行伪造或解包,包括发送数据包,包嗅探,应答和反馈等功能。

11、Clam Antivirus免费开放源代码防毒软件,pyClamad,可以让Python模块直接使用ClamAV病毒扫描守护进程calmd。

12、pexpect:可以理解成Linux下expect的Python封装,通过pexpect我们可以实现对ssh,ftp,passwd,telnet等命令行进行自动交互,而无需人工干涉来达到自动化的目的。

13、paramiko是基于Python实现的SSH2远程安装连接,支持认证及密钥方式。可以实现远程命令执行,文件传输,中间SSH代理等功能。相对于Pexpect,封装的层次更高,更贴近SSH协议的功能,(依赖:Crypto,Ecdsa,Python开发包python-devel)

14、fabric是基于Python实现的SSH命令行工具,简化了SSH的应用程序部署及系统管理任务,它提供了系统基础的操作组件,可以实现本地或远程shell命令,包括命令执行,文件上传,下载及完整执行日志输出等功能。Fabric在paramiko的基础上做了更高一层的封装,操作起来更加简单。(依赖setuptools,Crypto,paramiko包支持)

15、CGIHTTPRequestHandler实现对CGI的支持。

16、ansible一种集成IT系统的配置管理,应用部署,执行特定任务的开源平台。基于Python实现,由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。Ansibl与Saltstack最大的区别是Ansible无需在被控主机上部署任何客户端,默认直接通过SSH通道进行远程命令执行或下发功能。

17、YAML:是一种用来表达数据序列的编程语言。

18、playbook:一个非常简单的配置管理和多主机部署系统。

19、saltstack是一个服务器基础架构集中化管理平台,一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func。Saltstack基于Python语言实现,结合轻量级消息队列ZeroMQ,与Python每三方模块(Pyzmq,PyCrypto,Pyjinja2,python-msgpack和PyYAML等)构建。

20、func,为解决集群管理,监控问题需设计开发的系统管理基础框架

 

Python 有哪些好的 Web 框架?

standard libs:

itertools

functools学好python有必要掌握上面这两个库吧,

re 正则

subprocess调用shell命令的神器

pdb 调试

traceback 调试

pprint 漂亮的输出

logging 日志

threading和multiprocessing 多线程

urllib/urllib2/httplib http库,httplib底层一点,推荐第三方的库requests

os/sys 系统,环境相关

Queue 队列

pickle/cPickle 序列化工具

hashlib md5, sha等hash算法

cvs

json/simplejson python的json库,据so上的讨论和benchmark,simplejson的性能要高于json

timeit 计算代码运行的时间等等

cProfile python性能测量模块

glob 类似与listfile,可以用来查找文件

atexit 有一个注册函数,可用于正好在脚本退出运行前执行一些代码

dis python 反汇编,当对某条语句不理解原理时,可以用dis.dis 函数来查看代码对应的python 解释器指令等等。

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