python运维开发前景_运维开发前景怎么样，怎么去学习运维开发？
现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序， 开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致 CPU 使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的价值？
运维学习开发的的第一语言是：python。
下面我们来看看Python工程师在企业里面的定位是什么？
四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。
2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴；
3、测试运维：做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测 等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack) 监控(Zenoss, nagios 插件) 虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ...... 还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
python的岗位，薪资，及技能要求
Python岗位有哪些呢？主要的岗位有这些：Python全栈开发工程师（10k-20K）
Python运维开发工程师（15k-20K）
Python高级开发工程师（15k-30K）
Python大数据工程师（15K-30K）
Python机器学习工程师（15k-30K）
Python架构师（20k-40k）
目前应用最多的：全栈开发、数据分析、运维开发
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最后我们来说说主要的几个在Linux运维中的应用吧：
第一、Python开发的jumpserver跳板机
jumpserver跳板机是一款由Python编写开源的跳板机(堡垒机)系统，实现了跳板机应有的功能。基于ssh协议来管理，客户端无需安装agent。企业主要用于解决：可视化安全管理
特点：完全开源，GPL授权
Python编写，容易再次开发
实现了跳板机基本功能：认证、授权、审计 ，集成了Ansible，批量命令等、支持WebTerminal
Bootstrap编写，界面美观 ，自动收集硬件信息 ，录像回放 、命令搜索 、实时监控 、批量上传下载
第二：Python开发的Magedu分布式监控系统
以自动化运维视角为出发点，自动化功能、监控告警、性能调优，结合saltstack实现自动化配置管理等内容进行了全方位的深入剖析。企业主要用于解决：自动化监控常用系统服务、应用、网络设备等
监控系统需求讨论：
监控常用系统服务、应用、网络设备等？一台主机上可监控多个不同服务、不同服务的监控间隔可不同？同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可不同？告警级别？数据可视化，如何做出简洁美观的用户界面？如何实现单机支持5000+机器监控需求？采取何种通信方式？主动、被动？
第三：Python开发的Magedu的CMDB
cmdb的开发需要包含三部分功能：采集硬件数据、API、页面管理。企业主要用于解决：自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用
执行服务的过程如下：服务器的客户端采集硬件数据，然后将硬件信息发送到API，API负责将获取到的数据保存到数据库中，后台管理程序负责对服务器信息的配置和展示。
第四：Python开发的任务调度系统
Python任务调度系统的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。企业主要用于解决：自动化把一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中
一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个机器的多个进程中，依靠网络通信。想到这，就在想是不是可以使用此模块来实现一个简单的作业调度系统。
第五：Python运维流程系统
使用python语言编写的调度和监控工作流的平台内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用Python来编写的平台上运行。企业主要用于解决：自动化创建、监控和调整数据管道
是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。
这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
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以上为常见的五种应用，请指点！
Python自动化主要帮助企业解决日常繁杂的工作事务，数据化、可视化的监控日常的业务运行情况。
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