前言
这样的疑问很正常，虽然大家都叫运维，但是日常的工作内容是不一样的。
有的人天天忙着开会协调资源，有的人天天在迁移服务器、优化成本，，还有的人天天处理故障，有的人天天分析费用数据。工作内容不一样，痛点就不一样。
初始化服务器，使用shell足够，小规模的批量操作，文件分发，shell也是足够的。
但是有没有发现，云计算的普及，引入了大量的运维实体。以前按照月按照机器数量来计算的费用，开始按照分钟计费了，更加的精细，这就带来了大量的数据需要处理，举个例子：
公司使用的是阿里云的OSS服务，上个月花了50万块钱，上上月只花了20万，多出来30万，领导要求分析下，是哪个服务花费的？是正常的还是异常的？
我们运维接到任务去阿里云上一看，有50多个bucket，每个bucket都会有存储费用，外网流量费用，图片处理费用等等。。阿里云有个分账系统可以把excel表导出来，数据条目也不多，几万行。手动去分析吗？累死呀。这时候python里面的pandas就起作用了，group下，sum下就能找出是哪个bucket的那个计费项，花的钱最多。然后这些脚本可以按月定时运行，自动生成json数据，然后用echarts画个图，形成费用趋势大盘， 炫炫的， 领导还不来点个赞？
还有在阿里云上临时创建机器，是不是还需要去堡垒机添加，是不是要初始化，是不是要去CMDB添加条目，是不是要加到监控里面去？
可以使用python写个定时任务，去阿里云抓取服务器列表，发现新机器，然后调用初始化，调用api加到堡垒机、CMDB和监控里面。
上面说的都是Python与API接口对接和Python数据处理，都是比较简单的。
最后给大家介绍一个完整的python学习路线，内容是从入门到进阶，既有思维导图，也有经典书籍，还有配套视频，给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助！
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
资料领取
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