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/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
大家好，我是余洪春，当然很多人更熟悉的是我的网名“抚琴煮酒”。
我在电子商务网站和大型CDN系统运维已工作10多年，在Linux集群、自动化运维、系统安全及高并发高流量网站架构设计等方面进行了深入的研究，在大量一线实践中积累了丰富的经验。
同时，我坚持文档记录，是51CTO和ChinaUnix等知名社区的特邀专家，51CTO系统网络频道的专栏作家，ChinaUnix论坛“集群和高可用”及“监控及自动化运维”版版主，在社区内发表了大量技术文章，深受网友好评。 哈哈，介绍自己还挺不好意思。
Python在DevOps中的应用
自动化构建（即持续集成CI）是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools、 pip、 virtualenv及tox等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux版本都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。
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（Locust 是一个基于Python开发的开源负载测试工具）在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。此外，后起之秀Selenium，现在最火的Web自动化测试的轻量级框架现在已经被越来越多的公司应用。Selenium的主要特点是其开源性、跨平台性以及众多的编程语言支持，我们除了可以用Python编写测试用例，也可以用Java、PHP甚至Shell来编写测试用例。
自动化运维（自动化配置管理）工具，新生代Ansible、SaltStack，以及轻量级的自动化运维工具Fabric，均为Python开发。Fabric较前两者设计更为轻量化和模块化，所以深受研发同事及大数据同事喜爱。另外，这些Python自动化运维工具很容易就能二次开发，所以受到越来越多开发者的欢迎，很多公司同时用它们来完成自动化运维工作。
大家比较熟悉的Pythone的Web框架，例如Django和Flask，均能快速设计出符合后端开发需求的Restful API，尤其是轻量级的Flask，我们在很多大数据对外的API封装中均会选择用Flask，感觉非常轻便和简捷。另外，Python对现在的AWS及Docker均提供了较丰富的支持，比如大名鼎鼎的Boto3及docker-py，均能帮助大家高效的进行DevOps工作。
我们选择Python的原因
对于研发工程师而言，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 this，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Node.js社区软件包爆炸式增长不同，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，也证明了这一点。
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，但缺点很多：语法不够优雅，不支持面向对象、没有丰富的第三方库支持，写复杂的系统任务（尤其涉及到网络HTTP和并发任务方面）会很痛苦。用Python替代Shell，做一些Shell实现不了的复杂任务，对于运维工程师、运维开发来说，是一次解放。
对于运维开发人员（大家习惯称之为DevOps）而言，Python的优势在于它是一门强大的胶水语言，特别适合用于Web后端、服务器开发，其优点如下：
- Python的代码风格简洁易懂易于维护，包括语法优势不用写大括号，代码注释风格统一，强调做一个事情只有一种方法
- 有着丰富的Web开源框架，主流的包括Web2py、web.py、Zope2、Pyramid、Django、CherryPy，还有轻量级框架Flask等。
- 跨平台能力，支持Mac，Linux，Windows等。
- Python可用第三方库和模块比较多，适合各种工作场景需求，使用起来非常方便。
- Python社区非常活跃，在其社区里面基本上能够找到一切你所需要的答案。
工作中我们选用Python的原因
在平时的DevOps开发工作中，虽然我会用Shell来处理很多工作流程，但很多时候Shell还是有力不从心的时候，这个时候Python的优势就发挥出来了，比如在这些方面：自动化运维、设计后端RestFul API、复杂的监控脚本、Web应用项目等。Python用得越多，我们也越来越喜欢用它。
基于以上原因，我们还有什么理由不选择Python呢？
实战技巧和经验分享
笔者也希望在自己的DevOps工作实践中提炼出实战技巧和经验，借此专栏的机会跟大家分享，希望大家能学习之后，能够掌握Python的实战技巧和经验，提升职业技能，更加高效的从事DevOps工作。
此专栏目前包括三面方的内容：
一、Python在运维工作中的实战技巧；
二、Python自动化运维配置工具在工作中的实战；
三、Python与Docker的结合。
全部内容都均出自于工作总结和实战，主要是帮助大家迅速提升，所学即所用，学到的知识技能点能迅速用于工作实践，帮助大家提升工作效率的同时，希望能让大家对Python产生浓厚的兴趣， 更进一步花时间和精力来学好它。