书: https://pan.baidu.com/s/1LWWovU7IScpiddLrDhjl1w?pwd=pc5n
笔记如下：
- Python与自动化运维：介绍Python在自动化运维中的优势，如易用性、丰富的库支持及跨平台能力。
- 环境搭建：讲解Python开发环境的配置，包括虚拟环境（virtualenv）和依赖管理（pip）。
- 系统信息采集：使用
psutil、os等模块获取CPU、内存、磁盘和网络等系统状态信息。 - 文件与目录管理：利用
os、shutil模块实现文件操作、批量重命名和目录遍历。 - 日志分析：通过
re、pandas等库解析和分析Nginx、Apache等服务的日志文件。 - 定时任务调度：结合
crontab和Python脚本实现自动化任务管理。 - 远程操作：使用
paramiko、fabric库进行SSH连接和批量命令执行。 - 配置管理：介绍通过
configparser、yaml模块管理配置文件的最佳实践。 - 进程监控与管理：利用
subprocess、signal模块监控和控制系统进程。 - 网络检测工具：通过
socket、ping3等库实现网络连通性和端口扫描。 - 自动化备份：编写脚本实现数据库（MySQL、PostgreSQL）和文件的定时备份。
- 批量部署：使用
ansible或自定义Python脚本完成应用和服务的自动化部署。 - 性能监控与告警：结合
Prometheus、Grafana和Python实现实时监控与告警。 - Web运维工具开发：通过
Flask、Django搭建运维管理后台。 - API自动化测试：利用
requests、unittest库进行RESTful API的自动化测试。 - 容器化运维：介绍
Docker SDK for Python管理容器的基本操作。 - 安全审计：通过Python脚本实现漏洞扫描、弱密码检测等安全运维任务。
- 大数据日志处理：结合
Elasticsearch、Logstash和Python进行日志聚合分析。 - 云平台运维：使用
boto3（AWS）、aliyun-python-sdk等库管理云资源。 - 运维自动化平台：探讨如何整合上述技术构建企业级运维自动化系统。