Python 学习

基础库

sys、os（os.path、os.stat）、time、logging、prarmiko、re、random

运维常用 Python 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、pyClamad

由 Clam Antivirus 开源的防毒软件，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

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

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。Ansible 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，由 Python 第三方模块（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运维常用模块

• csv：对于读取 csv 文件来说非常便利
• collections：常见数据类型的实用扩展，包括 OrderedDict、defaultdict 和 namedtuple
• random：生成假随机数字，随机打乱序列并选择随机项
• string：关于字符串的更多函数。此模块还包括实用的字母集合，例如 string.digits（包含所有字符都是有效数字的字符串）
• re：通过正则表达式在字符串中进行模式匹配
• math：一些标准数学函数
• os：与操作系统交互
• os.path：os 的子模块，用于操纵路径名称
• sys：直接使用 Python 解释器
• json：适用于读写 json 文件（面向网络开发）

实用的第三方软件包

• IPython - 更好的交互式 Python 解释器。
• requests - 提供易于使用的方法来发出网络请求。适用于访问网络 API。
• Flask - 一个小型框架，用于构建网络应用和 API。
• Django - 一个功能更丰富的网络应用构建框架。Django 尤其适合设计复杂、内容丰富的网络应用。
• Beautiful Soup - 用于解析 HTML 并从中提取信息。适合网页数据抽取。
• pytest - 扩展了 Python 的内置断言，并且是最具单元性的模块。
• PyYAML - 用于读写 YAML 文件。
• NumPy - 用于使用 Python 进行科学计算的最基本软件包。它包含一个强大的 N 维数组对象和实用的线性代数功能等。
• pandas - 包含高性能、数据结构和数据分析工具的库。尤其是，pandas 提供 dataframe！
• matplotlib - 二维绘制库，会生成达到发布标准的高品质图片，并且采用各种硬拷贝格式和交互式环境。
• ggplot - 另一种二维绘制库，基于 R’s ggplot2 库。
• Pillow - Python 图片库可以向你的 Python 解释器添加图片处理功能。
• pyglet - 专门面向游戏开发的跨平台应用框架。
• Pygame - 用于编写游戏的一系列 Python 模块。
• pytz - Python 的世界时区定义。