基于Python的DevOps
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作者(美)诺亚·吉夫特 等
出版社中国电力出版社
ISBN9787519864415
出版时间2022-03
装帧平装
开本16开
定价128元
货号31396925
上书时间2023-09-11
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前言 . 1
第1 章 Python DevOps 基础知识 11
1.1 安装和运行Python 12
1.1.1 Python shell 12
1.1.2 Jupyter Notebooks13
1.2 过程式程序设计 13
1.2.1 变量 14
1.2.2 基本的数学运算 15
1.2.3 注释 15
1.2.4 内置函数16
1.3 执行控制 17
1.3.1 if/elif/else .17
1.3.2 for 循环 .18
1.3.3 while 循环 20
1.4 处理异常 20
1.5 内置对象 21
1.5.1 对象是什么 .21
1.5.2 对象的方法和属性 22
1.5.3 序列 23
1.6 函数 .35
1.6.1 函数剖析36
1.6.2 函数是对象 .37
1.6.3 匿名函数38
1.7 使用正则表达式 39
1.7.1 搜索 39
1.7.2 字符集合40
1.7.3 字符类 41
1.7.4 分组 41
1.7.5 具名分组42
1.7.6 查找所有42
1.7.7 查找迭代器 .42
1.7.8 替换 43
1.7.9 编译 43
1.8 惰性求值 44
1.8.1 生成器 44
1.8.2 生成器推导 .45
1.9 更多IPython 功能 .46
1.9.1 在IPython 中运行UNIX shell 命令46
1.9.2 使用IPython 的魔法命令 47
1.10 练习题 .47
第2 章 文件和文件系统自动化处理 49
2.1 读写文件 49
2.2 使用正则表达式搜索文本 .59
2.3 处理大型文件 .61
2.4 加密文本 62
2.4.1 哈希和hashlib 63
2.4.2 使用Cryptography 库加密 63
2.5 os 模块 65
2.6 使用os.path 管理文件和目录 .67
2.7 使用os.walk 遍历目录树 70
2.8 使用pathlib 处理路径对象 71
第3 章 使用命令行 . 73
3.1 使用shell 73
3.1.1 使用sys 模块探知系统信息 73
3.1.2 使用os 模块处理操作系统 .74
3.1.3 使用subprocess 模块派生进程 .75
3.2 编写命令行工具 77
3.2.1 使用sys.argv .79
3.2.2 使用argparse .81
3.2.3 使用click .85
3.2.4 使用fire 90
3.2.5 实现插件系统 95
3.3 案例分析：使用命令行工具提速Python 96
3.3.1 使用Numba JIT 编译器 97
3.3.2 通过Python CUDA 使用GPU 99
3.3.3 使用Numba 真正多核多线程运行Python 代码 100
3.3.4 k 均值聚类算法 .101
3.4 练习题 .103
第4 章 Linux 实用程序 105
4.1 磁盘实用程序 106
4.1.1 衡量性能106
4.1.2 分区 .108
4.1.3 获取特定的设备信息 109
4.2 网络实用程序 111
4.2.1 SSH 隧道 111
4.2.2 使用Apache Benchmark（ab）评测HTTP . 112
4.2.3 使用molotov 做负载测试 . 113
4.3 CPU 实用程序 . 116
4.3.1 CPU 实用程序简介 116
4.3.2 使用htop 查看进程 . 116
4.4 使用Bash 和ZSH 118
4.4.1 自定义Python shell . 119
4.4.2 递归路径模式匹配 120
4.4.3 搜索和替换确认提示 120
4.4.4 删除Python 临时文件 122
4.4.5 列出和筛选进程 122
4.4.6 UNIX 时间戳 123
4.5 Python 与Bash 和ZSH 混合使用 124
4.5.1 随机密码生成器 124
4.5.2 这个模块是否存在 125
4.5.3 进入模块所在的目录 125
4.5.4 把CSV 文件转换成JSON 文件 .126
4.6 Python 单行程序 .127
4.6.1 调试器 127
4.6.2 这段代码的运行速度有多快 128
4.7 strace .129
4.8 练习题 .131
4.9 实操题 .132
第5 章 包管理 133
5.1 打包简介 .134
5.1.1 打包的重要性 .134
5.1.2 何时不需要打包 134
5.2 打包准则 .135
内容摘要
本书的主要内容有：Python基础知识，简单介绍语言特性。如何自动处理文本，编写命令行工具和自动处理文件系统。Linux实用程序、包管理、构建系统、监控、监测和自动化测试。云计算、IaC、Kubernetes和Serverless。站在DevOps的角度探讨机器学习和数据工程。构建、部署和优化一个机器学习项目。
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