Python прост в использовании и изучении, эффективен, надежен
Python — один из самых раскрученных языков программирования в настоящее время из-за того, что он открывает двери для начинающих. Он прост в использовании и изучении, эффективен, надежен, библиотеки и фреймворки не имеют себе равных по сравнению с другими языками программирования на этом уровне. Многие современные технологии построены на Python или переходят на него, чтобы иметь преимущество в предложениях. Но почему именно Devops должен использовать Python в качестве основного языка? Что является отличительной чертой, которая делает его таким востребованным для разработчиков? Давайте получим ответ с этим подробным представлением о Python для DevOps.
О DevOps
DevOps обычно представляет собой команду, которая управляет полным циклом программы. От планирования стратегии, разработки, развертывания до мониторинга — все этапы зависят от команды разработчиков и стратегов. Есть этапы, которые они не могут пропустить или переоценить в процессе. Основные цели команды DevOps — сократить продолжительность жизненного цикла разработки и точно синхронизировать его с бизнес-целями, чтобы быстрее и надежнее предоставлять качественное программное обеспечение. Есть несколько этапов, на которых команда сосредотачивается, чтобы достичь своей цели.
Этапы жизненного цикла разработки программного обеспечения
Существует несколько неоспоримых этапов жизненного цикла разработки программного обеспечения с использованием методологий DevOps, которые включают разработку программного обеспечения, интеграцию, развертывание и мониторинг. У каждого шага есть свои преимущества при использовании python. Разбивка по этапам и инструментам важна для начала.
Этап разработки
Начальная стадия жизненного цикла разработки программного обеспечения. Именно здесь DevOps понимают свое видение и пишут коды для реализации своего плана. Этап планирования требует знаний о бизнес-операциях, а также знаний о разработке. На этом этапе пересматриваются только эффективные и достижимые планы. Затем разработчики начинают писать коды для программного обеспечения. Коды могут быть написаны на любом языке, но есть некоторые инструменты контроля версий, которые используются для управления исходным кодом. Git, SVN, mercurial, monotone, CVS и т. д. — одни из самых популярных и мощных инструментов управления исходным кодом.
Интеграция программного обеспечения
Это, вероятно, самый важный этап жизненного цикла разработки программного обеспечения. Разработанное программное обеспечение изначально интегрируется для компиляции. Мало того, что обзор кода, модульное тестирование, упаковка на ежедневной или еженедельной основе. Программное обеспечение обновляется в соответствии с требованиями, и на этом этапе вносится большая часть изменений в программное обеспечение для обеспечения эффективности и надежности. Изменения отражаются на конечных пользователях для большей гибкости. Разработчики упаковывают коды в исполняемый файл, чтобы использовать его на последующих этапах. Jenkins, Bamboo, Travis Cl, Buddy — одни из лучших инструментов, используемых для процесса непрерывной интеграции программного обеспечения.
Непрерывное тестирование
На этом этапе проверяются и исправляются недостатки системы. На этом этапе используются средства обнаружения ошибок, тестирования QA и автоматизации для обеспечения качества системы. Тестирование является ключевым этапом жизненного цикла разработки программного обеспечения. Цель состоит в том, чтобы построить конвейер CI / CD для применения автоматизации, чтобы обеспечить надежную и частую систему. Тестирование проверяет слабые места системы на начальном этапе, чтобы DevOps мог сэкономить время и ресурсы на следующих этапах. Docker используется для имитации среды тестирования. Для тестирования программного обеспечения используется несколько инструментов: Katalon studio, Selenium, Eggplant, Jenkins и т. д. Katalon построен на Selenium и Appium, чтобы максимально использовать приложения для автоматизации тестирования. Эти инструменты автоматизируют этап тестирования с помощью таких инструментов интеграции, как Jenkins и Selenium. Для создания отчетов TestNG используется для документирования отчетов о тестировании.
Развертывание и обновление
На этом этапе код развертывается на рабочих серверах. Этот шаг требует управления конфигурацией и контейнеризации. Управление конфигурацией используется для установления и поддержания согласованности и производительности, а контейнеризация помогает обеспечить согласованность во время развертывания, подготовки тестов и рабочих сред. Chef, puppet, ansible — некоторые популярные инструменты для управления конфигурацией, а docker, Fleet, marathon, vagrant используются для контейнеризации. Конечные пользователи увидят изменения после развертывания. Это помогает очень быстро масштабировать экземпляры вверх/вниз.
Мониторинг системы
После разработки и развертывания кода настало время поддерживать работоспособность системы. Команда постоянно следит за надежностью, эффективностью и функциональностью. На этом этапе системные инженеры должны исправлять критические проблемы с производительностью, следить за скоростью системы. Для непрерывного мониторинга на этом этапе используются librerto, prometheus, splunk, nagios, stack и т. д. Система записывает важную информацию об использовании программного обеспечения, обрабатывает информацию для проверки функциональности, устраняет системные ошибки, такие как нехватка памяти, недоступный сервер или любые другие ненормальные действия, которые обнаруживаются и исправляются для поддержания работоспособности системы.
Почему Python так важен для DevOps
Замечательное использование python для разработки приложений заметно. Не так много вопросов к этому языку программирования после того, как он уже некоторое время находится на рынке. Основная цель DevOps — сократить продолжительность процесса и обеспечить качество за счет внедрения автоматизации для повышения производительности. И Python славится этим. Трудно превзойти этот язык программирования, когда речь идет о читаемости кода, эффективности и адаптивности. Детали обсуждения этапов DevOps и жизненного цикла программного обеспечения помогут нам понять процесс, необходимый для завершения проекта, и важность инструментов и ресурсов. Командам DevOps проще работать вместе с python с согласованными библиотеками и фреймворками. Давайте разберемся в конкретных причинах, по которым Python непревзойден для DevOps!
Гибкость для выполнения определенных операций
Python — это не язык, разработанный для удовлетворения конкретных потребностей. Он структурирован вокруг всех видов приложений. Вот почему DevOps нуждается в Python для удовлетворения своих потребностей. На нескольких этапах цикла разработки возникают новые проблемы. DevOps может потребоваться обновить коды. Если коды нельзя манипулировать, разработчикам, возможно, придется перейти на другие решения или языки. Этот процесс увеличивает сложность и обязывает разработчиков работать вдвойне за одно и то же значение. И, конечно же, не забывайте о жестких сроках выполнения! Поскольку Python не является языком, специфичным для шаблона или API, команда может легко избежать проблем.
Лучший язык сценариев
Никаких сомнений насчет этого. Python делает программирование простым. Это наиболее используемый и удобный язык программирования. Python использует свою интерпретируемость и переводит код для компиляции и запуска на машине. Писать скрипты на питоне, несомненно, проще, чем на других языках его уровня. Его удобочитаемость, возможность интерпретации и объектно-ориентированная структура делают его превосходящим все другие языки для программных решений.
Автоматизация ускоряет рабочий процесс
DevOps работает на автоматизации. Конечная цель — автоматизировать процессы от разработки до мониторинга, чтобы повысить производительность за очень короткое время. На этапах развертывания жизненного цикла программного обеспечения с DevOps чаще всего используются инструменты Python. В основном из-за его способности автоматизировать задачу, которая может занять достаточно много времени для нативной реализации. Python поставляется с непревзойденным набором готовых библиотек для удовлетворения потребностей автоматизации. У него также есть активное сообщество, которое почти каждый день представляет множество ресурсов и модулей для автоматизации. Например, Selenium — это инструмент с открытым исходным кодом, который может эффективно автоматизировать приложения браузера. Снижает скорость работы и повышает производительность.
Python экономит время
Время важно для запуска любого продукта на рынке. Идти на компромисс по качеству для этого никогда не вариант. Python обеспечивает фору для более быстрого выхода на рынок благодаря быстрому рабочему процессу. Один из основных принципов DevOps — экономия времени при сохранении качества. Код разрабатывается на ранней стадии из-за простого синтаксиса, код обновляется, а функции вводятся и автоматизируются с использованием стандартных библиотек. Этапы тестирования и мониторинга обеспечивают большую гибкость и надежность, а что нет! Вот почему Python так быстро растет.
Начните программировать с Python!
Последнее, но не менее важное, бесплатно для всех. Это язык программирования с открытым исходным кодом. Так что, кроме корпораций, на питоне могут работать и студенты с самого раннего возраста. В нем есть все, чтобы называться динамическим языком программирования. Для веб-сайтов, веб-приложений, программного обеспечения для настольных ПК, науки о данных и большинства других областей конкретного языка они могут легко перемещаться в другие области программирования. Нет ничего лучше, чем иметь опыт работы с Python для новичков в корпорациях. Диверсификационная природа Python действительно является чем-то революционным.
После всех восхвалений python верно и то, что на рынке есть Java, PHO, Ruby и другие языки, которые также очень популярны. Но, имея управленческий аспект наряду с навыками кодирования, Python, кажется, имеет преимущество. Ruby может заменить python для всех задач, но python предлагает лучший синтаксис, который повышает удобочитаемость и удобство сопровождения. Что касается разработчиков, уже имеющих опыт работы с Ruby, то с этим языком программирования они могут выполнять операции в более надежных руках. Разработчики по-прежнему используют Java для мобильных веб-приложений. Бизнес-приложения и научные технологии очень ценят Java. Для DevOps прозрачная разработка и управление могут быть обеспечены именно с помощью инструментов, библиотек и фреймворка Python. Agile-методологии, которым следуют команды DevOps, отлично подходят для Python.
Удачного программирования!
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
