Python for DevOps：掌握實際自動化

透過 23 小時以上的學習、35 個以上的測驗和 25 個以上的程式設計實驗，掌握 Python 在 DevOps 和 CI/CD 中的應用，建構和交付 DevOps 工具。

從這 23.5 小時的課程，你會學到

掌握 Python 基礎知識，從變數和資料結構到函數和類別。
使用生成器和裝飾器等高級特性編寫優雅且記憶體高效的程式碼。
使用 try/except 程式碼區塊和自訂異常實現強大的錯誤處理，建立彈性腳本。
將結構化 JSON 日誌整合到應用程式中，以提高可觀測性和故障排除能力。
自信地解析、處理和產生 JSON、YAML 和 CSV 等基本資料格式。
使用現代的 pathlib 和 shutil 實現檔案和目錄管理自動化。
使用 subprocess 模組安全地運行外部系統命令並捕獲其輸出。
透過傳送 GET/POST 請求並使用 requests 程式庫( library )處理身份驗證來自動化 REST API 互動。
建立能夠處理逾時並使用指數退避實現重試邏輯的彈性 API 用戶端。
使用強大的 pytest 框架編寫和運行專業的單元測試。
使用 fixtures 和參數化編寫簡潔、可重複使用且資料驅動的測試。
透過建立和配置模擬物件來隔離依賴項並測試複雜的互動。
使用 Python 模組和套件來建立更專業的程式碼結構，以提高程式碼的可維護性。
使用 pyproject.toml 和入口點建置並分發您自己的可安裝命令列工具。

要求

熟悉任何腳本或程式語言的基本程式設計概念（變數、迴圈、函數）。
具備使用命令列終端機瀏覽目錄和執行命令的基本經驗。
對常見的 DevOps 概念（例如 API、CI/CD 和基礎設施自動化）有較高的理解。
能夠使用 pip 在電腦上安裝軟體，例如 Python 本身和第三方軟體套件。
渴望超越簡單的 shell 腳本，建立健全、易於維護且可用於生產環境的自動化流程。
熟悉 Git，能夠克隆課程中的程式管理庫 ( repository )並瀏覽不同的分支。

課程說明

歡迎來到權威的 Python DevOps 課程！您是否準備好超越簡單的腳本，開始建立強大、可靠且生產級的自動化流程？本課程精心設計，旨在為 DevOps 工程師、SRE 或系統管理員提供必要的 Python 技能，幫助您實現基礎設施自動化並簡化 DevOps 工作流程。課程內容高度實用，包含豐富的測驗和程式設計實驗，讓您能夠實踐課堂上講解的所有內容。

為什麼要學習 Python 進行 DevOps？

Python 已成為基礎架構自動化的通用語言，絕非偶然。掌握 Python 是任何現代 DevOps 專業人員的關鍵一步。原因如下：

自動化一切：告別重複的手動工作！借助 Python，您可以自動化與任何 REST API 的互動、管理雲端資源、更新配置並編排複雜的部署管道。本課程將教您如何編寫腳本來完成這些工作。
成為更全面、更有價值的工程師：Python 是連接不同系統的「黏合劑」。透過學習如何編寫 CI/CD 工具、監控平台和雲端服務之間的互動腳本，您將成為解決複雜整合難題的專家，成為團隊中不可或缺的一員。
編寫健壯、易維護的工具：簡單的腳本或許能運作一次，但專業的自動化必須可靠。本課程超越基礎知識，教您如何編寫包含正確錯誤處理、日誌記錄和自動化測試的程式碼，確保您建立的工具值得信賴且易於維護。
提升您的職涯：精通 Python 自動化是科技業最熱門的技能之一。將這些技能添加到您的履歷中，將使您在求職、晉升和獲得更高薪資的機會時更具競爭力。

投資本課程，您不僅僅是在學習語言；您還將獲得一套強大的工具包，能夠高效可靠地解決實際的 DevOps 問題。

為什麼選擇本課程？

本課程從零開始構建，專注於 DevOps，將核心 Python 概念與其在基礎設施環境中的實際應用完美融合。

專注於實踐，以 DevOps 為核心：我們不會建立 Web 應用或進行資料科學。每一節課、每一個範例和每一個練習都圍繞著 DevOps 。你將使用檔案、API、系統命令以及 JSON 和 YAML 等資料格式 — 這些都是你每天都會使用的東西。
反覆練習：我們超越理論探討，深入實踐，將所討論的所有內容付諸程式碼。除了影片課程，課程還包含大量的測驗和程式設計實驗，幫助你鞏固所講解的每一個概念！
超越基礎：這不僅僅是一門「學習 Python 文法」的課程。我們將深入探討一些高級且強大的功能，例如用於高效內存資料處理的生成器、用於添加可重複使用功能的裝飾器、用於安全資源管理的上下文管理器、用於生產級、強大的應用程式日誌記錄等等！你將學會編寫不僅功能完善，而且優雅又有效率的程式碼。
專注於生產就緒程式碼：學習如何建立可在生產環境中信賴的自動化流程。我們專門用整節課來講解一些關鍵主題，例如結構化日誌記錄、高級異常處理、使用指數退避演算法實現重試，以及最重要的 — 使用 pytest 進行自動化測試。

你將在本課程中獲得哪些技能？

學習本課程，您將掌握一系列全面而寶貴的技能，包括：

掌握 Python 基礎：夯實 Python 語法、資料結構（列表、字典、集合）、控制流程、函數與物件導向原則的基礎。
運用 Python 高級特性：利用生成器建立高效的資料管道，並使用裝飾器添加日誌記錄和重試等橫切關注點，而不會使程式碼變得臃腫。
編寫高可靠性、生產級腳本：實現結構化日誌記錄以提高可觀測性，並編寫強大的異常處理邏輯，使自動化測試能夠優雅地失敗。
透過自動化測試確保可靠性：掌握 pytest，編寫有效的單元測試。您將學習從基本斷言和 fixtures 到參數化和使用 mock 隔離依賴項等高級技術的所有知識。
自動化系統和檔案操作：使用現代 pathlib 自信地管理檔案系統，並使用 subprocess 模組安全地執行外部命令。
與任何 REST API 互動：精通 requests 程式庫( library )，能夠發送 GET 和 POST 請求，處理各種身份驗證方法（基本身份驗證、令牌身份驗證），並建立能夠處理超時和重試的彈性客戶端。
處理關鍵資料格式：熟練解析、處理和產生 DevOps 所需的資料格式：JSON、YAML 和 CSV。
建置和打包專業工具：使用模組和套件來建立 Python 項目，並使用 pyproject.toml 建立和分發您自己的可安裝命令列工具。
為 Python 專案建立完整的 CI/CD 工作流程：利用 GitHub Actions 建立全自動 CI/CD 管道，將您的 Python 庫發佈到 Python 套件索引 (PyPI)。

準備好提升您的能力，開啟職涯的新篇章。讓我們攜手建立強大的 DevOps 自動化！

目標受眾

DevOps 工程師、SRE 工程師和雲端工程師，旨在精通 Python，建立強大可靠的自動化流程。
系統管理員，希望從 shell 腳本編寫升級到使用 Python 建置可維護的生產級工具。
在 DevOps 文化中工作的軟體開發人員，需要自動化測試、部署和基礎設施管理。
測試自動化工程師，希望充分利用 Python 和 pytest 的強大功能來創建健壯的測試套件。
IT專業人士和學生，渴望在 DevOps、雲端或站點可靠性工程領域發展，並需要一項核心的實用技能。
任何想要超越編寫簡單腳本，學習如何建立專業、經過充分測試且打包的 Python 應用程式的人。

講師簡介

Lauro Fialho Müller 資深DevOps工程師和IT顧問

Lauro 是一位經驗豐富的 DevOps 和雲端工程師，專注於 AWS、CI/CD、Kubernetes，並精通多種程式語言。他目前在 Thoughtworks 擔任高級基礎設施顧問，主要研究方向為雲端運算、系統設計、FinOps 和人工智慧。他始終樂於與社區分享知識，並為所有程式設計師的個人和職業發展做出貢獻。

適合人群：希望從事 DevOps、雲端運算或站點可靠性工程 (SRE) 職業，並需要核心實踐技能的 IT 專業人士和學生；

希望超越編寫簡單腳本，學習如何建立專業、經過充分測試且打包的 Python 應用程式的人士。

字幕：英文

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