【Udemy中英字幕】Python for DevOps, Automation & CICD: 100+ Coding Exercises

用于 DevOps、自动化和 CICD 的 Python：100 多个编码练习

从编码基础到云自动化、GitHub 集成、使用 Jenkins 进行 CI/CD 自动化以及游戏开发

讲师：Shikhar Verma • 90k+ Students Worldwide

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您将学到什么

• Python 编码实践
• 关于 Python 中的数据类型
• Python 中的正则表达式（regex）
• 如何识别和应用代码中的关键字
• 如何声明变量并为其赋值。
• 函数中return语句的用途和作用。
• Python 函数：定义和用法
• 在功能设计中使用模块
• 使用 Python 包组织代码
• 使用 sys 模块访问命令行参数
• Python 中不同类型的运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符和赋值运算符。
• 使用 if..else..elif 的 DevOps 用例
• Python 中的 For/While 循环：语法和用法
• 实时用例：Python 中的列表和异常处理
• 使用 Try 语句处理异常的 Python 脚本
• 通过 GitHub API 将 Python 与 GitHub 集成
• 使用 Python 克隆 GitHub 存储库
• 使用 Boto3 Python 模块对 S3、EC2 等各种 AWS 服务执行操作
• 使用 Boto3 Python 模块启动 EC2 实例
• 使用 Jenkins 和 Python 实现 CI/CD 自动化
• 将 GitHub Webhooks 与 Jenkins 集成
• 使用 PyCharm 和 ChatGPT 用 Python 开发游戏

探索相关主题

• Python 脚本
• 操作系统和服务器
• 信息技术与软件

要求

• 基本计算机技能：熟悉使用计算机和浏览互联网。
• 无需任何编程经验：本课程专为初学者设计，因此无需任何编程知识。
• 需要具备 DevOps 基础知识

描述

Python for DevOps意味着使用 Python 使 DevOps 任务更轻松、更高效。DevOps 就是自动执行诸如快速构建、测试和部署软件以及管理服务器和基础设施等任务。

Python 非常适合此用途，因为它易于学习，并且拥有许多可帮助自动执行这些任务的工具和库。

例如，您可以使用 Python 自动创建服务器、管理云服务以及设置持续集成和交付 (CI/CD) 管道。Python 通过减少手动工作并使流程更顺畅，帮助 DevOps 团队更快、更有效地工作。

课程大纲：

第一部分：简介

-> 简介

-> Python 概述

-> 关于 Shell 脚本

-> Python 与 Shell 脚本

-> 何时使用 Python 和 Shell 脚本

第 2 部分：如何开始练习 Python 编程

-> 开始 Python 编码练习

-> Visual Studio Code – Python 编码实践

-> PyCharm——IDE

-> Codespaces – 在线编码平台

第三节：Python 数据类型

-> 关于 Python 中的数据类型

-> 实验室 – 字符串数据类型

-> 实验室 – 整数数据类型

-> 实验室 – 浮点数据类型

-> 实验室 – len()，字符串的长度

-> 实验室 – 字符串 upper()、lower()

-> 实验室 – 字符串替换()

-> 实验室 – 字符串 split()

-> 实验室 – 在 split() 中打印特定对象

-> 关于 Python 中的列表

-> 实验室 – 列表数据类型

-> 实验室 – 在列表数据类型中添加和修改（可变）

-> 关于 Python 中的元组

-> 实验 – Python 中的元组

-> 关于 Python 中的集合

-> 实验室 – Python 中的集合

-> Python 中的字典

-> 实验室 – Python 中的字典

-> DevOps 中的用例

-> 布尔数据类型

-> 实验室 – Python 中的布尔值

-> 编码练习 1：创建一个 Python 脚本来添加两个整数

-> 编程练习2：编写python脚本进行浮点运算

-> 编码练习 3：编写一个 Python 脚本来确定字符串的长度

-> 编码练习 4：创建一个 Python 脚本，将字符串转换为大写和小写

-> 编码练习 5：创建一个简单的 Python 脚本来替换字符串中的子字符串

-> 编码练习 6：创建一个简单的 Python 脚本来拆分字符串的文本

-> 编码练习 7：创建一个 Python 脚本来定义一个变量并为其分配一个包含五个整数的列表

第 4 节：Python 中的正则表达式 (regex)

-> Python 中的正则表达式概述

-> 实验室 – 使用 re.match() 匹配字符串开头的模式

-> 实验室 – 使用 re.search() 在字符串中的任意位置查找匹配项

-> 实验室 – 使用 re.findall() 搜索字符串中的所有匹配项

-> 从 DevOps 角度看正则表达式用例

-> 编程练习 8：python 中的正则表达式

-> 第 5 节：掌握 Python 中的关键字

-> Python 关键字概述

-> 常用 Python 关键字

-> 掌握控制流关键字 – if、else、for 和 break

-> 实验室：掌握控制流关键字 – continue、def、return、class、import 等。

第 6 节：使用 Python 中的变量

-> 变量概述及示例

-> 实验：在 Python 中使用浮点变量

-> 实验：在 Python 中将列表定义为变量

-> 实验：使用 Python 中的字典变量

-> Python 变量：本地与全局范围

-> 实验：使用 Python 中的局部变量

-> 实验：使用 Python 中的全局变量

第 7 节：Python 中的 Return 语句

-> Return 语句：语法概述

-> 实验：创建返回值的函数

-> 实验室：返回多个值的函数

-> 实验室：识别偶数和奇数值的函数

第 8 节：Python 函数：定义和用法

-> Python 函数简介

-> Python 函数的优点

-> 实验：带参数的函数

-> 实验：具有返回值的函数

-> 实验室：设计基本算术运算的函数

-> 比较脚本：使用函数与不使用函数

第 9 节：在功能设计中使用模块

-> Python 模块简介

-> 内置模块概述

-> 用户定义模块概述

-> 实验：Python 中的基本内置模块

-> 实验室：操作系统和数学模块

-> 实验室：构建你自己的模块

第 10 节：Python 包：组织代码

-> Python 包简介

-> 包的关键概念

-> 使用包的优点

-> 实验室：创建包结构和模块

-> 使用 __init__.py 导入模块以便于访问

-> 创建一个主 Python 文件来使用你的包

-> 从包中导入函数

第 11 节：Python 中的命令行参数

-> 带有实际示例的命令行参数

-> 实验室：添加两个数字的脚本（无命令行参数）

-> 实验室：使用 sys.argv 获取命令行参数

-> 实验：向 Python 脚本传递多个参数

-> 实验室：传递参数来添加两个数字

-> 实验室：通过脚本参数进行条件算术

-> 实验室：使用脚本参数的条件算术

第 12 节：Python 中的运算符：概念和示例

-> Python 中的算术运算符基础

-> 实验室：探索比较（关系）运算符

-> 实验室：比较运算符 (=, >, >=, ==)

-> 逻辑运算符：与、或、非

-> 实验：使用 ‘and’、’or’ 进行逻辑运算

-> 实验：使用“非”进行逻辑运算

-> Python 中的赋值运算符

-> 实验室：理解不同的赋值运算符

-> 成员运算符：“in”和“not in”

-> 实验室：使用“not in”成员运算符

-> DevOps 中的操作员：实际用例

-> DevOps 工作流中操作员的用例

第 13 节：Python 中的条件语句

-> 理解 Python 中的“if”语句

-> 理解 Python 中的 ‘else’..’elif’ 语句

-> 实验：实现 if..else 语句

-> 实验室：使用 if..else..elif 的 DevOps 用例

第 14 节：理解 Python 中的循环

-> Python 中的 For 循环：语法和用法

-> Python 中的 While 循环：语法和用法

-> 实验：实现 For 循环

-> 实验室：使用 For 循环打印范围和字符串

-> 实验：实现无限 While 循环

-> 实验：探索 Python 中的 Break 语句

第 15 节：实时用例：Python 中的列表和异常处理

-> 实时项目介绍

-> 实验室：列表创建的用户输入

-> 实验室：理解 split 函数 text.split()

-> 实验室：识别模块及其功能

-> 实验：利用 for 循环列出文件

-> 使用 Try 语句处理异常

-> 实验：使用 Try 语句处理异常的 Python 脚本

-> 实验室：处理错误 – FileNotFoundError

-> 实验室：处理已知错误 – PermissionError

第 16 节：将 Python 与 GitHub 集成

-> 通过 GitHub API 将 Python 与 GitHub 集成

-> 实验室：安装 PyGithub 并生成 GitHub 访问令牌

-> 实验：使用 Python 检索用户登录和公共存储库

-> 实验室：检索 GitHub 帐户存储库列表

-> 实验：使用 Python 创建新的存储库

第 17 节：使用 Python 克隆 GitHub 存储库

-> 使用子进程模块克隆存储库

-> 实验室：使用子进程模块克隆存储库

-> 实验：使用 GitPython 库

-> 实验室：使用异常处理来处理 Git 错误

第 18 节：Boto3 Python 模块

-> Boto3 Python 模块简介

-> 实验室：安装 Boto3 并创建 AWS 用户账户

-> 实验室：通过 AWS CLI 从 Codespaces 配置 GitHub 访问

-> 实验室：使用 Boto3-1 列出所有存储桶

-> 实验室：使用 Boto3-2 列出所有存储桶

-> 实验室：使用 Boto3-3 列出所有存储桶

-> 实验室：使用 Boto3 将文件上传到存储桶

-> 实验室：使用 Boto3 将文件下载到存储桶

第 19 节：使用 Boto3 Python 模块启动 EC2 实例

-> 项目概况

-> 使用 IAM 在 AWS 中设置用户账户

-> 在 Codespaces 中设置 AWS CLI

-> 开始 Python 脚本：导入 Boto3

-> 在 Python 脚本中包含 EC2 属性

-> 在 Python 脚本中添加标签规范

-> 执行前调试 Python 脚本

-> 通过 Python 脚本访问启动的 EC2 实例

-> 更新 Python 脚本以添加 20GB EBS 卷

-> 运行 Python 脚本来确认 EBS 卷

-> 更新 Python 脚本以包含用户数据

-> 更新 Python 脚本以包含 Apache 包

-> 运行修改后的 Python 脚本并验证

-> 访问 Apache 服务器

第 20 节：使用 Jenkins 和 Python 实现 CI/CD 自动化

-> 项目概况

-> 为你的项目设置 GitHub 存储库

-> 用 Python 编写源代码并推送到 GitHub 存储库

-> 在 AWS 中配置 Jenkins 服务器实例

-> 连接到 Jenkins 服务器并安装 Java

-> 在服务器上安装 Jenkins 包

-> 设置 Jenkins 配置

-> 在 Jenkins 服务器上安装必要的插件

-> 将 GitHub 凭证添加到 Jenkins 服务器

-> 管道的第一阶段：检查项目

-> 构建作业

-> 添加安装 Python 依赖项的阶段

-> 添加执行 Python 脚本的阶段

-> 使用 IAM 在 AWS 中设置用户账户

-> 为 Jenkins 凭证创建访问密钥

-> 在 Jenkins Pipeline 中设置访问密钥

-> 在 Jenkins Pipeline 中导出 AWS 凭证

-> 构建作业并验证 AWS 中的 EC2 实例创建

-> 使用 URL 访问 Web 服务器

第 21 节：将 GitHub Webhooks 与 Jenkins 集成

-> 在 Jenkins 中设置 GitHub Webhooks

-> 用于 GITScm 轮询的 GitHub 钩子触发器

-> 将 Jenkins Webhook 添加到 GitHub 存储库

-> 通过编辑 Python 脚本测试 Webhook

第 22 节：使用 PyCharm 和 ChatGPT 通过 Python 开发游戏

本课程适合哪些人：

• 编程经验很少或没有编程经验，想要从头开始学习 Python 的个人。
• DevOps 专业人士：对自动化、云计算以及使用 Python 进行 DevOps 实践感兴趣的任何人。
• 学生和专业人士：任何希望通过添加 Python 编程来提升简历或职业前景的人。
• 总的来说，本课程适合任何渴望学习 Python 并将其应用于实际场景的人。