Python自动化运维：技术与最佳实践

Python中的自动化运维和部署

Python中的自动化运维和部署自动化运维和部署是现代软件开发和管理中不可或缺的一部分。在大规模系统中，手动进行运维和部署工作既费时又容易出错。Python 作为一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库，使得自动化运维和部署变得更加容易和高效。本文将介绍Python中常用的自动化运维和部署工具，以及它们的应用场景和优势。

一、自动化运维

1. 监控和日志管理

在运维过程中，监控系统的健康状态和记录日志是非常重要的。Python的开源库如Prometheus、Grafana和Elasticsearch等提供了强大的监控和日志管理功能。通过使用这些工具，管理员可以实时监控系统的性能指标，并及时发现和解决问题。

2. 配置管理

管理大规模系统的配置是一项繁琐的任务。Python的配置管理工具如Ansible和SaltStack可以帮助管理员自动化地管理系统的配置。这些工具提供了可扩展的插件系统，可以根据需求编写自定义模块来管理不同的配置文件。

3. 故障自动恢复

故障自动恢复是保证系统高可用性的重要环节。Python的开源库如PyAutoRecovery提供了故障自动恢复的功能。管理员可以使用Python

编写脚本，实现故障检测和自动恢复机制，提高系统的可用性和稳定性。

二、自动化部署

1. 持续集成和持续部署

持续集成和持续部署是现代软件开发流程中的关键环节。Python的持续集成工具如Jenkins和Travis CI可以将代码仓库中的变化自动集成和构建，并自动部署到生产环境中。这样可以加速开发周期，提高软件交付的质量和效率。

Python自动化运维技术与最佳实践pdf

摘要：

1.Python自动化运维概述

2.Python自动化运维技术

2.1 编程基础

2.2 常用模块与库

2.3 流程控制与文件操作

3.实践案例

3.1 监控

3.2 安全

3.3 报表自动化

3.4 大数据应用

4.自动化运维平台构建

5.总结与展望

正文：

**Python自动化运维技术与最佳实践**

随着信息时代的迅速发展，尤其是互联网日益融入大众生活，运维角色的作用越来越大。传统的人工运维方式已无法满足业务的发展需求，因此我们需要寻求一种更高效、便捷的运维方式。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python语言实现自动化运维，以提高工作效率、降低生产成本。

**1.Python自动化运维概述**

Python自动化运维是指运用Python编程语言及其相关库和模块，来实现对IT基础设施的管理和维护。Python语言因其简洁、易读、可扩展的特点，成为了自动化运维领域的主流编程语言。

**2.Python自动化运维技术**

2.1 编程基础

要从事Python自动化运维，首先需要掌握Python的基本语法和语法结构。这包括变量、函数、类等概念，以及流程控制语句、文件操作等基本知识。

2.2 常用模块与库

熟悉Python模块和库的使用，可以帮助我们更高效地完成自动化运维任务。常见的模块和库包括：

- 操作系统模块：如os、sys

- 文件操作模块：如file、shutil

- 网络通信模块：如socket、requests

- 数据库操作模块：如mysql、postgresql

2.3 流程控制与文件操作

自动化运维技术及最佳实践

人员一、编制和经费紧张，没办法请专家在一线坐镇。出问题后，专家到现场才发现很多数据没采集，无法定位问题
二、单位里的高水平人员太少，一旦高手休假或者调离岗位，运维风险就急剧增加，运维了十多年，运维水平的提升似乎遇到了瓶颈
环境
一、系统往往是分阶段建设，基础环境复杂。往往包含多种主机类型、多套业务系统。技术要求较高。二、系统变更频繁，运维人员甚至不清楚数据中心的拓扑情况。三、运维和开发之间的矛盾。缺乏强有力的证据证明系统是否存在问题。
运维大数据：机器学习为主，经验为辅
• 为机器学习提供素材，掌握系统业务节奏（全局和局部），明确资源临界点（阀值）
• 智能化运维很大程度上取决于数据的质量及样本的丰富性。也就是说，如果样本很少，数据本身带有倾向性，质量不高，那么 AIOps的准确性和效果就会大打折扣。
运维大数据：机器学习为主，经验为辅
四、运维服务外包给第三方公司，但是第三方公司的支撑力度无法满足不断提高的运维要求的需要。
技术更新迭代快速
Oracle一般每3~4年推出新版本数据库产品，每个版本中都相对之前版本具有新特性。客户目前数据中心主流软件版本为10g、11g。随着12CR2的正式发布，已有客户广泛使用12C中CDB/PDB特性、in memory option特性。甚至有客户已开始使用18C自愈数据库进行边缘业务交付。

python自动化运维案例

Python自动化运维是当前IT行业中最为热门的技术之一，通过Python脚本来实现自动化运维，可以大大提高工作效率，减少人为出错的概率，本文将列举10个Python自动化运维的实际案例，以供读者参考。

1. 自动化服务器部署

通过Python脚本自动化服务器部署是自动化运维的一个重要应用。使用Python可以快速创建、配置和部署服务器，从而避免了手动部署的繁琐和出错的可能性。可以通过Python脚本实现自动化部署Web服务器、数据库服务器、应用服务器等。

2. 自动化数据备份

数据备份是企业信息化建设中非常重要的一项工作，通过Python 脚本实现自动化数据备份可以大大减少人工操作的复杂性和出错的风险。可以通过Python脚本实现对生产环境的数据进行备份，同时还可以实现备份数据的压缩、加密、传输等操作。

3. 自动化监控告警

自动化监控告警是自动化运维中非常重要的一项工作，通过Python 脚本实现自动化监控告警，可以及时发现并解决系统的故障。可以通过Python脚本实现对CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的监控，并在异常情况下自动发送告警邮件或短信。

日志分析是自动化运维中非常重要的一项工作，通过Python脚本实现自动化日志分析，可以对系统运行情况进行全面的监控和分析。可以通过Python脚本实现对日志文件的定时收集、分析、统计和报警等操作。

5. 自动化性能优化

性能优化是自动化运维中非常重要的一项工作，通过Python脚本实现自动化性能优化，可以根据系统资源使用情况自动进行调整。可以通过Python脚本实现对系统的负载均衡、缓存、并发等方面的优化。

python 自动化运维课程大纲

一、课程简介

1.1 课程名称：Python自动化运维课程大纲

1.2 课程目标：通过本课程的学习，学员将能够掌握Python编程语言在运维领域中的应用，包括自动化部署、监控管理、日常运维等方面的技能。

1.3 适合人裙：本课程适合已具备一定编程基础的运维人员、开发人员以及对自动化运维感兴趣的IT从业者。

二、课程大纲

2.1 Python基础

2.1.1 Python基本语法介绍

2.1.2 变量和数据类型

2.1.3 条件和循环语句

2.1.4 函数和模块

2.2 Python在运维中的应用

2.2.1 自动化部署

2.2.1.1 利用Fabric实现自动化部署

2.2.1.2 利用Ansible实现自动化部署

2.2.2 常见运维任务自动化

2.2.2.1 使用Python进行日常系统维护

2.2.2.2 利用Python进行日志分析与处理

2.3 运维监控与管理

2.3.1 使用Python进行监控

2.3.1.1 监控系统资源利用

2.3.1.2 利用Python监控应用运行状态

2.3.2 自动化告警与处理

2.3.2.1 基于Python的告警处理实践

2.3.2.2 利用Python实现自动化故障处理

三、教学方式

3.1 理论讲解：通过课堂讲解，向学员介绍相关知识点，帮助学员建立起扎实的理论基础。

3.2 实践操作：课程设置丰富的实操环节，学员能够通过实际操作掌握所学知识，并编写实用的自动化运维脚本。

3.3 课程作业：布置相关作业，加强学员对知识点的掌握与应用，同时引导学员进行综合能力的培养。

四、教学团队

4.1 主讲教师：本课程主讲老师来自资深运维工程师，具有丰富的实战经验和教学经验，能够准确把握学员的学习需求，深入浅出地讲解课程内容。

使用Python进行系统管理和自动化运维

在当今信息技术快速发展的背景下，系统管理和自动化运维成为了

企业提高效率、降低成本的重要手段。Python作为一种简洁、高效、

易学易用的编程语言，已经成为系统管理和自动化运维的首选工具之一。本文将介绍如何使用Python进行系统管理和自动化运维，并探讨

其优势和应用场景。

一、Python在系统管理中的应用

Python在系统管理中可以帮助实现诸多任务，如文件操作、网络管理、进程管理等。下面将分别介绍Python在这些方面的应用。

1. 文件操作

Python的os模块提供了一系列的函数，可以方便地进行文件和目

录的操作。比如，可以用os模块的函数创建、删除、复制文件或目录，修改文件或目录的权限等。此外，Python还提供了shutil模块，可以实

现更加高级的文件操作，比如压缩和解压缩文件。

2. 网络管理

Python的socket模块使得网络管理变得简单易用。通过socket模块，可以创建客户端和服务器，实现网络通信。Python还提供了urllib和requests等模块，可以方便地进行HTTP请求、FTP上传下载等网络操作。

3. 进程管理

Python的subprocess模块可以方便地启动和控制子进程。通过subprocess模块，可以执行系统命令、调用其他脚本等。此外，Python 还提供了multiprocessing和threading等模块，可以实现并行和并发执行，提高程序的性能。

二、Python在自动化运维中的应用

自动化运维是指通过编程和脚本实现对系统的自动管理和监控。Python作为一种脚本语言，非常适合用于自动化运维。下面将介绍Python在自动化运维中的几个常见应用。

Python自动化运维工具

自动化运维是现代IT运维领域中的热门话题，Python作为一种强大的编程语言，在自动化运维工具方面发挥了重要作用。本文将介绍Python自动化运维工具的相关知识和应用。

一、Python自动化运维工具概述

Python自动化运维工具是基于Python语言开发的一类软件工具，旨在提高IT运维效率和降低运维成本。Python自动化运维工具可以帮助管理员完成一系列重复、繁琐的操作，例如服务器监控、数据备份、系统配置等，极大地减轻了管理员的工作量。

二、Python自动化运维工具的应用场景

1. 服务器监控

Python自动化运维工具可以实时监控服务器的性能指标，例如CPU 使用率、内存占用情况、网络流量等。通过自动化监控工具，管理员可以及时发现并解决服务器性能问题，保证系统的稳定运行。

2. 批量作业执行

管理员在日常运维工作中，经常需要执行一些批量作业，例如文件传输、脚本执行等。Python自动化运维工具可以实现批量作业的自动化执行，提高工作效率和准确性。

3. 系统配置管理

IT运维工作中，经常需要对服务器进行配置管理，例如安装软件、配置网络、修改文件权限等。Python自动化运维工具可以帮助管理员完成这些繁琐的配置任务，提高配置的一致性和可维护性。

4. 数据备份与恢复

数据备份是保证系统可靠性的重要手段之一。Python自动化运维工具可以通过编写脚本实现自动化的数据备份与恢复，保护数据的安全性和完整性。

三、常用的Python自动化运维工具

1. Ansible

Ansible是一种基于Python语言的自动化运维工具，主要用于配置管理、应用部署、批量执行等场景。Ansible使用SSH协议进行通信，可以实现无Agent的远程执行，非常适合中小规模的运维环境。

如何利用Python进行系统运维自动化

在当今数字化的时代，系统运维的重要性日益凸显。随着业务的不

断扩展和系统的日益复杂，传统的手动运维方式已经难以满足需求，

运维自动化成为了提高效率、保障系统稳定运行的关键。Python 作为

一种功能强大、易学易用的编程语言，在系统运维自动化领域发挥着

重要作用。接下来，让我们一起深入探讨如何利用 Python 实现系统运

维自动化。

一、系统运维自动化的需求与挑战

在探讨如何利用 Python 进行系统运维自动化之前，我们首先需要了解系统运维的需求以及面临的挑战。

系统运维的主要任务包括服务器的监控、配置管理、故障排查与处理、软件部署与更新等。随着业务的增长，服务器数量和应用程序的

复杂度不断增加，手动完成这些任务变得越来越困难且容易出错。

其中，服务器监控需要实时获取系统的性能指标，如CPU 使用率、内存利用率、磁盘空间等，并及时发出警报。配置管理则要确保服务

器的配置信息准确无误且一致，包括网络设置、服务参数等。故障排

查与处理要求快速定位问题并采取有效的解决措施，以减少系统停机

时间。软件部署与更新需要高效、可靠地将新的软件版本或补丁推送

到服务器上。

这些任务面临着诸多挑战，例如：数据量大、实时性要求高、操作的重复性和复杂性等。而 Python 凭借其丰富的库和强大的功能，可以有效地应对这些挑战，实现系统运维的自动化。

二、Python 在系统运维自动化中的优势

Python 之所以成为系统运维自动化的首选语言，主要得益于以下几个方面的优势：

1、简单易学

Python 语法简洁明了，易于理解和掌握，即使对于没有编程基础的运维人员，也能相对快速地入门并上手编写代码。

python自动化运维教程

Python自动化运维是一种利用Python编程语言来简化和改进运维工作的技术。运维是指对计算机系统的维护和管理，包括硬件和软件的安装、配置、优化和监控等工作。传统上，运维工作是由人工完成的，但随着云计算和大数据的兴起，运维任务愈加复杂，需要高效、可扩展和可靠的自动化工具来管理。

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于科学计算、网络编程和系统管理等领域。它提供了丰富的库和模块，使得编写自动化运维脚本变得更加简单和高效。

那么，如何使用Python来进行自动化运维呢？首先我们需要安装Python解释器，然后安装一些常用的运维库，如Paramiko、Fabric、Ansible等。这些库可以帮助我们实现远程主机的管理、文件的上传和下载、命令的执行等操作。

接下来，我们可以编写脚本来完成具体的运维任务。例如，我们可以编写一个脚本来批量重启服务器。通过Paramiko库，我们可以连接到多台远程主机，并发送重启命令。同时，我们还可以利用Fabric库来并行执行任务，提高效率。

此外，Python还提供了很多其他的库和模块，用于监控和管理系统资源。例如，psutil库可以获取系统的CPU、内存和磁盘等信息；logging库可以记录运维脚本的日志；schedule库可以定时执行某个任务等。这些工具可以帮助我们更好地了解和管理系统状态。

除了使用现有的库，我们还可以利用Python的自定义能力来开发自己的自动化运维工具。例如，我们可以编写一个监控脚本，定时检查系统的运行状态，并在发生故障时发送邮件通知管理员。同样，我们也可以编写一个自动化部署脚本，通过Git仓库和Jenkins集成，实现持续集成和持续部署。

Python编程语言的应用与实践

一、Python编程语言简介

Python 是一种跨平台的高级编程语言，由吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在 1989 年末发明，并在 1991 年首次公开发布。Python 语言具有简单易学、清晰明了的语法结构，是一种高效的脚本语言，在 Web 开发、人工智能等领域都有广泛应用。

二、Python应用领域

1. Web 开发：Python 可以用来开发 Web 应用的后端，也可以用来制作爬虫工具进行数据采集。

2. 数据分析：Python 中有大量的数据分析软件库，例如NumPy、pandas、SciPy 等。

3. 人工智能：Python 的 TensorFlow、keras、PyTorch等机器学习框架是目前最流行的人工智能工具。

4. 自动化运维：Python 在自动化运维领域中也扮演着重要的角色，可以用于开发自动化管理工具、批量处理数据、监控服务器等。

5. 游戏开发： Python 在游戏开发领域中也有着不俗的应用，Pygame 是著名的 Python 游戏框架之一。

三、Python实践案例

1. 爬取电影资源

使用 Python 的 requests 包和 BeautifulSoup 库，可以编写出一个简单的爬虫程序，实现自动下载电影资源的功能。

2. 数据分析实战

使用 Python 的 pandas、Matplotlib 和 Seaborn 库，可以帮助大家轻松地进行数据的可视化和分析。例如对于某区域的房价数据进行可视化分析。

3. TensorFlow实战：图像分类

《Python自动化运维：技术与最佳实践》目录（预计11.20出版）

《Python自动化运维：技术与最佳实践》目录（预计11.20

出版）

第1章系统基础信息模块详解1

1.1 系统性能信息模块psutil 1

1.1.1 获取系统性能信息 2

1.1.2 系统进程管理方法 5

1.2 实用的IP地址处理模块IPy 7

1.2.1 IP地址、网段的基本处理7

1.2.2 多网络计算方法详解10

1.3 DNS处理模块dnspython 12

1.3.1 模块域名解析方法详解12

1.3.2 常见解析类型实例说明13

1.3.3 DNS域名轮循业务监控案例15

第2章业务服务监控详解20

2.1 文件内容差异比对方法20

2.1.1 示例1：两个字符串的差异对比 20

2.1.2 生成美观的对比HTML文档22

2.1.3 示例2：对比Nginx配置文件差异23

2.2 文件与目录差异比对方法25

2.2.1 模块常用方法说明25

2.2.2 实践：校验源与备份目录差异31

2.3 发送电子邮件模块smtplib 33

2.3.1 smtplib模块的常用类与方法33

2.3.2 定制个性化的邮件格式方法35

2.3.3 定制常用邮件格式案例详解36

2.4 探测WEB服务质量方法43

2.4.1 模块常用方法说明44

2.4.2 实践：实现探测WEB服务质量45

第3章定制业务质量报表详解49

3.1 数据报表之Excel操作模块49

3.1.1 模块常用方法说明51

3.1.2 实践：定制自动化业务流量报表周报60 3.2 Python与rrdtool的结合模块63

3.2.1 rrdtool模块常用方法说明64

Python中的自动化和智能化技术

Python中的自动化和智能化技术随着信息时代的发展，人类的生活方式发生了巨大的变化。在这

样的背景下，计算机技术的快速发展也让我们日常生活中的很多工作

得到了自动化和智能化的解决。Python作为一门高级编程语言，其强

大的自动化和智能化技术在各个领域得到了广泛的应用。

一、Python在自动化领域的应用

1.自动化测试

随着软件开发的不断发展，软件测试也变得越来越复杂，需要大

量的人力和物力。Python的自动化测试技术可以替代这些复杂的测试

流程，减少手动测试所带来的错误率。Python的“selenium”框架可

以利用浏览器自动化工具连接web应用程序，为自动化测试提供强大

的支持。

2.自动化运维

Python在自动化运维领域也得到了广泛的应用。Python的“fabric”框架可以利用SSH协议连接远程服务器，实现自动化操作，

节省大量的人力和物力。同时，Python的“ansible”框架也可以在大规模的运维网络中自动化完成配置管理、软件部署、监控管理、故障排除等工作。

3.自动化数据处理

Python的数据处理库“pandas”提供了一系列的高性能数据结构和数据分析工具，可以自动化地进行数据处理、分析和可视化工作。Python的“numpy”和“scipy”库可以进行科学计算、统计分析和数值计算，大大提高了数据处理的效率和精度。

二、Python在智能化领域的应用

1.机器学习

机器学习是人工智能领域的核心技术之一，Python作为一门强大的编程语言，在机器学习领域得到了广泛的应用。Python的“scikit-learn”库可以进行监督学习、无监督学习和半监督学习，为机器学习提供了强大的支持。同时，Python的“tensorflow”库和“keras”库也可以进行深度学习和神经网络的构建和训练，进一步增强了Python 在人工智能领域的实力。

《计算机网络课件之Python自动化运维实战》

Python实现自动化测试和性能优化
1
自动化测试
使用Python编写自动化测试脚本，
性能测试
2
保证代码的质量和稳定性。
使用Python编写性能测试脚本，对
系统的性能进行评估和优化。
3
持续集成
利用Python实现持续集成流程，自动构建、测试和部署代码。
Python在网络安全中的应用
探索Python在网络安全领域的广泛应用，包括漏洞扫描、wk.baidu.com侵检测和日志分析等方面。
日志分析
使用Python分析和提取大量日志数据，以便快速获得所需信息。
日志处理
编写Python脚本，对日志进行预处理，过滤和解析。
日志可视化
使用Python绘制可视化图表，展示日志数据的关键信息。
自动化备份和恢复操作
1
备份策略
使用Python编写备份脚本，并介绍
自动备份
2
常用的备份策略。
利用Python实现定时自动备份，并
Python模块和库的使用介绍
Requests
使用Python的Requests库实现HTTP请求。
Pandas
使用Pandas库进行数据分析和处理。
Paramiko
使用Paramiko库进行远程服务器操作和管理。
Scikit-learn

基于python的自动化运维系统设计与实现

内容摘要

自动化运维系统能够为运维人员提供对大规模服务器群集进行可视化运维操作的平台，通过自动化运维系统运维人员可以更直观清晰的了解和记录主机信息，并进行管理。

本文设计并实现了一个自动化运维系统。系统设计开发使用VIM 开发工具，Python开发语言，MySQL数据库，使用了集中化运维管理工具SaltStack，基于web.py的架构完成，该系统设计实现的功能包括：账户管理，主机管理,已加入SaltStack的主机信息采集，Master监控，本系统同时提供对于远程主机的命令管理。

关键词： Python; SaltStack; 自动化运维

Abstract

The automated operation and maintenance system can provide a platform for the operation and maintenance personnel to visualize the operation and maintenance of large-scale server clusters. Through the automatic operation and maintenance system, the operation and maintenance personnel can understand and record the host information more intuitively and clearly, and manage it.

Python自动化运维使用Python进行系统管理和自动化任务

Python自动化运维使用Python进行系统管

理和自动化任务

Python自动化运维

使用Python进行系统管理和自动化任务

Python是一种高级编程语言，具备简单易学、可读性强和功能强大等优点。在运维领域，Python可以被广泛应用于系统管理和自动化任务中。本文将介绍Python自动化运维的一些常见应用和技巧，帮助读者更有效地管理和维护系统。

一、系统管理

1.1 资源监控

使用Python可以编写脚本监控系统资源，比如 CPU 使用率、内存占用、磁盘空间等。通过定期检测资源使用情况，可以及时发现系统异常，预防潜在问题的发生。

1.2 日志管理

Python可以帮助我们快速处理和分析日志文件。通过编写脚本，我们可以提取关键信息，实现自动化的日志报告和告警功能。同时，Python还可以对日志进行归档和压缩，帮助系统管理员更好地管理日志数据。

1.3 系统配置

Python可以用于自动化系统配置，比如批量配置网络设备、服务器

以及虚拟机等。通过编写脚本，我们可以实现批量化处理，并减少手

动操作的出错率。

二、自动化任务

2.1 批量操作

Python可以通过网络模块实现批量执行命令、上传下载文件等操作。比如，我们可以编写一个脚本，实现批量重启服务器或通过SSH批量

执行命令，从而提高效率和减少重复劳动。

2.2 定时任务

Python的定时任务库可以帮助我们实现自动化定时任务，比如系统

备份、定期清理临时文件等。通过编写脚本，我们可以灵活配置任务

的执行时间和频率，并结合系统日志进行任务状态的监控。

2.3 工作流自动化

Python自动化运维开发实战一、初识Python

Python⾃动化运维开发实战⼀、初识Python

导语

都忘记是什么时候知道python的了，我是搞linux运维的，早先只是知道搞运维必须会shell,要做⼀些运维⾃动化的⼯作，⽐如实现⼀些定时备份数据啊、批量执⾏某个操作啊、写写监控脚本什么的。

后来发现⼯作量⼤的时候shell开始变慢，实现某个功能使⽤shell感觉⼒不从⼼，听⼈说python能实现shell能做的⼀切功能，⽽且开发效率⾼，速度快，慢慢的就认识了python,多多少少看点简单的东西。

印象最深的是花⼏天时间把《python简明⼿册》看完后，感觉python很简单，特⼆的认为⾃⼰会python了，尴尬的在后⾯，发现我只是学了点python的基础，现在看来连⽪⽑都算不上。

都说python简单，可能是对专业的开发⼈员来讲吧，我作为⼀个搞运维的对编程真的是不感冒，发现python真的是博⼤精深，好难，东西好多，学不完，不过还好，我们运维⼯程师不⽤搞那么多。

算了，发发牢骚，不扯淡了，上正题。

python是什么？

简单点，⼀门计算机编程语⾔，属于⾼级语⾔中的脚本语⾔，⼏乎什么都能做，⽐如写图形界⾯、做⽹站后台、写c/s架构的服务软件、写类似于shell但⽐shell强⼤好多倍的⾃动化运维⼯具、还能作为很多语⾔的胶⽔语⾔使⽤，虽然不能直接操作底层python历史

关于python的历史，起码应该知道guido吧，⼈称龟叔，曾就职于google，现在dropbox,⼀家做云存储的公司，最近也没了解过他了，没准⼉换地⽅⼉了呢，呵呵。他很nb，你想他的nb之处就没法玩⼉了。他希望有⼀种语⾔，能像C语⾔那样，全⾯调1991年开发出来的，发展到现在在云计算、⾃动化运维、⼈⼯智能等⽅⾯没有什么语⾔能⼲掉它了。不管未来怎样，python的历史已经可以当⼩说读读就算了。