效率提升不止1倍，系统管理员专属的Python脚本学习手册

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来源 | 异步

提起系统管理员，看字面意思似乎是个比较轻松，技术含量不那么高的工作。然而，真正的系统管理员行业对从业人员的素质要求并不低，最基本的要求就是大而全，不要求精通某一项，但是相关的知识技能都必须要懂一些。

一个合格的系统管理员，最好在网络操作系统、网络数据库、网络设备、网络管理、网络安全、应用开发等六个方面具备扎实的理论知识和应用技能，才能在工作中做到得心应手，游刃有余。在出现的短短几年内，系统管理员就已经成为现代化公司必备的岗位了,身处IT技术发展迅猛的时代，一名合格的系统管理员就必须建立起终身学习的理念。

Python语言已经发展出了许多特性，它适用于所有可能的IT子领域。系统管理员可以利用Python特性编写高效的脚本程序，并创建命令行工具（用于数据类型、循环、条件、函数和错误处理等）来管理其系统环境。那么，在python脚本编程方面，有哪些内容是系统管理员必须了解的呢?

在不同的操作系统中安装Python

1. Linux

大多数Linux发行版默认安装了Python 2，其中一些发行版也默认安装了Python 3。

在Debian系列Linux发行版上，使用如下命令安装Python 3。

sudo apt install python3 

在centos上使用如下命令安装Python 3。

sudo yum install python3

如果使用上述命令无法安装Python，请在官网下载Python安装包并根据引导安装Python。

2. Windows

要在Microsoft Windows中安装Python，需要从Python官网下载可执行文件并安装。首先从官网下载python.exe，然后选择要安装的Python版本，最后双击下载的安装文件并安装Python。在安装向导中，选中将“Python添加到路径”的复选框，然后按照说明安装Python 3。

安装pip并使用pip安装软件包：

sudo apt install python-pip --- This will install pip for python 2.  sudo apt install python3-pip --- This will install pip for python 3. 

在Linux上安装pip：

sudo apt install python-pip --- This will install pip for python 2.  sudo apt install python3-pip --- This will install pip for python 3.

在Windows上安装pip。

python -m pip install pip

3.Mac

安装Python 3之前需要安装brew，使用如下命令安装brew。

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 

然后使用brew安装Python 3。

brew install python3 

4.Jupyter notebook

方法一：Anaconda包含了Jupyter Notebook，下载Anaconda后根据引导安装即可。

方法二：使用pip安装。

pip install jupyter 

在Linux中，运行pip install jupyter这条命令将会安装Python 2的Jupyter。如果我们需要安装Python 3的Jupyter，可以运行以下命令。

pip3 install jupyter 

5.安装并使用虚拟环境

在Linux上，按照如下步骤安装虚拟环境。

1．首先检查是否已经安装pip，然后使用pip安装Python 3。

sudo apt install python3-pip 

2．使用pip3安装虚拟环境。

sudo pip3 install virtualenv 

3．创建一个虚拟环境。我们可以为虚拟环境起一个名字，这里使用pythonenv。

virtualenv pythonenv 

4．激活这个虚拟环境。

source venv/bin/activate 

5．使用完毕后，使用如下命令注销virtualenv。

deactivate 

在Windows上，使用命令pip install virtualenv安装虚拟环境，安装步骤与Linux相同。

函数

函数是执行特定功能的一组语句。使用函数有助于将程序分解为更小的部分，也可以使程序更有条理，因为它提高了代码的可重用性，避免重复编写代码。我们来参考以下语法。

def function_name(parameters):     statement(s) 

参考以下代码。

def welcome(name): print("Hello " + name + ", Welcome to Python Programming !") welcome("John")

输出如下：

Hello John, Welcome to Python Programming !

1.return语句

return语句用于退出函数。我们来参考以下语法。

return [expression_list] 

此语句可以包含一个用于返回值的表达式。如果没有表达式，则该函数将返回None，如下所示。

def return_value(a):     if a >= 0:         return a     else:         return –a print(return_value(2)) print(return_value(-4)) 

输出如下：

2.lambda函数

在Python中，匿名函数是一个没有名称的函数，也叫lambda函数，因为它是使用关键字lambda定义的。当我们需要一个临时函数时，就可以使用lambda函数。

lambda函数可以与内置函数一起使用，例如filter()函数和map()函数。

filter()函数只接收一个可迭代对象作为输入，并返回一个元素列表。

以下是使用filter()函数的示例代码。

numbers = [10, 25, 54, 86, 89, 11, 33, 22] new_numbers = list(filter(lambda x: (x%2 == 0) , numbers)) print(new_numbers) 

输出如下：

[10, 54, 86, 22]

在此示例中，filter()函数将lambda函数和一个列表作为参数。

map()函数在接收指定函数后返回一个结果列表。以下是使用map()函数的示例代码。

my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12] new_list = list(map(lambda x: x * 2 , my_list)) print(new_list) 

输出如下：

[2, 10, 8, 12, 16, 22, 6, 24]

这里，map()函数将lambda函数和一个列表作为参数。

Python调试技术

我们可以使用多种方法调试Python程序，以下是调试Python程序的4种方法。

● print语句：这是了解程序运行时状况的一种简单方法，它可以检查程序执行的过程。

● 日志（logging）：这类似于print语句，但可以输出更多上下文信息，所以我们十分有必要学习它。

● pdb调试器：这是一种常用的调试技术。pdb的优点是使用非常方便，只需要一个Python解释器，一段Python程序，就可以在命令行使用pdb了。

● IDE调试器：IDE集成了调试器，它可以让我们执行其编写的代码，并在需要时检查正在运行的程序。

调试基本程序崩溃的方法

每当Python程序崩溃时，我们可以查看崩溃的位置，并通过将其导入脚本，或从命令行启动来使用跟踪模块。

现在我们创建一个脚本，命名为trace_example.py，并添加以下代码。

class Student:             def __init__(self, std):                         self.count = std             def go(self):                         for i in range(self.count):                                     print(i)                         return if __name__ == '__main__':             Student(5).go() 

运行脚本程序，如下所示。

student@ubuntu:~$ python3 -m trace --trace trace_example.py  --- modulename: trace_example, funcname: <module> trace_example.py(1): class Student:  --- modulename: trace_example, funcname: Student trace_example.py(1): class Student: trace_example.py(2):   def __init__(self, std): trace_example.py(5):   def go(self): trace_example.py(10): if __name__ == '__main__': trace_example.py(11):            Student(5).go()  --- modulename: trace_example, funcname: init trace_example.py(3):               self.count = std  --- modulename: trace_example, funcname: go trace_example.py(6):               for i in range(self.count): trace_example.py(7):                           print(i) 0 trace_example.py(6):               for i in range(self.count): trace_example.py(7):                           print(i) 1 trace_example.py(6):               for i in range(self.count): trace_example.py(7):                           print(i) 2 trace_example.py(6):               for i in range(self.count): trace_example.py(7):                           print(i) 3 trace_example.py(6):               for i in range(self.count): trace_example.py(7):                           print(i) 4 

因此，通过在命令行中使用trace –trace，我们就可以逐行跟踪程序。当程序崩溃时，我们就会了解崩溃时的信息。

写给系统管理员的Python脚本编程

《写给系统管理员看的Python脚本编程》

本书是一本介绍Python编程的进阶图书，包含了大量关于Python脚本设计的主题。本书共18章，首先带领读者快速复习Python基础知识，然后循序渐进地介绍了一些实用主题，包括Python脚本的调试和分析、编写单元测试、系统管理、处理文件和数据、文件归档以及文本处理等。

然后介绍了网络编程、处理电子邮件、远程控制主机、创建图形用户界面、处理日志文件、编写网络爬虫、数据收集和可视化以及操作数据库等更加高级的主题。本书中每一知识点都结合可以运行的源码讲解，帮助读者更好地掌握Python脚本编程。

本书要求读者具备Python的基础知识，非常适合对Python编程有基本了解并且有兴趣将编程技能扩展到命令行脚本和系统管理的读者阅读。

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