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Python Linux系统管理与自动化运维 PDF 下载
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相关截图：  资料简介： 本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头开始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的进阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。 资料目录： 推荐序一 推荐序二 推荐序三 前 言 第1章 Python语言与Linux系统管理 1 1.1 Python语言有多流行 1 1.2 Python语言为什么流行 3 1.3 Python语言有什么缺点 4 1.4 Python语言的应用场景 4 1.5 为什么Python适合Linux系统管理 5 1.6 使用Python 2还是Python 3 6 第2章 Python生态工具 9 2.1 Python内置小工具 9 2.1.1 1秒钟启动一个下载服务器 10 2.1.2 字符串转换为JSON 10 2.1.3 检查第三方库是否正确安装 11 2.2 pip高级用法 12 2.2.1 pip介绍 12 2.2.2 pip常用命令 12 2.2.3 加速pip安装的技巧 14 2.3 Python编辑器 15 2.3.1 编写Python的vim插件 15 2.3.2 Windows下Python编辑器PyCharm介绍 17 2.4 Python编程辅助工具 18 2.4.1 Python交互式编程 18 2.4.2 使用IPython交互式编程 20 2.4.3 jupyter的使用 29 2.5 Python调试器 31 2.5.1 标准库的pdb 32 2.5.2 开源的ipdb 34 2.6 Python代码规范检查 34 2.6.1 PEP 8编码规范介绍 34 2.6.2 使用pycodestyle检查代码规范 36 2.6.3 使用autopep8将代码格式化 37 2.7 Python工作环境管理 39 2.7.1 使用pyenv管理不同的Python版本 39 2.7.2 使用virtualenv管理不同的项目 42 2.8 本章 结 43 第3章 打造命令行工具 44 3.1 与命令行相关的Python语言特性 44 3.1.1 使用sys.argv获取命令行参数 45 3.1.2 使用sys.stdin和fileinput读取标准输入 46 3.1.3 使用SystemExit异常打印错误信息 48 3.1.4 使用getpass库读取密码 49 3.2 使用ConfigParse解析配置文件 49 3.3 使用argparse解析命令行参数 52 3.3.1 ArgumentParse解析器 52 3.3.2 模仿MySQL客户端的命令行参数 54 3.4 使用logging记录日志 55 3.4.1 日志的作用 55 3.4.2 Python的logging模块 56 3.4.3 配置日志格式 56 3.5 与命令行相关的开源项目 59 3.5.1 使用click解析命令行参数 59 3.5.2 使用prompt_toolkit打造交互式命令行工具 61 3.6 本章 结 64 第4章 文本处理 65 4.1 字符串常量 66 4.1.1 定义字符串 66 4.1.2 字符串是不可变的有序集合 68 4.1.3 字符串函数 71 4.1.4 案例：使用Python分析Apache的访问日志 79 4.1.5 字符串格式化 83 4.2 正则表达式 85 4.2.1 正则表达式语法 86 4.2.2 利用re库处理正则表达式 87 4.2.3 常用的re方法 90 4.2.4 案例：获取HTML页面中的所有超链接 94 4.3 字符集编码 94 4.3.1 编码历史 95 4.3.2 UTF-8编码 96 4.3.3 从字符集的问题说起 98 4.3.4 Python 2和Python 3中的Unicode 99 4.4 Jinja2模板 101 4.4.1 模板介绍 102 4.4.2 Jinja2语法入门 102 4.4.3 Jinja2实战 108 4.4.4 案例：使用Jinja2生成HTML表格和XML配置文件 112 4.5 本章 结 116 第5章 Linux系统管理 117 5.1 文件读写 118 5.1.1 Python内置的open函数 118 5.1.2 避免文件句柄泄露 119 5.1.3 常见的文件操作函数 120 5.1.4 Python的文件是一个可迭代对象 121 5.1.5 案例：将文件中所有单词的首字母变成大写 122 5.2 文件与文件路径管理 123 5.2.1 使用os.path进行路径和文件管理 123 5.2.2 使用os模块管理文件和目录 126 5.2.3 案例：打印最常用的10条Linux命令 128 5.3 查找文件 129 5.3.1 使用fnmatch找到特定的文件 129 5.3.2 使用glob找到特定的文件 130 5.3.3 使用os.walk遍历目录树 131 5.3.4 案例：找到目录下最大（或最老）的十个文件 132 5.4 高级文件处理接口shutil 134 5.4.1 复制文件和文件夹 135 5.4.2 文件和文件夹的移动与改名 135 5.4.3 删除目录 136 5.5 文件内容管理 136 5.5.1 目录和文件比较 137 5.5.2 MD5校验和比较 139 5.5.3 案例：找到目录下的重复文件 139 5.6 使用Python管理压缩包 141 5.6.1 使用tarfile库读取与创建tar包 141 5.6.2 使用tarfile库读取与创建压缩包 142 5.6.3 案例：备份指定文件到压缩包中 142 5.6.4 使用zipfile库创建和读取zip压缩包 143 5.6.5 案例：暴力破解zip压缩包的密码 144 5.6.6 使用shutil创建和读取压缩包 146 5.7 Python中执行外部命令 148 5.7.1 subprocess模块简介 149 5.7.2 subprocess模块的便利函数 149 5.7.3 subprocess模块的Popen类 151 5.8 综合案例：使用Python部署MongoDB 152 5.9 本章 结 155 第6章 使用Python监控Linux系统 156 6.1 Python编写的监控工具 157 6.1.1 多功能系统资源统计工具dstat 157 6.1.2 交互式监控工具glances 160 6.2 使用Python打造自己的监控工具 163 6.2.1 Linux系统的/proc目录介绍 163 6.2.2 proc目录下常用文件介绍 164 6.2.3 进程目录下常用文件介绍 165 6.2.4 利用/proc目录找到被删除的文件 166 6.2.5 使用shell脚本监控Linux 168 6.2.6 使用Python监控Linux 170 6.3 使用开源库监控Linux 172 6.3.1 psutil介绍 172 6.3.2 psutil提供的功能函数 172 6.3.3 综合案例：使用psutil实现监控程序 177 6.3.4 psutil进程管理 180 6.4 使用pyinotify监控文件系统变化 181 6.4.1 pyinotify模块介绍 181 6.4.2 pyinotify模块API 182 6.4.3 事件标志与事件处理器 182 6.5 监控应用程序 184 6.5.1 使用Python监控MySQL 184 6.5.2 使用Python监控MongoDB 185 6.6 本章 结 185 第7章 文档与报告 186 7.1 使用Python处理Excel文档 187 7.1.1 openpyxl简介与安装 187 7.1.2 使用openpyxl读取Excel文档 187 7.1.3 使用openpyxl修改Excel文档 192 7.1.4 案例：合并多个Excel文档到一个Excel文档 195 7.2 使用Python操作PDF文档 197 7.2.1 PyPDF2安装与介绍 197 7.2.2 使用PdfFileReader读取PDF文件 198 7.2.3 使用PdfFileWriter创建PDF文件 199 7.2.4 修改PDF页面 201 7.2.5 使用PdfFileMerger合并多个PDF文件 203 7.3 使用Python归档图片 205 7.3.1 Exif信息介绍 205 7.3.2 在Python使用PIL查看图片元信息 207 7.4 发送报告 210 7.4.1 SMTP协议 211 7.4.2 邮箱设置（以QQ邮箱为例） 212 7.4.3 使用标准库的smtplib与mime发送邮件 212 7.4.4 使用开源的yagmail发送邮件 216 7.5 接收邮件 217 7.5.1 接收邮件协议IMAP与POP3 217 7.5.2 使用开源从imapclient接收邮件 217 7.5.3 使用pyzmail解析邮件 219 7.5.4 使用imapclient删除邮件 219 7.6 综合案例：使用Python打造一个geek的邮件客户端 220 7.6.1 emcli的功能设计 220 7.6.2 emcli的功能实现 221 7.6.3 使用setuptools打包源码 223 7.6.4 使用twine上传到PyPi 224 7.7 本章 结 225 第8章 网络 226 8.1 列出网络上所有活跃的主机 226 8.1.1 使用ping命令判断主机是否活跃 227 8.1.2 使用Python判断主机是否活跃 228 8.1.3 使用生产者消费者模型减少线程的数量 229 8.2 端口扫描 231 8.2.1 使用Python编写端口扫描器 232 8.2.2 使用nmap扫描端口 234 8.2.3 使用python-nmap进行端口扫描 237 8.3 使用IPy进行IP地址管理 238 8.3.1 IPy模块介绍 |
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