1.Linux软件管理-YUM工具及源码包
2.phyone编程可以干什么？
3.运维常见的码包工具推荐

Linux软件管理-YUM工具及源码包

       YUM基本概述

       yum是RedHat及CentOS中的软件包管理器，提供自动解决依赖性关系、码包通过互联网下载以rpm结尾的码包包、安装软件包、码包简化命令等众多优势。码包具体来说，码包源码缩写包含以下几点：

       联网获取软件

       基于RPM管理

       自动解决依赖

       命令简单好记

       遵循生产最佳实践

       YUM源的码包配置

       为了成功使用yum工具安装或更新软件或系统，需要配置一个包含各种rpm软件包的码包repository，称为yum源或yum仓库。码包该仓库可为本地或网络源。码包

       BASE源：各大镜像源，码包如阿里云、码包清华大学、码包、码包华为云、码包中国科学技术大学等。

       EPEL源：安装其他特定源，单读app 源码如nginx、zabbix、saltstack等。

       YUM实践案例

       使用yum工具时，可执行以下操作：

       查询软件包：使用yum search关键字

       安装软件包：使用yum install 软件包名称

       重装软件包：使用yum reinstall 软件包名称

       更新软件包：使用yum update 软件包名称

       删除软件包：使用yum remove 软件包名称

       YUM全局配置文件[扩展]

       YUM的配置方式包括全局配置文件（/etc/yum.conf）和子配置文件（/etc/yum.repos.d/目录下的所有.repo文件）。

       YUM签名检查机制[扩展]

       rpm软件在构建rpm包时使用redhat的私钥签名，客户端使用redhat提供的公钥验证rpm包的合法性。可通过指定公钥位置、提前导入公钥或选择不进行签名验证来实现。

       制作本地YUM仓库

       自行制作本地YUM仓库时，需了解配置文件参数含义。操作步骤包括挂载镜像、备份原有仓库、创建新仓库文件、刷新repos生成缓存等。

       构建企业级YUM仓库

       本地光盘提供基础软件包（Base）、如何看github源码yum缓存提供update软件包、常用软件包如nginx、zabbix、docker、saltstack等。环境准备涉及IP、角色、主机名、服务端yum仓库及客户端使用等。

       源码包概述

       源码包指的是未编译成可运行工具的程序源代码。学习源码包有助于自定义软件、定制功能、优先更新源码及实现自动化规范。

       优点：二次开发、定制功能、优先更新、概预算软件源码自动化规范

       缺点：相较于yum安装复杂、耗时较长

       源码包获取

       常见软件源码包可在官方网站获取。

       源码包安装步骤

       解压tar、生成configure或cmake、编译、安装。

       源码包安装实战

       通过编译Nginx深入理解源码包安装过程。

       源码编译报错信息处理

       在安装源码包时遇到问题，需妥善处理报错信息，确保安装过程顺利。

       自定义RPM包并制作YUM仓库[扩展]

       可自行定制RPM包及制作YUM仓库，实现软件自定义安装与管理。

phyone编程可以干什么？

       python主要可以做什么

       python主要可以做Web和Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。

       Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理带耐、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web等。

       æ‰©å±•èµ„æ–™

       python的主要优点：

       ç®€å•æ˜“学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉蠢悄春像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

       è¿è¡Œé€Ÿåº¦å¿«ï¼šPython的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。

       å…è´¹ã€å¼€æºèµ„源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

       å¯æ‰©å±•æ€§ï¼šå¦‚果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

       å‚考运镇资料来源：百度百科-Python

       å­¦å®Œpython可以干什么？

       ç»¼è¿°å¦‚下：

       1、数据分析

       çŽ°åœ¨æ— è®ºæ˜¯å“ªä¸ªè¡Œä¸šçš„，做数据分析的人似乎都离不开Python，因为Python给他们带来的工作效率是非常的大。

       2、自动化测试

       ä¸€åˆ‡å…³äºŽè‡ªåŠ¨åŒ–的东西，似乎Python都可以满足，Python可以满足大多数自动化工作，提毕银升工作效率。

       3、人工智能

       ä¸‹ä¸ªæ—¶ä»£å°±æ˜¯äººå·¥æ™ºèƒ½æ—¶ä»£ï¼Œå¾ˆå¤šäººéƒ½åœ¨å…³æ³¨ï¼Œè€Œæˆ‘们的Python同样可以做人工智能，这是一个潜力最大的选择方向。

       Python简介

       Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效档宴的高级数据结行数银构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python可以用来干什么？

       1、做日常任务，比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。

       2、做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。

       è®¸å¤šå¤§åž‹ç½‘站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。

       3、做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。

       4、系统网络运维

       Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

       5、3D游戏开发

       Python也可以用来做游戏开发，因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架，目前来说就有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。

       6、科学与数字计算

       æˆ‘们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

       7、人工智能

       äººå·¥æ™ºèƒ½æ˜¯ä¸€é—¨æžå¯ŒæŒ‘战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。

       8、网络爬虫

       çˆ¬è™«æ˜¯å±žäºŽè¿è¥çš„比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的.其中有一个库叫Requests,这个库是一个模拟HTTP请求的一个掘胡库,非常的出名!学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域，非常态穗容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

       9、数据分析

       ä¸€èˆ¬æˆ‘们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。

       è€ŒåŽç»­å¤æ‚计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都帆散卜非常简单。

python能做什么

       python能够应用的领域有常规软件开发、数据分析与科学计算、自动化运维或办公效率工具、云计算、web开发、网络爬虫、数据分析、人工智能等。

       1、常规软件开发

       Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网敬宴凯络编程等都属于标配能力。

       2、数据分析与科学计算

       éšç€NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

       3、自动化运维或办公效率工具

       è¿™å‡ ä¹Žæ˜¯Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

       4、云计算

       å¼€æºäº‘计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

       5、web开发

       åŸºäºŽç¥¥æ”¹Python的Web开发框架很多，比如耳熟能详的Django，还亮唤有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低。

python可以做什么？

       python主要可以做Web和Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发。

       Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用Python来做的事一般有：自动化运维、自动化测试、大数据分析、爬虫、Web等。

       æ‹“展资料

       Python是一种解释型脚本语言。Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

       Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools,itertools)提供了Haskell和StandardML中久经考验的函磨禅数式程序设计工具。

       python的主要优点：

       ç®€å•æ˜“学：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。因有极其简单的说明文档，Python极其容易上手。

       è¿è¡Œé€Ÿåº¦å¿«ï¼šPython的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用好前C写的，运行速度非常快。

       å…è´¹ã€å¼€æºèµ„源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

       å¯æ‰©å±•æ€§ï¼šå¦‚果需要一段关键代码瞎袜尘运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

运维常见的工具推荐

       开源的工具在运维领域扮演着关键角色，它们能够有效地支持DevOps实践。以下是一些推荐的开源工具，涵盖了开发工具、本地跟单源码自动化构建与测试、持续集成与交付、部署工具以及维护和监控等关键环节。

       一、开发工具

       Git: 分布式版本控制系统，用于管理项目版本，易于学习与使用。

       GitLab: 基于Git的代码托管平台，提供Web界面访问，支持公开或私有项目。

       Gerrit: 免费、开放源代码的代码审查工具，支持Git作为底层版本控制系统。

       Mercurial: 轻量级分布式版本控制系统，适用于Python环境，易于学习与扩展。

       Subversion: 版本控制系统，用于替代RCS、CVS，提供分支管理功能。

       二、自动化构建与测试

       Apache Ant: 用于Java环境的自动化工具，支持软件编译、测试与部署。

       Maven: 提供高级项目管理功能，简化构建规则，易于使用。

       Selenium: Thoughtworks公司开发的集成测试工具。

       PyUnit: Python单元测试框架，与JUnit兼容。

       PHPUnit: PHP测试框架，基于xUnit设计。

       三、持续集成与交付

       Jenkins: 可扩展的持续集成引擎，支持自动化构建与测试。

       Capistrano: 并行执行命令的工具，适用于发布Rails应用。

       BuildBot: 自动化编译/测试周期工具，验证代码变更。

       Fabric: 提供UI和UX一致的中央管理平台，用于自动化操作、配置与监控。

       Go: Google开发的编译型编程语言，支持并发与垃圾回收。

       四、部署工具

       Docker: 开源应用容器引擎，支持应用与依赖打包移植。

       Rocket (rkt): CoreOS推出的容器引擎，与Docker类似，用于打包应用。

       Ubuntu (LXC): 基于LXC技术的容器平台，支持非特权与分布式。

       Chef: 系统集成框架，提供配置管理功能。

       Puppet: 集中管理系统配置的工具，支持多元素管理。

       CFengine: Unix管理工具，简化管理任务。

       Bash: Linux与MacOS的默认shell，广泛使用于自动化任务。

       RunDeck: Java/Grails编写的工具，简化数据中心与云环境自动化。

       Saltstack: 基于Python的配置管理工具，快速部署。

       Ansible: 配置管理器，支持多节点发布与远程任务执行。

       五、维护工具

       Logstash: 日志与事件传输、处理与管理平台。

       CollectD: 用于收集系统性能与存储数据的守护进程。

       StatsD: 简单的网络守护进程，用于收集统计信息。

       六、监控、警告与分析工具

       Nagios: 监视系统运行状态与网络信息的工具。

       Ganglia: 分布式监控系统，支持高性能计算环境。

       zabbix: 基于Web的分布式系统监控与网络监视工具。

       Kibana: Logstash与ElasticSearch的日志分析Web接口。

       本文推荐的这些开源工具涵盖了运维流程的各个方面，从开发、构建、部署到维护与监控，能够有效地支持DevOps实践，提升工作效率与系统的可靠性。