在过去的十年里，技术发生了很大的变化。数据是热门话题，云无处不在，许多组织都需要某种形式的自动化。在这场变革中，Python发展成为世界上最流行的语言之一。这本实用的资料将向你展示如何使用Python来完成Linux系统的日常管理任务，如何使用当下最火热的DevOps工具，包括Docker、Kubernetes和Terraform。
对数百万专业人士来说，学习如何与Linux交互及实现自动化是必不可少的技能。通过这本书，你将学会如何使用容器开发软件、解决问题，以及如何监控、测试、负载测试和操作你的软件。想寻找借助Python解决问题的有效方法？看这本书绝对没错。

诺亚·吉夫特（Noah Gift）是西北大学和杜克大学研究生院数据科学专业与工程项目的讲师和顾问。

前言
第1章 Python DevOps基础知识
1.1 安装和运行Python
1.1.1 Python shell
1.1.2 Jupyter Notebooks
1.2 过程式程序设计
1.2.1 变量
1.2.2 基本的数学运算
1.2.3 注释
1.2.4 内置函数
1.3 执行控制
1.3.1 if/elif/else
1.3.2 for循环
1.3.3 while循环
1.4 处理异常
1.5 内置对象
1.5.1 对象是什么
1.5.2 对象的方法和属性
1.5.3 序列
1.6 函数
1.6.1 函数剖析
1.6.2 函数是对象
1.6.3 匿名函数
1.7 使用正则表达式
1.7.1 搜索
1.7.2 字符集合
1.7.3 字符类
1.7.4 分组
1.7.5 具名分组
1.7.6 查找所有
1.7.7 查找迭代器
1.7.8 替换
1.7.9 编译
1.8 惰性求值
1.8.1 生成器
1.8.2 生成器推导
1.9 更多IPython功能
1.9.1 在IPython中运行UNIX shell命令
1.9.2 使用IPython的魔法命令
1.10 练习题
第2章 文件和文件系统自动化处理
2.1 读写文件
2.2 使用正则表达式搜索文本
2.3 处理大型文件
2.4 加密文本
2.4.1 哈希和hashlib
2.4.2 使用Cryptography库加密
2.5 os模块
2.6 使用os.path管理文件和目录
2.7 使用os.walk遍历目录树
2.8 使用pathlib处理路径对象
第3章 使用命令行
第4章 Linux实用程序
第5章 包管理
第6章 持续集成和持续部署
第7章 监控和日志
第8章 pytest在DevOps中的应用
第9章 云计算
第10章 laC
第11章 容器技术：Docker和Docker Compose
第12章 容器编排：Kubernetes
第13章 Serverless技术
第14章 MLOps和机器学习工程
第15章 数据工程
第16章 DevOps惨痛经验和人物访谈