《Python Linux系统管理与自动化运维》一文详细介绍了如何利用Python语言进行Linux系统管理和自动化运维。作者通过实例演示了使用Python编写脚本进行系统监控、日志分析、软件部署等常见任务，使得运维工作更加高效和便捷。本文对于想要提升Linux系统管理能力的读者来说，是一份不可多得的指南。
Python Linux系统管理与自动化运维读后感(一)
跳开Ansible章节不说，这本书还是不错的。读者可以从中了解到Python为什么会成为运维开发的首选语言。书的整体思路是从运维的角度，如何利用Python（不再写shell）来定制自己的监控平台。看完这本书，我们有了运维自动化的基础，但我们还需要再学习Web的编程。毕竟，运维自动化更多的还是基于Web。
Python Linux系统管理与自动化运维读后感(二)
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。
Python Linux系统管理与自动化运维读后感(三)
书中介绍了运维开发的方方面面，技巧、常用自带模块、第三方库、项目实践等很全面了，但我自己在日常运维开发中倾向如下使用方式，分享出来：
VS Code编写Python体验媲美PyCharm，但是免费
bpython也是个非常好的交互式编程工具，个人感觉比IPython好看
Python 3自带的venv模块可以代替virtualenv
Miniconda可以说是个yum、pip、pyenv、virtualenv的综合体，一些很难安装的软件用它就能安装上
pylint不光如pycodestyle一样检测代码是否符合pep8标准，还能检测语法错误、冗余代码等
subprocess运行系统命令步骤蛮繁琐的，而delegator.py调用系统命令非常简洁
Docopt让你写着docstring顺便把命令行参数解析了
眼红Golang编译生成一个可执行文件直接扔服务器跑？PyInstaller可以打包所有依赖生成一个可执行文件
想要高并发？Python 3的concurrent.futures让编写多线程、多进程程序变得更简单
运维环境大部分是IO密集型，Python 3的asyncio模块编写异步代码同样可以高并发
