Python
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań.
Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform.
Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń.
Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes.
W tej książce:
- wprowadzenie do Pythona,
- automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach,
- automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych,
- chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy,
- uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps,
- tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego.
Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Noah Gift - jest wykładowcą na uniwersytetach Northwestern i Duke’a. Prowadzi zajęcia z inżynierii danych oraz informatyki.
Kennedy Behrman - jest doświadczonym konsultantem specjalizującym się w tworzeniu architektury i implementacji rozwiązań w chmurze dla start-upów.
Alfredo Deza - jest inżynierem oprogramowania i programistą open source.
Grig Gheorghiu - jest kierownikiem laboratorium badawczego, architektem systemów, sieci i zabezpieczeń oraz inżynierem testów kodu.
- Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym - [25 czerwiec 2024]
- Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie - [13 grudzień 2023]
- Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi. Wydanie II - [06 grudzień 2023]
- Python. Instrukcje dla programisty. Wydanie III - [02 grudzień 2023]
- Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III - [25 październik 2023]