Cours Python pour DevOps

Leçon 1 • Syntaxe Python de base et types de données

Couvre les variables, les opérateurs, les chaînes de caractères, les nombres, les booléens et la conversion de type. Fournit le vocabulaire pour chaque script écrit dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Flux de contrôle et boucles

Appliquez des conditionnelles et des itérations pour automatiser la prise de décision répétitive. Permet directement d'écrire des scripts d'automatisation axés sur la logique dans les chapitres suivants.

Leçon 3 • Fonctions et modules

Définissez des fonctions réutilisables, gérez les arguments et importez les modules de la bibliothèque standard. Prend en charge la conception modulaire de scripts utilisée dans tous les modèles d'automatisation DevOps.

Leçon 4 • Configuration de l'environnement Python

Installez Python, configurez les environnements virtuels et sélectionnez un IDE adapté au travail DevOps. Établit la chaîne d'outils de base utilisée tout au long du cours.

Leçon 1 • Planification et automatisation des tâches

Planifiez des scripts Python en tant que tâches cron et utilisez la bibliothèque schedule pour le timing interne. Relie les compétences sur les fichiers et les processus en pipelines d'automatisation de bout en bout.

Leçon 2 • Variables d'environnement et configuration

Lisez, définissez et validez les variables d'environnement pour la configuration au moment de l'exécution. Prend en charge les modèles d'application twelve-factor utilisés dans les déploiements conteneurisés.

Leçon 3 • Opérations sur les chemins et les répertoires

Naviguez et manipulez le système de fichiers à l'aide des modules pathlib et os. Permet d'écrire des scripts d'automatisation portables et multiplateformes.

Leçon 4 • Lecture et écriture de fichiers

Ouvrez, lisez, écrivez et ajoutez du contenu dans des fichiers texte et binaires en utilisant les E/S de fichiers intégrées. Constitue la base pour l'analyse de configuration et le traitement de journaux.

Leçon 1 • Analyse et génération JSON

Sérialisez et désérialisez du JSON à l'aide du module json et gérez les cas particuliers. JSON est le principal format d'échange de données dans les API et les outils CI/CD.

Leçon 2 • Analyse et transformation XML

Extrayez des données de documents XML à l'aide d'ElementTree et lxml. Prend en charge l'intégration avec les systèmes existants et les sorties de build Maven/Ant.

Leçon 3 • Fichiers de configuration YAML

Chargez et déchargez des documents YAML à l'aide de PyYAML et ruamel.yaml. YAML est le format dominant pour les configurations Kubernetes, Ansible et les pipelines CI.

Leçon 4 • Fichiers de configuration TOML et INI

Analysez les fichiers TOML et INI pour la configuration des outils et les métadonnées de projet. Couvre les formats utilisés par pip, pytest et les outils modernes d'empaquetage Python.

Leçon 1 • Pagination et limitation de débit

Gérez les réponses d'API paginées et respectez les limites de débit avec une logique de nouvelle tentative. Empêche les échecs de script lors de la consommation de grands ensembles de données provenant d'API externes.

Leçon 2 • Requêtes HTTP avec la bibliothèque Requests

Envoyez des requêtes GET, POST, PUT et DELETE et gérez les réponses. Fournit la compétence de base pour toute l'automatisation pilotée par API dans les sections suivantes.

Leçon 3 • Authentification et sécurité

Implémentez une authentification par clé API, OAuth2 et par jeton dans les scripts. Garantit que les scripts d'automatisation répondent aux exigences de sécurité des API d'entreprise.

Leçon 4 • Diagnostics réseau et programmation socket

Vérifiez l'accessibilité des hôtes, les ports ouverts et la résolution DNS à l'aide des sockets Python. Permet des vérifications automatisées de l'état de santé et des scripts de validation réseau.

Leçon 1 • Automatisation Kubernetes avec Python

Déployez et gérez les charges de travail Kubernetes à l'aide du client Python officiel. Prend en charge les déploiements automatisés, la mise à l'échelle et la vérification de l'état de santé.

Leçon 2 • Intégration de la gestion de configuration

Déclenchez des playbooks Ansible et des états Salt à partir de scripts Python. Boucle la boucle entre la génération d'inventaire dynamique et l'application de la configuration.

Leçon 3 • Automatisation des outils Infrastructure as Code

Invoquez Terraform et Pulumi par programmation à partir de scripts Python. Intègre l'exécution de l'IaC dans les pipelines d'orchestration pilotés par Python.

Leçon 4 • Automatisation Docker avec Python

Créez des images, gérez des conteneurs et inspectez les réseaux à l'aide du SDK Docker pour Python. Permet la gestion programmatique du cycle de vie des conteneurs dans les pipelines.

Leçon 1 • Automatisation de la gestion des artefacts

Téléchargez, téléchargez et promouvez des artefacts dans les registres à l'aide de scripts Python. Prend en charge les flux de travail d'artefacts versionnés dans les pipelines multi-étapes.

Leçon 2 • Automatisation des étapes de build et de test

Invoquez des outils de build, exécutez des suites de tests et analysez les résultats des tests à partir de Python. Permet une orchestration de test dynamique au-delà du YAML de pipeline statique.

Leçon 3 • Concepts CI/CD et points d'intégration Python

Mappez les étapes du pipeline CI/CD aux opportunités d'automatisation Python. Établit le modèle mental de l'endroit où les scripts Python s'intègrent dans les systèmes de build.

Leçon 4 • Scripts d'automatisation du déploiement

Scénarisez les déploiements blue-green, canary et rolling à l'aide des API de la plateforme. Réduit l'erreur humaine dans l'exécution des versions en encodant la logique de déploiement en Python.

Leçon 1 • Automatisation des alertes

Interrogez les API de surveillance et déclenchez des alertes basées sur une logique de seuil en Python. Remplace la surveillance manuelle des tableaux de bord par des alertes automatisées proactives.

Leçon 2 • Collecte et exposition de métriques

Instrumentez les scripts Python avec les métriques du client Prometheus et exposez-les via HTTP. Alimente les piles de surveillance existantes avec des métriques personnalisées.

Leçon 3 • Analyse et analyse de journaux

Extrayez des modèles, des erreurs et des métriques à partir de fichiers journaux bruts à l'aide d'expressions régulières et de bibliothèques d'analyse. Permet la détection automatisée des anomalies et la génération de rapports.

Leçon 4 • Journalisation structurée en Python

Émettez des journaux JSON structurés et configurez les niveaux de journal, les gestionnaires et les formateurs. Les journaux structurés sont analysables par machine pour les plateformes d'agrégation de journaux.

Leçon 1 • Journalisation d'audit et rapports de conformité

Collectez les pistes d'audit à partir des API cloud et de plateforme et générez des rapports de conformité. Prend en charge la collecte de preuves pour les audits de sécurité et les examens réglementaires.

Leçon 2 • Détection et gestion des secrets

Scannez les bases de code à la recherche de secrets exposés et intégrez-vous aux solutions de coffre via Python. Empêche les fuites d'identifiants dans les dépôts et les artefacts de pipeline.

Leçon 3 • Tests de sécurité automatisés dans les pipelines

Intégrez des outils d'analyse statique et DAST dans les pipelines CI via des scripts Python. Déplace la sécurité vers la gauche en bloquant le code non sécurisé avant le déploiement.

Leçon 4 • Contrôles de conformité de l'infrastructure

Validez les configurations des ressources cloud par rapport aux politiques de sécurité à l'aide de Python. Applique les normes de moindre privilège et de chiffrement dans tous les environnements.