Python dla deweloperów: Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji

Opinie czytelników

Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do koncepcji i narzędzi DevOps, koncentrując się na Pythonie, automatyzacji i rzeczywistych zastosowaniach. Chociaż jest chwalona za praktyczne przykłady i dogłębność, jest również krytykowana za dezorganizację, błędy i chaotyczny styl pisania, który może dezorientować czytelników. Niektórzy uważają, że treść jest odpowiednia dla osób z wcześniejszym doświadczeniem w programowaniu, ale przyznają, że może nie być idealna dla zupełnie początkujących.

Świetne wprowadzenie do koncepcji i narzędzi DevOps. Łatwa lektura z przykładami z życia wziętymi. Kładzie nacisk na automatyzację, przetwarzanie w chmurze, inżynierię danych i koncepcje ML. Dobre omówienie Pythona i Linuksa. Dobrze skonstruowana dla inżynierów systemowych i entuzjastów Pythona. Zawiera cenne spostrzeżenia i różnorodne perspektywy wielu autorów.

Zdezorganizowana treść z chaotycznymi przejściami między tematami. Zawiera liczne błędy, słabe przykłady i niejasne wyjaśnienia. Niektórzy czytelnicy uważali, że brakuje jej głębi i jakości w określonych obszarach. Styl pisania może być rozwlekły i wypełniony niepotrzebnymi osobistymi anegdotami. Nie nadaje się dla początkujących programistów.

(na podstawie 25 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Python for Devops: Learn Ruthlessly Effective Automation

Zawartość książki:

W ciągu ostatniej dekady wiele zmieniło się w technologii. Dane są gorące, chmura jest wszechobecna, a wiele organizacji potrzebuje jakiejś formy automatyzacji. W trakcie tych przemian Python stał się jednym z najpopularniejszych języków na świecie. Ten praktyczny materiał pokazuje, jak używać Pythona do codziennych zadań związanych z administrowaniem systemami Linux za pomocą najbardziej przydatnych narzędzi DevOps, w tym Docker, Kubernetes i Terraform.

Nauka interakcji i automatyzacji w systemie Linux jest niezbędna dla milionów profesjonalistów. Python znacznie to ułatwia. Dzięki tej książce dowiesz się, jak tworzyć oprogramowanie i rozwiązywać problemy przy użyciu kontenerów, a także jak monitorować, instrumentować, testować obciążenie i operacjonalizować swoje oprogramowanie. Szukasz skutecznych sposobów na "załatwianie spraw" w Pythonie? Oto Twój przewodnik.

⬤ Podstawy Pythona, w tym krótkie wprowadzenie do języka.

⬤ Jak zautomatyzować tekst, pisać narzędzia wiersza poleceń i zautomatyzować system plików.

⬤ Narzędzia Linux, zarządzanie pakietami, systemy kompilacji, monitorowanie i oprzyrządowanie oraz automatyczne testowanie.

⬤ Przetwarzanie w chmurze, infrastruktura jako kod, Kubernetes i serverless.

⬤ Operacje uczenia maszynowego i inżynieria danych z perspektywy DevOps.

⬤ Budowanie, wdrażanie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego.