Я получаю много вопросов от парней, желающих попасть в пространство DevOps, и от новичков в целом на треке DevOps, спрашивающих, зачем инженеру DevOps нужно знать Python.
Это известный факт, что для того, чтобы претендовать на позицию DevOps, он должен иметь некоторые знания Python. Прочитав эту статью, вы получите четкие ответы на следующие вопросы.
Почему Python вообще так популярен? Почему Python особенно востребован в DevOps? Для чего используется Python в пространстве DevOps, давая вам конкретные примеры? Какие знания Python нужно иметь как DevOps-инженеру? И наконец, как начать работу с Python.
1. Почему Python так популярен?
Прежде всего, Python — это язык программирования, такой же, как Java или JavaScript. Python по сравнению с другими языками имеет два огромных преимущества. Во-первых, этому легко научиться. У него простой синтаксис, и его легко настроить по сравнению с Java, где вам нужна начальная конфигурация, прежде чем вы даже сможете запустить свое приложение. Python считается мощным из-за экосистемы.
Что такое Python и почему вы захотите его изучить?
Под этим я подразумеваю, что существует множество библиотек и модулей, которые сами разработчики Python и внешние разработчики создают и поддерживают. Чем больше людей принимают язык, тем мощнее он становится, потому что к нему добавляются новые библиотеки и новые функции.
Второе преимущество — гибкость. Что в данном случае означает гибкость? Что делает язык гибким? Это означает отсутствие ограничений или ограничений специфическими особенностями языка, такими как синтаксис, типы данных или некоторые другие ограничения. Вы можете широко расширить Python, и, как следствие, его приложения безграничны.
Вы можете использовать его в веб-разработке, машинном обучении, DevOps и многих других под-нишах.
2. Почему Python пользуется спросом среди DevOps?
Если вы посмотрите описания должностей инженера DevOps, вы увидите, что более 90% из них включают Python в качестве требования. Почему Python так популярен и востребован в DevOps-профессиях? Почему бы не использовать другой язык программирования или сценариев?
Ответ находится в первом разделе.
Язык простой, гибкий и легко читаемый. Позвольте мне уточнить. Во-первых, Python не нужно компилировать и собирать по сравнению с таким языком, как Java, что делает разработку на Python быстрой и безболезненной. Он идеально подходит для простых скриптов для выполнения простых задач.
Во-вторых, Python очень легкий. Он не требует огромной среды выполнения, как Java. Его очень легко установить и запустить. Третья причина в том, что синтаксис Python прост. Он почти читается как псевдокод. Итак, почему это важно? Потому что это позволяет людям, которые не писали сценарий сами, читать и понимать код, чтобы они также могли работать с ним.
Это делает сценарии Python более удобными в обслуживании по сравнению со сценариями bash.
Если вы сравните сценарии bash или сценарии PowerShell с Python, вы заметите, что Python не зависит от платформы, то есть он может работать так же в Linux, Windows или Mac iOS. Другая причина в том, что в Python есть множество отличных библиотек для автоматизации задач DevOps. Опять же, это из-за большого сообщества. Библиотеки прекрасны, потому что это означает, что вместо того, чтобы писать все с нуля, вы можете использовать код других людей и строить на нем.
С нуля до 100 000 за полгода | Что должен знать JUNIOR PYTHON разработчик в 2023
3. Для чего используется Python в DevOps?
Как DevOps-инженер, вы будете работать с множеством разных инструментов и пытаться комбинировать их.
В этом специфика работы DevOps по сравнению с другими. Вам необходимо знать несколько инструментов для создания процессов DevOps, таких как конвейеры CICD, подготовка инфраструктуры и управление ею, мониторинг и т. Д.
Примеры того, где python используется конкретно в DevOps, включают:
- Автоматически обновлять информацию о тикете Jira после успешного выполнения сборки Jenkins.
- Автоматически запускать задания Jenkins при некоторых событиях, происходящих в процессе разработки программного обеспечения.
- Отправка уведомлений нужным членам команды о конкретных событиях, например, когда что-то происходит в системе, в среде развертывания или даже в конвейере CIC, например, при сбоях сборки или ошибках приложения.
- Автоматическое регулярное резервное копирование вашего нексуса, серверов питьевой воды или баз данных приложений.
- Автоматическая очистка всех образов Docker с серверов для освобождения служебного пространства
Эти примеры сложные, с множеством мелких деталей и повторяющихся задач. В какой-то момент вы захотите упростить себе жизнь и сделать эти процессы более эффективными. Как? Автоматизация. В дополнение к этому вам может потребоваться или вы захотите создать сценарии автоматизации или небольшие программы для вашей команды, для разработчиков и тестировщиков, а также для операций, и т. Д., Для решения некоторых из их проблем.
4. Какие знания программирования и Python вам нужны как DevOps-инженеру?
Вам не нужно знать все детали языка, и вам не нужно уметь проектировать или реализовывать огромные и сложные программные приложения или создавать с его помощью какие-то модные веб-сайты.
Что вам нужно, так это возможность автоматизировать задачи, которые вы или члены вашей команды в противном случае выполняли бы вручную, такие как мониторинг, резервное копирование и очистка и т. Д.
Уметь это делать. Вам необходимо знать основы Python. Такие вещи, как базовый синтаксис, типы данных, написание простой логики и умение использовать модули и библиотеки.
Существуют более сложные концепции программирования, такие как объектно-ориентированное программирование, наследование или параллельное программирование, а также веб-фреймворки.
Эти вещи приятно знать, но они не важны для вашей работы. Что еще более важно, вы должны хорошо разбираться в управлении пакетами и интеграции сторонних библиотек или работе с API для внешних приложений, таких как облачные провайдеры и т. Д.
Изучив основы программирования на Python, вы должны применить эти знания и работать над реальными задачами DevOps. Вы можете самостоятельно изучить несколько примеров в Интернете и попытаться автоматизировать работу с помощью Python, чтобы получить первый практический опыт в этом.
Заключение
Надеюсь, этой статьей я ответил на большинство вопросов. Если вы новичок в сфере DevOps, у вас есть вся необходимая информация, которая поможет вам в вашем путешествии. Удачного обучения.
Источник: design-hero.ru
Python-разработчик: скиллы, обязанности, требуемый опыт
В ответ на знаменитое изречение Германа Грефа о невостребованности программистов, сказанное им еще в далеком 2017 году, рынок труда, за прошедшие годы, отреагировал обратно пропорционально, показав бурный спрос в области программирования и разработки. Девелоперы всех мастей по-прежнему требуются в огромном количестве и, зачастую, одного знания языка программирования уже недостаточно. Что должен знать и уметь рядовой python-разработчик? Кого рекрутируют в больших компаниях? Как стать крутым мидлом?
Для обзора мы взяли реальную вакансию с сервиса «Мой Круг», где искал разработчика Python…Сбербанк. Да, несмотря на все заявления своего президента, крупнейший банк России по-прежнему хантит разработчиков в свои ряды. Ссылка на вакансию (она уже в архиве) — https://moikrug.ru/vacancies/1000051081
Прямая цитата из вакансии: Команда «Супермаркета данных» ищет Backend разработка портала, основная цель которого – это распространение данных внутри Банка. Данные – это новая нефть. Перед командой стоит амбициозная цель – разработать портал, пользователи которого смогут заказывать данные банка для работы, в режиме self-service.
Дисклеймер: Каждая команда ищет разработчиков под свои нужды, поэтому умения и навыки могут разительно отличаться от описанных ниже. Мы просто приводим их как пример .
Обязанности
Проработка, прототипирование и разработка архитектурных решений Backend-сервисов и компонент портального решения.
Хорошие backend-программисты в России сейчас на вес золота. Увлекательный мир бэкенда — это архитектура веб-приложений, создание алгоритмов, ядра, API, хайлоад, сверхбыстрые key–value хранилища, асинхронные запросы в PostgreSQL, MapReduce и вот это вот всё. Разрабатывать то, что остается «за кадром» от пользователя, который взаимодействует только с frontend-оболочкой. Здесь нам предлагают писать отдельные компоненты для портального решения. Конечно, это уже напоминает Full-stack-разработчика, но основы лучше знать.
Анализ требований и выработка технических решений.
Чтобы сформулировать требования к продукту (сервису) необходимо провести некоторую работу: собрать требования и представления о необходимых функциональных возможностях. Анализ требований — часть процесса разработки программного обеспечения , включающая в себя сбор требований к программному обеспечению (ПО), их систематизацию, выявление взаимосвязей, а также документирование. В общем, навыки инженера и бизнес-аналитика тут будут очень в кассу.
Анализ требований включает три типа этапа:
- Сбор требований — анализ области программного решения, общение с пользователями (клиентами) на предмет их требований к продукту
- Анализ требований — логическое обоснование этих требований: являются ли собранные требования неясными, неполными, неоднозначными или противоречащими
- Документирование требований — они могут быть задокументированы в различных формах, таких как простое описание, сценарии использования, пользовательские истории, или спецификации процессов.
Выработка технического решения может происходить в нескольких вариациях, где определяются слабые и сильные стороны каждого из них:
- Пользовательские истории ( User stories );
- Критерии приемки ( Acceptance criteria );
- Моделирование данных ( Data modelling );
- Мозговой штурм ( Brainstorming );
- Ментальные карты ( Mind mapping ).
Оценка ресурсов и сроков выполнения задач в рамках своего участка работ.
Даже если вы начинаете карьеру python разработчика с нуля, то вам будет необходимо оценивать собственные силы и следить за дедлайнами — это даже не про программирование. Обычный тайм-менеджмент, который должен быть знаком каждому сотруднику в IT-компании. Возможны кранчи.
Участие в разработке архитектуры сервиса и проектировании баз данных, анализ разработанного кода.
Это требование перекликается с началом наших обязанностей. Разработка архитектуры — очень увлекательное занятие. В ваших тасках может висеть всё, что требуется интерактивному порталу большого банка, позволяющему обеспечить сотрудникам, партнерам и клиентам компании персонифицированный и универсальный доступ к нужным ресурсам. Это может быть биллинг, аутентификация, резервирование — всё, что угодно (уточнение: вряд ли в задачах будет стоять процессинг — он, как и положено, в изолированном контуре)
Рефакторинг существующего кода, проведение code review.
Рефакторинг — неотъемлемая часть работы любого программиста, не только пишущего на Python, не только в Сбербанке. Рефакторинг — это, в первую очередь, превращение грязного кода в чистый . Зачастую, это неблагодарная работа — долго (написание тестов), муторно (встречаются legacy-системы), не всегда успешно (угадывать мысли предыдущего разработчика то еще развлечение). Однако, очищение кода (без написания нового функционала) — это постоянная практика в любом проекте.
Код ревью — инспекция написанного вами кода специальным человеком — рецензентом. Код отправляется ему на ревью и уже по решению рецензента (их может быть много) принимается решение включать ли данный код в «боевую» версию продукта. Подобный сценарий позволяет лучше анализировать код и снизить риски для общей кодовой базы проекта. Поэтому чистота кода так важна в таких серьезных проектах.
Внедрение новых технологий, инструментов и методов разработки.
В программировании тоже часто внедряются новые технологии и появляются новые инструменты. Не обязательно, что все новые веяния пригодятся вам на текущем месте работы, но следить за трендами в своей сфере — правило хорошего тона в digital-тусовке.
Требуемый опыт
Опыт разработки Backend (Python) приложений от 3-х лет.
Здесь всё очевидно, ведь попасть в Сбербанк без экспириенса очень сложно, если вообще возможно. В целом, на отечественном рынке труда доминируют вакансии с middle и senior/lead-уровнями — джуниорам, порой, найти работу очень сложно. В данном случае, 3 года — это довольно много. В «Моем круге» гораздо больше вакансий, где просят всего от одного.
Опыт разработки различных API (REST).
Вряд ли стоит объяснять разработчику, претендующему на такую должность стоит объяснять, что такое API. Application Programming Interface — набор процедур и функций, позволяющий другим приложениям использовать данные вашего с помощью специальных запросов (в случае с Python используется JSON). Все крупные компании уже давно публикуют свои сервисы для внешнего пользования, для интеграции с партнерами и для автоматизации бизнес-процессов
REST — (REpresentational State Transfer) — это принципы взаимодействия клиента и сервера через протокол HTTP. Такая архитектура позволяет создать удобное взаимодействие, обработку и передачу информации сервером по запросу клиента, который может быть приложением или веб-сайтом.
В чем плюс использования архитектуры REST (очень хороший и объемный материал по REST можно почитать здесь)
- Масштабируемость взаимодействия компонентов системы (приложения)
- Общность интерфейсов
- Независимое внедрение компонентов
- Промежуточные компоненты, снижающие задержку, усиливающие безопасность
Хорошее знание и опыт разработки на Full Stack Frameworks (Django, Node.js, Spring-boot).
Далее у нас Джанго — самый популярный фреймворк на Питоне. Было бы странно, если его не было среди требований к этой вакансии. Node.js — тоже очень распространенный фреймворк среди Java-программистов. Два этих проекта всегда на слуху.
Лучше рассказать про куда менее известный в широких кругах проект Spring-boot . Это набор утилит, который упрощает создание и развертывание приложений на основе фреймворка Spring, автоматизируют его настройку, что в конечном итоге сильно сокращает время и ресурсы на создание web-приложений. Подробнее можно ознакомиться на Хабре.
Опыт разработки решений для полнотекстового поиска (Elasticsearch, Solr)
Полнотекстовый поиск — это когда ваш поисковик может искать требуемый запрос не только по его названию, но и по содержимому в документах/файлах, с учетом морфологии языка или поиск по geo координатам. Вам предлагается повышать производительность поиска с помощью платформ Elasticsearch (используется Гитхабом) и Apache Solr . Первая, кстати, написана на с помощью JSON REST API, которую мы упоминали выше.
Опыт работы с реляционными БД (Oracle DB, PostgreSQL, MySQL).
Работа с СУБД — один из важнейших скиллов программиста. Синтаксис, подключение, классы-посредники (используется фреймворком Django), подстановка значений в запрос, привязка к объекту cursor, перебор данных — уметь нужно много.
Опыт разработки интеграционных решений на основе API.
Как мы уже выяснили выше, API — программный интерфейс, отдающий свой функционал (модуль, библиотека, данные) для других, сторонних приложений и сервисов. Ваша задача будет состоять в разработке таких интеграционных решений. Они должны объединять ваш продукт и другие бизнес-приложения, создавать сквозные процессы и новые коммуникации.
Опыт разработки распределенных решений в концепции микросервисной архитектуры.
Микросервисная архитектура ( MSA, Micro Service Architecture ) — сервис-ориентированная архитектура разработки в основе которой лежат микросервисы, где каждый из них работает в собственном процессе и слабо связанных между собой (независимы друг от друга настолько, что могут быть написаны на разных языках). Один такой сервис максимально сфокусирован: один сервис — одна задача. Такая архитектура применяется для масштабирования и распределения бизнес-задач программного продукта.
Опыт работы с ПО для работы команд разработки: Git, Jira, Confluence.
Связка Jira + Confluence часто используется в относительно больших проектах. Такая коллаборация позволяет структурировать документы и материалы проекта, информировать участников о каком-либо событии, создавать и распределять задачи. Confluence позволяет создать внутренний интранет-портал на основе wiki-движка с распределением прав (read only, редактирование и т.п.). Confluence хвалят в т.ч. за богатые возможности форматирования, необходимые для того чтобы сделать страничку красивой и легко читаемой.
Jira изначально создавалась для отработки запросов на обслуживание и для удобства траблшутинга (техническая поддержка). Со временем проект перерос в полноценную платформу для организации процессов и ведения разработки. Именно с её помощью можно контролировать поручения и отслеживать исполнение задач программистами.
Опыт работы в Agile командах.
Эджайл, спринты, канбан — все эти термины должны быть хорошо знакомы хорошему программисту. Разработка короткими итерациями сейчас повсеместно используется не только в молодых стартапах, но и крупных компаниях. Даже в Сбербанке теперь читают Agile-манифест.
Каков ИТОГ?
В конкретной вакансии набор требованию к middle-программисту достаточно широк — если вы только что закончили курсы на Geekbrains, то вам точно не видать этой работы. Установленная планка опыта работы в три года говорит о том, что необходимо серьезно поднатореть во всех аспектах своей работы — это требует времени.
Как вам статья?
Источник: storedigital.ru
Чем занимается Python-разработчиком и как им стать?
Последние несколько лет Python занимает лидирующие позиции в топах самых востребованных языков программирования. Такая популярность объясняется его простотой и универсальностью. Он обладает простым для понимания синтаксисом, которым не могут похвастаться другие популярные языки, такие как C, Java или C++.
Новички часто задаются вопросами, чем занимается Python-разработчик, где обучают этой профессии и насколько она сегодня востребована. Ответить на них поможет наш материал.
Кто такой Python-разработчик?
Это программист, который может работать как в команде, так и самостоятельно. В зависимости от выбранной сферы деятельности он может заниматься:
- разработкой вычислительных программ;
- взаимодействием с протоколами передачи данных, такими как HTTP и HTTPS;
- созданием сервисов и веб-приложений;
- разработкой систем сбора и систематизации информации – парсеров;
- автоматизацией процесса передачи данных;
Каждая из вышеперечисленных задач требует не только написания программного кода, но и его тестирования и внедрения в структуру готового продукта.
При командной разработке эти обязанности распределяются между разными специалистами. Если же программист работает в одиночку, решением этих вопросов занимается он сам.
Востребованность профессии
Являясь универсальным инструментом для разработки, Python используется во многих областях программирования. Такие сферы как интернет-банкинг или электронная коммерция не обходятся без этого языка.
Помимо создания программного обеспечения с нуля, программисты занимаются доработкой уже готового кода. Он легко поддаётся внедрению в существующие проекты, делая их более гибкими и кросплатформенными. Это позволяет создавать продукт, одинаково работающий на устройствах под управлением разных систем. Все это делает Python-разработчиков востребованными специалистами на современном рынке труда.
Популярный онлайн-университет Skypro предлагает освоить самые востребованные IT-профессии с нуля.
Сколько зарабатывают
Зарплата разработчика зависит от имеющегося коммерческого опыта, профессиональных компетенций и знания английского языка. Чем больше технологий использует программист в своей работе, тем легче ему будет устроиться на желаемую должность.
Средняя зарплата в Москве и Санкт-Петербурге достигает 250-300 тысяч рублей, в регионах 100 тысяч. Многие работодатели готовы платить такие деньги даже за удаленную работу. Если появится возможность поработать в иностранной компании, то ежемесячное вознаграждение возрастет в разы.
Обучение профессии
Самый простой способ освоить профессию программиста – получить профильное высшее образование. Но на это придется потратить несколько лет. К тому же вузовская программа подразумевает изучение большого количества предметов, которые не помогут при решении практических задач.
Получить только необходимую информацию в сжатые сроки можно на различных курсах и в онлайн-школах. Они предлагают учебные программы по разработке на Python, рассчитанные как на новичков, так и на более опытных программистов.
Никто не отменял и самостоятельного освоения профессии. Python не требует глубоких математических знаний, поэтому даже человек незнакомый с программированием сможет его понять. Главное не терять мотивацию в процессе обучения.
Термоманометр — оборудование, которое используется для параллельного определения давления газообразных средств и жидких. Часто используются в комплексах теплоснабжения, вентиляции, системе кондиционирования и холодоснабжения.
Источник: valterra.ru