Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji (ebook)(audiobook)(audiobook)
- Wydawnictwo:
- Helion
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 464
- Druk:
- oprawa miękka
- 3w1 w pakiecie:
-
PDFePubMobi
Opis książki
Czytaj fragment
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!
Szczegóły książki
- Tytuł oryginału:
- Python for DevOps: Learn Ruthlessly Effective Automation
- Tłumaczenie:
- Radosław Meryk
- ISBN Książki drukowanej:
- 978-83-283-6830-9, 9788328368309
- Data wydania książki drukowanej:
- 2020-11-24
- ISBN Ebooka:
- 978-83-283-6831-6, 9788328368316
- Data wydania ebooka:
-
2020-11-24
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna
z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie.
Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Format:
- 168x237
- Numer z katalogu:
- 119761
- Rozmiar pliku Pdf:
- 6.9MB
- Rozmiar pliku ePub:
- 9.1MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 9.1MB
- Pobierz przykładowy rozdział PDF
- Przykłady na ftp
Ebook zawiera materiały dodatkowe, które możesz pobrać z serwera FTP - link znajdziesz na stronie redakcyjnej.
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Oceny i opinie klientów (1)
- 6
- 5
- 4
- 3
- 2
- 1
5.0(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
5 oceniona przez: Krzysztof, 2021-01-04