Python Pratico Para Devops
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Python prático para DevOps - Este livro é um guia prático para profissionais de TI que buscam alavancar o Python em práticas de DevOps
Libere a excelência do DevOps com o Python e seu ecossistema de ferramentas para orquestração perfeita em plataformas locais e de nuvem, como GCP, AWS e Azure Características principais Integre o Python ao DevOps para fluxos de trabalho simplificados, automação de tarefas e colaboração aprimorada Combine os princípios do Python e DevOps em uma abordagem unificada para resolução de problemas Aprenda sobre o papel do Python em Infraestrutura como Código (IaC), MLOps, redes e outros domínios Descrição do livro Python se destaca como uma potência em DevOps, ostentando bibliotecas e suporte inigualáveis, o que a torna a linguagem de programação preferida para solucionadores de problemas em todo o mundo. Este livro ajudará você a entender a verdadeira flexibilidade do Python, demonstrando como ele pode ser integrado a fluxos de trabalho e cargas de trabalho DevOps incrivelmente úteis, por meio de exemplos práticos. Você começará entendendo a relação simbiótica entre as filosofias Python e DevOps e, em seguida, explorará as aplicações do Python para provisionar e manipular VMs e outros recursos de nuvem para facilitar as atividades de DevOps. Com exemplos ilustrados, você se familiarizará com a automação de tarefas de DevOps e aprenderá onde e como o Python pode ser usado para aprimorar pipelines de CI/CD. Além disso, o livro destaca o papel do Python no desenvolvimento do processo de Infraestrutura como Código (IaC), incluindo suas conexões com ferramentas como Ansible, SaltStack e Terraform. Os capítulos finais abrangem conceitos avançados como MLOps, DataOps e integração do Python com IA generativa, oferecendo um vislumbre das áreas de monitoramento, registro, Kubernetes e muito mais. Ao final deste livro, você saberá como aproveitar o Python em suas cargas de trabalho baseadas em DevOps para facilitar sua vida e economizar tempo. O que você aprenderá Implementar práticas e princípios de DevOps usando Python Melhore suas cargas de trabalho DevOps com Python Crie soluções DevOps baseadas em Python para melhorar a eficiência da sua carga de trabalho Entenda os objetivos do DevOps e a mentalidade necessária para alcançá-los Use Python para automatizar tarefas DevOps e aumentar a produtividade Explore os conceitos de DevSecOps, MLOps, DataOps e muito mais Use Python para cargas de trabalho em contêineres no Docker e Kubernetes Para quem é este livro Este livro é para profissionais de TI que se aventuram no DevOps, particularmente programadores que buscam aplicar seus conhecimentos de programação existentes para se destacarem neste campo. Para profissionais de DevOps sem experiência em codificação, este livro serve como um recurso para aprimorar sua compreensão das práticas de desenvolvimento e se comunicar de forma mais eficaz com os desenvolvedores. Arquitetos de soluções, programadores e qualquer pessoa que trabalhe regularmente com soluções DevOps e Python também se beneficiarão deste guia prático. Índice Apresentando os princípios do DevOps Falando sobre Python As maneiras mais simples de começar a usar DevOps em Python imediatamente Provisionamento de recursos Manipulando Recursos Segurança e DevSecOps com Python Automatizando tarefas Compreendendo a arquitetura orientada a eventos Usando Python para pipelines de CI/CD Casos de uso comuns de DevOps em algumas das maiores empresas do mundo MLOps e DataOps Como o Python se integra aos conceitos de IaC As ferramentas para levar seu DevOps para o próximo nível
Modelagem de dados gráficos em Python Um guia prático para curadoria, análise e modelagem de dados com gráficos
Aprenda a transformar, armazenar, evoluir, refatorar, modelar e criar projeções de gráficos usando a linguagem de programação Python Características principais: Transforme modelos de dados relacionais em modelos de dados gráficos enquanto aprende as principais aplicações ao longo do caminho Descubra desafios comuns na modelagem e análise de gráficos e aprenda como superá-los Pratique casos de uso do mundo real de detecção de comunidade, gráfico de conhecimento e rede de recomendação Descrição do livro: Os gráficos se tornaram cada vez mais integrais para alimentar os produtos e serviços que usamos em nossas vidas diárias, impulsionando mídias sociais, recomendações de compras on-line e até mesmo detecção de fraudes. Com este livro, você verá como um bom modelo de dados de gráfico pode ajudar a aumentar a eficiência e desbloquear insights ocultos por meio de análises de rede complexas. Graph Data Modeling in Python guiará você através do design, implementação e aproveitamento de uma variedade de modelos de dados de gráficos usando as populares bibliotecas Python de código aberto NetworkX e igraph. Seguindo casos de uso prático e exemplos, você descobrirá como projetar modelos de gráficos ideais capazes de suportar uma ampla gama de consultas e recursos. Além disso, você fará uma transição perfeita de bancos de dados relacionais tradicionais e dados tabulares para o mundo dinâmico de estruturas de dados de gráficos que permitem análises poderosas baseadas em caminhos. Além de aprender a gerenciar um banco de dados de gráficos persistente usando o Neo4j, você também aprenderá a adaptar seu modelo de rede aos requisitos de dados em evolução. Ao final deste livro, você será capaz de transformar dados tabulares em poderosos modelos de dados de gráfico. Em essência, você construirá seu conhecimento de iniciante a praticante de nível avançado em pouco tempo. O que você aprenderá: Projetar modelos de dados de gráfico e melhores práticas de design de esquema mestre Trabalhar com as estruturas NetworkX e igraph em Python Armazene, consulte, ingira e refatore dados de gráfico Armazene seus gráficos na memória com Neo4j Construir e trabalhar com projeções e colocá-las em prática Refatore esquemas e aprenda táticas para gerenciar um modelo de dados de gráfico evoluído Para quem é este livro: Se você é um analista de dados ou desenvolvedor de banco de dados interessado em aprender bancos de dados de grafos e como curar e extrair dados deles, este é o livro para você. Ele também é benéfico para cientistas de dados e desenvolvedores Python que buscam começar com modelagem de dados de grafos. Embora conhecimento de Python seja assumido, nenhuma experiência prévia em teoria e técnicas de modelagem de dados de grafos é necessária.
Python Prático Para Devops
Author: Jideon Marques Marques
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-08-06
Libere a excelência do DevOps com o Python e seu ecossistema de ferramentas para orquestração perfeita em plataformas locais e de nuvem, como GCP, AWS e Azure Características principais Integre o Python ao DevOps para fluxos de trabalho simplificados, automação de tarefas e colaboração aprimorada Combine os princípios do Python e DevOps em uma abordagem unificada para resolução de problemas Aprenda sobre o papel do Python em Infraestrutura como Código (IaC), MLOps, redes e outros domínios Descrição do livro Python se destaca como uma potência em DevOps, ostentando bibliotecas e suporte inigualáveis, o que a torna a linguagem de programação preferida para solucionadores de problemas em todo o mundo. Este livro ajudará você a entender a verdadeira flexibilidade do Python, demonstrando como ele pode ser integrado a fluxos de trabalho e cargas de trabalho DevOps incrivelmente úteis, por meio de exemplos práticos. Você começará entendendo a relação simbiótica entre as filosofias Python e DevOps e, em seguida, explorará as aplicações do Python para provisionar e manipular VMs e outros recursos de nuvem para facilitar as atividades de DevOps. Com exemplos ilustrados, você se familiarizará com a automação de tarefas de DevOps e aprenderá onde e como o Python pode ser usado para aprimorar pipelines de CI/CD. Além disso, o livro destaca o papel do Python no desenvolvimento do processo de Infraestrutura como Código (IaC), incluindo suas conexões com ferramentas como Ansible, SaltStack e Terraform. Os capítulos finais abrangem conceitos avançados como MLOps, DataOps e integração do Python com IA generativa, oferecendo um vislumbre das áreas de monitoramento, registro, Kubernetes e muito mais. Ao final deste livro, você saberá como aproveitar o Python em suas cargas de trabalho baseadas em DevOps para facilitar sua vida e economizar tempo. O que você aprenderá Implementar práticas e princípios de DevOps usando Python Melhore suas cargas de trabalho DevOps com Python Crie soluções DevOps baseadas em Python para melhorar a eficiência da sua carga de trabalho Entenda os objetivos do DevOps e a mentalidade necessária para alcançá-los Use Python para automatizar tarefas DevOps e aumentar a produtividade Explore os conceitos de DevSecOps, MLOps, DataOps e muito mais Use Python para cargas de trabalho em contêineres no Docker e Kubernetes Para quem é este livro Este livro é para profissionais de TI que se aventuram no DevOps, particularmente programadores que buscam aplicar seus conhecimentos de programação existentes para se destacarem neste campo. Para profissionais de DevOps sem experiência em codificação, este livro serve como um recurso para aprimorar sua compreensão das práticas de desenvolvimento e se comunicar de forma mais eficaz com os desenvolvedores. Arquitetos de soluções, programadores e qualquer pessoa que trabalhe regularmente com soluções DevOps e Python também se beneficiarão deste guia prático. Índice Apresentando os princípios do DevOps Falando sobre Python As maneiras mais simples de começar a usar DevOps em Python imediatamente Provisionamento de recursos Manipulando Recursos Segurança e DevSecOps com Python Automatizando tarefas Compreendendo a arquitetura orientada a eventos Usando Python para pipelines de CI/CD Casos de uso comuns de DevOps em algumas das maiores empresas do mundo MLOps e DataOps Como o Python se integra aos conceitos de IaC As ferramentas para levar seu DevOps para o próximo nível