CentOS 上常用的 Python 自动化运维工具与库
一 配置管理与编排
- Ansible：基于 Python 的自动化工具，采用无代理架构，通过 SSH 执行任务，使用 YAML 编写 Playbook，适合批量配置、应用部署与变更管理。控制节点可直接通过系统包管理器安装，如：sudo yum install ansible；远程执行无需在被管端预装客户端，便于在 CentOS 环境中快速落地与扩展。
二 远程执行与部署脚本
- Fabric（Python 库）：轻量级任务自动化与远程执行，适合写部署脚本（如拉取代码、安装依赖、重启服务）。示例：使用 Connection 执行远程命令与文件分发，快速编排单机或少量主机的发布流程。
- Paramiko（Python 库）：底层 SSH 客户端库，灵活控制连接、SFTP 等，适合需要细粒度 SSH 操作的场景与自研运维工具。
- Python 标准库 subprocess/os/shutil：用于本地或远程（结合 SSH）命令执行、文件操作与进程管理，适合把运维动作封装为脚本并与其它工具链集成。
三 监控与日志采集
- psutil：跨平台系统监控库，获取 CPU、内存、磁盘、网络 等指标，便于编写自定义监控与阈值告警脚本。
- logging：Python 内置日志库，结合文件或 Syslog 输出运行日志，支撑审计与故障排查。
- 常见组合实践：用 psutil 采集指标，超阈值时通过 smtplib 发邮件告警，并将关键事件写入日志，形成轻量级监控告警闭环。
四 任务调度与持续交付
- 定时调度：使用 crontab 在 CentOS 上定时运行 Python 脚本，例如：
- 每分钟执行：***** /usr/bin/python3 /path/to/script.py
- 每 5 分钟执行：*/5 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/script.py
- CI/CD 与发布：结合 Jenkins 或 GitLab CI/CD 执行构建、测试与部署流水线；在部署阶段可调用 Ansible/Fabric 完成远程主机配置与发布，实现从代码提交到上线的自动化闭环。
五 选型建议
- 追求“开箱即用、可维护性强”的批量配置与编排，优先选 Ansible。
- 以“轻量脚本、快速部署”为主，选 Fabric；需要更底层的 SSH 控制，选 Paramiko。
- 需要“自定义监控/告警/报表”，用 psutil + logging + 邮件/IM 网关 自研；大规模监控建议引入 Prometheus/Grafana 等专业方案。
- 已形成代码交付流水线，用 Jenkins/GitLab CI 驱动构建与部署，并在部署阶段调用 Ansible/Fabric 落地主机侧变更。