Python Cơ Bản Cho DevOps

Đối Tượng Học Viên

• Người mới bắt đầu lập trình hoặc đã có kiến thức căn bản, muốn học Python để xây dựng ứng dụng và script tự động hóa.
• DevOps/SysAdmins muốn sử dụng Python để tự động hóa quy trình trên Linux và Docker.
• Sinh viên CNTT cần nền tảng Python để áp dụng vào các dự án hoặc bài labs tại trường.
• IT Engineers cần Python để viết script, quản trị hệ thống, và phát triển công cụ DevOps on-prem.

Chương Trình Học

Module 1: Nền tảng Python

• Bài 1: Tổng quan Python và cài đặt môi trường
  • Mục tiêu: Hiểu lịch sử Python, sự khác biệt giữa Python 2/3, và cách cài đặt môi trường lập trình.
  • Hoạt động: Cài đặt Python, tạo virtual environment, và sử dụng công cụ hỗ trợ như VSCode, PyCharm.
• Bài 2: Cấu trúc ngôn ngữ và kiểu dữ liệu
  • Mục tiêu: Nắm vững các biến, kiểu dữ liệu, và ép kiểu.
  • Hoạt động: Thực hành xử lý kiểu list và dict để lưu trữ cấu hình DevOps.
• Bài 3: Toán tử và biểu thức
  • Mục tiêu: Hiểu các toán tử số học, so sánh, logic.
  • Hoạt động: Tạo biểu thức tính toán tài nguyên hệ thống (CPU, RAM).
• Bài 4: Câu lệnh điều kiện và vòng lặp
  • Mục tiêu: Sử dụng các câu lệnh if/else và vòng lặp hiệu quả.
  • Hoạt động: Viết script giám sát file logs mô phỏng pipeline mini.

Module 2: Lập trình hàm và thư viện

• Bài 5: Hàm (Function) và phạm vi biến (Scope)
  • Mục tiêu: Hiểu cách định nghĩa và sử dụng hàm, phạm vi biến local/global.
  • Hoạt động: Viết hàm phân tích chuỗi log từ server.
• Bài 6: Làm việc với module và thư viện chuẩn
  • Mục tiêu: Sử dụng Python Package Index (PyPI) và import module hiệu quả.
  • Hoạt động: Sử dụng module os, sys, subprocess để gọi lệnh trên Linux.
• Bài 7: Xử lý file và exception
  • Mục tiêu: Đọc/ghi file và xử lý lỗi.
  • Hoạt động: Ghi log từ container output vào file, xử lý lỗi file path không tồn tại.

Module 3: Lập trình hướng đối tượng (OOP) và tổ chức dự án

• Bài 8: Giới thiệu OOP trong Python
  • Mục tiêu: Hiểu về class, object, constructor, method.
  • Hoạt động: Tạo class Server để mô tả thông tin server.
• Bài 9: Kế thừa (Inheritance) và polymorphism
  • Mục tiêu: Tạo class cha, class con, ghi đè method.
  • Hoạt động: Tạo class LinuxServer kế thừa từ Server.
• Bài 10: Quản lý gói và cấu trúc dự án Python
  • Mục tiêu: Tổ chức thư mục dự án và sử dụng setup.py hoặc pyproject.toml.
  • Hoạt động: Tổ chức dự án “server-manager” thành nhiều thư viện.

Module 4: Lập trình mạng và tương tác hệ thống

• Bài 11: Lập trình mạng với Python
  • Mục tiêu: Hiểu về socket và HTTP request.
  • Hoạt động: Gửi request đến API nội bộ để kiểm tra trạng thái container/VM.
• Bài 12: Giao tiếp với môi trường Linux
  • Mục tiêu: Sử dụng subprocess để gọi lệnh shell.
  • Hoạt động: Kiểm tra systemctl status, Docker services và log ra file JSON.
• Bài 13: Tự động hóa với Python
  • Mục tiêu: Tạo cron job và ghi log.
  • Hoạt động: Thu thập dữ liệu CPU/Memory, gửi alert khi vượt ngưỡng.

Module 5: Thực hành với môi trường DevOps (Nội Bộ)

• Bài 14: Sử dụng Virtual Environments và quản lý thư viện
  • Mục tiêu: Cài đặt thư viện và quản lý dự án Python độc lập.
  • Hoạt động: Tạo dự án Python “monitor-app” chạy trên môi trường ảo.
• Bài 15: Quản lý Docker với Python
  • Mục tiêu: Sử dụng thư viện docker-py.
  • Hoạt động: Hiển thị danh sách container và quản lý container qua Docker API.
• Bài 16: Quản lý Git và CI cơ bản với Python
  • Mục tiêu: Tích hợp lệnh git vào script Python.
  • Hoạt động: Tạo pipeline đơn giản để tự động commit và push code.

Module 6: Dự án cuối khóa

• Xây dựng công cụ Python tự động hóa hạ tầng mini
  • Mục tiêu: Áp dụng toàn bộ kiến thức đã học để xây dựng công cụ Python tự động hóa hạ tầng nội bộ.
  • Hoạt động: Thiết kế công cụ Python tích hợp Linux, Docker và Git server cục bộ.

Thông Tin Khóa Học

• Hình thức học: Offline hoặc Online (tương tác trực tiếp với giảng viên).
• Nội dung học tập: Slide bài giảng, hướng dẫn lab, bài tập thực hành, case studies từ doanh nghiệp.
• Hỗ Trợ Kỹ Thuật: Hỗ trợ kỹ thuật sau khóa học.

Lợi Ích Khi Tham Gia

• Kiến Thức Vững Chắc: Làm chủ cấu trúc Python và các kỹ năng cần thiết cho DevOps.
• Thực Hành Thực Tế: Thực hiện các lab và dự án thực tế.
• Tự Động Hóa Quy Trình: Sử dụng Python để tối ưu hóa các tác vụ DevOps.
• Phát Triển Kỹ Năng: Thành thạo lập trình Python cho quản trị hệ thống và phát triển công cụ.
• Chuẩn Bị Tương Lai: Sẵn sàng tham gia các khóa học Python nâng cao.