《从零开始NetDevOps》是本人8年多的NetDevOps实战总结的一本书（且称之为书，通过公众号连载的方式，集结成册，希望有天能以实体书的方式和大家相见）。
NetDevOps是指以网络工程师为主体，针对网络运维场景进行自动化开发的工作思路与模式，是2014年左右从国外刮起来的一股“网工学Python"的风潮，最近几年在国内逐渐兴起，最近两年在国内也有少量的几本书，从不同角度来阐述了NetDevOps和它的技能体系，但和本人对于NetDevOps的理解还是有所不同，因为国内的网络环境相对比较复杂，而一些知识又和国外的平台绑定比较深，导致NetDevOps实践中有很多难题困扰着大家，笔者也在各种平台和场合解答过很多问题。此次希望能通过自己的知识分享，给大家呈现出一个不同于其他人的实战为指导、普适性强、善于抠细节、知其然知其所以然风格、深入浅出的NetDevOps知识体系，给大家一个不同的视角，一个来自于实战中的视角。
本人在国内某大型金融机构的数据中心从事网络自动化开发8年之久，从最早的脚本开发、一个简单的web自动化工具，到目前迭代出了一个由众多微服务组成的网络自动化运维系平台，覆盖了国内外众多主流厂商的设备，日常运维各种“奇葩”需求，和众多网工交流过NetDevOps底层技术，和很多网络团队管理者聊过网络自动化的前景与NetDevOps思想，甚至有幸和一些总监、创始人们聊过网络自动化运维平台的建设。
思想的不断碰撞、知识体系的不断迭代，让我有很多想说又无法名状的想法与情愫，希望在这本书中，与读者朋友们娓娓道来。
第二章 网工速通Python
在第一章，为大家分享了我对NetDevOps的认知，NetDevOps发展的几个重要阶段，同时简单介绍了Python这门开发语言，本章节开始我们要开始硬核之旅，带领大家从零开始掌握Python，只有掌握了Python这门开发编程语言，我们才能够按照我们的需求编写脚本乃至工具平台。
Python是一门十分简单容易上手的编程语言，对于网络工程师而言，掌握Python如同家常便饭，大家所要做的就是按部就班掌握每个小节的知识点，并亲自将它敲出来！本章节，我会从网络运维的知识体系，将Python的为大家讲解清楚，讲解最核心的部分。当新手面对一门语言，个人认为，我们需要尽快地掌握最基础、最核心的知识，快速动手编写有成效的脚本，这样才会有行进下去的理由。很多初学者最容易犯的错误，可能就是买了一本非常好的书，从头看到尾，学完之后，说懂吧，写不出来有用的代码（减少自己的工作量的脚本），说不懂吧，他还能写出来一些简单的脚本，比如比数字大小、猜数字等。这也与NetDevOps的理念不合，我们并没有把开发应用到日常运维之中。如何避免这种窘境？最佳的实践方法就是掌握最核心最基础的语法，以解决实际工作中遇到的问题为行进方向，不要被庞大的编程语言体系淹没在学习的迷雾之中。通过小步快跑的方式，以基础语法为核心，以解决实际问题为宗旨，不断扩展这门语言的学习范围和深度，实现滚雪球的效应，在一个个简单的脚本中看到光，在一个个问题的解决之后找到自信！
同时在学习知识的过程中要学会举一反三，触类旁通。比如很多书籍以实际生活中的例子来讲基础语法，我们作为网络工程师，就要学会将这些情景映射到网络运维之中，类比网络运维。
工欲善其事必先利其器，首先让我们一起动手来搭建一个Python的开发环境吧！
2.1 版本选择与环境搭建
我该选择哪个Python版本？
关于Python版本的选择，在这个时代已经毫无疑问，一定选择Python3。Python2在当今这个时代已经是明日黄花，无论是官方还是第三，对于Python2的支持都到了尾声。且根据个人实践，我更推荐Python3.8、Python3.9。根据我在实际生产中的使用，以及对一些Python工具包的观测，很多包至少要求3.6的某个比较靠后的版本，基本都能支持3.9，所以3.8和3.9是不错的选择。本书所涉及到的包对3.9的支持也比较好，且3.9的官方支持时间会比3.8时间久一些，所以最优解目前个人认为是3.9。当然随着时间的变化，大家也可以按照这个思路去决定你入门的Python版本。
同时根据笔者的一些实践经验来看，我也推荐初学者安装Anaconda最新版（截止到发稿，目前最新版本是2022.5，内含Python3.9的版本）,它是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，虽然是用于科学计算，但是集成的这180个包，如果是身处隔离的办公网络内，可以减少我们很多的麻烦，且内部集成了Jupyter Notebook这种基于web的交互式的IDE（开发集成环境，简单理解就是开发用的工具）。对于新手或者简单写些测试脚本也都是不错的选择。
当然本书还是以纯粹的Python环境作为演示，暂不安装Anaconda。
Python的安装
对于新手，我一定会强调：保证你的电脑中只有一个Python环境！如果安装出现了问题没有达到预期，一定卸载干净，重启电脑后，确保没有文件残留后，再重新点击安装文件进行安装！
一个电脑是可以装多个Python环境的，但是Python的可运行文件在环境变量中只有一个会生效，我们安装了一个Python环境后加载到了环境变量中，出于某种原因，我们可能选择重装，如果稍有操作不慎，可能会导致电脑中有两个共存的Python，而对于初学者而言，往往搞不清楚自己究竟用的是哪个Python环境，这个是我在实际工作中所观察到的，很多网络工程师都会被环境的安装劝退，或者是在后期，由于环境的问题导致自己一直无法进行开发。比如你安装了一个连接网络设备的netmiko包（后续会详细讲到），以为自己使用的是A环境，在开发中IDE也默认了A环境，但是你无论怎么导入这个包，程序都说找不到。原因是由于初学阶段安装时各种问题重装Python，导致多个Python共存，netmiko实际被安装到了B环境。你的开发环境指向了A环境，无论你怎么导入都不会成功的。
我们一定要去官方网站，结合自己的操作系统下载对应的Python安装文件。官网地址https://www.python.org/
在官网中，我们点击Downloads的All releases导航栏，进入到版本选择页面。
在上半部分，我们会看到Python目前几个活跃的版本，它的发行日期以及官方支持结束日期。其中3.9的版本综合官方支持时长和目前主流的NetDevOps Python工具包支持情况，是最优解。
我们来到网站中部，选择最新的Python3.9版本即可，点击download进入安装包选择。
在新打开的网站底部，我们选择对应的安装文件点击即可下载。本书操作系统为64位win10操作系统，所以选择对应的版本下载安装。
双加对应的安装文件，这个时候一定要勾选上将Python添加到环境变量的选项，这样我们打开cmd窗口输入Python才会有效果。我们可以选择安装到默认位置，也可以安装到指定盘符目录下。
很快就可以安装完成。这个时候我们打开CMD，输入“python”，进入到Python的交互式编程窗口。至此，Python就完成了安装。
通过在CMD（或者其他terminal中）敲入“python”进入到的模式是Python自带的交互式编程，在这里我们每敲一个命令都会实时计算。但是关闭窗口后这些这些代码也都消失。其实更多用于演示或者测试一些比较短的代码，响应会更快一些。
现在请跟我敲下第一行代码
print('Hello,world')
至此我们完成了Python的安装，敲下了我们的第一行Python代码。
总结
- 新手建议选择Python3.9。
- 新手建议电脑中只有一套Python环境。
2.2 IDE的推荐与设置
安装好了Python环境，我们就需要选择Python的IDE（集成开发环境）了。IDE一般都支持支持语法高亮、智能代码补全、自定义快捷键、自动格式化代码等等。合理使用优秀的IDE，可以极大地提升我们的开发效率。
对于新手，Python的IDE选择，笔者推荐PyCharm的社区版本，PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE，有社区版和专业版，专业版加入了一些web开发和科学计算开发的便利功能，对于普通用户，社区版足矣。
安装与配置
通过PyCharm的官方网站 https://www.jetbrains.com/pycharm/ 我们点击Download，会打开一个新的页面，选择社区版即可。
双击安装软件，按需调整安装位置，以及一些其他的选项（这些选项不影响基本使用），等待安装结束后打开PyCharm。
登录之后会让我们选择创建工程还是打开一个现有的代码项目。在此我们选择创建新项目。
我们修改一些项目的配置，比如我们选择修改项目名称和位置。默认的如下：
在这个配置选项中，对于初学者我们建议不使用虚拟环境（虚拟环境我们在本书的后续会讲），记得我们说过，对于新手尽量只有一套Python环境。
我们选择自己配置Python解析器，如下图点击“...”
这个时候会弹出一个窗口，我们选择系统解析器，在右侧的解析器地址中选择我们安装的Python即可（对于新手而言一定要先安装Python，再安装Pycharm）。
我们也可以选择修改我们的项目名称。之后点击create按钮即可创建项目。
项目创建之初PyCharm会对我们的Python环境进行索引，以便提供更方便的开发功能。同时默认帮我们创建了一个代码，我们可以删除掉，或者在上一步取消创建main.py的选项。
创建第一个脚本并运行
在右侧的项目区域我们右键选择New->Python File，给文件命名即可创建好Python文件。
在新建的Python文件中我们简单编写打印一个字符串的代码，然后右键，选择 Run 我们的脚本名称。
结果如下，在下方会有一个窗口，把我们的代码结果输出，程序如果正常执行，最后的exit code是0。
至此我们的整个开发环境已经搭建好了。PyCharm有很多的便利用法，我们在后续文章中逐步展开。