Python+云原生 专属学习路线【卡片式】
✅ 纯Python版 无GO内容 | ✅ 从零基础衔接 | ✅ 分阶段学习 | ✅ 每阶段配套实战练习 | ✅ 所有内容为云原生刚需 无冗余
起步阶段【前置必学基础】→ 所有学习的起点，必须先掌握，耗时7~10天
▶ 一、Python 云原生刚需知识点（只学这些，够用所有云原生场景）
✅ 核心语法（必会，无多余）
- 基础复用：变量/循环/判断/列表/字典/函数（你已掌握，无需重学）
- 补充内容：函数封装复用、try-except异常处理、文件IO读写、字符串/嵌套字典解析
- 无需学习：装饰器/生成器/迭代器/面向对象高级特性，完全用不到
✅ 高频标准库（五星必学，云原生Python 80%工作靠这些）
- subprocess：执行Linux/Docker/K8s命令（第一核心库）
- os/sys：路径处理、系统参数、环境变量
- requests：调用各类云原生组件API（Docker/K8s/Prometheus）
- PyYAML/json：解析云原生核心的YAML/JSON配置文件
- logging：日志记录，生产脚本必备
✅ 专属第三方库（按需学，用到即装）
- kubernetes：Python操作K8s官方SDK | docker：Python操作Docker官方SDK
- paramiko：SSH远程操作服务器 | python-etcd3：对接K8s存储ETCD
❌ Python避坑：爬虫/数据分析/Flask/Django/深度学习等，全部不学，纯浪费时间
▶ 二、Linux 基础（云原生根基，必会，耗时3~5天）
- 基础命令：ls/cd/rm/cp/grep/ps/top/netstat/tail 常用命令
- 核心操作：用户权限、SSH远程连接、日志查看、服务启停、管道符/重定向
- 无需学习：Linux内核/编译/集群搭建，够用即可
阶段一【Docker容器精通 + Python自动化落地】→ 云原生基石，耗时3~4周，零基础可学
阶段目标：能手动部署Docker容器 + 用Python实现Docker全自动化运维，完成「手动操作 → Python脚本提效」的第一步跨越
▶ 本阶段要学的核心内容
- Docker核心操作：镜像(pull/build/tag/rm)、容器(run/ps/stop/rm/logs)
- Docker核心参数：挂载目录(-v)、端口映射(-p)、后台运行(-d)、容器日志查看
- Dockerfile：5个核心指令(FROM/RUN/COPY/CMD/EXPOSE)，能制作自定义应用镜像
- Python核心能力：用 subprocess+os+logging 封装Docker操作
实战练习▶ 本阶段必做练习（全部独立完成，云原生入门必备，可写进简历）
- 练习1：Python批量启停Docker容器脚本 → 读取容器列表，批量启动/停止，容器不存在则抛异常告警
- 练习2：Python容器监控脚本 → 每5分钟检查容器状态，挂掉自动重启，运行日志写入本地文件
- 练习3：Python清理脚本 → 自动删除退出的容器、无标签的镜像，释放服务器磁盘资源
- 练习4：Python一键构建镜像脚本 → 传入镜像名和版本，自动执行build+push，完成镜像发布
- 练习5：Python日志采集脚本 → 批量导出指定容器的日志，按日期归档到指定目录
阶段二【K8s集群核心精通 + Python深度赋能】→ 云原生核心分水岭，薪资核心支撑，耗时4~5周，重中之重
阶段目标：吃透K8s核心资源，能手动部署应用到K8s，掌握Python操作K8s的3种核心方式，实现K8s全自动化运维，这是企业招聘的核心考核点！
▶ 本阶段要学的核心内容
- K8s核心概念：容器编排引擎，Master/Worker节点分工，核心解决「大规模容器管理」问题
- K8s核心资源（90%工作只用这些）：Namespace、Pod、Deployment(重中之重)、Service、ConfigMap
- K8s核心命令：kubectl get/apply/delete/describe/logs/exec，能看懂/编写基础K8s YAML配置
- ✅ Python操作K8s的3种核心方式（全部掌握，全覆盖企业所有场景）
- ① 基础：subprocess 调用 kubectl 命令（90%场景够用，入门首选）
- ② 进阶：requests+PyYAML 调用 K8s API（精细化控制，灵活度拉满）
- ③ 规范：kubernetes 官方SDK（企业大型项目必用，稳定易维护）
实战练习▶ 本阶段必做练习（核心重点，面试高频提问，全部落地实操）
- 练习1：Python一键部署应用 → 传入应用名/镜像地址/端口，自动生成YAML，一键创建Deployment+Service
- 练习2：Python批量重启Pod → 按命名空间筛选应用，批量重启Pod，记录重启日志和状态
- 练习3：Python K8s监控告警脚本 → 定时采集Pod的CPU/内存使用率，超阈值自动发送邮件告警
- 练习4：Python清理无用资源 → 自动删除失败的Pod、无关联的Service、过期的Deployment
- 练习5：Python滚动更新脚本 → 实现应用无停机更新，先启动新Pod，健康检查通过后再删除旧Pod
- 练习6：Python查询脚本 → 批量查询指定命名空间下所有Pod的运行状态，导出为表格
阶段三【云原生生态组件 + Python全链路自动化整合】→ 企业级能力，能独立搭建生产环境，耗时3~4周
阶段目标：掌握企业生产环境标配的云原生组件，用Python串联所有组件，实现「部署+监控+告警+发布」的完整自动化闭环，具备云原生工程师的完整能力！
▶ 本阶段要学的核心内容
- Prometheus+Grafana（监控告警）：了解核心功能，用Python调用Prometheus API获取监控数据
- GitLab CI/Jenkins（CI/CD流水线）：用Python编写流水线脚本，实现「代码提交→镜像构建→K8s部署」全自动化
- Helm（K8s包管理）：用Python解析Helm的YAML配置，实现应用的批量安装/升级/回滚
- ETCD（K8s存储）：用python-etcd3库实现ETCD数据的备份与恢复，保障集群配置安全
实战练习▶ 本阶段必做练习（综合实战，企业真实场景）
- 练习1：Python监控整合脚本 → 采集Prometheus监控数据，生成CPU/内存/磁盘使用率报表，每日自动发送
- 练习2：Python CI/CD脚本 → 对接Git仓库，代码提交后自动触发镜像构建，部署到K8s测试环境
- 练习3：Python Helm批量部署 → 批量安装多个应用的Helm Chart，记录部署状态
- 练习4：Python ETCD备份脚本 → 每日定时备份ETCD数据，备份文件自动归档，保留7天历史
📌 学习避坑指南 + 高效学习建议（少走半年弯路）
❌ 五大避坑点（90%小白踩过）
- 1. 学Python贪多求全：学爬虫/数据分析等无关内容，浪费时间，只学云原生刚需即可
- 2. 只学理论不写脚本：云原生是实操为王，看视频10分钟，立刻写脚本10分钟，报错就是成长
- 3. 不学Linux只学Python：Linux是云原生的地基，Python脚本都在Linux上运行，不懂Linux寸步难行
- 4. 只学K8s不学Python：K8s的核心价值是自动化，不会Python，只能手动操作，效率极低
- 5. 害怕脚本报错：报错是常态，99%的报错都是权限/配置/网络问题，学会看日志就能解决
✅ 高效学习建议：学练结合，循序渐进，每学一个知识点，立刻写对应的Python脚本练习，不要堆积理论！Python的价值在于落地，能跑通的脚本才是你的能力！
🎯 岗位方向深耕（Python纯主场，无需其他语言，高薪岗位）
- 云原生运维工程师（首选，岗位最多）：核心用Python写自动化运维脚本，搭建维护集群，薪资：一线城市入门15k+，资深25k+
- 云原生自动化工程师（次选，薪资更高）：纯Python开发自动化工具/流水线/监控平台，薪资：一线城市入门18k+，资深30k+
✅ Python+云原生 完整学习路径：前置基础 → Docker+Python → K8s+Python → 生态整合 → 实战落地 ✅