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提起系统管理员，看字面意思似乎是个比较轻松，技术含量不那么高的工作。然而，真正的系统管理员行业对从业人员的素质要求并不低，最基本的要求就是大而全，不要求精通某一项，但是相关的知识技能都必须要懂一些。
一个合格的系统管理员，最好在网络操作系统、网络数据库、网络设备、网络管理、网络安全、应用开发等六个方面具备扎实的理论知识和应用技能，才能在工作中做到得心应手，游刃有余。在出现的短短几年内，系统管理员就已经成为现代化公司必备的岗位了,身处IT技术发展迅猛的时代，一名合格的系统管理员就必须建立起终身学习的理念。
Python语言已经发展出了许多特性，它适用于所有可能的IT子领域。系统管理员可以利用Python特性编写高效的脚本程序，并创建命令行工具（用于数据类型、循环、条件、函数和错误处理等）来管理其系统环境。那么，在python脚本编程方面，有哪些内容是系统管理员必须了解的呢?
在不同的操作系统中安装Python
1. Linux
大多数Linux发行版默认安装了Python 2，其中一些发行版也默认安装了Python 3。
在Debian系列Linux发行版上，使用如下命令安装Python 3。
<code>sudoaptinstallpython3
/<code>
在centos上使用如下命令安装Python 3。
<code>sudoyuminstallpython3/<code>
如果使用上述命令无法安装Python，请在官网下载Python安装包并根据引导安装Python。
2. Windows
要在Microsoft Windows中安装Python，需要从Python官网下载可执行文件并安装。首先从官网下载python.exe，然后选择要安装的Python版本，最后双击下载的安装文件并安装Python。在安装向导中，选中将“Python添加到路径”的复选框，然后按照说明安装Python 3。
安装pip并使用pip安装软件包：
<code>sudoaptinstallpython-pip---Thiswillinstallpipforpython2.
sudoaptinstallpython3-pip---Thiswillinstallpipforpython3.
/<code>
在Linux上安装pip：
<code>sudoaptinstallpython-pip---Thiswillinstallpipforpython2.
sudoaptinstallpython3-pip---Thiswillinstallpipforpython3./<code>
在Windows上安装pip。
python -m pip install pip
3.Mac
安装Python 3之前需要安装brew，使用如下命令安装brew。
<code>/usr/bin/ruby-e"$(curl-fsSL
https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
/<code>
然后使用brew安装Python 3。
<code>brewinstallpython3
/<code>
4.Jupyter notebook
方法一：Anaconda包含了Jupyter Notebook，下载Anaconda后根据引导安装即可。
方法二：使用pip安装。
<code>pipinstalljupyter
/<code>
在Linux中，运行pip install jupyter这条命令将会安装Python 2的Jupyter。如果我们需要安装Python 3的Jupyter，可以运行以下命令。
<code>pip3installjupyter
/<code>
5.安装并使用虚拟环境
在Linux上，按照如下步骤安装虚拟环境。
1．首先检查是否已经安装pip，然后使用pip安装Python 3。
<code>sudoaptinstallpython3-pip
/<code>
2．使用pip3安装虚拟环境。
<code>sudopip3installvirtualenv
/<code>
3．创建一个虚拟环境。我们可以为虚拟环境起一个名字，这里使用pythonenv。
<code>virtualenvpythonenv
/<code>
4．激活这个虚拟环境。
<code>sourcevenv/bin/activate
/<code>
5．使用完毕后，使用如下命令注销virtualenv。
<code>deactivate
/<code>
在Windows上，使用命令pip install virtualenv安装虚拟环境，安装步骤与Linux相同。
函数
函数是执行特定功能的一组语句。使用函数有助于将程序分解为更小的部分，也可以使程序更有条理，因为它提高了代码的可重用性，避免重复编写代码。我们来参考以下语法。
<code>deffunction_name(parameters):
statement(s)
/<code>
参考以下代码。
<code>defwelcome(name):
print("Hello"+name+",WelcometoPythonProgramming!")
welcome("John")/<code>
输出如下：
Hello John, Welcome to Python Programming !
1.return语句
return语句用于退出函数。我们来参考以下语法。
<code>return[expression_list]
/<code>
此语句可以包含一个用于返回值的表达式。如果没有表达式，则该函数将返回None，如下所示。
<code>defreturn_value(a):
ifa>=0:
returna
else:
return–a
print(return_value(2))
print(return_value(-4))
/<code>
输出如下：
2
4
2.lambda函数
在Python中，匿名函数是一个没有名称的函数，也叫lambda函数，因为它是使用关键字lambda定义的。当我们需要一个临时函数时，就可以使用lambda函数。
lambda函数可以与内置函数一起使用，例如filter()函数和map()函数。
filter()函数只接收一个可迭代对象作为输入，并返回一个元素列表。
以下是使用filter()函数的示例代码。
<code>numbers=[10,25,54,86,89,11,33,22]
new_numbers=list(filter(lambdax:(x%2==0),numbers))
print(new_numbers)
/<code>
输出如下：
[10, 54, 86, 22]
在此示例中，filter()函数将lambda函数和一个列表作为参数。
map()函数在接收指定函数后返回一个结果列表。以下是使用map()函数的示例代码。
<code>my_list=[1,5,4,6,8,11,3,12]
new_list=list(map(lambdax:x*2,my_list))
print(new_list)
/<code>
输出如下：
[2, 10, 8, 12, 16, 22, 6, 24]
这里，map()函数将lambda函数和一个列表作为参数。
Python调试技术
我们可以使用多种方法调试Python程序，以下是调试Python程序的4种方法。
● print语句：这是了解程序运行时状况的一种简单方法，它可以检查程序执行的过程。
● 日志（logging）：这类似于print语句，但可以输出更多上下文信息，所以我们十分有必要学习它。
● pdb调试器：这是一种常用的调试技术。pdb的优点是使用非常方便，只需要一个Python解释器，一段Python程序，就可以在命令行使用pdb了。
● IDE调试器：IDE集成了调试器，它可以让我们执行其编写的代码，并在需要时检查正在运行的程序。
调试基本程序崩溃的方法
每当Python程序崩溃时，我们可以查看崩溃的位置，并通过将其导入脚本，或从命令行启动来使用跟踪模块。
现在我们创建一个脚本，命名为trace_example.py，并添加以下代码。
<code>classStudent:
def__init__(self,std):
self.count=std
defgo(self):
foriinrange(self.count):
print(i)
return
if__name__=='__main__':
Student(5).go()
/<code>
运行脚本程序，如下所示。
<code>student@ubuntu:~$python3-mtrace--tracetrace_example.py
---modulename:trace_example,funcname:<module>
trace_example.py(1):classStudent:
---modulename:trace_example,funcname:Student
trace_example.py(1):classStudent:
trace_example.py(2):def__init__(self,std):
trace_example.py(5):defgo(self):
trace_example.py(10):if__name__=='__main__':
trace_example.py(11):Student(5).go()
---modulename:trace_example,funcname:init
trace_example.py(3):self.count=std
---modulename:trace_example,funcname:go
trace_example.py(6):foriinrange(self.count):
trace_example.py(7):print(i)
0
trace_example.py(6):foriinrange(self.count):
trace_example.py(7):print(i)
1
trace_example.py(6):foriinrange(self.count):
trace_example.py(7):print(i)
2
trace_example.py(6):foriinrange(self.count):
trace_example.py(7):print(i)
3
trace_example.py(6):foriinrange(self.count):
trace_example.py(7):print(i)
4
/<module>/<code>
因此，通过在命令行中使用trace --trace，我们就可以逐行跟踪程序。当程序崩溃时，我们就会了解崩溃时的信息。
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