Einführung
Diesen Sommer hatte ich die Gelegenheit, DevOps-Fähigkeiten durch das MLH Fellowship x Meta Production Engineering-Programm zu erlernen. Wenn Sie mehr über das Programm erfahren möchten, schauen Sie sich bitte meinen LinkedIn-Beitrag an.
Vor dem Programm hatte ich einige Erfahrung mit der Bereitstellung von Webanwendungen mithilfe von Digital Ocean Droplets (VPS). Ich moderiere einige meiner Arbeiten bei ihnen. Allerdings fehlte mir eine solide Grundlage für die effiziente Bereitstellung von Anwendungen über verschiedene Technologien wie Docker, GitHub Actions, Proxyserver usw.
Während des Programms habe ich grundlegende produktionstechnische Fähigkeiten erworben und hatte die Gelegenheit, mit vielen Produktionsingenieuren von Meta zu sprechen. Einer der Höhepunkte war ein Probeinterview mit einem Produktionsingenieur. Ich habe detailliertes Feedback zu meiner technischen und systemischen Vorstellungsleistung erhalten. Die Rückmeldung besagte, dass ich über einen anständigen Befehlskatalog mit einem hohen Maß an Wissen darüber verfüge, was sie tun können, und dass ich von mehr praktischer Erfahrung mit einem Unix-System profitieren würde. Ich hatte das Gefühl, dass es sich gelohnt hat, für das Vorstellungsgespräch mehrere Linux-Bücher zu lesen und mein Interesse daran zu wecken, praktische Erfahrungen als Produktionsingenieur zu sammeln.
Mein HomeLab
Einer meiner Mentoren inspirierte mich dazu, ein Heimserver-Setup zu erkunden, nachdem er während einer Sitzung seine physischen Serverprojekte vorgestellt hatte. Mir wurde klar, dass der Bau eines Heimservers eine großartige Möglichkeit sein könnte, praktische Erfahrungen mit Linux-Servern zu sammeln.
Nach einigen Recherchen habe ich beschlossen, einen Mini-Computer (NucBox G3) zu kaufen und CloudFlare zum Hosten von Websites in meinem Heimnetzwerk zu verwenden.
Bisher und in Zukunft
Vollendet:
- Ubuntu-Server auf dem Mini-Computer installiert
- Richten Sie das Netzwerk ein und integrieren Sie es in Cloudflare
- Erstellen Sie eine CI/CD-Pipeline für mein Flask-Portfolioprojekt
- Erstellen Sie einen Datensatz für Kaggle mit Cronjob
Zukunftsplan
- Verbessern Sie das Flask-Portfolio, indem Sie das Design verbessern und Tests hinzufügen
- Experimentieren Sie mit der Bereitstellung von Anwendungen, die mit anderen Frameworks wie React und Next.js erstellt wurden
Abschluss
Obwohl ich Linux seit etwa drei Jahren verwende, ist mir klar geworden, dass es noch so viel zu lernen gibt, um die Produktivität als Entwickler zu maximieren. Ich bin sicher, dass ich meine Linux-Kenntnisse mit der Zeit und der praktischen Erfahrung verbessern werde.
Obwohl ich mir nicht sicher bin, welche genaue Rolle ich in Zukunft übernehmen werde, bin ich mir sicher, dass DevOps-Fähigkeiten von unschätzbarem Wert sein werden, selbst wenn ich Front-End-Entwickler werde.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDevOps-Praxiserfahrung mit Home Lab. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

In Python können Sie Verständnissen für Schleifen, Aufzählungen und Listen für durchqueren Listen verwenden. In Java können Sie traditionelle für Schleifen verwenden und für Schleifen zu durchqueren Arrays erweitert. 1. Python List Traversal Methods gehören: für Schleifen, Aufzählung und Listenverständnis. 2. Java Array Traversal -Methoden umfassen: traditionell für Schleife und erweitert für die Schleife.

In dem Artikel wird die in Version 3.10 eingeführte "Match" -serklärung von Python erörtert, die als Äquivalent zum Wechseln von Aussagen in anderen Sprachen dient. Es verbessert die Code-Lesbarkeit und bietet Leistungsvorteile gegenüber herkömmlichen IF-ELIF-EL

Ausnahmegruppen in Python 3.11 ermöglichen die gleichzeitige Behandlung mehrerer Ausnahmen, wodurch die Fehlermanagement in gleichzeitigen Szenarien und komplexen Vorgängen verbessert wird.

Funktionsanmerkungen in Python Fügen Sie Metadaten zu Funktionen für Typprüfungen, Dokumentation und IDE -Unterstützung hinzu. Sie verbessern die Lesbarkeit, die Wartung der Code und die API -Entwicklung, die Datenwissenschaft und die Erstellung der Bibliothek von entscheidender Bedeutung.


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