Visão Geral

Este Curso Introducao a Programacao Python com Red Hat Enterprise Linux 9 apresenta os fundamentos da programação utilizando Python em ambientes Linux, com foco na automação de tarefas administrativas, manipulação de dados e desenvolvimento de scripts para administração de sistemas. O curso fornece uma introdução prática à linguagem Python, permitindo que profissionais de TI desenvolvam habilidades para criar scripts eficientes, automatizar operações rotineiras e integrar soluções em ambientes corporativos.

Os participantes aprenderão desde os conceitos básicos da linguagem até a criação de programas estruturados, manipulação de arquivos, tratamento de exceções e utilização de módulos padrão do Python em sistemas Red Hat Enterprise Linux 9.

Objetivo

Após realizar este Curso Introdução à Programação Python com Red Hat Enterprise Linux 9, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da linguagem Python
• Criar scripts para automação administrativa
• Trabalhar com variáveis e estruturas de dados
• Implementar estruturas condicionais e de repetição
• Desenvolver funções reutilizáveis
• Manipular arquivos e diretórios
• Tratar exceções e erros de execução
• Utilizar módulos e bibliotecas padrão
• Automatizar tarefas de administração Linux
• Desenvolver aplicações Python básicas para ambientes corporativos

Publico Alvo

• Administradores de Sistemas Linux
• Administradores Red Hat Enterprise Linux
• Analistas de Infraestrutura
• Engenheiros DevOps
• Administradores de Redes
• Profissionais de Automação
• Analistas de Suporte
• Iniciantes em Programação Python

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Linux
• Conhecimentos básicos de linha de comando
• Familiaridade com administração de sistemas
• Não é necessária experiência prévia em programação

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Python and Development Environment

1. Introduction to Python
2. Python Use Cases
3. Installing Python on Linux
4. Python Interactive Shell
5. Running Python Scripts
6. Development Tools
7. Python Best Practices

Module 2: Python Fundamentals

1. Variables and Data Types
2. Numeric Data Types
3. String Data Types
4. Boolean Values
5. Type Conversion
6. User Input
7. Basic Output Formatting

Module 3: Working with Strings

1. String Operations
2. String Methods
3. String Formatting
4. f-Strings
5. Splitting and Joining Strings
6. Searching Text
7. Practical Text Processing

Module 4: Making Decisions with Conditional Statements

1. Comparison Operators
2. Logical Operators
3. if Statements
4. if-else Statements
5. Nested Conditions
6. Multiple Conditions
7. Practical Decision Logic

Module 5: Repeating Actions with Loops

1. while Loops
2. for Loops
3. Iterables
4. Loop Control Statements
5. Nested Loops
6. Range Function
7. Practical Loop Examples

Module 6: Using Lists and Dictionaries

1. List Fundamentals
2. List Operations
3. List Methods
4. Dictionary Fundamentals
5. Dictionary Operations
6. Nested Structures
7. Data Processing Techniques

Module 7: Working with Tuples and Sets

1. Tuple Fundamentals
2. Tuple Operations
3. Set Fundamentals
4. Set Operations
5. Removing Duplicates
6. Membership Testing
7. Practical Applications

Module 8: Writing Reusable Functions

1. Function Fundamentals
2. Function Parameters
3. Return Values
4. Variable Scope
5. Default Arguments
6. Keyword Arguments
7. Modular Programming

Module 9: Reading and Writing Files

1. File Handling Concepts
2. Opening Files
3. Reading Text Files
4. Writing Files
5. Appending Data
6. Working with CSV Files
7. File Processing Automation

Module 10: Handling Exceptions

1. Understanding Exceptions
2. try and except Blocks
3. Multiple Exceptions
4. finally Statements
5. Raising Exceptions
6. Error Logging
7. Robust Program Design

Module 11: Using Python Modules and Libraries

1. Importing Modules
2. Standard Library Overview
3. Working with os Module
4. Working with pathlib
5. Date and Time Functions
6. JSON Processing
7. Command-Line Arguments

Module 12: Automating Linux Administration Tasks

1. System Information Collection
2. User Account Reporting
3. File System Monitoring
4. Log File Analysis
5. Process Monitoring
6. Backup Automation
7. Administrative Script Development

Module 13: Working with Structured Data

1. JSON Fundamentals
2. Reading JSON Files
3. Writing JSON Files
4. Data Serialization
5. Parsing Structured Data
6. Data Validation
7. Integration Scenarios

Module 14: Python Programming Best Practices

1. Code Readability
2. PEP 8 Standards
3. Debugging Techniques
4. Testing Fundamentals
5. Logging Best Practices
6. Script Documentation
7. Maintainable Code Design

Module 15: Final Automation Project

1. Requirements Analysis
2. Script Design
3. Data Collection
4. Data Processing
5. Reporting
6. Error Handling
7. Project Deployment

Laboratórios Práticos

Lab 1: Setting Up the Python Environment

1. Verify Python Installation
2. Configure Development Environment
3. Execute First Python Script

Lab 2: Working with Variables and Data Types

1. Create Variables
2. Perform Calculations
3. Format Output

Lab 3: Decision-Making Logic

1. Create Conditional Programs
2. Implement Validation Rules
3. Build Interactive Scripts

Lab 4: Using Loops and Collections

1. Process Lists
2. Analyze Dictionaries
3. Generate Reports

Lab 5: Developing Functions

1. Create Reusable Functions
2. Pass Arguments
3. Return Processed Data

Lab 6: File Processing

1. Read Text Files
2. Generate Reports
3. Process CSV Data

Lab 7: Exception Handling

1. Handle Runtime Errors
2. Create Validation Logic
3. Improve Script Reliability

Lab 8: Working with Python Modules

1. Use os Module
2. Manipulate File Paths
3. Process JSON Files

Lab 9: Linux Administration Automation

1. Collect System Information
2. Monitor Disk Usage
3. Analyze Log Files
4. Generate Administrative Reports

Lab 10: Final Automation Project

1. Create a Linux Monitoring Solution
2. Collect Operational Metrics
3. Generate Reports
4. Implement Logging
5. Add Error Handling
6. Export Results
7. Test Solution
8. Present Final Project

Projeto Final

Desenvolvimento de uma solução completa de automação para administração de servidores Red Hat Enterprise Linux 9 utilizando Python, contemplando coleta de informações do sistema, análise de logs, monitoramento de recursos, geração de relatórios, tratamento de erros e aplicação das melhores práticas de programação Python em ambientes corporativos Linux.