Python自动化运维主要涉及以下几个方面的工作：
开发自动化工具：
创建自定义的自动化工具，以简化和自动化重复性任务。
定制开源软件：
根据业务需求对开源软件进行定制开发。
评估和优化技术架构：
帮助评估现有技术架构，并提出优化建议。
开发内部办公系统：
如客户关系管理（CRM）系统、网站等。
全栈开发：
作为全栈工程师，参与前后端开发。
系统监控和管理：
使用Python脚本实现系统的自动化管理和监控，提高系统的可靠性、稳定性和安全性。
故障处理：
快速响应并解决系统报警和故障。
流程优化：
优化运维流程，提升部署效率和资源利用率。
数据安全：
确保用户数据的安全和可靠性。
任务自动化：
将常规任务自动化，减少人工操作。
环境自动化：
自动化环境的定义、部署和管理。
使用开源库：
如Paramiko，通过SSH协议对远程服务器执行操作。
Python自动化运维能够显著提升运维工作的效率和质量，降低成本，并确保服务的高可用性和稳定性