好嘞！各位观众老爷们，欢迎来到今天的“Kubernetes 自动化：Python Client Library 操作集群”大型相声……啊不，技术讲座现场！我是今天的说书人（兼程序员），江湖人称“Python 小王子”（其实只是个比较喜欢用 Python 偷懒的家伙）。
今天咱们要聊的，是 Kubernetes 自动化这个事儿。为啥要自动化？你想啊，手动部署、手动扩容、手动监控……那得累死多少运维兄弟？而且，人总有犯错的时候，一不小心输错个参数，整个集群就崩了，那可就惨了！所以，自动化是必须的，是解放生产力的利器！
而 Python，作为一门优雅、简洁、易上手的语言，简直就是自动化的最佳伴侣。再加上 Kubernetes 官方提供的 Python Client Library，简直就是如虎添翼，想怎么玩就怎么玩！
一、开场白：Kubernetes 与 Python 的“缘分”
Kubernetes，这个名字听起来就霸气侧漏的容器编排系统，已经成了云原生时代的标配。它就像一个乐队指挥家，负责调度各种容器（乐队成员），让它们协同工作，演奏出美妙的乐章。
而 Python，则是一个多才多艺的乐器手，啥乐器都能玩两下，而且还能自己写乐谱（脚本）。
所以，Kubernetes 和 Python 的结合，就像是指挥家和乐器手的完美配合，可以创造出无限可能！
二、Python Client Library：打开 Kubernetes 大门的钥匙🔑
想要用 Python 控制 Kubernetes，就得先拿到一把钥匙，这把钥匙就是 Kubernetes Python Client Library。它封装了 Kubernetes API，让我们能够用 Python 代码直接与 Kubernetes 集群进行交互。
1. 安装
安装这把钥匙非常简单，只需要一行命令：
pip install kubernetes就这么简单，就像安装一个游戏一样，几秒钟就搞定了！
2. 认证
装好钥匙后，还得告诉 Kubernetes：“嘿，我是谁？我有没有权限进入？” 这就涉及到认证。Kubernetes 提供了多种认证方式，比如：
- Kubeconfig 文件： 这是最常用的方式，Kubernetes 会根据
~/.kube/config文件中的配置来验证你的身份。你可以通过kubectl config view命令查看你的 Kubeconfig 文件。 - Service Account： 如果你是在 Kubernetes 集群内部运行 Python 脚本，可以使用 Service Account 进行认证。
- Token： 也可以直接使用 Token 进行认证，但这通常不推荐，因为 Token 容易泄露。
示例代码（Kubeconfig 认证）：
from kubernetes import client, config
# 加载 Kubeconfig 文件
config.load_kube_config()
# 创建 Kubernetes API 客户端
v1 = client.CoreV1Api()
# 列出所有 Pod
ret = v1.list_namespaced_pod(namespace="default")
for i in ret.items:
print("%st%st%s" % (i.metadata.name, i.status.phase, i.status.pod_ip))这段代码就像一个简单的问候：“你好，Kubernetes！请列出 default 命名空间下的所有 Pod。”
三、实战演练：用 Python “玩转” Kubernetes 集群🎮
接下来，咱们就来玩点真格的，用 Python Client Library 操作 Kubernetes 集群，看看它到底有多强大！
1. 创建 Pod
Pod 是 Kubernetes 中最小的部署单元，一个 Pod 可以包含一个或多个容器。
示例代码：
from kubernetes import client, config
def create_pod(name, namespace, image):
pod = client.V1Pod()
pod.api_version = "v1"
pod.kind = "Pod"
pod.metadata = client.V1ObjectMeta(name=name)
container = client.V1Container(name=name, image=image)
pod.spec = client.V1PodSpec(containers=[container])
api = client.CoreV1Api()
try:
api.create_namespaced_pod(namespace=namespace, body=pod)
print(f"Pod {name} created successfully in namespace {namespace}")
except client.exceptions.ApiException as e:
print(f"Error creating pod {name}: {e}")
if __name__ == '__main__':
config.load_kube_config()
create_pod("my-python-pod", "default", "nginx:latest")这段代码就像一个“造物主”，创造了一个名为 my-python-pod 的 Pod，并指定了使用的镜像为 nginx:latest。
2. 删除 Pod
创建了 Pod，当然也要会删除 Pod，不然集群里全是垃圾，那就麻烦了。
示例代码：
from kubernetes import client, config
def delete_pod(name, namespace):
api = client.CoreV1Api()
try:
api.delete_namespaced_pod(name=name, namespace=namespace)
print(f"Pod {name} deleted successfully from namespace {namespace}")
except client.exceptions.ApiException as e:
print(f"Error deleting pod {name}: {e}")
if __name__ == '__main__':
config.load_kube_config()
delete_pod("my-python-pod", "default")这段代码就像一个“清洁工”，把名为 my-python-pod 的 Pod 从集群中清理掉。
3. 创建 Deployment
Deployment 是 Kubernetes 中更高级的抽象，它可以管理多个 Pod，并提供滚动更新、回滚等功能。
示例代码：
from kubernetes import client, config
def create_deployment(name, namespace, image, replicas=1):
deployment = client.V1Deployment()
deployment.api_version = "apps/v1"
deployment.kind = "Deployment"
deployment.metadata = client.V1ObjectMeta(name=name)
deployment.spec = client.V1DeploymentSpec(
replicas=replicas,
selector={"matchLabels": {"app": name}},
template=client.V1PodTemplateSpec(
metadata=client.V1ObjectMeta(labels={"app": name}),
spec=client.V1PodSpec(
containers=[client.V1Container(name=name, image=image)]
),
),
)
api = client.AppsV1Api()
try:
api.create_namespaced_deployment(namespace=namespace, body=deployment)
print(f"Deployment {name} created successfully in namespace {namespace}")
except client.exceptions.ApiException as e:
print(f"Error creating deployment {name}: {e}")
if __name__ == '__main__':
config.load_kube_config()
create_deployment("my-python-deployment", "default", "nginx:latest", replicas=3)这段代码就像一个“项目经理”，创建了一个名为 my-python-deployment 的 Deployment，并指定了使用的镜像为 nginx:latest，副本数为 3。
4. 获取 Deployment 状态
创建了 Deployment，当然要监控 Deployment 的状态，看看是否正常运行。
示例代码：
from kubernetes import client, config
def get_deployment_status(name, namespace):
api = client.AppsV1Api()
try:
deployment = api.read_namespaced_deployment_status(name=name, namespace=namespace)
print(f"Deployment {name} status: {deployment.status}")
except client.exceptions.ApiException as e:
print(f"Error getting deployment {name} status: {e}")
if __name__ == '__main__':
config.load_kube_config()
get_deployment_status("my-python-deployment", "default")这段代码就像一个“监控员”，实时监控名为 my-python-deployment 的 Deployment 的状态。
5. 更多操作
除了以上操作，Python Client Library 还支持创建 Service、Ingress、ConfigMap、Secret 等各种 Kubernetes 资源。只要你敢想，就能用 Python 实现！
四、高级技巧：让你的 Python 脚本更上一层楼🚀
掌握了基本操作，咱们再来学习一些高级技巧，让你的 Python 脚本更加强大！
1. 使用 Watch API 监听资源变化
Kubernetes 的 Watch API 可以让你实时监听资源的变化，比如 Pod 的创建、删除、更新等。
示例代码：
from kubernetes import client, config, watch
def watch_pods(namespace):
w = watch.Watch()
for event in w.stream(client.CoreV1Api().list_namespaced_pod, namespace=namespace):
print("Event: %s %s %s" % (event['type'], event['object'].kind, event['object'].metadata.name))
if __name__ == '__main__':
config.load_kube_config()
watch_pods("default")这段代码就像一个“侦察兵”，实时监听 default 命名空间下的 Pod 的变化，一旦有 Pod 创建、删除或更新，就会立即发出警报。
2. 使用 Custom Resource Definitions (CRDs)
CRD 可以让你扩展 Kubernetes API，定义自己的资源类型。
例如，你可以创建一个名为 MyCustomResource 的 CRD，然后用 Python Client Library 操作这个 CRD。
3. 编写 Kubernetes Operator
Kubernetes Operator 是一种高级的自动化工具，它可以自动化管理复杂的应用程序。你可以用 Python 编写 Kubernetes Operator，让它自动部署、更新、维护你的应用程序。
五、总结：Python + Kubernetes = 无限可能🎉
总而言之，Python Client Library 就像一把瑞士军刀，可以让你轻松地操作 Kubernetes 集群。只要你掌握了这把瑞士军刀，就能在云原生世界里自由驰骋，创造出无限可能！
希望今天的讲座对大家有所帮助。记住，学习编程就像学习武功，只有勤加练习，才能真正掌握。
各位，下课！👋
表格：常用 Kubernetes 资源类型与 Python Client Library 对应关系
| Kubernetes 资源类型 | Python Client Library Class |
|---|---|
| Pod | client.CoreV1Api().list_namespaced_pod, client.CoreV1Api().create_namespaced_pod |
| Deployment | client.AppsV1Api().list_namespaced_deployment, client.AppsV1Api().create_namespaced_deployment |
| Service | client.CoreV1Api().list_namespaced_service, client.CoreV1Api().create_namespaced_service |
| Ingress | client.NetworkingV1Api().list_namespaced_ingress, client.NetworkingV1Api().create_namespaced_ingress |
| ConfigMap | client.CoreV1Api().list_namespaced_config_map, client.CoreV1Api().create_namespaced_config_map |
| Secret | client.CoreV1Api().list_namespaced_secret, client.CoreV1Api().create_namespaced_secret |
修辞手法示例：
- 比喻： Kubernetes 就像一个乐队指挥家，负责调度各种容器（乐队成员）。
- 拟人： 这段代码就像一个“造物主”，创造了一个名为
my-python-pod的 Pod。 - 夸张： Kubernetes，这个名字听起来就霸气侧漏的容器编排系统。
- 反问： 为啥要自动化？你想啊，手动部署、手动扩容、手动监控……那得累死多少运维兄弟？
- 排比： 手动部署、手动扩容、手动监控……那得累死多少运维兄弟？
表情符号：
- 🔑：钥匙
- 🎮：游戏
- 🚀：火箭
- 🎉：庆祝
- 👋：再见
希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用 Kubernetes Python Client Library。记住，实践是检验真理的唯一标准，多动手敲代码，才能真正掌握这项技能！