OpenStack 是一个用 Python 编写的开源云计算平台，而 Python 则是实现这个平台的核心工具和技术栈。
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下面我们从几个方面来深入解析这个关系。
为什么选择 Python？
OpenStack 项目在 2010 年启动时，选择 Python 作为其主要开发语言并非偶然，而是基于深思熟虑的战略考量,主要原因包括：
a. 生态系统成熟
- 丰富的库：Python 拥有海量的第三方库，可以轻松处理网络、数据库、XML/JSON、Web 服务、并发等各种任务,这对于构建一个庞大而复杂的系统至关重要。
- 开发效率高：Python 语法简洁、可读性强，被称为“可执行的伪代码”，这使得开发团队可以快速迭代、编写和维护代码，对于像 OpenStack 这样由全球众多开发者共同参与的项目尤为重要。
b. 社区与人才
- 强大的社区支持：Python 拥有一个庞大且活跃的全球开发者社区，这意味着 OpenStack 可以轻松找到人才,并且在遇到问题时能够获得社区的帮助。
- 云计算领域的天然契合：在 OpenStack 兴起的年代，Python 已经在 Web 开发（如 Django、Flask 框架）和自动化运维领域占据了主导地位，许多云计算工具和 API 都是基于 Python 的，这使得 OpenStack 能够更好地融入现有技术栈。
c. 语言特性
- 胶水语言：Python 非常擅长“粘合”不同的软件组件，OpenStack 本身就是一个由多个独立服务组成的“联邦”，Python 能够方便地调用这些服务的 API,并将它们整合成一个统一的平台。
- 跨平台性：Python 是跨平台的，代码可以在 Linux、Windows 等多种操作系统上运行，这符合 OpenStack 作为通用云平台的定位。
OpenStack 中 Python 的具体应用
Python 在 OpenStack 中的应用是全方位的,贯穿了从核心服务到最终用户工具的每一个环节。
a. 核心服务
几乎所有的 OpenStack 核心项目（我们称之为 "Projects"）都是用 Python 编写的。
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- Nova (计算服务): 负责虚拟机的生命周期管理，从创建、启动、迁移到删除，其核心逻辑全部由 Python 实现。
- Neutron (网络服务): 提供虚拟网络功能，如路由、防火墙、负载均衡等，它的插件和驱动机制大量使用 Python 来与不同的硬件或软件网络设备交互。
- Cinder (块存储服务): 管理虚拟机的持久化块存储（如云硬盘），后端对接各种存储设备（如 Ceph, NFS, SAN），驱动程序主要用 Python 编写。
- Glance (镜像服务): 管理虚拟机镜像，负责镜像的上传、存储、检索和格式转换，其 API 服务和核心逻辑都是 Python。
- Keystone (身份服务): 提供认证、授权和令牌管理，是整个 OpenStack 的“门卫”，它实现了 OAuth 等标准认证协议，核心服务是 Python。
- Swift (对象存储服务): 虽然其代理和存储节点服务主要用 Python 编写，但为了追求极致的 I/O 性能，其底层数据读写部分是用 C 语言实现的，但整个系统的控制逻辑和 API 仍然是 Python。
b. API 层
每个 OpenStack 服务都提供一个 RESTful API，这些 API 服务器通常是基于 Python 的 Web 框架构建的，最常见的是 Paste + PasteDeploy 和后来的 WSGI，用户和其他服务通过这些 API 与 OpenStack 交互。
c. 命令行客户端
openstack 命令行工具是用户和管理员与 OpenStack 交互最直接的方式，这个客户端本身就是一个 Python 包，它通过调用各个服务的 API 来执行命令，openstack server create、openstack image list 等。
d. 软件包与部署
- 安装工具：OpenStack 的官方安装工具 Kolla 和 TripleO 都大量使用 Python，它们通过 Ansible、Docker 等技术，将 OpenStack 的各个组件部署到生产环境中。
- 软件包：在基于 Debian/Ubuntu 的系统上，OpenStack 的软件包本身就是 Python 的
.deb包，里面包含了 Python 代码和依赖。
e. 自动化与二次开发
- SDK：OpenStack 官方提供了 Python SDK (
python-openstacksdk)，让开发者可以更方便地在 Python 代码中调用 OpenStack API，实现云资源的自动化管理,这是进行二次开发的最主要方式。 - Heat (编排服务)：Heat 是一个基于 Python 的服务，它允许用户使用 YAML 文件（称为 Heat 模板）来定义和自动化部署复杂的云应用环境，模板本身可以包含 Python 代码片段来实现逻辑。
Python 版本的演进与挑战
OpenStack 和 Python 的关系也随着时间推移而演变,带来了一些挑战。
a. 从 Python 2 到 Python 3 的迁移
- 背景：Python 2 在 2025 年停止官方支持，作为一个长期项目，OpenStack 必须完成向 Python 3 的迁移。
- 挑战：这是一个巨大的工程，OpenStack 代码库非常庞大，且很多早期代码是为 Python 2 编写的，使用了 Python 2 的语法和库（如
print语句、unicode类型等），它还需要依赖许多第三方库，这些库也需要支持 Python 3。 - 过程：从 OpenStack 的 Queens 版本（2025年）开始，官方正式要求所有新代码必须使用 Python 3，并逐步将旧代码迁移到 Python 3，这个过程持续了多个版本，直到 Train 版本（2025年）基本完成。
- 意义：这次迁移确保了 OpenStack 能够使用 Python 3 的现代特性（如异步编程
asyncio）、更好的性能和安全性,使其能够跟上技术的发展步伐。
b. 对性能的权衡
- 优点：开发效率高,生态好。
- 缺点：作为解释型语言，Python 的原生运行速度通常慢于编译型语言（如 C, Go, Rust）。
- 应对：OpenStack 社区非常清楚这一点，在性能关键的部分，他们通常采用混合策略：
- Cython：将性能瓶颈的 Python 代码编译成 C 代码来执行（例如部分 Nova 和 Neutron 的组件）。
- C 扩展：用 C 语言编写核心模块，然后通过 Python 来调用（Swift 的 I/O 模块）。
- 子进程：调用外部的、高性能的二进制程序来完成任务。
| 关系维度 | 描述 |
|---|---|
| 核心语言 | Python 是 OpenStack 的“母语”，几乎所有核心服务、API 和工具都是用 Python 构建的。 |
| 设计哲学 | Python 的简洁、高效和“胶水”特性，完美契合了 OpenStack 作为模块化、可扩展云平台的设计需求。 |
| 开发与运维 | Python 生态系统（如 SDK、CLI、Ansible）极大地简化了 OpenStack 的二次开发、自动化运维和日常管理。 |
| 技术演进 | OpenStack 社区成功地完成了从 Python 2 到 Python 3 的重大迁移，保证了项目的长期活力和现代化。 |
| 未来展望 | 尽管 Go、Rust 等语言在云原生领域越来越受欢迎，但 Python 在 OpenStack 中的核心地位在可预见的未来不会动摇，Python 也在通过与其他技术（如 Rust）的结合来弥补性能短板。 |
结论就是：没有 Python，就没有今天的 OpenStack。 它们的关系是深度绑定、相辅相成的，理解 Python，是学习和掌握 OpenStack 的关键一步。
