为什么运维也要写代码？
很多人以为运维就是插网线、重启服务器、查日志。可现在，一个中等规模的系统，靠手动操作早就撑不住了。自动化脚本、配置管理、CI/CD 流水线，哪一项离得开代码？运维写的 Bash、Python、Ansible 甚至 Go，早就不只是临时凑合的小工具，而是生产环境的重要组成部分。
你有没有见过这样的脚本？
接手同事留下的自动化部署脚本，打开一看，变量名是 a1、tmp、flag_xxx，注释只有“别动，改了会炸”，函数堆在一起像意大利面条。这种“祖传代码”不是段子，是很多团队的真实日常。问题不在人懒，而在没有统一的编码规范。
编码规范不是程序员的专利
运维人员写的代码，可能不像开发那样追求性能极致，但更看重可读性、稳定性和可维护性。一份清晰的编码规范培训文档，能让新成员三天上手，而不是三周猜意图。它不是约束，而是保护——保护自己不被半夜叫醒，也保护下一位接手的人。
命名清晰比技巧更重要
比如用 get_server_status 而不是 check，用 MAX_RETRY_COUNT = 3 而不是直接写数字 3。这些细节看着琐碎，但在凌晨两点排查故障时，能省下大量脑力。
结构化组织脚本逻辑
把重复的操作封装成函数，避免复制粘贴。比如清理日志的逻辑，在多个脚本里出现，就应该独立出来：
def clean_logs(server_list, days=7):
<span class="comment"># 清理指定服务器列表中超过 days 天的日志</span>
for server in server_list:
run_command(server, f"find /var/log -name '*.log' -mtime +{days} -delete")注释写清楚“为什么”，不只是“做什么”
代码本身能说明“做了什么”，但“为什么这么做”往往藏在脑子里。比如某段脚本特意跳过某个节点，是因为那个节点运行着计费服务，不能中断。这类信息必须写进注释，否则下次变更可能踩坑。
错误处理不能图省事
运维脚本最怕“静默失败”。一个没捕获的异常，可能导致后续步骤全部失效却没人发现。加上基础的异常处理和日志输出，能大幅降低风险：
try:
result = ssh_exec(target, command)
if result.exit_code != 0:
raise RuntimeError(f"Command failed on {target}: {result.output}")
except Exception as e:
log_error(f"Deployment failed: {e}")
send_alert("deploy_failure", target)
exit(1)培训文档怎么写才有人看？
别整厚厚一本理论手册。拿实际场景说话：对比“整改前 vs 整改后”的脚本，展示规范带来的变化。加入常见反例，配上真实报错截图，再给几道小练习，让新人边学边改。记住，大家不是来考编程证书的，是要解决眼前问题的。
从一份模板开始
团队可以先定个最小可行规范：文件头写作者和用途，函数要有 docstring，禁止使用 eval 之类高危操作，日志输出带时间戳。把这些做成脚本模板，新人创建文件时直接复制，慢慢养成习惯。
规范要落地，得有人推
光有文档没人管，等于没有。在代码合并（Merge Request）时，把规范检查作为必要环节。可以用 pre-commit 钩子自动扫描命名、注释率等基础项，人工重点看逻辑设计。几次下来，大家自然就重视了。