在Facebook，Python是被使用最多的语言之一，受欢迎程度排行第三，仅次于Hack（Facebook出品的PHP变种）和C++。这听起来可能会让很多Python迷惊讶。事实上，Facebook的工程师构建并且维护着上千个Python库和项目，这些Python库和项目在Facebook的生产环境中随处可见。
每天，都有数十甚至上百个Facebook工程师为Python工具或服务贡献代码。这些工具或服务被用来做很多事情，比如二进制分发，硬件镜像，操作自动化，和基础设施管理。
从数量上看Python在Facebook的地位
21%的Facebook架构代码
百万行代码，上千个库和二进制文件
2016年至今，平均每月5000个提交，1000个提交者。
到2016年5月，5%的Python代码使用Python3
Python在运维领域的应用
Facebook的基础设施团队大量使用Python，在生产环境中Python可以说无处不在。各个团队通常来说都会为他们自己的服务维护一个Python客户端（一般是thrift），这个客户端可以为其他团队提供简单可依赖的接口，以方便其他团队可以随时调用他们的服务。
有了这些库，产品工程师可以少写大量的代码，也减少了测试和维护的成本。使他们能够快速地将自己的服务接入到Facebook的基础架构中，同时允许架构有效可靠地扩展。
基础设施管理
产品工程师拥有大多数的Python软件，并用这些软件来管理Facebook的基础设施。即便其中的软件不是100%由Python编写，至少它也覆盖了我们的硬件设施的整个生命周期，从硬件进入我们的数据中心到它报废的时刻。
Python软件驱动了这些服务：
网络切换设置和镜像（TORconfig）
白盒切换CLI（FBOSS）
核心服务（DNS, Chef, etc.），通过Kobold，一个系统启动的可插拔系统
服务器硬件错误和服务失败的自动修复（FBAR）
调度和自动化执行维护工作（Dapper）
服务器镜像，老化测试和修复管理（Cyborg）
错误检测和诊断（machinechecker）
平台服务
随着我们的基础设施规模化，一些单片服务被拆分成多个组件，过程中造就了大量各种用途的Python服务。
今天，我们大量的基础设施管理工具都构建在一个公用的平台上，这个平台由4个部分组成：
Job Engine：一个可规模化的任务调度和执行框架，任何团队都可以基于自己的目的扩展它，现在每个月运行上百万个任务。
fbpkg：一个基于BitTorrent的数据分发服务，用来传大文件和软件包，包括facebook.com的代码。
FBTFTP：我们的高性能TFTP实现，支持IPv6，每一次服务器被镜像都会使用到。
Osmosis：一个通用的工作流定义和执行工具，很多团队都在使用。支持了我们从办公室环境到数据中心环境的初始化，到操作系统和内核的升级。
服务配置管理
我们主机级别的配置管理是用Chef完成的。我们服务级别的配置管理，是通过一个Facebook内部的项目，叫Configerator，完成的。工程师们通过Python代码生成配置对象，这些配置存储在JSON文件中，任何的服务都能够读取。验证器，也是Python写的，用来验证这些配置的正确性。Python还是项目Tupperware的配置语言，这个项目是Facebook的容器部署系统。
使用Python让我们能够动态生成配置对象，而不用创建、维护、学习使用复杂的模板系统。
运维效率
很多团队都在已经存在的库和系统上做定制，来提升自己的运维效率或者满足Facebook的通用需求。
我们的MySQL基础设施团队创建了MySQL Pool Scanner，能够像一个DBA一样自动保持我们的MySQL基础设施的健康。
我们广泛部署的二进制文件（服务、代理、CLI工具等）使用slowroll orchestrator进行传输，它是一个构建在Job Engine基础上的Python工具，它允许分段部署并且会自动做安全检查。
Python3部署
Facebook的规模使得Python的效率被使用到了极致，我们的代码里使用了大量的库（Twisted, Gevent, futures, AsyncIO, 和很多其他的）。很多的迁移项目或者新项目都使用Python3，除非有不得已的理由必须使用Python2。目前，我们运行的服务中5%的代码是用Python3编写的。
下面这些兼容Python3的项目已经开源了：
FBOSS CLI：一个Python3.5编写的终端工具，用做主机切换的代理。
Facebook Python Ads API：兼容Python3
FBTFTP: Python3写的动态TFTP服务框架
PYAIB：Python异步IrcBot框架
在扩真我们的Python3代码的时候有很多令人兴奋的事情要做。我们越来越依赖于AsyncIO，这个Python3.4加入的特性。从Python2迁移而来我们见证了巨大的性能提升。我们希望贡献更多提高性能的特性和修复给Python社区。
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