Python Automation: Ein vollständiger Leitfaden

Dieser Artikel enthält eine vollständige Anleitung zur Verwendung von Python für die Automatisierung. Wir behandeln grundlegende Konzepte, wichtige Bibliotheken, reale Anwendungsfälle und Best Practices, um den Lesern zu helfen, effektive Automatisierungslösungen zu entwerfen und aufzubauen. Wenn du gerade dabei bist, Python zu lernen, solltest du dir unbedingt unseren Lernpfad "Grundlagen der Python-Programmierung" ansehen, um dein Studium zu beschleunigen. 

Was ist Python Automation? 

Python ist eine beliebte Computersprache, und das aus gutem Grund. Die Syntax ist sauber, leicht zu lernen und einfach zu verstehen. Es bietet umfangreiche Bibliotheksunterstützung für eine Reihe von Anwendungen. 

Es gibt Tools für Dateisysteme wie os, shutil und pathlib. Für die Datenverarbeitung haben wir pandas und openpyxl. schedule, time und threading können dir bei der Aufgabenplanung helfen.

Die Automatisierung mühsamer manueller Aufgaben ist ein praktischer Anwendungsfall für Python. Warum diesen Bericht manuell erstellen und jeden Monat E-Mails verschicken? Schreibe ein Python-Skript, das diese Aufgabe für dich übernimmt.

Python Grundlagen der Automatisierung

Python ist eine attraktive Wahl für die Automatisierung. Seine Einfachheit und die umfangreiche Bibliotheksunterstützung machen es auch für Nicht-Entwickler zugänglich.

Um die Grundlagen von Python aufzufrischen, schau dir diese DataCamp-Ressourcen an.

• Kurs Python-Programmierungstoolbox
• Python Spickzettel für Einsteiger Spickzettel

Vorteile

Sie bietet mehrere wichtige Vorteile für die Automatisierung. Die niedrige Einstiegshürde ermöglicht es den Nutzern, komplexe Aufgaben mit nur wenigen Zeilen Code zu erledigen. Durch die schnelle Entwicklung, das vereinfachte Debugging und die Skalierbarkeit eignet sie sich für fortgeschrittene Automatisierungsabläufe, einschließlich Cloud-Integrationen, APIs und Microservices.

Häufige Anwendungsfälle

Eine häufig automatisierte Aufgabe ist die Dateibearbeitung. Skripte benennen, verschieben oder organisieren Dateien auf der Grundlage von Namenskonventionen, Dateitypen oder Zeitstempeln um. Die Automatisierung wird oft zum Herunterladen, Bereinigen, Verarbeiten und Speichern von Webdaten für die spätere Verwendung verwendet. 

Eine weitere Routineanwendung ist die Erstellung von zusammenfassenden Berichten und deren Verteilung per E-Mail. Skripte aktualisieren Tabellenkalkulationen, indem sie neue Daten einfügen, Formeln berechnen, Formatierungen anwenden oder Diagramme und Visualisierungen erstellen. Ein weiterer häufiger Anwendungsfall ist die Interaktion mit Webanwendungen. Dazu gehören das Abrufen von Daten, das Einreichen von Formularen und die Integration von Diensten.

Schauen wir uns ein Beispiel an. Das folgende Skript verwendet os und shutil, um die Organisation von PDF-Dateien zu automatisieren, und zeigt damit ein klares, gängiges Szenario für die Dateiverwaltung.

import os
import shutil

source_folder = 'Downloads'
destination_folder = 'Documents/PDFs'

# Move all PDF files from Downloads to PDFs folder
for filename in os.listdir(source_folder):
    if filename.endswith('.pdf'):
        shutil.move(
            os.path.join(source_folder, filename),
            os.path.join(destination_folder, filename)
        )

Python Automation Kernkonzepte

Es gibt einige Grundlagen, die du wissen musst, wenn es um Python-Automatisierung geht: 

Gedolmetschte Sprache

Wie führt Python Skripte aus? Python ist eine interpretierte Sprache. Das bedeutet, dass er den Code zur Laufzeit Zeile für Zeile ausführt. Es kompiliert nicht das gesamte Programm vorher in Maschinencode. 

Diese Funktion ermöglicht ein schnelles Testen und Entwickeln, sodass keine Kompilierung erforderlich ist. Der Nachteil ist, dass die Ausführung langsamer sein kann als bei kompilierten Sprachen. 

Skripte haben in der Regel eine .py-Erweiterung und werden von der Kommandozeile aus mit einem Befehl wie python my_script.py ausgeführt. Weitere informationen zum Ausführen von Python-Skripten findest du in unserem Tutorial, Wie man Python-Skripte ausführt.

Skripte können mit Systemzeitplanern wie Task Scheduler unter Windows oder cron unter Linux und macOS automatisch ausgeführt werden. Python-Bibliotheken wie schedule oder APScheduler ermöglichen eine programmatische Steuerung.

Input-Prozess-Output-Modell

Automatisierungsskripte verwenden ein einfaches Input-Process-Output-Modell. Dieses Muster ist in Programmierworkflows üblich. In der Eingabephase sammelt das Skript Daten aus verschiedenen Quellen. Dazu gehören lokale Dateien, Datenbanken, Web-APIs und Benutzereingaben. 

In der Verarbeitungsphase transformiert, filtert und analysiert das Skript die Daten. In der Ausgabestufe liefert das Skript die Ergebnisse mit verschiedenen Methoden. Sie kann in eine Datei schreiben, eine E-Mail versenden, Ergebnisse an eine API senden oder in einer Datenbank speichern. Dieser Ablauf macht Automatisierungsskripte vorhersehbar und wiederverwendbar. Außerdem ist es einfach, sie in größere Systeme zu integrieren.

Zeitplanung mit Python

Python bietet Bibliotheken wie schedule und APScheduler um die Planung von Aufgaben zu automatisieren:

Wähle schedule für einfache, wiederkehrende Aufgaben und APScheduler für fortgeschrittene, produktionsgerechte Planungsanforderungen.

Schauen wir uns ein Beispiel für die Planung von Aufgaben mit schedule an, um zu zeigen, wie ein Skript eine Berichtsaufgabe in regelmäßigen Abständen wiederholt ausführt.

import schedule
import time

def job():
    print("Generating monthly report...")

# Schedule the job every month
schedule.every(30).days.at("08:00").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

Fehlerbehandlung

Python bietet integrierte Unterstützung für die Fehlerbehandlung durch try/except Blöcke. Dieser Fehlermechanismus ermöglicht es Skripten, Fehler zu antizipieren und zu bewältigen, ohne abzustürzen. Das Skript fängt bestimmte Ausnahmen ab, um Probleme für eine spätere Überprüfung zu protokollieren. Es gibt auch Fehlermeldungen aus und erholt sich, damit es weiterläuft.

Zentrale Python-Bibliotheken für die Automatisierung

Es gibt grundlegende Python-Bibliotheken für die GUI-Automatisierung, die Web-Automatisierung und die Datenverarbeitung.

GUI-Automatisierung mit pyautogui

Die Bibliothek pyautogui hilft bei der Automatisierung von GUI-Aufgaben. Dazu ahmt es menschliche Handlungen nach, wie das Bewegen der Maus, Klicken, Tippen und das Erkennen von Bildschirmelementen. Sie eignet sich am besten für leichtgewichtige, visuelle Automatisierungsaufgaben, bei denen die Oberfläche konsistent bleibt. Sie eignet sich nicht für dynamische oder komplexe Oberflächen, da sie sich nur auf Pixel verlässt und kein kontextbezogenes Bewusstsein hat.

PyAutoGUI unterstützt eine Vielzahl von Desktop-Automatisierungsszenarien. Er kann sich wiederholende Aufgaben auf deinem Computer erledigen. Es simuliert Klicks, Tastenanschläge und die Navigation in Anwendungen wie Excel. Entwickler nutzen sie oft, um die Funktionalität von Desktop-Oberflächen zu überprüfen, indem sie das Nutzerverhalten nachahmen. Beim Spielen kann es einfache Aktionen im Spiel durch Makros automatisieren. Spielerinnen und Spieler sollten jedoch vorsichtig sein. Viele Spiele erlauben keine Automatisierung und können Konten bestrafen, die sie nutzen.

Web-Automatisierung: Selen und Playwright

Selenium ist ein weit verbreitetes Tool zur Automatisierung von Webbrowsern, das für seine Ausgereiftheit, die umfangreiche Unterstützung durch die Community und die Kompatibilität mit verschiedenen Browsern und Sprachen bekannt ist. Es lässt sich gut mit etablierten Test-Frameworks wie JUnit, TestNG und NUnit integrieren und ist damit ideal für Legacy-Systeme und komplexe Unternehmensumgebungen. Selenium-Skripte erfordern jedoch oft explizite Wartezeiten und zusätzliche Konfigurationen, was zu einem höheren Wartungsaufwand führt, insbesondere bei dynamischen, JavaScript-lastigen Anwendungen.

Playwright hingegen ist eine moderne Automatisierungsbibliothek, die automatisches Warten, native Multi-Tab-Behandlung und einheitliche APIs für die wichtigsten Browser (einschließlich WebKit) bietet. Es eignet sich hervorragend für das Testen dynamischer Front-End-Frameworks wie React, Vue und Angular und damit für schnelle, zuverlässige End-to-End-Tests in CI/CD-Pipelines.

Weitere Informationen zum Testen in Python findest du im Kurs Einführung in das Testen in Python. Einzelheiten zu Unit-Tests findest du im Tutorial Unit-Tests in Python. 

Datenverarbeitung mit Pandas und Openpyxl

Die Python-Bibliotheken pandas und openpyxl sind leistungsstarke Werkzeuge für die Automatisierung von Tabellenkalkulationen.

pandas zeichnet sich durch die strukturierte Datenbearbeitung aus. Es kann CSV-, Excel- oder SQL-Daten lesen und schreiben, Datensätze bereinigen und umwandeln, Statistiken aggregieren und Datensätze zusammenführen. Häufige Anwendungsfälle für die Automatisierung sind die Erstellung automatisierter Excel- oder CSV-Berichte, die Bereinigung großer Datensätze und die Vorbereitung von Daten für Dashboards oder die Archivierung.

openpyxl behandelt speziell Excel-Dateien (.xlsx). Es kann Tabellen lesen, schreiben und formatieren, bedingte Formatierungen vornehmen, Formeln einfügen und Diagramme hinzufügen. Typische Anwendungen sind die Automatisierung der Berichtserstellung und die Aktualisierung von Tabellenkalkulationsvorlagen.

Ein gängiger Arbeitsablauf kombiniert Pandas für die Datenanalyse und openpyxl für die Präsentation. Bei großen Datenmengen ist Pandas in der Regel schneller. Beachte auch, dass openpyxl nur Excel 2007+ (.xlsx) unterstützt und keine Formeln auswertet - das erledigt Excel selbst beim Öffnen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie du mit Pandas eine routinemäßige Berichtsaufgabe automatisieren kannst. Es liest Verkaufsdaten aus einer CSV-Datei, entfernt Duplikate, füllt fehlende Werte auf und exportiert die bereinigten Daten dann direkt in eine Excel-Tabelle, die zur Verteilung oder weiteren Analyse bereitsteht.

import pandas as pd

# Load data from a CSV file
df = pd.read_csv('monthly_sales.csv')

# Data cleaning: remove duplicates and handle missing values
df_cleaned = df.drop_duplicates().fillna(0)

# Save the cleaned dataset as an Excel report
df_cleaned.to_excel('cleaned_sales_report.xlsx', index=False)

Dieser Arbeitsablauf lässt sich leicht planen (z. B. mit cron) und weiter ausbauen. Zum Beispiel die Integration mit der E-Mail-Automatisierung, um automatisch Monatsberichte zu versenden.

Praktische Python-Automatisierungsanwendungen

Python wird häufig verwendet, um Aufgaben zu automatisieren - vom Web-Scraping bis zur E-Mail-Automatisierung und darüber hinaus.

Web Scraping

Eine beliebte Anwendung ist das Web Scraping. Wenn es einen offiziellen, strukturierten Zugang gibt, sind APIs wahrscheinlich die beste Option. Wenn nicht, kann eine Bibliothek wie Beautiful Soup oder Scrapy verwendet werden, um Daten direkt aus HTML zu extrahieren.

Beautiful Soup ist ideal für das Scraping von Daten aus Websites mit einfachem, stabilem HTML. Es ist relativ einfach zu lernen und zu benutzen. Es erfordert jedoch ein detailliertes Verständnis der Seitenstruktur. Wenn sich das Layout der Website ändert, kann der Scraper-Code leicht kaputt gehen.

Scrapy ist gut für komplexere Anwendungsfälle. Seine Unterstützung für asynchrone Ausführung macht es schnell und effizient genug, um große Websites mit mehreren Seiten zu crawlen. Die Ausgabe kann in JSON, CSV oder Datenbanken exportiert werden. 

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit Beautiful Soup und requests strukturierte Inhalte aus einer einfachen Webseite extrahiert:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Fetch the webpage
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Extract all headlines
headlines = soup.find_all('h2')

for headline in headlines:
    print(headline.text.strip())

Wenn du mehr über Python und Web Scraping wissen willst, schau dir diese Ressourcen an.

• Kurs Web Scraping in Python
• Web Scraping mit Python (und Beautiful Soup) Tutorial
• Web Scraping & NLP in Python Tutorial
• Wie man mit Python Amazon scrappt Tutorial 

E-Mail-Automatisierung

Das in Python integrierte Modul smtplib ermöglicht es Skripten, E-Mails programmatisch über SMTP zu versenden. Sie wird häufig verwendet, um die Kommunikation innerhalb eines größeren Workflows zu automatisieren.

Typische Anwendungsfälle sind das Versenden von geplanten Berichten, Fehler- oder Systemwarnungen aus automatisierten Jobs, die Benachrichtigung von Administratoren oder Benutzern über Ereignisse oder Aktualisierungen und das Anhängen von Ausgabedateien.

Hier ist ein Beispielskript zum Versenden einer E-Mail mit einer angehängten Datei.

import smtplib
from email.message import EmailMessage

# Connect to email provider's SMTP server
# e.g., gmail uses smtp.gmail.com on port 587
server = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587)
server.starttls()
server.login("your_email@gmail.com", "your_app_password")

# Compose email
msg = EmailMessage()
msg["Subject"] = "Automation Alert"
msg["From"] = "your_email@gmail.com"
msg["To"] = "recipient@example.com"
msg.set_content("This is an automated message.")
# Attach files
with open("report.pdf", "rb") as f:
    msg.add_attachment(f.read(), maintype="application", subtype="pdf", filename="report.pdf")

# Send the email
server.send_message(msg)
server.quit()

Erweiterte Automatisierungsarchitekturen

Python bietet leistungsstarke Werkzeuge für die Planung und Koordination von automatisierten Aufgaben. Bibliotheken wie APScheduler und Plattformen wie Apache Airflow bieten flexible, robuste und skalierbare Lösungen.

APScheduler

Advanced Python Scheduler (APScheduler) ist eine produktionsreife Bibliothek, die erweiterte Optionen für die Zeitplanung bietet. Sie ist ideal, um wiederkehrende Arbeitsabläufe zu automatisieren.

APScheduler ermöglicht es, Aufgaben zu bestimmten Datumszeiten, in festen Intervallen oder im Cron-Stil (jeden Montag um 8 Uhr) auszuführen.

Es unterstützt die persistente Auftragsspeicherung über Datenbanken, sodass die Daten über Neustarts hinweg erhalten bleiben. Verschiedene Scheduler-Typen unterstützen unterschiedliche Anwendungsfälle: BackgroundScheduler für nicht-blockierende Aufgaben, AsyncIOScheduler für Asyncio-Anwendungen und BlockingScheduler für Kommandozeilen-Skripte. Auftragsausführung und Fehler können zur späteren Fehlersuche oder Überwachung protokolliert werden.

Zu den üblichen Anwendungsfällen gehören das Erstellen von Berichten, das Versenden von geplanten E-Mails, das Durchführen von Gesundheitsprüfungen, ETL-Jobs und die Wartung von Datenbanken.

Apache Airflow

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform für Unternehmen, die Arbeitsabläufe automatisiert, plant, verwaltet und überwacht. Es ist ein robustes, transparentes und wiederholbares System, das Unternehmen häufig für die Orchestrierung von ETL, ML und Data Engineering sowie für die Berichterstellung nutzen. 

Um Apache Airflow zu nutzen, schreibst du einen Workflow in Python, um Aufgaben und die Reihenfolge ihrer Ausführung zu definieren und den Zeitplan festzulegen, wann der Workflow starten soll. Airflow führt jede Aufgabe zum richtigen Zeitpunkt aus, überwacht den Arbeitsablauf und sendet Warnungen, wenn etwas schief läuft. Mit dem Web-Dashboard kannst du Arbeitsabläufe überwachen und Protokolle überprüfen.

Aufkommende Trends in der Python-Automatisierung

Python spielt eine zentrale Rolle in der neuesten Automatisierungstechnik. Trends wie die KI-gesteuerte Entscheidungsfindung und das serverlose Cloud Computing erweitern die Möglichkeiten der Automatisierung.

Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Automatisierungssystemen, intelligente, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Diese Integration führt zu einer größeren Flexibilität und Anpassungsfähigkeit als die traditionelle regelbasierte Logik.

ML analysiert historische Daten, um Ereignisse vorherzusagen. Diese Ereignisse lösen Automatisierungsfunktionen aus. Ein System kann zum Beispiel Ausfälle von Anlagen vorhersagen und Wartungsarbeiten planen, bevor Probleme auftreten. ML kann auch Antworten empfehlen. Ein Betrugserkennungssystem kann zum Beispiel verdächtige Kreditkartentransaktionen anhand des in den Daten erkannten Verhaltens und nicht nur anhand von Schwellenwerten erkennen. LLMs erstellen Berichtsentwürfe aus Daten. Das reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt die Erstellung von Inhalten.

Wenn du mehr über KI und Automatisierung erfahren willst, lies Folgendes.

• Lernpfad Entwicklung von KI-Anwendungen
• LangChain-Agenten bauen, um Aufgaben in Python zu automatisieren Tutorial
• DeepChecks Tutorial: Testen von Machine Learning automatisieren tutorial 

Cloud-native Automatisierung

Beim serverlosen Computing verwalten die Cloud-Anbieter die Infrastruktur, sodass sich die Entwickler auf die Logik und die Automatisierungsabläufe konzentrieren können. 

Der Begriff "serverlos" bezieht sich auf die Tatsache, dass Entwickler keine Server verwalten oder bereitstellen müssen; es bedeutet natürlich nicht, dass es keine Server gibt. Mit Diensten wie AWS Lambda, Google Cloud Functions und Azure Functions können Python-Skripte als Reaktion auf Ereignisse ausgeführt werden. 

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile. Damit entfällt die Verantwortung des Nutzers für virtuelle Maschinen oder Container. Serverlose Funktionen skalieren automatisch mit der Nachfrage und stellen in Zeiten hohen Verkehrsaufkommens, wie z.B. bei Veranstaltungen im Online-Handel, mehr Ressourcen zur Verfügung. Das Modell ist kosteneffizient, da die Nutzer nur für die genutzte Rechenzeit bezahlen.

Best Practices für zuverlässige Automatisierung

Hier sind einige wichtige Tipps für die Automatisierung von Prozessen in Python: 

Techniken zur Fehlerbehandlung

Eine effektive Fehlerbehandlung ermöglicht es Automatisierungsskripten, sich wieder zu erholen. Befolge diese Best Practices, um Ausnahmen zu verwalten.

• Verwende spezielle try/except-Blöcke. Fange nur die Ausnahmen ab, die du erwartest, und nicht generell alle Fehler. Schreibe zum Beispiel einen speziellen Block, um Fehler bei der Division durch Null zu behandeln, anstatt einen allgemeinen Fehlerfänger.
• Verwende finally. Ein finally Block sorgt für Sauberkeit. Variablen können zurückgesetzt, Ressourcen losgelassen werden.
• Log-Fehler. Fehler sollten für die spätere Überwachung protokolliert und nicht nur ausgedruckt werden.
• Standard-Verhaltensweisen. Für unkritische Ausfälle gibt es sinnvolle Standardwerte oder Fallbacks.
• Scheitere schnell und klar. Wenn ein Fehler nicht behoben werden kann, löst du eine Ausnahme aus oder beendest das Projekt vorzeitig mit einer klaren Meldung.

Konfigurationsmanagement

Die Verwendung von Umgebungsvariablen ist die beste Methode, weil sie die Konfiguration vom Code trennt. Um die Sicherheit zu erhöhen, solltest du sensible Daten wie Passwörter, Datenbankzugangsdaten und API-Schlüssel aus dem Quellcode heraushalten, insbesondere wenn du die Versionskontrolle verwendest. 

Umgebungsvariablen ermöglichen es verschiedenen Umgebungen wie Entwicklung, Staging und Produktion, dieselbe Codebasis mit unterschiedlichen Einstellungen zu verwenden. Dieser Ansatz vereinfacht die Bereitstellung in Cloud-Umgebungen und macht die Wartung einfacher, da Konfigurationsänderungen keine Änderungen am Code selbst erfordern.

Leistungsoptimierung

Die Optimierung von Automatisierungsskripten sorgt dafür, dass Programme schneller laufen, weniger Ressourcen verbrauchen und effizienter skaliert werden. Das ist besonders wichtig bei großen Datensätzen, zeitkritischen Prozessen oder häufig ausgeführten Aufgaben.

Einige wichtige Strategien zur Leistungsoptimierung:

• Minimiere überflüssige Arbeitk. Vermeide es, Werte neu zu berechnen oder die gleichen Daten mehrmals abzufragen. Verwende die Memoisierung oder speichere Zwischenergebnisse, wenn es angebracht ist.
• Nutze effiziente Bibliothekens. Entscheide dich für schlanke, speziell entwickelte Bibliotheken, die den Overhead minimieren. Verwende zum Beispiel pandas anstelle von manuellen Schleifen.
• Nutze effiziente Datenstrukturen. Verwende außerdem Datenstrukturen, die den Overhead minimieren. Verwende zum Beispiel set oder dict anstelle von Listen, um schneller nachzuschlagen.
• Cache-Ergebnisse. Cache-Ergebnisse von teuren oder häufigen Operationen mit In-Memory-Speichern oder externen Caches.
• Batch. Batch-Operationen, wie z.B. das Schreiben von Dateien oder das Einfügen von Daten in Datenbanken, werden in Batches zusammengefasst, um den Overhead zu reduzieren.
• Parallele/gleichzeitige Ausführung. Nutze Threading oder Multiprocessing für parallelisierbare Aufgaben, wie die Verarbeitung von Dateien oder die Umwandlung von Datensätzen.
• Profil und Benchmark-Code. Verwende Tools wie cProfile, line_profiler oder timeit, um Engpässe zu erkennen und Codeabschnitte zu identifizieren, die optimiert werden müssen.

Fazit

Python ist eine leistungsstarke und vielseitige Sprache für die Automatisierung. Egal, ob du einfache Aufgaben wie das Umbenennen von Dateien automatisierst oder komplexe Workflows mit Tools wie Airflow erstellst, Python bietet die nötigen Werkzeuge für eine zuverlässige Automatisierung. Mit den Tipps in diesem Leitfaden können die Leser sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Wenn du noch auf dem Weg bist, Python zu lernen, solltest du dir unseren Lernpfad "Grundlagen der Python-Programmierung " ansehen, um dein Lernen zu beschleunigen.