Как написать скрипт на python

Cкрипты — Python: Настройка окружения

В интерпретируемых языках от написания кода до запуска — всего один шаг. Ничего не нужно компилировать в машинный код.

Всю работу делает интерпретатор, которому достаточно подать на вход скрипт — программу на интерпретируемом языке. Внутри этой программы записаны простые последовательности команд, которые компьютеру нужно выполнить.

Если на каком-то языке удобно писать скрипты, его называют «скриптовым языком» или «языком для написания сценариев».

Скрипты на Python

Python отлично подходит на роль скриптового языка. Последовательность команд в простых сценариях не нужно никак оформлять и запускать скрипты максимально просто. Мы просто пишем команды одну за другой в файл:

# file print('Hello, world!') print('This is a python-script!')

Затем мы просто вызываем интерпретатор с полученным файлом на входе:

У Python много полезных модулей и функций, входящих в поставку. Поэтому его часто используют для автоматизации различных задач, которые не хочется выполнять вручную при работе на компьютере. К тому же написание скриптов — отличная отправная точка для тех, кто только начинает знакомиться с программированием.

Скрипты и shebang

В Linux, macOS, BSD и других unix-подобных операционных системах командные оболочки умеют запускать скрипты на любых языках, в том числе и на Python. При этом скрипты сообщают оболочке, какой интерпретатор нужно вызывать для выполнения сценария.

Интерпретатор указывается специальной строкой в самой первой строчке файла скрипта, которая называется shebang. Это название произошло от первых двух символов такой строчки: # называется sharp, а ! — bang.

Типичный shebang выглядит так:

#!/usr/bin/python3

После символов #! идет путь до интерпретатора. При запуске скрипта с shebang командная оболочка читает первую строку и пробует запустить указанный интерпретатор. Если скрипту с указанным shebang дать права на исполнение, то интерпретатор в командной строке можно не указывать:

cat script.py #!/usr/bin/python3 print('Hello!') chmod +x script.py ./script.py Hello!

Shebang и разные версии Python

В целом shebang — штука довольно простая, когда интерпретатор в системе ровно один. Но мы с вами знаем, что версий Python в системе может быть установлено несколько. Более того, в виртуальном окружении путь к интерпретатору будет отличаться от /usr/bin и будет разным в разных окружениях.

Как сделать так, чтобы скрипт запускался всегда с нужной версией Python? Нужно всего лишь не указывать путь до команды python напрямую, а использовать программу env .

Эта программа умеет находить и запускать программы с учетом переменных окружения. При активации виртуального окружения модифицируется переменная $PATH , поэтому env будет запускать именно ту версию интерпретатора, которая нам нужна. Нужная версия просто найдется раньше, потому что путь до исполняемых файлов окружения добавляется в начало $PATH .

А теперь рассмотрим правильный способ указывать shebang в проектах на python:

#!/usr/bin/env python3 print('Hello!')

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

130 курсов, 2000+ часов теории
1000 практических заданий в браузере
360 000 студентов

Наши выпускники работают в компаниях:

KVERNER

Matlab Simulink Python Java HELP Работы программиста профессионала

10 полезных советов по написанию скриптов Python

25.02.2023 Admin Комментарии 1 комментарий

Хотите несколько полезных советов по скриптам Python? Читайте дальше, чтобы получить совет от профессионала!

В этой статье я дам вам несколько советов и приемов Python, а также примеры скриптов, которые помогут вам максимально эффективно использовать Python. Во-первых, давайте определим, что такое скрипт Python. Сценарий Python — это набор инструкций, написанных на Python, чтобы попросить компьютер выполнить некоторые задачи.nВ этой статье мы начнем с простого варианта использования и усовершенствуем наш сценарий, реализуя различные советы по написанию полезных сценариев Python.

pip install opencv-python

Для этого примера я загрузил 50 изображений автомобилей Формулы-1, сохраненных в data/formula_one с файлами от 000000.jpg до 000049.jpg.

import cv2 import glob image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) for i in image_files: img = cv2.imread(i) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

Ниже приведен пример результатов:

Теперь, когда у нас что-то работает, давайте посмотрим, как мы можем улучшить этот скрипт с помощью первого совета по скрипту Python.

1. Подчеркните читабельность кода Python

Мой первый совет — не пишите скрипты для себя, даже если вы единственный, кто их использует. Вместо этого подумайте о себе в будущем — или, если вы пишете код Python для кого-то другого, о человеке, который будет поддерживать код после вас. Другими словами, ваш код должен быть хорошо прокомментирован, удобочитаем и понятен любому, кто взглянет на ваш скрипт Python. Если вы решите перепроектировать свой код и сделать его максимально оптимизированным за счет удобочитаемости, вы должны быть тщательными в своих комментариях.

Я не добавлял комментариев к своему предыдущему примеру, так что это может быть первым шагом к улучшению нашего скрипта Python. Давайте воспользуемся комментариями, чтобы объяснить, что делает наш код:

import cv2 import glob # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: img = cv2.imread(i) # Read the image gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert the image to grayscale gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) # Resize the image for visualization purpose cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) # Display the gray image in a window called 'Grayscale Image' cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows

Теперь наш код стал намного понятнее. Позже эти комментарии помогут вам вспомнить ход мыслей при написании кода. Однако наши комментарии могут быть немного очевидными, поскольку эта статья представляет собой руководство по советам и приемам Python. В этом контексте комментарии часто объясняют «что» в коде; вместо этого часто рекомендуется писать «почему» в этом фрагменте кода. Например, я мог бы написать комментарии так:

import cv2 import glob image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) for i in image_files: img = cv2.imread(i) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. Пишите повторно используемые функции Python

Если вы можете сделать свой код полностью пригодным для повторного использования с помощью функций, вы избавите себя от многих проблем. Итак, вместо того, чтобы писать инструкции прямо в вашем файле, попробуйте заключить их в функции. Это заставит вас обобщить код и сделать его более пригодным для повторного использования в будущих сценариях.

Давайте напишем функцию, которая принимает наш файл изображения в качестве аргумента и возвращает серое изображение без изменения размера. Мы поместим функцию в начало скрипта, сразу после импорта:

import cv2 import glob # Color to Gray Function def color2gray(filename): img = cv2.imread(filename) # Read the image gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert the image to grayscale gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) # Resize the image for visualization purposes cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) # Display the gray image in a window called 'Grayscale Image' cv2.waitKey(0) # Press any key to close the window return gray_img # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) # Loop through the files and display the images as grayscale for i in image_files: color2gray(i) cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows

3. Напишите свой собственный пакет Python

Мой следующий совет является продолжением предыдущего. Теперь, когда вы уже начали делать свой код пригодным для повторного использования, добавляя функции, вы можете сохранить эти функции в файле Python. Вы можете импортировать этот файл, как любую библиотеку, и использовать свои функции всякий раз, когда они вам понадобятся.

Следующим шагом будет организация вашего кода в класс. Это также может позволить вам использовать метод dir() для доступа к списку функций в вашем файле.

Давайте поместим нашу предыдущую функцию в новый файл Python с именем utils.py и импортируем его, как любой пакет Python. Помните, что ваш файл utils.py должен находиться в том же каталоге.

import cv2 # Color to Gray Function def color2gray(filename): img = cv2.imread(filename) # Read the image gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Convert the image to grayscale gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) # Resize the image for visualization purposes cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) # Display the gray image in a window called 'Grayscale Image' cv2.waitKey(0) # Press any key to close the window return gray_img

И обновленный файл gray.py:

import cv2 import glob import utils # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: utils.color2gray(i) cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows

Если по какой-то причине ваш файл utils.py находится в другом каталоге, вы можете импортировать его в свой файл gray.py:

import cv2 import glob import sys sys.path.append("your-path-to-utils") import utils # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob("./data/formula_one/*.jpg")) # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: utils.color2gray(i) cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows

О пакетах Python нужно знать больше, но это должно помочь вам начать. Удобочитаемость — одно из преимуществ хранения ваших функций в специальном файле Python, но это также упрощает поддержку вашего кода.

Вы можете получить доступ к списку своих функций с помощью dir().

import utils print(dir(utils))

Мы получаем следующий вывод:

['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'color2gray', 'cv2']

Вы видите функцию color2gray, которую мы определили ранее. Но это не все. Далее давайте перейдем к одному из моих лучших советов и приемов по Python, когда мы рассмотрим модуль argparse.

4. Включите аргументы командной строки

Хотите сделать свой сценарий многоразовым? Обобщайте это! Какая проблема — копаться в вашем предыдущем скрипте Python, чтобы отредактировать его для вашего текущего варианта использования! Так что избавьте себя от хлопот и используйте argparse. Вы поблагодарите себя позже!

Argparse — мощная библиотека Python. Давайте обновим наш код, чтобы включить его и иметь возможность выполнять наш скрипт Python с аргументами командной строки.

import cv2 import glob import utils import argparse as ap # Define an argument parser object parser = ap.ArgumentParser() # Define the arguments to add parser.add_argument("-d", "--directory", type=str, required=True, help="Directory of files to load") parser.add_argument("-e", "--ext", type=str, default=".jpg", help="Define file extension") args = parser.parse_args() # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob(args.directory+"*"+args.ext)) # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: utils.color2gray(i) cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows

Мы можем запустить наш скрипт следующим образом:

python gray.py --directory ./data/formula_one/ --ext .jpg

Включение argparse в ваш скрипт делает его полностью пригодным для повторного использования. Используя его, вы можете вводить аргументы, необходимые для выполнения сценариев в соответствии с вашими потребностями, без непосредственного редактирования кода.

5. Используйте строку документации вместо однострочных комментариев

Далее я рекомендую использовать docstring вместо однострочных комментариев (т. е. комментариев со знаком #). Этому есть две причины. С одной стороны, вы можете легко и правильно писать многострочные комментарии; с другой стороны, пользователь программы может получить доступ к комментариям, вызвав функцию help().

Давайте отредактируем наш файл utils.py, включив в него комментарий к строке документации:

import cv2 # Color to Gray Function def color2gray(filename): """ This function reads an image and converts it to grayscale. For visualization purposes, we resize the output as a 960x540 image. Press any key to close the window and continue. """ img = cv2.imread(filename) gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img_small = cv2.resize(gray_img, (960, 540)) cv2.imshow('Grayscale Image', gray_img_small) cv2.waitKey(0) return gray_img print(help(color2gray))

Затем мы можем запустить наш utils.py в терминале…

python utils.py

… и получите документацию по функциям ниже:

Help on function color2gray in module __main__: color2gray(filename) This function reads an image and converts it to grayscale. For visualization purposes, we resize the output as a 960x540 image. Once the image is displayed, press any key to close the window and continue. (END)

6. Используйте контроль версий

У вас случалось, что ваш ноутбук умирал в ваших руках из-за того, что кто-то пролил на него чашку воды? Или вы потеряли все свои файлы, потому что допустили опечатку при запуске команды Linux rm -rf для удаления каталога? И то, и другое случилось со мной, так что вам не придется повторять мою ошибку!

Чтобы не переписывать сценарии и не брать отвертку, чтобы открыть ноутбук и извлечь жесткий диск, избавьте себя от проблем с контролем версий. Доступно несколько вариантов, таких как GitLab, GitHub, Beanstalk и другие. Я лично использую GitHub. Регулярная отправка кода гарантирует, что у вас всегда будет доступная версия проекта. Это можно сделать в мгновение ока:

Перейдите в каталог вашего проекта и откройте терминал командной строки.
Введите $ git init
Введите $ git, добавьте имена файлов вашего проекта.
Введите $ git фиксации
Перейдите в свою учетную запись GitHub и создайте новый репозиторий.
В терминале командной строки введите $ git remote add origin git@github.com:your-username/your-repo
Введите $ git push

7. Сериализуйте свои переменные Python для повторного использования

Объектная сериализация также может быть удобной. Допустим, одна из ваших функций выполняется долго, и вам придется повторно использовать одни и те же выходные данные в нескольких файлах либо для исследовательских целей (например, проведения нескольких экспериментов), либо для какого-либо другого варианта использования. Вместо многократного запуска кода вы можете сериализовать вывод, сохранив его в виде файла рассола и перезагрузив в следующем сценарии.

В нашем предыдущем примере наша функция вернула изображение в градациях серого в виде массива NumPy; наш скрипт запускает 50 изображений. Возможно, у вас есть скрипт, выполняющий те же действия для тысяч изображений, и вам нужны эти массивы NumPy для другой цели. Мы можем сохранить эти структуры данных для повторного использования в будущем, чтобы избежать повторного запуска кода. Давайте импортируем pickle и обновим наш скрипт:

import cv2 import glob import utils import argparse as ap import pickle as pkl # Define an argument parser object parser = ap.ArgumentParser() # Define the arguments to add parser.add_argument("-d", "--directory", type=str, required=True, help="Directory of files to load") parser.add_argument("-e", "--ext", type=str, default=".jpg", help="Define file extension") args = parser.parse_args() # Load the images in ascending order image_files = sorted(glob.glob(args.directory+"*"+args.ext)) # Create an empty list gray_arr = [] # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: arr = utils.color2gray(i) gray_arr.append(arr) # Append the gray arrays to a list cv2.destroyAllWindows() # Close all the open windows # Save the gray images as a list of Numpy arrays in a pickle file. with open("gray_arr.pkl", "wb") as f: pkl.dump(gray_arr, f)

Теперь вы можете напрямую загрузить файл gray_arr.pkl и получить сохраненную структуру данных. Это может сэкономить ваше время, избегая повторного запуска сценария несколько раз для получения результатов. Это также может быть способом освободить память. Вместо того, чтобы хранить ваши значения в списке, вы можете сохранить их как файл рассола и удалить переменную, чтобы уменьшить нагрузку на вашу память.

8. Используйте оптимизированные библиотеки Python

Мой следующий важный совет взят непосредственно из предыдущего примера, где мы сохранили кучу изображений в виде массивов NumPy — библиотеки Python, написанной на C. C — гораздо более быстрый язык, чем Python. Но Python, несмотря на то, что он медленнее, прост в использовании и, как правило, ускоряет разработку, что объясняет его популярность и универсальность.

Используя библиотеки, написанные на C, вы делаете свой код Python намного проще и быстрее. Если ваше оборудование поддерживает Cuda, вы также можете использовать CuPy, версию NumPy, оптимизированную для графических процессоров, что еще больше ускорит ваш код. Эти библиотеки также очень удобны и позволяют выполнять сложные математические операции одним вызовом функции.

9. Пишите питонический код

Мой следующий совет — используйте однострочники Python, чтобы сделать ваш код более лаконичным и элегантным. Наш предыдущий код сохраняет выходные данные функции color2gray в традиционном списке:

# Create an empty list gray_arr = [] # Loop through the files display them as grayscale for i in image_files: arr = utils.color2gray(i) gray_arr.append(arr)

Однако мы можем переписать это на Pythonic как однострочник:

gray_arr = [utils.color2gray(i) for i in image_files]

Теперь наш код стал более лаконичным и элегантным — и, прежде всего, более питоновым!

10. Позаботьтесь о возможных ошибках

Когда ваш скрипт работает правильно и не выдает никаких ошибок, это здорово. Но это редко бывает. А иногда ошибки являются частью процесса и не должны останавливать ваш скрипт. Например, вы можете захотеть очистить некоторые изображения, но запрос выдает ошибку исключения и не может вернуть ни одного изображения. Затем ваш скрипт останавливается, не выполняя инструкций, которые вы просили. Таким образом, то, как вы ЗАВЕРШАЕТЕ СВОЙ СКРИПТ PYTHON, важно. Чтобы предотвратить остановку вашего скрипта, вы можете использовать try-except; в этом случае обработка исключений только пропустит файл и предотвратит остановку вашего скрипта.

Что такое скрипты на Python и как с ними работать

Моё мнение про Python

Основные аспекты изучения Python

Самые популярные библиотеки Python

Сергей Немчинский: Что выбрать в 2023 году: C# или Python?

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Что нужно знать о чат-ботах на Python

Скрипты на Python — это программы, написанные на языке программирования Python, которые выполняют определенные задачи или процессы. Они позволяют автоматизировать повторяющиеся процессы, что увеличивает эффективность и снижает затраты времени и ресурсов.

С помощью скриптов на Python можно автоматизировать различные задачи, такие как обработка данных, веб-скрапинг, генерация отчетов, резервное копирование файлов и многие другие. Поговорим об этом подробнее.

Начало работы

Для начала работы с Python вам потребуется установить язык и выбрать среду разработки.

Установка Python

Перейдите на официальный веб-сайт Python (https://www.python.org) и перейдите на страницу загрузок.
Скачайте последнюю стабильную версию Python, совместимую с вашей операционной системой. Обычно рекомендуется выбирать версию Python 3.x.x.
Убедитесь, что во время установки вы выбрали опцию «Добавить Python в PATH» (добавить Python в переменную среды PATH). Это позволит вам запускать Python из командной строки или терминала.

Выбор среды разработки

Существует множество сред разработки (IDE) для Python. Вот некоторые популярные варианты:

PyCharm: мощная и полнофункциональная среда разработки Python, разработанная компанией JetBrains. Существуют как бесплатная, так и платная версии.
Visual Studio Code: легкий и гибкий редактор кода, поддерживающий Python и множество других языков программирования. Бесплатен и имеет большое количество расширений для работы с Python.
Jupyter Notebook: интерактивная среда разработки, которая позволяет создавать и выполнять код, визуализировать данные и делиться результатами. Устанавливается вместе с пакетом Anaconda, который содержит множество научных библиотек.

�� Подготовьтесь к успешной карьере в IT на курсе Python Start от компании Foxminded! ��

Выбор среды разработки зависит от ваших предпочтений и требований проекта. Начинающим рекомендуется начать с простого и легкого в использовании Visual Studio Code, и постепенно осваивать более сложные среды разработки.

После установки выбранной среды разработки запустите ее и выполните настройку, если требуется. Обычно требуется указать путь к установленному интерпретатору Python.
Создайте новый проект или откройте существующий.

Теперь вы можете создавать новые файлы, писать и выполнять код на Python внутри среды разработки.

Основы написания скриптов на Python

Основы написания скриптов на Python включают структуру скриптов, работу с переменными, использование циклов и условных операторов.

Структура скриптов

В Python скрипты состоят из последовательности инструкций, которые выполняются по порядку сверху вниз. Обычно скрипт начинается с импорта модулей, объявления функций (если они используются), а затем с основной части кода, которая выполняет нужные действия.

Пример структуры скрипта на Python

```python # Импорт модулей import module1 import module2 # Определение функций def function1(): # Тело функции pass def function2(): # Тело функции pass # Основная часть кода # Инструкции для выполнения задачи ```

В основной части кода вы можете написать инструкции, которые будут выполнять нужные действия, вызывать функции и использовать переменные.

Работа с переменными

В Python переменные объявляются простым присваиванием значения. Имя переменной должно быть уникальным и содержать только буквы, цифры и символ подчеркивания. Python является динамически типизированным языком, поэтому вам не нужно указывать тип переменной при ее объявлении.

Пример объявления переменных

```python # Целочисленная переменная age = 25 # Строковая переменная name = "John Doe" # Логическая переменная is_valid = True # Переменная с плавающей точкой pi = 3.14 ```

Вы можете изменять значения переменных в процессе выполнения скрипта, просто присваивая им новые значения.

Циклы

Циклы в Python позволяют выполнять одну и ту же последовательность инструкций несколько раз. Python поддерживает два основных типа циклов: цикл «for» и цикл «while».

Пример цикла «for»

```python for i in range(5): print(i) ```

Пример цикла «while»

```python count = 0 while count < 5: print(count) count += 1 ```

В обоих примерах кода будет выводиться последовательность чисел от 0 до 4.

Условные операторы

Условные операторы позволяют выполнять различные инструкции в зависимости от условия. В Python используется оператор «if» для проверки условий, а также операторы «elif» (else if) и «else» для определения альтернативных веток выполнения.

Пример условного оператора

```python age = 25 if age < 18: print("Вы несовершеннолетний") elif age >= 18 and age < 65: print("Вы взрослый") else: print("Вы пожилой человек") ```

В зависимости от значения переменной «age» будет выводиться соответствующее сообщение.

Используя структуру скриптов, переменные, циклы и условные операторы, вы можете создавать более сложные и функциональные скрипты для автоматизации задач.

Некоторые практические примеры скриптов Python

Скрипт для копирования файлов

```python import shutil source = 'путь_к_исходному_файлу' destination = 'путь_к_папке_назначения' shutil.copy(source, destination) ```

Этот скрипт копирует файл из исходного пути в указанную папку назначения.

Скрипт для создания резервной копии файлов

```python import shutil import datetime source = 'путь_к_исходной_папке' backup_folder = 'путь_к_папке_резервных_копий' timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S') backup_name = f'backup_' shutil.copytree(source, f'/') ```

Этот скрипт создает резервную копию папки с текущей датой и временем в указанной папке для резервных копий.

Скрипт для скачивания файлов по URL

```python import requests url = 'URL_файла' destination = 'путь_и_имя_файла_для_сохранения' response = requests.get(url) with open(destination, 'wb') as file: file.write(response.content) ```

Этот скрипт скачивает файл по заданному URL и сохраняет его в указанную папку и с указанным именем.

Скрипт для автоматического отправления электронной почты

```python import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart # Настройки электронной почты smtp_server = 'smtp.example.com' smtp_port = 587 sender_email = 'ваш_адрес_электронной_почты' receiver_email = 'адрес_получателя' password = 'ваш_пароль' # Создание сообщения message = MIMEMultipart() message['From'] = sender_email message['To'] = receiver_email message['Subject'] = 'Тема письма' body = 'Текст сообщения' message.attach(MIMEText(body, 'plain')) # Отправка сообщения with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server: server.starttls() server.login(sender_email, password) server.send_message(message) ```

Этот скрипт позволяет отправлять электронные письма с помощью SMTP-сервера. Замените настройки электронной почты на свои собственные.

Это всего лишь несколько примеров скриптов на Python. Вы можете адаптировать их под свои конкретные задачи или искать другие идеи для автоматизации.

Ресурсы для дальнейшего обучения

Официальная документация Python

Сайт: https://docs.python.org
Описание: Официальная документация Python предоставляет подробную информацию о языке Python, его стандартной библиотеке и различных функциях. Мы всегда рекомендуем начинать изучение любой темы в IT с официальной документации. Вы найдете здесь руководства, учебники, примеры кода и другие полезные материалы.

Coursera — «Python for Everybody»

Ресурсы для обучения Python

Сайт: https://www.coursera.org/specializations/python
Описание: Эта специализация предоставляет вводный курс по программированию на Python. Вы изучите основы языка, структуры данных, работу с базами данных и создание веб-приложений. Курсы доступны бесплатно, но для получения сертификата может потребоваться платная подписка.

5. Создание базовых скриптов#

Если говорить в целом, то скрипт - это обычный файл. В этом файле хранится последовательность команд, которые необходимо выполнить.

Начнем с базового скрипта. Выведем на стандартный поток вывода несколько строк.

Для этого надо создать файл access_template.py с таким содержимым:

access_template = ['switchport mode access', 'switchport access vlan <>', 'switchport nonegotiate', 'spanning-tree portfast', 'spanning-tree bpduguard enable'] print('\n'.join(access_template).format(5))

Сначала элементы списка объединяются в строку, которая разделена символом \n , а в строку подставляется номер VLAN, используя форматирование строк.

После этого надо сохранить файл и перейти в командную строку.

Так выглядит выполнение скрипта:

$ python access_template.py switchport mode access switchport access vlan 5 switchport nonegotiate spanning-tree portfast spanning-tree bpduguard enable

Ставить расширение .py у файла не обязательно, но, если вы используете Windows, то это желательно делать, так как Windows использует расширение файла для определения того, как обрабатывать файл.

В курсе все скрипты, которые будут создаваться, используют расширение .py. Можно сказать, что это «хороший тон» - создавать скрипты Python с таким расширением.