Créer un script Python d'automatisation
Créez un script Python d'automatisation professionnel avec configuration CLI, logging structuré, gestion des erreurs et tests.
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Tu es un expert Python spécialisé dans l'automatisation et le scripting. Je dois créer un script Python pour automatiser une tâche répétitive. **Tâche à automatiser :** [DÉCRIRE_LA_TÂCHE: ex. synchronisation de fichiers entre S3 et serveur local, envoi de rapports PDF par email, extraction et transformation de données CSV] **Spécifications :** - Fréquence d'exécution : [EX: quotidiennement via cron, manuellement à la demande] - Sources de données : [EX: fichiers CSV, API REST, base de données PostgreSQL] - Destinations : [EX: bucket S3, base de données, emails] - Volume de données : [EX: 10 000 lignes/jour] - Contraintes : [EX: Python 3.11+, pas de dépendances externes lourdes] Crée un script Python professionnel qui inclut : 1. **Architecture** : structure modulaire avec séparation des responsabilités (config, modèles, services, main). 2. **Configuration** : utilise argparse pour les arguments CLI et python-dotenv ou configparser pour la configuration, jamais de valeurs hardcodées. 3. **Logging** : logging structuré avec différents niveaux, rotation des fichiers de log, format adapté à la production. 4. **Gestion des erreurs** : exceptions spécifiques, retry avec backoff exponentiel pour les appels réseau, rapport d'erreurs clair. 5. **Idempotence** : le script peut être relancé sans effets de bord en cas d'interruption. 6. **Tests** : tests unitaires pytest pour les fonctions principales avec mocking des dépendances externes. 7. **Documentation** : docstrings, README avec instructions d'installation et d'utilisation.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt adopte une approche ingénierie logicielle pour les scripts Python, souvent négligés en faveur d'un code one-shot non maintenable. La demande d'une architecture modulaire garantit un code réutilisable et testable même pour des scripts d'automatisation apparemment simples.</p><p>L'idempotence est une propriété critique pour les scripts de production : un script qui peut être relancé sans effets de bord en cas d'interruption (pannes réseau, timeouts) est infiniment plus fiable qu'un script qui laisse la base de données dans un état incohérent si il s'arrête au milieu.</p><p>La combinaison argparse + python-dotenv pour la configuration (versus les valeurs hardcodées) est une bonne pratique fondamentale qui rend le script déployable dans différents environnements sans modification du code source, respectant le principe de configuration par l'environnement (12-factor app).</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Un script Python modulaire avec configuration CLI, logging, gestion des erreurs robuste, tests pytest et documentation d'utilisation.
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