skrevet af Nat Dunn
vi begyndte at bruge Python i 2015. Da de fleste af vores større programmeringsprojekter har at gøre med at bygge internetbaserede applikationer, og vi for længe siden havde besluttet os for vores internetstabel, har vi ikke brug for Python til store projekter. Vi bruger det dog regelmæssigt til hurtigt at løse problemer og til at automatisere manuelle opgaver. I denne artikel vil jeg beskrive, hvordan vi brugte Python til at automatisere et problem, der opstod sjældent, men var en enorm gener, da det opstod.
som IT-uddannelsesvirksomhed skriver vi en masse kursusmateriale med mange kodeeksempler, som både er inkluderet i klassefilerne og indlejret i kursusmanualen. For at undgå at skulle vedligeholde koden både i filen og manualen, læser vores build-system klassefilerne i manualen. For at få det til at fungere, er vi nødt til at markere hver klassefil med HML, før vi begår den. Her er et eksempel på en markeret kursusfil:
den her er enkel. Det inkluderer et rodelement (cw:File) og et par vægtelementer (cw:Em). Ved hjælp af fo:fo, trækker den ind i manualen for at oprette denne:
når dette fungerer som forventet, fungerer det smukt. Men nogle gange vil en forfatter begå en fil, der ikke er velformet, hvilket bryder bygningen. Den person, der bygger kursusmaterialet, er ofte ikke den samme person som den person, der skriver kursusmaterialet, så der kan være en forsinkelse mellem det tidspunkt, hvor fejlen opstår, og den tid, den bliver rettet. Desuden håndterer vores hjemmevoksede byggesystem ikke fejlen godt. I stedet for at rapportere det, spinder det og spinder. (Vi er nødt til at rette det til sidst, men af grunde, der ikke er relevante for denne artikel, vil det ikke ske snart.) Den person, der bygger kursusmaterialet, skal så lade forfatteren vide, at en af filerne er dårligt dannet, men hun ved ikke hvilken. Forfatteren skal derefter kontrollere hver HML-fil, indtil han finder den, der er dårligt dannet. Udført en fil ad gangen med et værktøj som f.eks. Indtast Python!
sidste gang jeg var nødt til at gennemgå denne proces, indså jeg, at Python kunne løse dette problem meget hurtigt. Python-programmet skal simpelthen løbe gennem katalogerne og finde alle de filer, der skal kontrolleres, baseret på deres placeringer og udvidelser, kontrollere, om filen begynder med “<HV:” da ikke alle filer er markeret som HML, og brug lxml.etree til at forsøge at analysere filen. Ved fejl skal den rapportere filnavnet. Dette program tog mindre end 15 minutter at skrive og gemte mere end det første gang jeg brugte det. Jeg har kopieret det nedenfor for at vise, hvor enkelt det er:
dette er blot et af mange eksempler, hvor vi bruger Python til hurtigt og nemt at automatisere tidskrævende, manuelle opgaver.