Home » Как написать свою первую программу на Python 3

Как написать свою первую программу на Python 3

Рано или поздно каждый системный администратор сталкивается с необходимостью написать собственный скрипт для автоматизации рутинных задач. И Python 3 — это наиболее логичный выбор для этих целей. Эта статья покажет, как быстро начать писать код на Python, не углубляясь в теоретические дебри. Мы разберём установку, настройку среды и создание первой программы, которая сразу же принесёт пользу в повседневной работе с серверами.

Если вы администрируете серверы, настраиваете конфигурации и периодически ловите себя на мысли “а вот это можно было бы автоматизировать”, то Python станет вашим надёжным помощником. Язык изначально создавался с философией “простота и читаемость кода”, что делает его идеальным для быстрого решения админских задач — от парсинга логов до автоматического деплоя.

Как это работает: основы Python для админов

Python — интерпретируемый язык программирования, что означает простоту запуска скриптов без предварительной компиляции. Достаточно написать код в текстовом файле с расширением .py и выполнить его через интерпретатор. Это особенно удобно для серверных задач, где нужно быстро решить конкретную проблему.

Основные преимущества Python для системного администрирования:

Огромное количество готовых библиотек для работы с сетью, файловой системой, базами данных
Кросс-платформенность — один код работает на Linux, Windows, macOS
Активное сообщество и множество решений на Stack Overflow
Простой синтаксис, позволяющий сосредоточиться на задаче, а не на особенностях языка

Установка и настройка Python 3

Большинство современных Linux-дистрибутивов поставляются с предустановленным Python 3. Проверить наличие и версию можно командой:

python3 --version

Если Python не установлен или версия устарела, установите его через пакетный менеджер:

# Ubuntu/Debian sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip


# CentOS/RHEL

sudo yum install python3 python3-pip
# или для новых версий

sudo dnf install python3 python3-pip

# Arch Linux sudo pacman -S python python-pip

Для работы с виртуальными окружениями (крайне рекомендуется) установите venv:

sudo apt install python3-venv # Ubuntu/Debian

Создание первого скрипта: практический пример

Давайте создадим простой, но полезный скрипт для мониторинга дискового пространства. Создайте файл disk_monitor.py:

#!/usr/bin/env python3 import shutil import sys


def check_disk_space(path="/"):

    """Проверяет свободное место на диске"""

    total, used, free = shutil.disk_usage(path)
    # Переводим в гигабайты

    total_gb = total // (1024**3)

    used_gb = used // (1024**3)

    free_gb = free // (1024**3)
    usage_percent = (used / total) * 100
    print(f"Диск {path}:")

    print(f"Всего: {total_gb} GB")

    print(f"Использовано: {used_gb} GB ({usage_percent:.1f}%)")

    print(f"Свободно: {free_gb} GB")
    # Предупреждение при заполнении диска более чем на 80%

    if usage_percent > 80:

        print("⚠️  ВНИМАНИЕ: Диск заполнен более чем на 80%!")

        return False

    return True

if __name__ == "__main__": path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "/" check_disk_space(path)

Сделайте скрипт исполняемым и запустите:

chmod +x disk_monitor.py python3 disk_monitor.py # или для конкретного пути python3 disk_monitor.py /var

Работа с виртуальными окружениями

Виртуальные окружения позволяют изолировать зависимости проектов. Это критически важно на серверах, где могут работать несколько приложений с разными требованиями к версиям библиотек.

# Создание виртуального окружения python3 -m venv myproject_env


# Активация

source myproject_env/bin/activate

# Деактивация deactivate

После активации все установленные пакеты будут доступны только в рамках этого окружения:

# Установка пакетов в виртуальное окружение pip install requests psutil


# Сохранение списка зависимостей

pip freeze > requirements.txt

# Установка зависимостей из файла pip install -r requirements.txt

Практические примеры: скрипты для реальных задач

Вот несколько полезных примеров скриптов, которые пригодятся в работе:

1. Мониторинг процессов

#!/usr/bin/env python3 import psutil import time


def monitor_processes():

    """Мониторинг процессов с высоким потреблением CPU"""

    processes = []

    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent', 'memory_percent']):

        try:

            proc_info = proc.info

            if proc_info['cpu_percent'] > 10:  # Процессы с CPU > 10%

                processes.append(proc_info)

        except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):

            pass
    processes.sort(key=lambda x: x['cpu_percent'], reverse=True)
    print("Процессы с высоким потреблением CPU:")

    for proc in processes[:10]:  # Топ 10

        print(f"PID: {proc['pid']}, Name: {proc['name']}, "

              f"CPU: {proc['cpu_percent']:.1f}%, "

              f"Memory: {proc['memory_percent']:.1f}%")

if __name__ == "__main__": monitor_processes()

2. Автоматическая очистка логов

#!/usr/bin/env python3 import os import time from pathlib import Path


def cleanup_logs(log_dir="/var/log", days_old=30):

    """Удаляет логи старше указанного количества дней"""

    log_path = Path(log_dir)

    cutoff_time = time.time() - (days_old * 24 * 60 * 60)
    deleted_files = []

for log_file in log_path.rglob("*.log"): try: if log_file.stat().st_mtime < cutoff_time: file_size = log_file.stat().st_size log_file.unlink() deleted_files.append((str(log_file), file_size)) except (OSError, PermissionError) as e: print(f"Ошибка при удалении {log_file}: {e}") total_size = sum(size for _, size in deleted_files) print(f"Удалено {len(deleted_files)} файлов") print(f"Освобождено {total_size / (1024**2):.2f} MB") return deleted_files if __name__ == "__main__": cleanup_logs()

Сравнение с другими решениями

Аспект	Python	Bash	Perl	Go
Скорость написания	Высокая	Высокая	Средняя	Средняя
Читаемость кода	Отличная	Плохая	Плохая	Хорошая
Производительность	Средняя	Высокая	Высокая	Очень высокая
Экосистема библиотек	Огромная	Ограниченная	Большая	Растущая
Подходит для новичков	Да	Частично	Нет	Частично

Полезные библиотеки для системного администрирования

Вот список must-have библиотек для админских задач:

psutil — информация о системе и процессах
requests — работа с HTTP API
paramiko — SSH-подключения
fabric — автоматизация деплоя
click — создание CLI-приложений
schedule — планировщик задач
watchdog — мониторинг файловой системы

Установка и пример использования:

pip install psutil requests paramiko


# Пример использования requests для проверки доступности сервиса

import requests
def check_service_health(url):

    try:

        response = requests.get(url, timeout=5)

        if response.status_code == 200:

            print(f"✅ {url} доступен")

            return True

        else:

            print(f"❌ {url} вернул код {response.status_code}")

            return False

    except requests.RequestException as e:

        print(f"❌ Ошибка при подключении к {url}: {e}")

        return False

# Проверка списка сервисов services = ["http://localhost:80", "http://localhost:443"] for service in services: check_service_health(service)

Интеграция с системными утилитами

Python отлично интегрируется с системными командами через модуль subprocess:

import subprocess import json


def get_system_info():

    """Получение информации о системе"""

    # Выполнение команды и получение результата

    result = subprocess.run(['df', '-h'], capture_output=True, text=True)
    if result.returncode == 0:

        print("Информация о дисках:")

        print(result.stdout)

    else:

        print("Ошибка выполнения команды:", result.stderr)
def restart_service(service_name):

    """Перезапуск системной службы"""

    try:

        subprocess.run(['systemctl', 'restart', service_name], check=True)

        print(f"Служба {service_name} перезапущена")

    except subprocess.CalledProcessError as e:

        print(f"Ошибка перезапуска службы {service_name}: {e}")

# Использование get_system_info() restart_service("nginx")

Автоматизация и планирование задач

Для автоматизации регулярных задач можно использовать библиотеку schedule:

import schedule import time import logging


# Настройка логирования

logging.basicConfig(

    level=logging.INFO,

    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',

    handlers=[

        logging.FileHandler('/var/log/python_scheduler.log'),

        logging.StreamHandler()

    ]

)
def backup_databases():

    """Задача резервного копирования"""

    logging.info("Начинаю резервное копирование баз данных")

    # Здесь код для бэкапа

    logging.info("Резервное копирование завершено")
def check_disk_space():

    """Проверка дискового пространства"""

    # Ваш код проверки

    logging.info("Проверка дискового пространства выполнена")
# Планирование задач

schedule.every().day.at("02:00").do(backup_databases)

schedule.every().hour.do(check_disk_space)

# Основной цикл while True: schedule.run_pending() time.sleep(60)

Деплой Python-скриптов на VPS

Для развёртывания Python-скриптов на продакшн-сервере рекомендуется использовать VPS с достаточными ресурсами. Для более требовательных задач или высоконагруженных скриптов лучше рассмотреть выделенный сервер.

Создайте systemd-сервис для автоматического запуска скрипта:

# /etc/systemd/system/python-monitor.service [Unit] Description=Python System Monitor After=network.target


[Service]

Type=simple

User=monitor

WorkingDirectory=/opt/python-scripts

ExecStart=/opt/python-scripts/venv/bin/python /opt/python-scripts/monitor.py

Restart=always

RestartSec=10

[Install] WantedBy=multi-user.target

Активация сервиса:

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable python-monitor.service sudo systemctl start python-monitor.service sudo systemctl status python-monitor.service

Интересные факты и нестандартные применения

Python может использоваться для неожиданных задач в системном администрировании:

Создание HTTP-сервера одной командой: python3 -m http.server 8000
Генерация SSL-сертификатов с помощью библиотеки cryptography
Создание простых API для управления сервером с помощью Flask
Автоматическая генерация конфигурационных файлов с использованием шаблонов Jinja2
Интеграция с облачными провайдерами через официальные SDK

Пример создания простого API для управления сервером:

from flask import Flask, jsonify import psutil import subprocess


app = Flask(__name__)
@app.route('/status')

def server_status():

    """Возвращает статус сервера"""

    return jsonify({

        'cpu_percent': psutil.cpu_percent(),

        'memory_percent': psutil.virtual_memory().percent,

        'disk_usage': psutil.disk_usage('/').percent

    })
@app.route('/restart/')

def restart_service(service):

    """Перезапускает системную службу"""

    try:

        subprocess.run(['systemctl', 'restart', service], check=True)

        return jsonify({'status': 'success', 'message': f'Service {service} restarted'})

    except subprocess.CalledProcessError:

        return jsonify({'status': 'error', 'message': f'Failed to restart {service}'}), 500

if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Отладка и профилирование

Для отладки Python-скриптов используйте встроенный отладчик:

import pdb

def problematic_function(): x = 10 y = 0 pdb.set_trace() # Точка останова result = x / y # Здесь произойдёт ошибка return result

Для профилирования производительности:

import cProfile import pstats


def profile_function():

    # Ваш код для профилирования

    pass
# Запуск профилирования

cProfile.run('profile_function()', 'profile_stats')

# Анализ результатов stats = pstats.Stats('profile_stats') stats.sort_stats('cumulative') stats.print_stats(10)

Полезные ресурсы и документация

Для дальнейшего изучения рекомендую следующие ресурсы:

Официальная документация Python 3
Python Package Index (PyPI) — каталог пакетов
Awesome Python — курируемый список библиотек
Real Python — качественные туториалы

Заключение и рекомендации

Python 3 — это мощный инструмент для системного администратора, который значительно упрощает автоматизацию рутинных задач. Начните с простых скриптов для мониторинга и постепенно расширяйте функциональность. Основные рекомендации:

Всегда используйте виртуальные окружения для изоляции зависимостей
Пишите читаемый код с комментариями — вы будете благодарны себе через полгода
Используйте логирование вместо print() для продакшн-скриптов
Изучите модуль argparse для создания CLI-утилит
Не забывайте про обработку ошибок и исключений

Python особенно эффективен для задач, требующих работы с API, парсинга данных, мониторинга системы и автоматизации деплоя. Начните с малого, и вскоре вы обнаружите, что Python стал незаменимым инструментом в вашем арсенале системного администратора.

В этой статье собрана информация и материалы из различных интернет-источников. Мы признаем и ценим работу всех оригинальных авторов, издателей и веб-сайтов. Несмотря на то, что были приложены все усилия для надлежащего указания исходного материала, любая непреднамеренная оплошность или упущение не являются нарушением авторских прав. Все упомянутые товарные знаки, логотипы и изображения являются собственностью соответствующих владельцев. Если вы считаете, что какой-либо контент, использованный в этой статье, нарушает ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами для рассмотрения и принятия оперативных мер.

Данная статья предназначена исключительно для ознакомительных и образовательных целей и не ущемляет права правообладателей. Если какой-либо материал, защищенный авторским правом, был использован без должного упоминания или с нарушением законов об авторском праве, это непреднамеренно, и мы исправим это незамедлительно после уведомления. Обратите внимание, что переиздание, распространение или воспроизведение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения автора и владельца веб-сайта. Для получения разрешений или дополнительных запросов, пожалуйста, свяжитесь с нами.