Python Automation: Gündəlik Developer İşlərini Avtomatlaşdırmaq
Hər gün əl ilə gördüyün 2 saatlıq işi Python ilə 5 dəqiqəyə endirmək mümkündür. Real kod nümunələri ilə gündəlik developer tapşırıqlarını avtomatlaşdıraq.
Python Automation: Gündəlik Developer İşlərini Avtomatlaşdırmaq
Salam, developer dostum. Səninlə çox konkret danışacam: əgər hər gün eyni Excel faylı açıb formatlaşdırırsan, eyni folder strukturunu yaradırsan, eyni log fayllarını gözlərinlə scan edirsən — sən robot işi görürsən. Və Python bu işi səndən yaxşı edir.
Stack Overflow-un 2025-ci il Developer Survey-inə görə, developerlərin 73%-i gündəlik iş axınında ən azı bir avtomatlaşdırma scripti istifadə edir. Amma Bakıda, xüsusilə outsource şirkətlərdə və startupalarda bu rəqəm çox aşağıdır. Niyə? Çünki çoxumuz "vaxtım yoxdu, əl ilə edim getsin" deyirik. Bu gün bu düşüncəni dəyişəcəyik.
Niyə Automation? Rəqəmlərlə Danışaq
Təsəvvür et, gündəlik bu işləri əl ilə edirsən:
- CSV/Excel faylları formatlaşdırmaq — gündə ~25 dəqiqə
- Folder və fayl strukturu yaratmaq — gündə ~10 dəqiqə
- Log fayllarından error tapmaq — gündə ~20 dəqiqə
- API-dən data çəkib hesabat hazırlamaq — gündə ~30 dəqiqə
- Eyni email/mesajları göndərmək — gündə ~15 dəqiqə
Cəmi: gündə ~100 dəqiqə, ayda ~36 saat. Bakıda orta bir Python developer ayda 1500-2500 AZN qazanır. 36 saatı pula çevirsək, hər ay təxminən 340-560 AZN dəyərində vaxt itirirsən. İllik? 4000-6700 AZN. Bu, Macbook almağa bəs edər.
1. Fayl və Folder Əməliyyatlarını Avtomatlaşdır
Hər yeni layihədə eyni folder strukturunu yaradırsan? Bunu bir dəfə yaz, həmişə istifadə et:
pythonimport os from datetime import datetime def create_project_structure(project_name): base_path = f"~/Projects/{project_name}" folders = [ "src", "tests", "docs", "scripts", "src/models", "src/services", "src/utils", "tests/unit", "tests/integration" ] for folder in folders: path = os.path.join(base_path, folder) os.makedirs(os.path.expanduser(path), exist_ok=True) print(f"✓ Yaradıldı: {path}") # README.md avtomatik yarat readme_path = os.path.expanduser(f"{base_path}/README.md") with open(readme_path, "w") as f: f.write(f"# {project_name}\n") f.write(f"Yaradılma tarixi: {datetime.now().strftime('%d.%m.%Y')}\n") f.write(f"Developer: Baku Stack\n") print(f"\n🚀 {project_name} layihəsi hazırdır!") create_project_structure("fintech-api")
Bu sadə script səni hər layihədə 10 dəqiqə xilas edir. Kiçik görünür? İldə 50 layihə açsan, 8 saat qazandın.
2. Log Fayllarından Avtomatik Error Tapma
Bakıdakı bir çox şirkətdə — istər bank sektoru olsun, istər e-commerce — production log faylları nəhəng olur. Gözlərinlə axtarmaq əvəzinə:
pythonimport re from collections import Counter from pathlib import Path def analyze_logs(log_path, top_n=10): error_pattern = re.compile( r"(ERROR|CRITICAL|FATAL)\s*[:\-]?\s*(.*)", re.IGNORECASE ) errors = [] log_file = Path(log_path) if not log_file.exists(): print(f"⚠ Fayl tapılmadı: {log_path}") return with open(log_file, "r", encoding="utf-8") as f: for line_num, line in enumerate(f, 1): match = error_pattern.search(line) if match: errors.append({ "line": line_num, "level": match.group(1), "message": match.group(2).strip()[:80] }) # Ən çox təkrarlanan errorlar error_messages = [e["message"] for e in errors] most_common = Counter(error_messages).most_common(top_n) print(f"📊 Cəmi {len(errors)} error tapıldı") print(f"{'='*50}") for msg, count in most_common: print(f" [{count}x] {msg}") return errors # İstifadə analyze_logs("/var/log/myapp/production.log")
Bu scripti cron ilə hər səhər saat 09:00-da işlədə bilərsən. İşə gəlmədən errorları bilirsən. Sənin team lead-in bunu görəndə təəccüblənəcək.
3. API Monitoring: Xidmətlərin Status Yoxlaması
Bakıda fintech və e-commerce layihələrdə işləyirsənsə, external API-lərin (ödəniş sistemləri, bank API-ləri) statusunu yoxlamaq vacibdir:
pythonimport requests import time from datetime import datetime def check_services(services): results = [] for name, url in services.items(): try: start = time.time() response = requests.get(url, timeout=10) elapsed = round((time.time() - start) * 1000) status = "✅ UP" if response.status_code == 200 else f"⚠ {response.status_code}" results.append(f"{status} | {elapsed}ms | {name}") except requests.exceptions.RequestException as e: results.append(f"❌ DOWN | --- | {name} ({str(e)[:40]})") timestamp = datetime.now().strftime("%d.%m.%Y %H:%M") print(f"\n🔍 Service Check — {timestamp}") print("-" * 45) for r in results: print(f" {r}") return results # Layihəndəki servisləri yoxla my_services = { "Main API": "https://api.example.az/health", "Payment Gateway": "https://pay.example.az/ping", "Auth Service": "https://auth.example.az/status", "CDN": "https://cdn.example.az/check" } check_services(my_services)
Bunu Telegram bot ilə birləşdirsən, telefonuna bildiriş gələr. Əla DevOps praktikasıdır.
4. Excel Hesabatlarını Avtomatlaşdır
Bakıdakı şirkətlərin 90%-i Excel-ə sitayiş edir. Menecer hər həftə hesabat istəyir? openpyxl və pandas ilə bir dəfə yaz:
pythonimport pandas as pd from datetime import datetime def generate_weekly_report(data_path, output_path): df = pd.read_csv(data_path) summary = df.groupby("status").agg( count=("id", "count"), avg_time=("duration_minutes", "mean") ).round(2) week = datetime.now().strftime("%V") filename = f"{output_path}/report_week_{week}.xlsx" with pd.ExcelWriter(filename, engine="openpyxl") as writer: summary.to_excel(writer, sheet_name="Xülasə") df.to_excel(writer, sheet_name="Ətraflı Data", index=False) print(f"📄 Hesabat hazırdır: {filename}") generate_weekly_report("tasks.csv", "./reports")
Bu scripti Windows Task Scheduler və ya crontab ilə hər cümə axşamı işlət. Bazar ertəsi menecer hesabatı hazır görər.
Automation Yol Xəritəsi: Haradan Başla?
Hər şeyi birdən avtomatlaşdırma. Bu addımlarla get:
- Həftə ərzində əl ilə gördüyün təkrarlanan işləri siyahıya al — dürüst ol
- Ən çox vaxt aparan 3 işi seç — Pareto prinsipi (20% iş, 80% nəticə)
- Hər birini sadə Python scripti ilə həll et — mükəmməl olmasın, işləsin
- Scheduler qur —
cron,Task Scheduler, və yaschedulekitabxanası - Komandanla paylaş — sən hero olursan, komanda vaxt qazanır
Tövsiyə Olunan Kitabxanalar
| Kitabxana | İstifadə Sahəsi |
|---|---|
pathlib, shutil | Fayl/folder əməliyyatları |
pandas, openpyxl | Excel/CSV emalı |
requests | API sorğuları |
schedule | Task scheduling |
python-telegram-bot | Telegram bildirişlər |
selenium, playwright | Web automation |
watchdog | Fayl dəyişikliklərini izləmə |
Son Söz
Automation lüks deyil, zərurətdir. Bakıda developer olaraq rəqabət güclüdür — LinkedIn-də eyni pozisiyaya 200+ müraciət olur. Səni fərqləndirən texniki bacarıq deyil yalnız, məhsuldarlıqdır. Gündə 2 saat qazanan developer ayda 1 sprint irəlidədir.
Bu gün bir script yaz. Sabah ikincisini. Bir aydan geri baxanda, keçmişdəki özünə təəccüblənirsən.
Sualın varsa, şərhlərdə yaz — Baku Stack olaraq hər birinə cavab veririk. 🚀
— Baku Stack | 14 Aprel 2026
Oxşar məqalələr
Python ilə Telegram Bot: Azərbaycan Bazarı üçün Praktiki Nümunə
Telegram bot yazmaq Azərbaycanda freelance və iş tapmağın ən sürətli yollarından birinə çevrilib. Gəlin real layihə ilə öyrənək.
Django vs FastAPI — 2026-da Hansını Seçməli? Praktiki Bələdçi
Bakıda backend developer kimi işə düzəlmək istəyirsən? Django və FastAPI arasında seçim etmək çətindir. Real kod, maaş rəqəmləri və lokal bazarın tələbləri ilə hər ikisini müqayisə edirik.
FastAPI + Next.js: Full-Stack REST API Layihəni Sıfırdan Qur
FastAPI ilə backend, Next.js ilə frontend — bu ikili ilə Bakıda iş tapmaq şansını necə artırmaq olar? Real kod və praktiki məsləhətlərlə.