Dieses Modul befasst sich mit der praktischen Anwendung von Python-Skripten zur Automatisierung gängiger Aufgaben, wobei der Schwerpunkt auf Dateimanipulation, Datenextraktion und Web Scraping liegt. Die Lernenden erlangen Kenntnisse in der Verwendung grundlegender Python-Module wie os, shutil und glob zur Automatisierung von Dateioperationen und zur Verbesserung der Effizienz bei der Handhabung und Verarbeitung von Daten. Sie lernen, reguläre Ausdrücke für die präzise Datenextraktion aus unstrukturiertem Text zu nutzen und erforschen fortgeschrittene Techniken wie NLP und maschinelles Lernen für komplexere Datenextraktionsszenarien. Schließlich führt das Modul in das Web-Scraping mit BeautifulSoup und Scrapy ein, wodurch die Lernenden in die Lage versetzt werden, wertvolle Informationen aus Websites zu extrahieren und dabei ethische Gesichtspunkte zu beachten. Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein, Python-Skripte zu schreiben, um Dateioperationen zu automatisieren, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und grundlegende Web-Scraping-Aufgaben durchzuführen.

Dieses Modul führt die Lernenden in anspruchsvollere Automatisierungstechniken ein und konzentriert sich dabei auf die Interaktion mit APIs, die Integration mit Diensten von Drittanbietern und die Planung von Aufgaben. Die Lernenden werden die Welt der APIs (Application Programming Interfaces) erkunden und lernen, wie sie die Python-Anforderungsbibliothek nutzen können, um mit REST-APIs zu interagieren, Authentifizierung zu handhaben und Ratenlimits zu verwalten. Sie sammeln Erfahrungen bei der Integration ihrer Python-Skripte mit beliebten Diensten von Drittanbietern wie E-Mail-Anbietern (unter Verwendung von smtplib und imaplib), Cloud-Speicherplattformen (wie Dropbox und OneDrive) und sogar Social Media, wodurch sie ihre Automatisierungsmöglichkeiten weiter ausbauen. Schließlich deckt das Modul verschiedene Methoden zur Planung automatisierter Aufgaben ab, darunter Cron-Jobs (Linux/macOS), Task Scheduler (Windows) und das Schedule-Modul von Python, das die Lernenden in die Lage versetzt, Aufgaben effizient und effektiv zu automatisieren.

Dieses Modul konzentriert sich auf die Optimierung und Skalierung von Automatisierungsskripten, um die Leistung zu verbessern und größere, komplexere Aufgaben zu bewältigen. Die Lernenden werden Techniken zur Sicherstellung der Skripteffizienz erforschen, einschließlich Profiling-Tools wie cProfile und line_profiler, um Engpässe zu identifizieren und den Code zu optimieren. Sie werden sich mit Strategien zur Skalierung von Automatisierungsaufgaben befassen, z. B. Parallelverarbeitung mit Parallelität und Multiprocessing, Nutzung von Scrapy-Clustern für effizientes Web-Scraping und Nutzung von Cloud-Plattformen wie AWS für eine skalierbare Infrastruktur. Das Modul unterstreicht auch die Bedeutung der Überwachung und Wartung von Automatisierungsskripten durch Protokollierung, Fehlermeldungen und Best Practices für die Codeorganisation und Dokumentation. Schließlich werden die Lernenden in Testmethoden wie Unit-Tests mit pytest, Integrationstests und End-to-End-Tests eingeführt, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Skripten zu gewährleisten.

Dieses Modul konzentriert sich darauf, die Lernenden mit den wesentlichen Git-Fähigkeiten für eine effektive Zusammenarbeit in einer Teamumgebung auszustatten. Aufbauend auf einem grundlegenden Verständnis von Git erforschen die Lernenden Zwischenkonzepte wie Verzweigung, Zusammenführung und Konfliktlösung und betonen deren Bedeutung für die Verwaltung von Codeänderungen und die Zusammenarbeit bei Automatisierungsprojekten. Das Modul hebt Best Practices für die Teamarbeit hervor, einschließlich Kommunikation, Code-Reviews und die Nutzung von Plattformen wie GitHub, GitLab und Bitbucket für die effiziente gemeinsame Nutzung von Code und Versionskontrolle. Die Lernenden werden auch praktische Erfahrung darin sammeln, ihre Fähigkeiten und Projekte durch ein gut strukturiertes GitHub-Portfolio zu präsentieren, um ihre Fähigkeit zur Zusammenarbeit und zum Erfolg eines Teams zu demonstrieren.