Python для новичков: Гид по программированию в Linux и автоматизации Excel

---

Часть 1: Почему Python? Неочевидные преимущества

Python — не просто язык для старта. Это «швейцарский нож» в мире автоматизации. Вот что редко говорят новичкам:

• Синтаксис как естественный язык:
  Код читается как английские предложения. Например, for file in os.listdir(): интуитивно понятен даже без пояснений.
• Скрытая суперсила — сообщество:
  На Stack Overflow каждые 1.8 секунд публикуется вопрос о Python. Это значит: ответ на вашу проблему уже есть!
• Экономия времени:
  Скрипт на 10 строк Python заменяет 1 час ручной работы с Excel.

Миф развенчан: Python медленный? Для задач с данными (Excel, CSV) это не критично — узкие места обычно ввод/вывод, а не в скорости исполнения.

---

Часть 2: Установка Python на Linux — детали, о которых молчат гайды

Шаг 1: Выбор дистрибутива

• Ubuntu/Debian: Идеально для новичков. Встроенный менеджер пакетов apt решает 90% проблем.
• Arch/Manjaro: Для любопытных. Пакетный менеджер pacman дает полный контроль, но требует понимания системы.

Шаг 2: Тонкости установки

# Для Ubuntu:  
sudo apt update  
sudo apt install python3.11 python3.11-venv  # Всегда ставьте конкретную версию!

# Создание виртуального окружения (важно для изоляции проектов):  
python3.11 -m venv my_project_env  
source my_project_env/bin/activate  

Ошибка 99% новичков: Работа в системном Python (/usr/bin/python3). Это ломает зависимости! Всегда используйте venv.

Шаг 3: Редактор кода для Linux

• VS Code: Лучший баланс. Установите расширения:
• Python (IntelliSense, отладка)
• Excel Viewer (просмотр .xlsx прямо в редакторе)
• PyCharm Community: Мощнее, но тяжелее.

---

Часть 3: Первая программа — фокус на автоматизации

Пример: Мониторинг свободной памяти и запись в Excel

import psutil  # Мониторинг системы  
import openpyxl  # Работа с Excel  

# Создаем новую книгу Excel  
wb = openpyxl.Workbook()  
sheet = wb.active  
sheet.title = "Memory Report"  
sheet.append(["Дата", "Свободно памяти (MB)"])  

# Получаем данные  
free_memory = psutil.virtual_memory().available // (1024 * 1024)  # MB  

# Добавляем строку  
from datetime import datetime  
sheet.append([datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"), free_memory])  

# Сохраняем файл  
wb.save("memory_report.xlsx")  

Запуск в Linux:

python3 monitor_memory.py  # Скрипт создаст файл Excel в текущей папке

---

Часть 4: Глубокое погружение в Excel + Python

Библиотеки: Когда что использовать?

Библиотека	Плюсы	Минусы
openpyxl	Полный контроль над стилями, формулами	Медленная работа с большими файлами
pandas	Скорость, простой анализ данных	Не поддерживает формулы
xlwings	Интеграция с запущенным Excel	Требует установки Excel

Секретный прием: Чтение гигантских файлов

Используйте pandas с чанками:

import pandas as pd  

chunk_size = 10_000  # строк за раз  
for chunk in pd.read_excel("big_file.xlsx", chunksize=chunk_size):  
    process(chunk)  # Ваша функция обработки  

---

Часть 5: Linux-специфика: Что не пишут в мануалах

Автоматизация через Cron

Пример: Ежедневный бэкап Excel-файлов в 23:30:

1. Создайте скрипт backup.py:

import shutil  
shutil.copy2("/data/reports.xlsx", f"/backup/reports_{datetime.now().date()}.xlsx")  

2. Настройте задание в Cron:

crontab -e  
# Добавьте строку:  
30 23 * * * /путь/к/python /путь/к/backup.py  

Опасность прав доступа

Если скрипт не видит файл:

ls -l report.xlsx  # Проверьте права  
chmod u+r report.xlsx  # Дать права на чтение владельцу  

---

Часть 6: Чек-лист новичка

1. [ ] Установлен Python 3.8+ через apt/pacman
2. [ ] Создано виртуальное окружение для проекта
3. [ ] Установлены библиотеки: pandas, openpyxl, psutil
4. [ ] Настроен редактор кода (VS Code/PyCharm)
5. [ ] Проверены права на файлы в Linux (chmod)
6. [ ] Протестирован скрипт с пробным Excel-файлом
7. [ ] Настроено резервное копирование через Cron

---

Часть 7: Ресурсы, которые стоит изучить

• Книги:
• «Автоматизация скучных задач с Python» (Al Sweigart) — лучший старт.
• «Python for Data Analysis» (Wes McKinney) — гуру pandas.
• Курсы:
• Coursera: «Python for Everybody» (бесплатный аудит).
• Форумы:
• Stack Overflow — теги python, pandas, openpyxl.
• Reddit: r/learnpython — ответы на базовые вопросы.

---

Заключение: С чего начать прямо сейчас?

1. Установите Python на Linux через apt.
2. Активируйте виртуальное окружение.
3. Установите pandas: pip install pandas openpyxl.
4. Скопируйте пример с мониторингом памяти → запустите.
5. Модифицируйте скрипт под свою задачу.

Философская мысль в конце: Python учит не коду, а способу мышления. Каждая автоматизированная задача — шаг к решению более сложных проблем. У вас всё получится!

---