短いシェルパイプラインでは扱いにくい運用タスクに、構造化データ、再利用可能なロジック、確実なエラー処理が必要になったとき、Python が実用的な次の選択肢になります。このハンズオンコースでは、Python 3 と標準ライブラリだけを使って小さな Linux 自動化ツールを作ります。
システムコマンドの実行、ディレクトリツリーの管理、JSON 設定の変換、タイムアウト付き HTTP チェックを、外部パッケージなしで実践します。最終チャレンジでは、ディスク使用量と Web サービス状態を機械可読な JSON レポートへ記録するローカル健康確認スクリプトを完成させます。
学習内容
- Python 3 REPL を使い、Linux プラットフォーム情報を調べるスクリプトを書く
subprocess.runでコマンドを実行し、出力の取得とデコード、非ゼロ終了ステータスの処理を行う- ディレクトリとファイルを作成し、
shutilで移動・コピーし、os.walkでツリーを走査する - 拡張子でファイルを絞り込み、設定データを変更する前にバックアップを作る
- JSON を Python 辞書へ読み込み、値を変更し、
json.dumpで読みやすい JSON を書き出す urllib.requestで HTTP 状態を確認し、タイムアウトを設定して HTTP エラーと接続失敗を区別する- ディスクとローカルサービスの結果を
/tmp/health_report.jsonへ書く、例外処理付き健康確認スクリプトを作る
このコースの対象者
保守しやすい Python 自動化を取り入れたい DevOps 学習者、システム管理者、Bash ユーザー向けです。
前提知識： Linux ターミナルとファイルシステムの基礎。Python の経験は必要ありません。
学習環境： Python 3、Bash、nano、標準 Linux コマンド、接続確認用のローカル HTTP サービス、Python 標準ライブラリを備えたブラウザー対応 Linux ターミナル。パッケージの追加やクラウドアカウントは不要です。
よくある質問
Requests などの外部 Python パッケージは必要ですか？
いいえ。すべての演習で subprocess、os、shutil、json、urllib などの標準ライブラリを使います。ネットワークラボでは意図的に Requests ではなく urllib.request を使用します。
一般的な Python プログラミングコースですか？
いいえ。特定の運用タスクに必要な構文と制御フローを扱います。クラス、パッケージング、Web フレームワーク、テストフレームワーク、一般的なアプリ開発は対象外です。
ファイル操作で重要なシステムファイルを変更しますか？
いいえ。プロジェクトディレクトリに使い捨ての test_env ツリーを作り、そのサンプルファイルで名前変更、移動、コピー、走査、絞り込みを練習します。
最終的な健康確認は実際に何を監視しますか？
df -h を実行し、http://localhost が HTTP 200 を返すか確認します。ディスク出力と online または offline のサービス状態を辞書にまとめ、有効でインデント付きの JSON を /tmp/health_report.json に書きます。これはローカルスクリプトであり、配備済みの監視基盤ではありません。
