Seminar Python – IT-Automatisierung mit REST-APIs

Wo passende Module fehlen oder mehrere Systeme verbunden werden müssen, ergänzen Python-Werkzeuge die deklarative Automatisierung. Das Seminar entwickelt ein kleines Kommandozeilenprogramm, das Daten abfragt, Eingaben prüft und eine begrenzte Änderung kontrolliert ausführt. Die Beispiele nutzen eine vorbereitete Infrastruktur-API und decken sowohl reguläre Antworten als auch typische Fehler im Betrieb ab.

Zuverlässigkeit entsteht durch bewusste Behandlung von Zeitüberschreitungen, unvollständigen Antwortlisten, abgelaufenen Zugängen und unklaren Ergebnissen nach einem Verbindungsabbruch. Wiederholte Requests werden anhand der jeweiligen Operation bewertet. Das Seminar konzentriert sich auf solide API-Werkzeuge; ein vollständiger Python-Anfängerkurs oder der Aufbau eines Webservices ist nicht enthalten.

Inhaltsübersicht

1. Arbeitsumgebung und Projektstruktur
2. HTTP, JSON und Authentifizierung
3. Inventar und Datenqualität
4. Änderungen und Wiederholbarkeit
5. Protokollierung und Tests
6. Integration und Betrieb

Seminarinhalte

Arbeitsumgebung und Projektstruktur

• Eine isolierte Python-Umgebung mit dokumentierten Abhängigkeiten einrichten.
• Konfiguration, Datenzugriff und fachliche Verarbeitung in überschaubare Funktionen trennen.
• Kommandozeilenparameter und eindeutige Exit-Codes für spätere Pipeline-Nutzung vorsehen.

HTTP, JSON und Authentifizierung

• HTTP-Methoden, Statuscodes und JSON-Antworten anhand einer vorbereiteten API auswerten.
• Token aus geeigneten Laufzeitquellen beziehen und vertrauliche Werte von Logs fernhalten.
• TLS-Verifikation und explizite Verbindungs- beziehungsweise Lesezeitlimits konfigurieren.

Inventar und Datenqualität

• Listen mit Pagination vollständig abfragen und Grenzfälle leerer oder unterbrochener Antworten erkennen.
• Eingaben und Rückgaben auf notwendige Felder, Typen und plausible Werte prüfen.
• Ist- und Soll-Daten normalisieren und eine verständliche Änderungsübersicht erzeugen.

Änderungen und Wiederholbarkeit

• Lesende Analyse und schreibende Anwendung im Programmablauf eindeutig unterscheiden.
• Idempotente API-Funktionen oder geeignete Zustandsprüfungen vor wiederholten Änderungen nutzen.
• Rate-Limits, Retry-After und begrenzte Wiederholungen nur für dafür geeignete Requests behandeln.

Protokollierung und Tests

• Aussagekräftige Logs ohne Tokens und unnötige personenbezogene Daten erzeugen.
• API-Rückgaben in Unit-Tests simulieren und Fehlerpfade mit pytest nachweisen.
• Timeouts, unvollständige Listen und verlorene Antworten nach einem Schreibversuch gezielt testen.

Integration und Betrieb

• Ein nutzbares CLI-Werkzeug mit Vorschau, Anwendung und Ergebnisprüfung zusammenstellen.
• Asynchrone Jobs mit Statusabfragen und einer zeitlichen Obergrenze verfolgen.
• Das Werkzeug kontrolliert in einen bestehenden Betriebs- oder CI-Ablauf einbinden.

Praxisübungen

1. Ein Inventar über eine paginierte Test-API auslesen, die Daten validieren und einen nachvollziehbaren Bericht erzeugen. Eine unvollständige Antwort als Fehler erkennen.
2. Einen Soll-Ist-Vergleich implementieren und daraus eine begrenzte Änderung ableiten. Zunächst ausschließlich die Vorschau ausgeben und die anschließende Anwendung unabhängig kontrollieren.
3. Timeout, Rate-Limit und einen unklaren Schreibausgang simulieren. Für jeden Fall ein begründetes Wiederholungsverhalten implementieren und mit Tests absichern.

Technische Übungsumgebung

Python-Arbeitsumgebung, Git, pytest und eine vorbereitete REST-Test-API mit definierten Fehler- und Pagination-Szenarien.

Weiterführende Seminare

Passende fachliche Ergänzungen sind Pulumi – Infrastructure as Code mit Python. Die jeweiligen Voraussetzungen bleiben maßgeblich.