C0 — Ops için Python#

"Bash bir satırı, Python bir aracı yazdırır. İkisinin sınırını bilmek ops mühendisliğidir."

Blok: C — Tekrarlanabilirlik · Süre: ~30 saat · Ön koşul: A5

🎯 Bu modülü bitirdiğinde#

Argüman alan, hatayı düzgün ele alan ve okunabilir bir CLI aracı yazarsın.
Bir HTTP API'ye istek atar, dönen JSON'ı işleyip bir çıktı üretirsin.
Bir işin Bash'te mi Python'da mı yazılacağına gerekçeyle karar verirsin.

🧠 Niye bu, niye şimdi#

A5'te Bash'in nerede tıkandığını gördün (karmaşık veri, JSON, API). C2'deki CI adımları ve sonraki otomasyon işleri çoğu zaman bir Python betiğine dayanır. Bu yüzden C0, A5 ile C2 arasında bir köprüdür.

📖 Önce oku#

Kaynak	Ne için	Süre
`A5 — Bash`	Bash nerede tıkanır — Python'un başladığı sınır	~15 dk
`STUDY-METHOD.md`	dış kaynak sözleşmesi — resmi Python turu buradan	~10 dk

Repoda Python'u öğreten bir doküman yok (bilinçli boşluk). Bu modülün gövdesi ops için gereken temeli kendi başına verir: aşağıdaki Python sözdizimi köprüsü + örnekler, lab'ı dışarıya çıkmadan bitirmene yeter. Amaç dili baştan sona öğrenmek değil, iş görecek kadarı.

Sözdizimini köprünün ötesinde derinleştirmek opsiyoneldir — lab için şart değil. Gidersen, resmi Python turu bir dış kaynaktır ve dört-alanlı sözleşmeye uyar (STUDY-METHOD.md):

Kaynak	Niye gidiyorsun	Orada ne yapacaksın	Süre	Dönünce doğrulama
Resmi Python turu (`docs.python.org/3/tutorial`)	Sözdizimini köprünün ötesine taşımak (opsiyonel)	Bölüm 3–5'i (sayı/metin/liste, `if`/`for`, sözlük) okuyup örnekleri kendi yorumlayıcında çalıştır	~2 saat	Bir `dict`'i `for` ile gezip f-string ile yazdıran 5 satırı bakmadan yazabiliyorsun

🐍 Python nerede, Bash nerede#

Python'u bir dil olarak değil, Bash'in tıkandığı yeri açan bir araç olarak öğren.

İş	Nerede
Dosya taşı, komut zincirle, basit süzgeç (`grep`/`awk`)	Bash
Çok adımlı akış, derin `if/else`, düzgün hata yönetimi	Python
JSON / API cevabı işlemek	Python (Bash'te `jq` bir yere kadar)
Tekrar kullanılacak, test edilecek, başkasının okuyacağı araç	Python

Kural: bir Bash betiği 30 satırı geçtiyse ya da içinde JSON ayrıştırıyorsan dur — bu iş Python'a geçmiş demektir.

🧩 Python sözdizimi — Bash'ten gelenler için#

Aşağıdaki örnekleri okuyabilmen için Bash'ten farklı altı şey yeter. Bunları bilirsen lab'ı dışarı çıkmadan bitirirsin; gerisi ihtiyaç anında aranır.

Bash	Python	Not
`VAR=deger` / `$VAR`	`var = "deger"` / `var`	`$` yok; değişkene doğrudan adıyla erişilir
`if [ ... ]; then … fi`	`if ...:` + girinti	Blok `:` ile açılır; `fi`/`done` yok — bloğu girinti belirler
`for x in ...; do … done`	`for x in ...:` + girinti	aynı mantık, `do`/`done` yok
(harici komut çağırmak)	`import json`	hazır yetenek `import` ile gelir, ayrı süreç değil
`${arr[0]}`	`d["anahtar"]` / `liste[0]`	sözlük (`dict`) ve liste — anahtar/indeksle eriş
`"merhaba $ad"`	`f"merhaba {ad}"`	f-string: `{}` içine değişken/ifade koyulur

İki şey daha: - with open(...) as f: — dosyayı/bağlantıyı açar, blok bitince otomatik kapatır; Bash'teki gibi elle temizlik yapmana gerek kalmaz. Örnek 2'deki urlopen bu yüzden with ile. - Girinti kutsaldır. Bloğu süsleme parantezi değil, satır başındaki boşluk belirler. Karışık tab/boşluk → IndentationError. Bir dosyada tek stil kullan (4 boşluk).

Bu kadarıyla aşağıdaki üç örneği satır satır okuyabilirsin.

1️⃣ İlk araç: argüman + hata + çıkış kodu#

İyi bir ops aracı argüman alır, hatayı yutmaz ve çıkış koduyla konuşur (0 = başarı, ≠0 = hata). Bu, aracın bir pipeline'da (C2) kullanılabilmesinin ön şartıdır.

#!/usr/bin/env python3
import argparse, sys

def main():
    p = argparse.ArgumentParser(description="Bir dizindeki büyük dosyaları listeler")
    p.add_argument("path")
    p.add_argument("--min-mb", type=int, default=100)
    args = p.parse_args()
    ok = do_scan(args.path, args.min_mb)   # işin kendisi
    if not ok:
        print("HATA: dizin okunamadı", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)            # pipeline bunu görür ve adımı kırar

if __name__ == "__main__":
    main()

argparse sana bedavaya --help, tip kontrolü ve okunur hata verir; argümanları elle sys.argv'den ayıklama.

2️⃣ Bir API'ye istek, JSON işleme#

Ops işinin yarısı bir API'ye sorup cevabı işlemektir. İki kural: timeout koy (yoksa betik sonsuza asılır) ve durum kodunu kontrol et.

import json, urllib.request

req = urllib.request.Request(
    "https://api.example.com/v1/status",
    headers={"Authorization": "Bearer <TOKEN>"},
)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as r:
    data = json.load(r)

for svc in data["services"]:
    if svc["state"] != "healthy":
        print(f"{svc['name']}: {svc['state']}")

requests kütüphanesi bunu daha kısa yazar ama bir bağımlılıktır; küçük işlerde stdlib urllib yeter. Hangisini seçtiğini gerekçelendir.

3️⃣ Hatayı yutma, çıkış koduyla konuş#

En sık ops hatası: except: pass. Bu hatayı görünmez yapar; betik "başarılı" görünür ama iş yapılmamıştır.

try:
    result = do_work()
except FileNotFoundError as e:
    print(f"HATA: {e}", file=sys.stderr)
    sys.exit(2)              # yalnız beklediğin hatayı yakala, hepsini değil

sys.exit(kod) ile çağırana ne olduğunu söyle — sessiz başarısızlık en pahalı hatadır.

4️⃣ Bağımlılık ve okunabilirlik#

Sanal ortam: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate. Sistem Python'una paket kurma.
Sabitle: kullandığın paketi requirements.txt'e yaz — C2 pipeline'ı aynı sürümü kursun.
Küçük tut: amacın ürün değil, tekrar eden işi bitirmek. Bir betik bir şey yapsın, onu iyi yapsın.

🔨 Lab#

Ayrı bir lab dizini yok — bu modülün pratiği aşağıdaki kabul kriterleridir: argparse'li bir CLI + JSON çeken bir betik yaz. Burada yazdığın aracı sonra C2 CI lab'ında (L10) pipeline'a koyarsın.

✅ Kabul kriterleri#

Hepsi doğrulanmadan sonraki modüle geçme: - [ ] argparse ile argüman + hata yönetimi olan, sıfır/sıfır-dışı çıkış kodu döndüren çalışan bir CLI aracı yazdın - [ ] Bir API'den JSON çekip özetleyen, timeout + durum kontrolü olan bir betik yazdın — çıktısı gösterilebiliyor - [ ] "Bu işi niçin Bash yerine Python'da (ya da tersi) yazdım" — yazılı gerekçe - [ ] except: pass ile hata yutmanın niçin tehlikeli olduğunu kendi cümlelerinle yazdın (aracının README/notuna)

🧪 Kendini test et#

Bir betiği ne zaman Bash'ten Python'a taşırsın? İki somut sinyal ver.
except: pass niçin ops'ta bir hata değil, bir tuzaktır?
Aracın ileride bir CI adımında çalışacak (CI'ı C2'de göreceksin — şimdilik "her commit'te otomatik çalışan komut dizisi" kadarını bil). Onu bu dizide sorunsuz kullanılır ("pipeline dostu") yapan iki şey ne, niye?

Cevaplar

1. (a) Bash betiği 30+ satıra çıkıp `if/else` derinleştiğinde; (b) JSON/API cevabı ayrıştırdığında (`jq` bir yere kadar). Üçüncü sinyal: araç test edilecek ya da başkası okuyacaksa. 2. Hatayı görünmez yapar: betik başarılı görünür (çıkış 0) ama iş yapılmamıştır — en pahalı hata sessiz olandır. Yalnız beklediğin hatayı yakala, gerisini çağırana `sys.exit(≠0)` ile bildir. 3. (a) **Çıkış kodu:** 0 başarı, ≠0 hata — pipeline buna bakarak adımı kırar/geçirir; (b) **stderr:** hatayı stdout'tan ayrı yazmak log ile çıktının karışmasını önler. İkisi olmadan araç sessizce başarısız olur.

🆘 Takıldıysan#

Belirti	Muhtemel sebep	Ne yap
`ModuleNotFoundError`	Paket sistem Python'unda / venv aktif değil	venv oluştur + aktive et; `pip install`; `requirements.txt`'e yaz
Betik bir API çağrısında asılı kalıyor	timeout yok	`urlopen(..., timeout=10)`; her ağ çağrısına timeout koy
Betik "başarılı" ama iş yapılmamış	`except: pass` hatayı yutmuş	Yalnız beklenen hatayı yakala; `sys.exit(≠0)` ile bildir
CLI argümanları elle ayıklanıyor, kırılgan	`sys.argv` ile manuel ayıklama	`argparse` kullan — bedava `--help` + tip kontrolü

💼 Portfolyo çıktısı#

Küçük ama gerçek bir ops aracı (örn. bir sağlık kontrolü / rapor betiği).

⏭️ Sırada#

C1 — Container

"Python'u yazılımcı gibi değil, operasyoncu gibi öğren: amacın ürün değil, tekrar eden işi bitirmek."