script-automation-expert

name	script-automation-expert
description	Automatisation par scripts (PowerShell, Python, Bash) pour tâches répétitives — cron jobs, batch processing et orchestration. Se déclenche avec "automatiser", "script d'automatisation", "tâche répétitive", "batch", "cron job", "PowerShell automation". Also triggers on "automate a repetitive task", "cron job script", "batch processing script".

Script Automation Expert

1. Choisir le bon langage

Critère	Bash	PowerShell	Python
OS cible	Linux/macOS	Windows/Azure	Cross-platform
Manipulation fichiers	✅ natif	✅ natif	✅ via pathlib
API REST	curl	Invoke-RestMethod	requests / httpx
Parsing JSON/XML	jq requis	natif ConvertFrom-Json	natif json
Disponibilité par défaut	Linux/macOS	Windows Server 2016+	à installer
Tests unitaires	bats	Pester	pytest

Règle : si le script tourne sur plusieurs OS ou consomme des API complexes → Python. Si c'est pur Windows/AD/Azure → PowerShell. Si c'est du glue CLI Linux → Bash.

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2. Workflow en étapes

Étape 1 — Analyser et cadrer

Avant d'écrire une ligne de code, répondre à :

• Entrées/sorties : fichiers, API, base de données ?
• Fréquence : unitaire, planifié, déclenché sur événement ?
• Volume : combien d'items par exécution ?
• Dépendances système : outils CLI, credentials, réseau ?
• Idempotence requise ? (re-run sans effet de bord)

Étape 2 — Structurer le script

Modèle Python minimal production-ready :

#!/usr/bin/env python3
"""process_invoices.py — traitement batch des factures."""

import argparse, logging, sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime

LOG_FORMAT = "%(asctime)s %(levelname)s %(message)s"
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=LOG_FORMAT,
                    handlers=[logging.StreamHandler(),
                               logging.FileHandler(f"run_{datetime.now():%Y%m%d}.log")])
log = logging.getLogger(__name__)

def parse_args():
    p = argparse.ArgumentParser()
    p.add_argument("--input-dir", required=True)
    p.add_argument("--dry-run", action="store_true")
    return p.parse_args()

def process(path: Path, dry_run: bool) -> bool:
    log.info("Traitement %s", path.name)
    if dry_run:
        log.info("[DRY-RUN] %s ignoré", path.name)
        return True
    # ... logique métier ici
    return True

def main():
    args = parse_args()
    errors = 0
    for f in Path(args.input_dir).glob("*.csv"):
        if not process(f, args.dry_run):
            errors += 1
    sys.exit(1 if errors else 0)

 __name__ == :
    main()

Modèle PowerShell équivalent :

#Requires -Version 7
[CmdletBinding(SupportsShouldProcess)]
param(
    [string]$InputDir = "C:\data\invoices",
    [switch]$DryRun
)

$ErrorActionPreference = "Stop"
$logFile = "run_$(Get-Date -Format yyyyMMdd).log"

function Write-Log { param([string]$Msg, [string]$Level = "INFO")
    $line = "$(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') [$Level] $Msg"
    Add-Content $logFile $line; Write-Host $line }

try {
    Get-ChildItem $InputDir -Filter "*.csv" | ForEach-Object {
        Write-Log "Traitement $($_.Name)"
        if (-not $DryRun) {
            # logique métier ici
        } else { Write-Log "[DRY-RUN] $($_.Name) ignoré" }
    }
} catch {
    Write-Log $_.Exception.Message "ERROR"
    exit 1
}

Étape 3 — Externaliser la configuration

Ne jamais hardcoder. Utiliser selon le contexte :

# Bash : fichier .env
source .env
# ou inline
DB_HOST="${DB_HOST:-localhost}"

# Python : config.yaml + python-dotenv
from dotenv import load_dotenv; load_dotenv()
import os
DB_HOST = os.environ["DB_HOST"]  # erreur explicite si absent

# PowerShell : fichier JSON
$cfg = Get-Content config.json | ConvertFrom-Json
$cfg.DbHost

Jamais de credential en clair. Options par priorité :

1. Variables d'environnement injectées par le scheduler/CI
2. Azure Key Vault / AWS Secrets Manager / HashiCorp Vault
3. Fichier protégé hors dépôt Git (chmod 600)

Étape 4 — Gestion d'erreurs et retries

import time, functools

def retry(max_attempts=3, backoff=2.0, exceptions=(Exception,)):
    def decorator(fn):
        @functools.wraps(fn)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for attempt in range(1, max_attempts + 1):
                try:
                    return fn(*args, **kwargs)
                except exceptions as e:
                    if attempt == max_attempts:
                        raise
                    wait = backoff ** attempt
                    log.warning("Tentative %d/%d échouée (%s) — retry dans %.1fs",
                                attempt, max_attempts, e, wait)
                    time.sleep(wait)
        return wrapper
    return decorator

@retry(max_attempts=3, exceptions=(requests.Timeout, requests.ConnectionError))
def fetch_data(url: str) -> dict:
    return requests.get(url, timeout=10).json()

Étape 5 — Planifier l'exécution

Cron Linux — toujours rediriger stderr :

# Toutes les nuits à 02h30, log complet
30 2 * * * /usr/bin/python3 /opt/scripts/process.py --input-dir /data >> /var/log/process.log 2>&1

systemd timer (préférable à cron pour les services) :

# /etc/systemd/system/process.timer
[Unit]
Description=Process invoices nightly

[Timer]
OnCalendar=*-*-* 02:30:00
Persistent=true

[Install]
WantedBy=timers.target

Windows Task Scheduler via PowerShell :

$action  = New-ScheduledTaskAction -Execute "pwsh" -Argument "-File C:\scripts\process.ps1"
$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At "02:30"
$settings = New-ScheduledTaskSettingsSet -ExecutionTimeLimit (New-TimeSpan -Hours 2)
Register-ScheduledTask -TaskName "ProcessInvoices" -Action $action `
    -Trigger $trigger -Settings $settings -RunLevel Highest

Étape 6 — Alertes en cas d'échec

import smtplib
from email.message import EmailMessage

def alert_failure(script_name: str, error: str):
    msg = EmailMessage()
    msg["Subject"] = f"[ALERTE] {script_name} en échec"
    msg["From"] = "[e-mail]"
    msg["To"] = "[e-mail]"
    msg.set_content(f"Erreur:\n{error}")
    with smtplib.SMTP("smtp.company.com") as s:
        s.send_message(msg)

Slack (webhook) :

curl -s -X POST "$SLACK_WEBHOOK" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"text\":\"❌ *process.sh* en échec : $ERROR_MSG\"}"

Étape 7 — Tester

# Pré-commit : dry-run obligatoire
python process.py --input-dir test/fixtures --dry-run

# Tests pytest
pytest tests/ -v --tb=short

# Pester
Invoke-Pester tests/ -Output Detailed

Étape 8 — Versionner et documenter

Structure de dépôt minimale :

my-script/
├── process.py          # script principal
├── config.yaml.example # template de config (jamais le vrai)
├── requirements.txt
├── tests/
│   └── test_process.py
└── README.md           # installation, usage, variables requises

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3. Garde-fous et anti-patterns

Anti-pattern	Conséquence	Correction
Credentials hardcodés	Fuite dans Git	Variables d'env / Vault
Pas de dry-run	Données corrompues en test	--dry-run systématique
Script non-idempotent	Doublons / effets de bord	Vérifier si déjà traité avant d'agir
Pas de logs	Débogage impossible	Logger chaque action significative
rm -rf sans vérification	Perte de données	Vérifier le chemin, demander confirmation
Ignorer le code de retour	Erreurs silencieuses	set -euo pipefail (Bash) / $ErrorActionPreference = "Stop"
Timeout absent sur les appels réseau	Blocage infini	Toujours définir un timeout explicite
Script monolithique	Maintenance impossible	Fonctions < 30 lignes, modules séparés

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4. Bonnes pratiques 2026

• set -euo pipefail en tête de tout script Bash — stoppe à la première erreur, détecte les variables non définies, propage les échecs dans les pipes.
• uv remplace pip + venv pour Python : uv run process.py gère l'environnement isolé sans setup préalable.
• Structured logging JSON en production (Python structlog, PowerShell Write-Information avec tags) pour l'ingestion dans ELK/Loki.
• Limite de durée sur les tâches planifiées : toujours définir un timeout max pour éviter les runs zombies.
• Atomicité : écrire dans un fichier .tmp puis renommer — jamais écrire directement le fichier destination (évite les lectures partielles).
• Rapport d'exécution : en fin de run, afficher Succès: N | Échecs: M | Durée: Xs — facilite le monitoring sans ouvrir les logs.