Co automatyzować i jak uruchomić pierwszy skrypt

Po tej lekcji ocenisz, które zadania w Twojej pracy opłaca się zautomatyzować, przygotujesz środowisko wirtualne i uruchomisz pierwszy skrypt Pythona z plikiem ćwiczeniowym.

Co opłaca się automatyzować

Automatyzacja to zastąpienie powtarzalnej, ręcznej czynności programem, który wykonuje ją tak samo za każdym razem. W tym kursie towarzyszy Ci fikcyjna firma Papeteria Wisła sp. z o.o. z Lublina, hurtownia artykułów biurowych z oddziałami w Lublinie, Rzeszowie i Kielcach. Pani Ania z administracji co poniedziałek pobiera trzy raporty sprzedaży, porządkuje folder z fakturami, przelicza faktury w euro na złote i wysyła zestawienie kierownikowi. Każdy z tych kroków da się opisać jako listę instrukcji, więc każdy nadaje się do skryptu.

Zanim napiszesz kod, oceń zadanie trzema pytaniami:

Częstotliwość: czy robisz to co tydzień lub częściej?
Powtarzalność: czy kroki są zawsze te same, a wyjątki da się opisać regułą?
Koszt błędu: czy pomyłka przy ręcznej pracy kosztuje (zła kwota na fakturze, zgubiony plik)?

Jeśli odpowiedź na dwa pytania brzmi „tak”, masz dobrego kandydata. Policz też zysk prosto: zadanie zajmujące 20 minut tygodniowo to około 17 godzin rocznie (20 minut razy 52 tygodnie). Jeśli napisanie i sprawdzenie skryptu zajmie Ci 6 godzin, zwróci się w pierwszym kwartale. Nie automatyzuj natomiast rzeczy, które wymagają oceny człowieka za każdym razem, na przykład odpowiedzi na reklamację klienta.

Jak wybrać zadanie do automatyzacji

Przykład z kursu: Papeteria Wisła sp. z o.o., Lublin (firma fikcyjna).

Skrypt, interpreter i biblioteki

Skrypt to plik tekstowy z rozszerzeniem .py, który uruchamiasz od początku do końca. Interpreter Pythona czyta ten plik i wykonuje instrukcje po kolei. Moduł to plik z funkcjami, który możesz zaimportować, a pakiet to zbiór modułów. Python ma bogatą bibliotekę standardową: moduły pathlib, shutil, csv, json, smtplib czy logging są dostępne od razu, bez instalowania czegokolwiek. Pakiety zewnętrzne, takie jak openpyxl (Excel), pandas (tabele) czy requests (internet), instalujesz poleceniem pip z repozytorium PyPI.

Aktualne wersje sprawdzisz na python.org: stan na październik 2026 najnowsza jest wersja 3.15.0 wydana 9 października 2026, a wcześniejsze gałęzie 3.13 i 3.14 nadal dostają poprawki. Kod z tego kursu sprawdziliśmy na Pythonie 3.12 i używa funkcji dostępnych od wersji 3.11, więc zadziała na każdej wspieranej wersji od 3.11 wzwyż. Jeśli zaczynasz od zera, zainstaluj najnowszą wersję z python.org, a w Windows zaznacz w instalatorze opcję dodania Pythona do zmiennej PATH.

Środowisko wirtualne: jeden projekt, jeden zestaw bibliotek

Środowisko wirtualne (moduł venv) to osobny folder z własną kopią interpretera i bibliotek dla jednego projektu. Dzięki temu skrypt raportowy Ani nie zepsuje się, gdy w innym projekcie zainstalujesz nowszą wersję pandas. Tworzysz je raz, w folderze projektu:

Terminal

python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux i macOS:
source .venv/bin/activate
pip install openpyxl pandas requests
pip freeze > requirements.txt

Po aktywacji nazwa środowiska pojawia się w wierszu poleceń. Plik requirements.txt zapisuje dokładne wersje bibliotek, więc na innym komputerze odtworzysz środowisko poleceniem pip install -r requirements.txt. Folderu .venv nie kopiuj między komputerami ani nie wysyłaj mailem: zawsze twórz go od nowa.

Biblioteka standardowa a pakiety z PyPI

Wersje pakietów sprawdzone w PyPI, stan na październik 2026.

Pierwszy skrypt na pliku ćwiczeniowym

Pobierz plik ćwiczeniowy modułu 1 i rozpakuj go. W środku jest zamowienia_2026-09.csv ze 120 zamówieniami z września 2026. Utwórz w tym samym folderze plik pierwszy.py:

Python

from pathlib import Path

plik = Path("zamowienia_2026-09.csv")
linie = plik.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
print(f"Plik {plik.name} ma {len(linie) - 1} wierszy danych")
print("Nagłówek:", linie[0])

Uruchom go w terminalu poleceniem python pierwszy.py. Skrypt czyta cały plik, dzieli go na linie i odejmuje jedną linię nagłówka. Wynik to 120 wierszy danych. Zwróć uwagę na parametr encoding="utf-8": bez niego Windows może odczytać polskie znaki w kodowaniu systemowym i zamiast „Rzeszów” zobaczysz krzaki. O kodowaniach więcej w module 2.

Dobra praktyka od pierwszego dnia: pracuj na kopii danych, uruchamiaj skrypt z folderu projektu i sprawdzaj wynik ręcznie przy pierwszych uruchomieniach. Skrypt, któremu ufasz, to skrypt, którego wynik choć raz porównałeś z ręcznym liczeniem.

Najważniejsze w 3 punktach

Automatyzuj zadania częste, powtarzalne i takie, w których błąd kosztuje; policz zysk w godzinach rocznie.
Każdy projekt ma własne środowisko wirtualne venv, a wersje bibliotek zapisujesz w requirements.txt.
Przy plikach tekstowych zawsze podawaj kodowanie, a wynik pierwszych uruchomień sprawdzaj ręcznie.

Źródła

Python Software Foundation, lista wydań Pythona (3.15.0 z 9.10.2026), https://www.python.org/downloads/ (dostęp: październik 2026)
Python Developer's Guide, status wersji Pythona, https://devguide.python.org/versions/
Dokumentacja Pythona, moduł venv, https://docs.python.org/3/library/venv.html
Dokumentacja Pythona, moduł pathlib, https://docs.python.org/3/library/pathlib.html
PyPI, strony pakietów openpyxl, pandas, requests (wersje stan na październik 2026), https://pypi.org/