Vom Werbemann zum Coder? Mein Python-Abenteuer
Ich bin von null Programmierkenntnissen zu einem eigenen Chatbot und der Automatisierung von 450+ Blogbeiträgen gegangen – hier ist, wie das Lernen von Python Türen geöffnet hat, von denen ich nicht wusste, dass sie existieren.
Hallo zusammen! Heute möchte ich über etwas sprechen, das etwas anders ist, aber unglaublich relevant – Googles IT Automation with Python-Kurs. In einer Welt, in der KI und Technologie Branchen umgestalten, ist es für uns Fachleute entscheidend, auf dem Laufenden zu bleiben, egal in welchem Bereich. Also, los geht's!
Warum dieser Kurs?
Du fragst dich vielleicht: „Warum würde ein erfahrener Werbefachmann wie ich sich mit Python und IT-Automatisierung beschäftigen?" Die Antwort liegt in der faszinierenden Welt der KI, insbesondere in den Large Language Models (LLMs). Mich haben generative KI-Anwendungen schon immer fasziniert, und ich wollte selbst welche mit APIs von OpenAI, Google Cloud und anderen bauen.
Aber da war das Problem – ich konnte nicht programmieren. Überhaupt nicht. Ich hatte festgestellt, dass meine eigenen Kenntnisse mich beim Arbeiten mit ChatGPT einschränkten: Ich wusste nicht einmal, was ich die Maschine bitten sollte zu tun :P Also entschied ich, dass ein einsteigerfreundlicher Kurs mir den breiten Kontext geben könnte, den ich brauchte.
Der Weg und die Herausforderungen
Vollzeitjob, Familie und weitere Verpflichtungen unter einen Hut zu bringen ist kein Spaziergang. Aber ich habe es geschafft, diesen Google IT Automation with Python-Kurs abzuschließen – dank meiner unterstützenden Familie und einiger Lernsessions. Und wenn ich irgendwo nicht weiterkam? ChatGPT war zur Stelle und hat den Weg relativ reibungslos gemacht. Mein Abschluss-Badge kannst du hier ansehen.
Praktische Anwendungen
Jetzt zum spannenden Teil – wie habe ich diese neu erlernten Fähigkeiten angewendet? Zum einen bin ich deutlich besser darin geworden, die Befehlszeilenschnittstelle zu nutzen, um mit meinem Betriebssystem und virtuellen Instanzen zu interagieren. Ich habe sogar mein Blog-Hosting auf eine virtuelle Instanz auf der Google Cloud Platform (GCP) migriert und sichergestellt, dass alle Pakete aktuell sind. Ich habe kleine Änderungen an den Standard-Firewall-Regeln von GCP vorgenommen, um die potenzielle Angriffsfläche zu reduzieren – z.B. bei IP-Adressbereichen oder der Standard-RDP-Regel für die virtuelle Instanz.
Blog-Daten bereinigen und aufbereiten
Eine der spannendsten Anwendungen ist die Bereinigung und Aufbereitung von Daten für meinen Blog. Mit über 450 Beiträgen ist das eine Menge Daten! Ich habe Python-Skripte geschrieben, um diese Aufgaben zu automatisieren, was mir das Leben erheblich erleichtert.
Zum Beispiel verwende ich ein Python-Skript namens WP_XML_to_Clean_HTML.py, um den HTML-Inhalt meiner Blogbeiträge zu bereinigen. Dieses Skript verwendet die BeautifulSoup-Bibliothek, um unnötige Tags zu entfernen und den Text zu formatieren. Hier ist ein Ausschnitt:
# Function to clean HTML content
def clean_html(html_content):
# Initialize BeautifulSoup object
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# Remove script and style tags
for script_or_style in soup(["script", "style"]):
script_or_style.extract()
# ... (rest of the code)
Metadaten generieren
Ein weiteres Skript, das ich verwende, ist Generate_JSON_Lines_Metadata.py, das Metadaten für jede HTML-Datei generiert. Das ist besonders nützlich beim Training eines LLM-Chatbots. Das Skript verwendet die hashlib-Bibliothek, um eindeutige IDs zu generieren, und schreibt die Metadaten in eine JSON-Lines-Datei. So funktioniert es:
# Function to generate a hashed ID
def generate_id(title):
hashed = hashlib.sha256(title.encode()).hexdigest()
return hashed[:63]
# ... (rest of the code)
Das sind nur einige Beispiele, aber sie haben bei der Verwaltung meines Blogs und der Datenvorbereitung für andere Projekte enorm geholfen. Der Code wurde von chatGPT geschrieben.
Den vollständigen Code findest du im GitHub Repository.
Mein eigener Chatbot mit der OpenAI API
Ja, nach etwa 5 Monaten habe ich Version 0.1 des Chatbots fertiggestellt. Du kannst ihn hier ausprobieren. Oder wenn du mehr Kontext verstehen möchtest, kannst du diesen Beitrag lesen: „How I Built My Own Chatbot with No Coding Experience: Lessons Learned."
Breitere Implikationen
Was bedeutet das für mich? Diese Fähigkeiten haben neue Wege zur Automatisierung in meiner Arbeit eröffnet. Stell dir vor, du automatisierst alltägliche Aufgaben und gewinnst Zeit für strategischere Arbeit. Das ist die Kraft der IT-Automatisierung!
Warum sollte dich das interessieren?
Du denkst vielleicht: „Schön für dich, aber warum sollte mich das interessieren?" Nun, wenn ein 40-jähriger Werbefachmann lernen und sich anpassen kann, dann kannst du das auch. Die Welt verändert sich schnell, und mit den technologischen Entwicklungen Schritt zu halten ist nicht mehr optional – es ist eine Notwendigkeit.
Fazit
Kurz gesagt, dieser Kurs war eine transformative Erfahrung für mich. Er hat mich mit den Fähigkeiten ausgestattet, Technologie besser zu verstehen und zu nutzen – sowohl in meiner Arbeit als auch für meine Hobbys. Die wichtigste Erkenntnis: Wenn ein 40-jähriger Werbefachmann Python lernen und damit Dinge bauen kann, glaube ich, dass die meisten Menschen das auch können. Es braucht Zeit, aber es ist machbar.
Hast du schon Python oder eine andere Programmiersprache gelernt? Ich würde gerne deine Erfahrungen hören – besonders die Schwierigkeiten, denn über die spricht man viel zu selten :)
Viele Grüße,
Chandler
P.S: Wenn du den vollständigen Python-Code ansehen möchtest, besuche mein Github Repo. Lass mich wissen, ob du den Code gut findest oder nicht – er wurde immerhin von chatGPT generiert.
