Python für Drupal Automation

Python ist eine vielseitige, moderne Programmiersprache, die sich hervorragend für Drupal-Automatisierung und DevOps-Workflows eignet. Mit seiner klaren Syntax, umfangreichen Standard-Library und mächtigen Frameworks wie Django, FastAPI und Pandas ist Python das perfekte Werkzeug für Datenverarbeitung, Migration Scripts, API-Integration und Prozessautomatisierung rund um Drupal-Projekte.

In der Drupal-Entwicklung kommt Python häufig für automatisierte Workflows zum Einsatz, die über die nativen PHP-Möglichkeiten hinausgehen. Typische Anwendungsfälle sind Datenmigration und ETL-Prozesse aus Legacy-Systemen oder Dritt-APIs in Drupal, automatisierte Content-Imports über die REST API oder JSON:API, Batch-Processing von großen Datenmengen vor dem Drupal-Import, DevOps-Automation für Deployment-Pipelines und Infrastructure-as-Code, sowie Data Analysis und Reporting von Drupal-Datenbanken. Python-Scripts können über die Drupal REST API, JSON:API oder direkten Datenbank-Zugriff mit Drupal kommunizieren und komplexe Datenverarbeitungen durchführen, die in PHP weniger effizient wären.

Als Senior Drupal Developer mit umfassender Python-Expertise setze ich Python regelmäßig in Drupal-Projekten ein, insbesondere für komplexe Migrationen und Automatisierungen. Für Projekte wie spielplatz.de habe ich Python-Scripts entwickelt, die Millionen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und über die Drupal API importieren. Meine Expertise umfasst die Entwicklung von robusten ETL-Pipelines mit Pandas und SQLAlchemy, REST-API-Integration mit requests und httpx, automatisierte Testing-Frameworks mit Playwright für Drupal-Sites, sowie DevOps-Automation mit Docker SDK und Kubernetes Python Client.

Die Vorteile von Python in Drupal-Projekten sind erheblich: Hochperformante Datenverarbeitung bei großen Datenmengen (Millionen von Entities), einfache Integration mit Machine Learning Libraries für AI-Features, umfangreiches Ecosystem für Data Science, Web Scraping und API-Integration, bessere Testbarkeit durch klare Syntax und umfangreiche Test-Frameworks, sowie ideale Ergänzung zu PHP für spezialisierte Aufgaben wie Datenanalyse, wissenschaftliche Berechnungen oder komplexe Automatisierungen. In modernen Drupal-Infrastrukturen arbeiten Python-Scripts nahtlos mit Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines zusammen und ermöglichen hochautomatisierte, skalierbare Workflows.