Un générateur de script Python qui exécute et teste le script pour vous
Renommer 400 fichiers, fusionner des CSV mensuels, extraire des chiffres de PDF : dix minutes de script si vous connaissez Python, un après-midi perdu sinon. Décrivez la tâche, joignez des fichiers d’exemple : votre agent todo.is écrit un script propre, l’exécute sur vos exemples dans son espace de travail et vous donne le résultat et le code à réutiliser.
Le prompt
- Écris un script Python qui [CE QUE DOIT FAIRE LE SCRIPT]. Entrée : [FICHIERS OU DONNÉES EN ENTRÉE] (exemples joints). Sortie : [RÉSULTAT ATTENDU]. Il tournera sur [OÙ IL VA TOURNER]. N’utilise que la bibliothèque standard, plus des paquets connus si besoin, listés dans un requirements.txt. Ajoute des commentaires en français, des messages d’erreur clairs et une option --dry-run s’il modifie des fichiers. Exécute-le sur mes exemples dans ton espace de travail, montre-moi le résultat, et envoie-moi le fichier .py avec un court README qui explique comment le lancer.
Ce qu’il faut changer
- [CE QUE DOIT FAIRE LE SCRIPT]: Par exemple « fusionner tous les CSV de ventes mensuels en un seul fichier et ajouter une colonne « mois » tirée du nom de fichier ».
- [FICHIERS OU DONNÉES EN ENTRÉE]: Par exemple « 12 fichiers CSV nommés ventes_2026_01.csv à ventes_2026_12.csv ». Joignez-en 2 ou 3.
- [RÉSULTAT ATTENDU]: Par exemple « un seul fichier Excel avec un onglet de synthèse » ou « les fichiers renommés dans le même dossier ».
- [OÙ IL VA TOURNER]: Par exemple « mon PC Windows avec Python 3.12 », « un Mac », « un serveur Linux ». Ou « lance-le pour moi ».
Exemple de résultat
- fusion_ventes.py : ce qu’il fait
- Lit chaque ventes_AAAA_MM.csv d’un dossier, ajoute une colonne mois tirée du nom de fichier, empile le tout dans un seul tableau et écrit un fichier Excel avec un onglet Synthèse.
- Le lancer
- • Une seule fois : pip install -r requirements.txt (pandas, openpyxl)
- • Aperçu : python fusion_ventes.py ./ventes --dry-run
- • Exécution : python fusion_ventes.py ./ventes --out ventes_2026_total.xlsx
- Le cœur du script
- for chemin in sorted(dossier.glob("ventes_*_*.csv")):
- m = re.match(r"ventes_(\d{4})_(\d{2})\.csvquot;, chemin.name)
- if not m:
- print(f"Ignoré {chemin.name} : le nom ne suit pas ventes_AAAA_MM.csv")
- continue
- # Les exports Excel français utilisent souvent ; et la virgule décimale
- df = pd.read_csv(chemin, sep=None, engine="python", encoding="utf-8-sig", decimal=",")
- df["mois"] = f"{m[1]}-{m[2]}"
- tableaux.append(df)
- Test sur vos 12 fichiers d’exemple
- • 18 402 lignes fusionnées, colonnes : date, reference, quantite, prix, mois
- • ventes_2026_04.csv était encodé en Windows-1252 (accents illisibles) : le script le détecte et le relit correctement
- • 6 lignes sans prix : conservées et listées dans un onglet À vérifier
- • Onglet Synthèse : quantité et chiffre d’affaires par mois, plus les 10 meilleures références
- Sécurité
- • Le script ne modifie ni ne supprime jamais vos CSV d’origine
- • Il s’arrête avec un message clair si le fichier de sortie est déjà ouvert dans Excel
- • --dry-run liste les fichiers qu’il lirait et leur nombre de lignes, sans rien écrire
- Fichiers fournis
- • fusion_ventes.py, requirements.txt, README.md
- • ventes_2026_total.xlsx, le résultat obtenu sur vos exemples
Comment faire avec todo.is
- Copiez le prompt et décrivez la tâche, les données d’entrée et le résultat voulu.
- Joignez deux ou trois fichiers d’exemple dans todo.is (ou envoyez-les à votre agent) et envoyez la tâche.
- Votre agent écrit le script, l’exécute sur vos exemples et vous montre ce qui en sort.
- Téléchargez le .py, le requirements.txt et le README, ou gardez simplement le résultat.
- Demandez des changements (« ignore aussi les week-ends ») et il relance tout ; rendez-le récurrent pour les tâches mensuelles.
Conseils pour un meilleur résultat
- Joignez de vrais exemples, avec des valeurs fictives si besoin. Encodages, séparateurs et en-têtes inattendus sont ce qui casse les scripts, surtout avec les CSV exportés d’un Excel français.
- Dites où il va tourner. Chemins, fins de ligne et installation des paquets diffèrent entre Windows, Mac et Linux.
- Exigez une option --dry-run pour tout script qui renomme, déplace ou supprime des fichiers.
- Si vous n’avez besoin du résultat qu’une fois, sautez l’installation : laissez votre agent lancer le script et vous envoyer le fichier.
- Un script que vous lancez chaque mois peut devenir une tâche récurrente qui vous envoie le résultat par e-mail.
générateur de script Python : questions fréquentes
- L’agent peut-il vraiment exécuter mon script Python ? Oui. Il exécute Python dans son propre espace de travail sur les fichiers que vous joignez et vous montre le résultat. Il ne lance rien sur votre ordinateur ni sur vos serveurs.
- Faut-il installer Python pour utiliser le script ? Seulement si vous voulez le lancer vous-même. Sinon, joignez les fichiers : votre agent l’exécute et vous envoie le résultat.
- Peut-il automatiser des sites web ou appeler des API ? Il peut écrire des scripts qui appellent des API publiques ou lisent des pages publiques, dans le respect des conditions de chaque site. Pour les sites avec connexion, mieux vaut laisser votre agent utiliser son navigateur.
- Pour quelle version de Python écrit-il ? Python 3.10 ou plus récent par défaut. Indiquez une version plus ancienne ou les seuls paquets autorisés chez vous, et il s’y adapte.
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