• 17个工作必备的Python自动化代码分享(上篇)


    引言

    Python是一种流行的编程语言,以其简单性和可读性而闻名。因其能够提供大量的库和模块,它成为了自动化各种任务的绝佳选择。让我们进入自动化的世界,探索17个可以简化工作并节省时间精力的Python脚本。

    目录(上篇)

    1.自动化文件管理
    2.使用Python进行网页抓取
    3.文本处理和操作
    4.电子邮件自动化
    5.自动化Excel电子表格
    6.与数据库交互
    7.社交媒体自动化
    8.自动化系统任务
    9.自动化图像编辑
    目录(下篇)

    10.网络自动化
    11.数据清理和转换
    12.自动化 PDF 操作
    13.自动化GUI
    14.自动化测试
    15.自动化云服务
    16.财务自动化
    17.自然语言处理

    1.自动化文件管理

    1.1 对目录中的文件进行排序

    # Python script to sort files in a directory by their extension
    import os
    fromshutil import move
    def sort_files(directory_path):
    for filename in os.listdir(directory_path):
    if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, filename)):
    file_extension = filename.split('.')[-1]
    destination_directory = os.path.join(directory_path, file_extension)
    if not os.path.exists(destination_directory):
    os.makedirs(destination_directory)
    move(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(destination_directory, filename))
    
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    说明:

    此Python脚本根据文件扩展名将文件分类到子目录中,以组织目录中的文件。它识别文件扩展名并将文件移动到适当的子目录。这对于整理下载文件夹或组织特定项目的文件很有用。

    1.2 删除空文件夹

    # Python script to remove empty folders in a directory
    import os
    def remove_empty_folders(directory_path):
    for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):
    for folder in dirs:
    folder_path = os.path.join(root, folder)
    if not os.listdir(folder_path):
                    os.rmdir(folder_path)
    
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    说明:

    此Python脚本可以搜索并删除指定目录中的空文件夹。它可以帮助您在处理大量数据时保持文件夹结构的干净整洁。

    1.3 重命名多个文件

    # Python script to rename multiple files in a directory
    import os
    def rename_files(directory_path, old_name, new_name):
        for filename in os.listdir(directory_path):
            if old_name in filename:
                new_filename = filename.replace(old_name, new_name)
                os.rename(os.path.join(directory_path,filename),os.path.join(directory_path, new_filename))
    
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    说明:

    此Python脚本允许您同时重命名目录中的多个文件。它将旧名称和新名称作为输入,并将所有符合指定条件的文件的旧名称替换为新名称。

    1. 使用Python进行网页抓取

    2.1从网站提取数据

    # Python script for web scraping to extract data from a website
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    def scrape_data(url):
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Your code here to extract relevant data from the website
    
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    说明:

    此Python脚本利用requests和BeautifulSoup库从网站上抓取数据。它获取网页内容并使用BeautifulSoup解析HTML。您可以自定义脚本来提取特定数据,例如标题、产品信息或价格。

    2.2从网站提取数据

    # Python script to download images in bulk from a website
    import requests
    def download_images(url, save_directory):
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            images = response.json() # Assuming the API returns a JSON array of image URLs
            for index, image_url in enumerate(images):
                image_response = requests.get(image_url)
                if image_response.status_code == 200:
                    with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f:
                        f.write(image_response.content)
    
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    说明:

    此Python脚本旨在从网站批量下载图像。它为网站提供返回图像URL数组的JSON API。然后,该脚本循环访问URL并下载图像,并将其保存到指定目录。

    2.3自动提交表单

    # Python script to automate form submissions on a website
    import requests
    def submit_form(url, form_data):
        response = requests.post(url, data=form_data)
        if response.status_code == 200:
        # Your code here to handle the response after form submission
    
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    说明:

    此Python脚本通过发送带有表单数据的POST请求来自动在网站上提交表单。您可以通过提供URL和要提交的必要表单数据来自定义脚本。

    1. 文本处理和操作

    3.1计算文本文件中的字数

    # Python script to count words in a text file
    def count_words(file_path):
        with open(file_path, 'r') as f:
            text = f.read()
            word_count = len(text.split())
        return word_count
    
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    说明:

    此Python脚本读取一个文本文件并计算它包含的单词数。它可用于快速分析文本文档的内容或跟踪写作项目中的字数情况。

    3.2从网站提取数据

    # Python script to find and replace text in a file
    def find_replace(file_path, search_text, replace_text):
        with open(file_path, 'r') as f:
            text = f.read()
            modified_text = text.replace(search_text, replace_text)
        with open(file_path, 'w') as f:
            f.write(modified_text)
    
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    说明:

    此Python脚本能搜索文件中的特定文本并将其替换为所需的文本。它对于批量替换某些短语或纠正大型文本文件中的错误很有帮助。

    3.3生成随机文本

    # Python script to generate random text
    import random
    import string
    def generate_random_text(length):
        letters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
        random_text = ''.join(random.choice(letters) for i in range(length))
        return random_text
    
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    说明:

    此Python脚本生成指定长度的随机文本。它可以用于测试和模拟,甚至可以作为创意写作的随机内容来源。

    4.电子邮件自动化

    4.1发送个性化电子邮件

    # Python script to send personalized emails to a list of recipients
    import smtplib
    from email.mime.text import MIMEText
    from email.mime.multipart import MIMEMultipart
    def send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body):
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        for recipient_email in recipients:
            message = MIMEMultipart()
            message['From'] = sender_email
            message['To'] = recipient_email
            message['Subject'] = subject
            message.attach(MIMEText(body, 'plain'))
            server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
        server.quit()
    
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    说明:

    此Python脚本使您能够向收件人列表发送个性化电子邮件。您可以自定义发件人的电子邮件、密码、主题、正文和收件人电子邮件列表。请注意,出于安全原因,您在使用Gmail时应使用应用程序专用密码。

    4.2通过电子邮件发送文件附件

    # Python script to send emails with file attachments
    import smtplib
    from email.mime.multipart import MIMEMultipart
    from email.mime.base import MIMEBase
    from email import encoders
    def send_email_with_attachment(sender_email,sender_password, recipient_email, subject, body, file_path):
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        message = MIMEMultipart()
        message['From'] = sender_email
        message['To'] = recipient_email
        message['Subject'] = subject
        message.attach(MIMEText(body, 'plain'))
        with open(file_path, "rb") as attachment:
            part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
            part.set_payload(attachment.read())
            encoders.encode_base64(part)
            part.add_header('Content-Disposition', f"attachment; filename= {file_path}")
            message.attach(part)
        server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
        server.quit()
    
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    说明:

    此 Python 脚本允许您发送带有文件附件的电子邮件。只需提供发件人的电子邮件、密码、收件人的电子邮件、主题、正文以及要附加的文件的路径。

    4.3自动邮件提醒

    # Python script to send automatic email reminders
    import smtplib
    from email.mime.text import MIMEText
    from datetime import datetime, timedelta
    def send_reminder_email(sender_email, sender_password, recipient_email, subject, body, reminder_date):
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        now = datetime.now()
        reminder_date = datetime.strptime(reminder_date, '%Y-%m-%d')
        if now.date() == reminder_date.date():
            message = MIMEText(body, 'plain')
            message['From'] = sender_email
            message['To'] = recipient_email
            message['Subject'] = subject
            server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
        server.quit()
    
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    说明:

    此Python脚本根据指定日期发送自动电子邮件提醒。它对于设置重要任务或事件的提醒非常有用,确保您不会错过最后期限。

    5.自动化Excel电子表格

    5.1Excel读&写

    # Python script to read and write data to an Excel spreadsheet
    import pandas as pd
    def read_excel(file_path):
        df = pd.read_excel(file_path)
        return df
    def write_to_excel(data, file_path):
        df = pd.DataFrame(data)
        df.to_excel(file_path, index=False)
    
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    说明:

    此Python脚本使用pandas库从Excel电子表格读取数据并将数据写入新的Excel文件。它允许您通过编程处理Excel文件,使数据操作和分析更加高效。

    5.2数据分析和可视化

    # Python script for data analysis and visualization with pandas and matplotlib
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    def analyze_and_visualize_data(data):
    # Your code here for data analysis and visualization
        pass
    
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    说明:

    此Python脚本使用pandas和matplotlib库来进行数据分析和可视化。它使您能够探索数据集、得出结论并得到数据的可视化表示。

    5.3合并多个工作表

    # Python script to merge multiple Excel sheets into a single sheet
    import pandas as pd
    def merge_sheets(file_path, output_file_path):
        xls = pd.ExcelFile(file_path)
        df = pd.DataFrame()
        for sheet_name in xls.sheet_names:
            sheet_df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
            df = df.append(sheet_df)
            df.to_excel(output_file_path, index=False)
    
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    说明:

    此Python脚本将Excel文件中多个工作表的数据合并到一个工作表中。当您将数据分散在不同的工作表中但想要合并它们以进行进一步分析时,这会很方便。

    6.与数据库交互

    6.1连接到一个数据库

    # Python script to connect to a database and execute queries
    import sqlite3
    def connect_to_database(database_path):
        connection = sqlite3.connect(database_path)
        return connection
    def execute_query(connection, query):
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        result = cursor.fetchall()
        return result
    
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    说明:

    此Python脚本允许您连接到SQLite数据库并执行查询。您可以使用适当的Python数据库驱动程序将其调整为与其他数据库管理系统(例如MySQL或PostgreSQL)配合使用。

    6.2执行SQL查询

    # Python script to execute SQL queries on a database
    import sqlite3
    def execute_query(connection, query):
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        result = cursor.fetchall()
        return result
    
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    说明:

    此Python脚本是在数据库上执行SQL查询的通用函数。您可以将查询作为参数与数据库连接对象一起传递给函数,它将返回查询结果。

    6.3数据备份与恢复

    import shutil
    def backup_database(database_path, backup_directory):
        shutil.copy(database_path, backup_directory)
    def restore_database(backup_path, database_directory):
        shutil.copy(backup_path, database_directory)
    
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    说明:

    此Python 脚本允许您创建数据库的备份并在需要时恢复它们。这是预防您的宝贵数据免遭意外丢失的措施。

    7.社交媒体自动化

    7.1发送个性化电子邮件

    # Python script to automate posting on Twitter and Facebook
    from twython import Twython
    import facebook
    def post_to_twitter(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret, message):
        twitter = Twython(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret)
        twitter.update_status(status=message)
    def post_to_facebook(api_key, api_secret, access_token, message):
        graph = facebook.GraphAPI(access_token)
        graph.put_object(parent_object='me', connection_name='feed', message=message)
    
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    说明:

    此 Python 脚本利用Twython和facebook-sdk库自动在Twitter和Facebook上发布内容。您可以使用它将 Python 脚本中的更新、公告或内容直接共享到您的社交媒体配置文件。

    7.2社交媒体自动共享

    # Python script to automatically share content on social media platforms
    import random
    def get_random_content():
    # Your code here to retrieve random content from a list or database
    pass
    def post_random_content_to_twitter(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret):
    content = get_random_content()
    post_to_twitter(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret, content)
    def post_random_content_to_facebook(api_key, api_secret, access_token):
    content = get_random_content()
    post_to_facebook(api_key, api_secret, access_token, content)
    
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    说明:

    此Python 脚本自动在Twitter和Facebook上共享随机内容。您可以对其进行自定义,以从列表或数据库中获取内容并定期在社交媒体平台上共享。

    7.3 抓取社交媒体数据

    # Python script for scraping data from social media platforms
    import requests
    def scrape_social_media_data(url):
        response = requests.get(url)
    # Your code here to extract relevant data from the response
    
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    说明:

    此Python脚本执行网页抓取以从社交媒体平台提取数据。它获取所提供URL的内容,然后使用BeautifulSoup等技术来解析HTML并提取所需的数据。

    8.自动化系统任务

    8.1管理系统进程

    # Python script to manage system processes
    import psutil
    def get_running_processes():
    return [p.info for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username'])]
    def kill_process_by_name(process_name):
    for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username']):
    if p.info['name'] == process_name:
    p.kill()
    
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    此Python 脚本使用 psutil 库来管理系统进程。它允许您检索正在运行的进程列表并通过名称终止特定进程。

    8.2使用 Cron 安排任务

    # Python script to schedule tasks using cron syntax
    from crontab import CronTab
    def schedule_task(command, schedule):
    cron = CronTab(user=True)
    job = cron.new(command=command)
    job.setall(schedule)
    cron.write()
    
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    说明:

    此Python 脚本利用 crontab 库来使用 cron 语法来安排任务。它使您能够定期或在特定时间自动执行特定命令。

    8.3自动邮件提醒

    # Python script to monitor disk space and send an alert if it's low
    import psutil
    def check_disk_space(minimum_threshold_gb):
    disk = psutil.disk_usage('/')
    free_space_gb = disk.free / (230) # Convert bytes to GB
    if free_space_gb < minimum_threshold_gb:
    # Your code here to send an alert (email, notification, etc.)
    pass
    
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    此Python 脚本监视系统上的可用磁盘空间,并在其低于指定阈值时发送警报。它对于主动磁盘空间管理和防止由于磁盘空间不足而导致潜在的数据丢失非常有用。

    9.自动化图像编辑

    9.1图像大小调整和裁剪

    # Python script to resize and crop images
    from PIL import Image
    def resize_image(input_path, output_path, width, height):
        image = Image.open(input_path)
        resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
        resized_image.save(output_path)
    def crop_image(input_path, output_path, left, top, right, bottom):
        image = Image.open(input_path)
        cropped_image = image.crop((left, top, right, bottom))
        cropped_image.save(output_path)
    
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    说明:

    此Python脚本使用Python图像库(PIL)来调整图像大小和裁剪图像。它有助于为不同的显示分辨率或特定目的准备图像。

    9.2为图像添加水印

    # Python script to add watermarks to images
    from PIL import Image
    from PIL import ImageDraw
    from PIL import ImageFont
    def add_watermark(input_path, output_path, watermark_text):
    image = Image.open(input_path)
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 36)
    draw.text((10, 10), watermark_text, fill=(255, 255, 255, 128), font=font)
    image.save(output_path)
    
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    说明:

    此Python 脚本向图像添加水印。您可以自定义水印文本、字体和位置,以实现您图像的个性化。

    9.3创建图像缩略图

    # Python script to create image thumbnails
    from PIL import Image
    def create_thumbnail(input_path, output_path, size=(128, 128)):
    image = Image.open(input_path)
    image.thumbnail(size)
    image.save(output_path)
    
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    说明:

    此Python 脚本从原始图像创建缩略图,这对于生成预览图像或减小图像大小以便更快地在网站上加载非常有用。

    小结

    以上是本文为您介绍的9个可以用于工作自动化的最佳Python脚本。在下篇中,我们将为您介绍网络自动化、数据清理和转换、自动化 PDF 操作、自动化GUI、自动化测试、自动化云服务、财务自动化、自然语言处理。

    自动化不仅可以节省时间和精力,还可以降低出错风险并提高整体生产力。通过自定义和构建这些脚本,您可以创建定制的自动化解决方案来满足您的特定需求。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zy_zeros/article/details/136778784