独家 ｜ 17个可以用于工作自动化的最佳Python脚本（上集）

用Python编写简单自动化任务脚本 #生活乐趣# #日常生活趣事# #生活趣味分享# #科技小发明#

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作者：Abdul Hannan Hassan 翻译：付雯欣校对：赵茹萱 本文约5000字，建议阅读10分钟我们将通过上下两个篇章为您介绍17个能够自动执行各种任务并提高工作效率Python脚本及其代码。

您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务？简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。

我们将通过上下两个篇章为您介绍17个能够自动执行各种任务并提高工作效率Python脚本及其代码。无论您是开发人员、数据分析师，还是只是希望简化工作流程的人，这些脚本都能满足您的需求。

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。

1.自动化文件管理

1.1 对目录中的文件进行排序

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``` # 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)) ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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)) ```

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。

2.1从网站提取数据

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``` # 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 ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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 ```

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。

3. 文本处理和操作

3.1计算文本文件中的字数

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``` # 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 ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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 ```

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

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``` # 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() ```

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

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``` # 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() ```

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

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``` # 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() ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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 ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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 ```

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

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``` # 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 ```

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

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``` 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) ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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 ```

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

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``` # 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() ```

说明：

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

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``` # 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() ```

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

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``` # 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 ```

说明：

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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) ```

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

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``` # 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) ```

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。

结论

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。

还等什么呢？立即开始使用Python 实现工作自动化，体验简化流程和提高效率的力量。

编辑：王菁‍‍‍

译者简介

付雯欣，中国人民大学统计学专业硕士研究生在读，数据科学道路上的探索者一枚。小时候梦想做数学家，现在依旧着迷于数据背后的世界。热爱阅读，热爱遛弯儿，不停感受打开生命大门的瞬间。欢迎大家和我一起用概率的视角看世界～

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原始发表：2023-10-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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