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分享8个Python自动化实战脚本!

1. Python自动化实战脚本

1.1 网络自动化

网络上有丰富的信息资源,Python可以帮我们自动化获取这些信息。

  • 爬虫简介:爬虫是一种自动提取网页信息的程序。Python有许多优秀的爬虫库,如requests和BeautifulSoup。
  • 案例:使用Python编写网页爬虫,获取某个网站的标题。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r = requests.get('http://www.example.com')
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
print(soup.title.text)

1.2 文件操作自动化

处理文件是我们日常工作中的一部分,Python则可以帮我们自动化完成。

  • 案例:批量修改文件名。
import os

dir_path = "/path/to/your/files"
for filename in os.listdir(dir_path):
  os.rename(os.path.join(dir_path, filename), os.path.join(dir_path, filename.replace("old", "new")))

1.3 数据处理自动化

对于数据的清洗和处理,Python有许多强大的库,如numpy和pandas。

  • 案例:使用pandas进行数据清洗。
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna()  # 删除含有空值的行
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

1.4 电子邮件自动化

自动化发送或管理电子邮件对于提高工作效率帮助巨大,以下是一个简单的例子。

  • 案例:自动发送电子邮件。
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

smtp = smtplib.SMTP('smtp.example.com')
msg = MIMEText('This is a test email.')
msg['Subject'] = 'Test'
msg['From'] = '[email protected]'
msg['To'] = '[email protected]'
smtp.send_message(msg)
smtp.quit()

1.5 Excel操作自动化

很多时候,我们需要处理的信息被储存在Excel文件中,Python的openpyxl库可以帮助我们自动化处理这些文件。

  • 案例:使用openpyxl库批量处理Excel文件。
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active
ws['A1'] = 'new value'
wb.save('example.xlsx')

1.6 数据库操作自动化

对于数据库的增删查改,Python提供了许多库,如sqlite3、pymysql、psycopg2等。

  • 案例:使用Python进行数据库的增删查改。
import sqlite3

con = sqlite3.connect('test.db')
cur = con.cursor()
cur.execute('CREATE TABLE test (id, name)')
cur.execute('INSERT INTO test VALUES (1, "Python")')
cur.execute('SELECT * FROM test')
print(cur.fetchall())
con.commit()
con.close()

1.7 GUI自动化

使用Python可以帮助我们自动控制鼠标和键盘,模拟人的行为。

  • 案例:使用PyAutoGUI进行屏幕和鼠标控制。
import pyautogui

pyautogui.moveTo(100, 100, duration=1)
pyautogui.click()

1.8 定时任务自动化

Python的schedule库可以帮助我们自动化处理定时任务。

  • 案例:使用schedule库进行定时任务
import schedule
import time

def job():
    print('Job running...')

schedule.every(1).minutes.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)
标签: numpy

本文转载自: https://blog.csdn.net/wuxiaobingandbob/article/details/141676338
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