python自动化脚本应用_Python日常自动化脚本实战，怎么可以错过

作者：admin　日期：2025-02-17　点击数：0

在编程的世界里，有一种力量能够简化我们的日常工作，就像一个智能助手，默默帮助我们完成复杂的任务。这种力量就是Python日常使用的自动化脚本。

假设你的电脑中有成百上千个文件，文件名杂乱无章，每次查找特定文件都要花费大量时间这时，文件处理自动化脚本就能发挥作用例如，你下载了一大批音乐文件，文件名只有简单的数字编号，你希望将它们按歌曲名加歌手名重新命名。

下面是一个简单的批量重命名脚本示例： import os # 获取当前文件夹中的所有文件 files = os.listdir('.') for file in files: if file.endswith('.mp3'): # 假设歌曲名和歌手名在文件名中的某个固定位置 song_name = file[0:10] # 假设歌曲名在前10个字符 artist_name = file[10:20] # 假设歌手名在10到20个字符 new_name = f"{song_name} - {artist_name}.mp3" os.rename(file, new_name)

再说说文件分类脚本假设你有一个装满办公文件的文件夹，里面包含各种类型的文件你想根据文件的创建时间将它们分类存放到不同的文件夹中下面是实现代码： import os import time # 定义源文件夹路径 source_folder = '.' # 获取文件夹中的所有文件 files = os.listdir(source_folder) for file in files: file_path = os.path.join(source_folder, file) creation_time = os.path.getctime(file_path) date_folder = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(creation_time)) new_folder_path = os.path.join(source_folder, date_folder) if not os.path.exists(new_folder_path): os.makedirs(new_folder_path) os.rename(file_path, os.path.join(new_folder_path, file)) 。

通过这些脚本，文件管理变得更加轻松有序。

在数据处理领域，Python自动化脚本同样表现出色例如，处理学生考试成绩数据假设有一份成绩表，其中存在一些重复的数据和缺失的成绩值我们可以通过脚本轻松解决这些问题以下是一个数据清洗脚本示例： import pandas as pd # 读取成绩数据 data = pd.read_csv('student_scores.csv') # 去除重复数据 data = data.drop_duplicates() # 填充缺失的成绩值，用平均成绩填充 mean_score = data['score'].mean() data['score'].fillna(mean_score, inplace=True) # 保存清洗后的数据 data.to_csv('cleaned_student_scores.csv', index=False) 。

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再来看看数据可视化假设你要分析每个月的销售数据，用饼图展示不同产品的销售占比以下是一个示例脚本： import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是每月不同产品的销售数量 products = ['Product A', 'Product B', 'Product C'] sales = [100, 80, 120] plt.pie(sales, labels=products, autopct='%1.1f%%') plt.title('Monthly Sales Distribution') plt.show() 。

在互联网环境中，Python自动化脚本同样大显身手例如，你想从一个图片分享网站批量下载一组特定标签的图片以下是一个自动下载网页资源脚本示例： import requests import os # 图片标签和网站URL tag = 'landscape' url = f'https://example.com/tag/{tag}' response = requests.get(url) # 解析网页，获取图片链接 # 这里假设已经通过解析获取到了图片链接列表 image_urls for i, url in enumerate(image_urls): response = requests.get(url) with open(f'./excels/image_{i}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) 。

还有网页数据采集脚本例如，采集电商网站上的商品名称和价格假设我们要采集某电商网站的商品信息： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://example.com/products' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') for product in soup.find_all('div', class_='product'): name = product.find('h2').text price = product.find('span', class_='price').text print(f'Product Name: {name}, Price: {price}') 。

在办公场景中，自动化脚本同样非常实用例如，自动发送邮件假设你想每周五下午5点给团队成员发送工作总结邮件以下是一个自动发送邮件脚本示例： import smtplib from email.mime.text import MIMEText sender = 'your_email@example.com' password = 'your_password' receivers = ['member1@example.com', 'member2@example.com'] msg = MIMEText('这是本周的工作总结') msg['Subject'] = '工作总结' msg['From'] = sender msg['To'] = ', '.join(receivers) with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as server: server.login(sender, password) server.sendmail(sender, receivers, msg.as_string()) 。

再比如，我们经常需要将Word文档转换为PDF格式，以下是一个批量转换的脚本示例： import os from comtypes.client import CreateObject word_folder = './excels/word_files/' pdf_folder = './excels/pdf_files/' for file in os.listdir(word_folder): if file.endswith('.docx'): word = CreateObject('Word.Application') doc = word.Documents.Open(os.path.join(word_folder, file)) doc.SaveAs(os.path.join(pdf_folder, file.replace('.docx', '.pdf')), FileFormat=17) doc.Close() word.Quit()