前言

相比大家都聽過(guò)自動(dòng)化生產(chǎn)線、自動(dòng)化辦公等詞匯，在沒有人工干預(yù)的情況下，機(jī)器可以自己完成各項(xiàng)任務(wù)，這大大提升了工作效率。

編程世界里有各種各樣的自動(dòng)化腳本，來(lái)完成不同的任務(wù)。

尤其Python非常適合編寫自動(dòng)化腳本，因?yàn)樗Z(yǔ)法簡(jiǎn)潔易懂，而且有豐富的第三方工具庫(kù)。

這次我們使用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)幾個(gè)自動(dòng)化場(chǎng)景，或許可以用到你的工作中。

1、自動(dòng)化閱讀網(wǎng)頁(yè)新聞

這個(gè)腳本能夠?qū)崿F(xiàn)從網(wǎng)頁(yè)中抓取文本，然后自動(dòng)化語(yǔ)音朗讀，當(dāng)你想聽新聞的時(shí)候，這是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

代碼分為兩大部分，第一通過(guò)爬蟲抓取網(wǎng)頁(yè)文本呢，第二通過(guò)閱讀工具來(lái)朗讀文本。

需要的第三方庫(kù)：

• Beautiful Soup - 經(jīng)典的HTML/XML文本解析器，用來(lái)提取爬下來(lái)的網(wǎng)頁(yè)信息
• requests - 好用到逆天的HTTP工具，用來(lái)向網(wǎng)頁(yè)發(fā)送請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)
• Pyttsx3 - 將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，并控制速率、頻率和語(yǔ)音

import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
engine = pyttsx3.init('sapi5')
voices = engine.getProperty('voices')
newVoiceRate = 130 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ## Reduce The Speech Rate
engine.setProperty('rate',newVoiceRate)
engine.setProperty('voice', voices[1].id)
def speak(audio):
? engine.say(audio)
? engine.runAndWait()
text = str(input("Paste article\n"))
res = requests.get(text)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

articles = []
for i in range(len(soup.select('.p'))):
? ? article = soup.select('.p')[i].getText().strip()
? ? articles.append(article)
text = " ".join(articles)
speak(text)
# engine.save_to_file(text, 'test.mp3') ## If you want to save the speech as a audio file
engine.runAndWait()

2、自動(dòng)生成素描草圖

這個(gè)腳本可以把彩色圖片轉(zhuǎn)化為鉛筆素描草圖，對(duì)人像、景色都有很好的效果。

而且只需幾行代碼就可以一鍵生成，適合批量操作，非常的快捷。

需要的第三方庫(kù)：

Opencv - 計(jì)算機(jī)視覺工具，可以實(shí)現(xiàn)多元化的圖像視頻處理，有Python接口

""" Photo Sketching Using Python """
? import cv2
? img = cv2.imread("elon.jpg")

? ## Image to Gray Image
? gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

? ## Gray Image to Inverted Gray Image
? inverted_gray_image = 255-gray_image

? ## Blurring The Inverted Gray Image
? blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)

? ## Inverting the blurred image
? inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

? ### Preparing Photo sketching
? sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

? cv2.imshow("Original Image",img)
? cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck)
? cv2.waitKey(0)

3、自動(dòng)發(fā)送多封郵件

這個(gè)腳本可以幫助我們批量定時(shí)發(fā)送郵件，郵件內(nèi)容、附件也可以自定義調(diào)整，非常的實(shí)用。

相比較郵件客戶端，Python腳本的優(yōu)點(diǎn)在于可以智能、批量、高定制化地部署郵件服務(wù)。

需要的第三方庫(kù)：

Email - 用于管理電子郵件消息

Smtlib - 向SMTP服務(wù)器發(fā)送電子郵件，它定義了一個(gè) SMTP 客戶端會(huì)話對(duì)象，該對(duì)象可將郵件發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)上任何帶有 SMTP 或 ESMTP 監(jiān)聽程序的計(jì)算機(jī)

Pandas - 用于數(shù)據(jù)分析清洗地工具

import smtplib?
from email.message import EmailMessage
import pandas as pd

def send_email(remail, rsubject, rcontent):
? ? email = EmailMessage() ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?## Creating a object for EmailMessage
? ? email['from'] = 'The Pythoneer Here' ? ? ? ? ? ?## Person who is sending
? ? email['to'] = remail ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?## Whom we are sending
? ? email['subject'] = rsubject ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ## Subject of email
? ? email.set_content(rcontent) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ## content of email
? ? with smtplib.SMTP(host='smtp.gmail.com',port=587)as smtp: ? ??
? ? ? ? smtp.ehlo() ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ## server object
? ? ? ? smtp.starttls() ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ## used to send data between server and client
? ? ? ? smtp.login("deltadelta371@gmail.com","delta@371") ## login id and password of gmail
? ? ? ? smtp.send_message(email) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?## Sending email
? ? ? ? print("email send to ",remail) ? ? ? ? ? ? ?## Printing success message

if __name__ == '__main__':
? ? df = pd.read_excel('list.xlsx')
? ? length = len(df)+1

? ? for index, item in df.iterrows():
? ? ? ? email = item[0]
? ? ? ? subject = item[1]
? ? ? ? content = item[2]

? ? ? ? send_email(email,subject,content)

4、自動(dòng)化數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)探索是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的第一步，你需要了解數(shù)據(jù)的基本信息才能進(jìn)一步分析更深的價(jià)值。

一般我們會(huì)用pandas、matplotlib等工具來(lái)探索數(shù)據(jù)，但需要自己編寫大量代碼，如果想提高效率，Dtale是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Dtale特點(diǎn)是用一行代碼生成自動(dòng)化分析報(bào)告，它結(jié)合了Flask后端和React前端，為我們提供了一種查看和分析Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)便方法。

我們可以在Jupyter上實(shí)用Dtale。

需要的第三方庫(kù)：

Dtale - 自動(dòng)生成分析報(bào)告

### Importing Seaborn Library For Some Datasets
import seaborn as sns

### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
print(sns.get_dataset_names())


### Loading Titanic Dataset
df=sns.load_dataset('titanic')

### Importing The Library
import dtale

#### Generating Quick Summary
dtale.show(df)

5、給大家分享一下自動(dòng)化測(cè)試工具

1.Selenium

Selenium 可能是網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用中最流行的開源自動(dòng)化測(cè)試框架。起源于 2000 年，10 多年來(lái)不斷地完善，Selenium 成為許多 Web 自動(dòng)化測(cè)試人員的選擇，尤其是那些有高級(jí)編程和腳本技能的人。Selenium 也成為了其他開源自動(dòng)化測(cè)試工具比如 Katalon Studio，Watir，Protractor 和 Robot Framework 的核心框架。

Selenium 支持多系統(tǒng)環(huán)境(Windows，Mac，Linux)以及多種瀏覽器(Chrome，F(xiàn)ireFox，IE 以及無(wú)頭瀏覽器(沒有界面))。它的腳本可以由各種各樣的編程語(yǔ)言編寫，比如 Java，Groovy，Python，C#，PHP，Ruby 以及 Perl。

因?yàn)?Selenium 的靈活性，測(cè)試人員可以寫各種復(fù)雜的、高級(jí)的測(cè)試腳本來(lái)應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的問(wèn)題，它需要高級(jí)的編程技能和付出來(lái)構(gòu)建滿足自己需求的自動(dòng)化測(cè)試框架和庫(kù)。

2. Robot framework

Robot Framework 是一個(gè)開源的自動(dòng)化測(cè)試框架，它實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵字測(cè)試驅(qū)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試驅(qū)動(dòng)開發(fā)(ATDD)。Robot Framework 為不同的自動(dòng)化測(cè)試需求提供了不同的框架。它的測(cè)試能力可以通過(guò) Python 和 Java 測(cè)試庫(kù)得到擴(kuò)展。Selenium WebDriver 是 Robot Framework 中內(nèi)置的流行庫(kù)。

3. Katalon Studio

Katalon Studio 是一個(gè)在網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用、移動(dòng)和網(wǎng)頁(yè)服務(wù)方面功能強(qiáng)大的自動(dòng)化測(cè)試解決方案。基于 Selenium 和 Appium 框架，Katalon Studio 集成了這些框架在軟件自動(dòng)化方面的優(yōu)點(diǎn)。

這個(gè)工具支持不同層次的測(cè)試技能集。非程序員也可以快速上手一個(gè)自動(dòng)化測(cè)試項(xiàng)目(如使用間諜對(duì)象記錄測(cè)試腳本)，同時(shí)也節(jié)省了程序員和高級(jí)測(cè)試人員構(gòu)建新庫(kù)和維護(hù)腳本的時(shí)間。

Katalon Studio 可以集成到 CI／CD 過(guò)程中，而且兼容流行的質(zhì)量處理工具，包括 qTest，JIRA，Jenkins 和 Git。它提供了一個(gè)很好的功能叫Katalon 分析，通過(guò)指標(biāo)和圖表向用戶提供全面的測(cè)試報(bào)告。

python自動(dòng)化測(cè)試就相當(dāng)你有在擁有了這些工具的基礎(chǔ)上，還擁有了自己的一座代碼“工廠”，需要什么工具直接從工廠里去拿來(lái)直接用。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python自動(dòng)化腳本的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python自動(dòng)化腳本內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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