快捷導(dǎo)航

分享5個(gè)方便好用的Python自動(dòng)化腳本

更新時(shí)間：2022年03月01日 11:52:50 作者：朱衛(wèi)軍

這篇文章主要介紹了分享5個(gè)方便好用的Python自動(dòng)化腳本，這次我們使用Python來實(shí)現(xiàn)幾個(gè)自動(dòng)化場(chǎng)景，或許可以用到你的工作中或者對(duì)你的學(xué)習(xí)有所幫助,需要的朋友可以參考一下

編程世界里有各種各樣的自動(dòng)化腳本，來完成不同的任務(wù)。尤其Python非常適合編寫自動(dòng)化腳本，因?yàn)樗Z法簡(jiǎn)潔易懂，而且有豐富的第三方工具庫。這次我們使用Python來實(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)頁新聞

這個(gè)腳本能夠?qū)崿F(xiàn)從網(wǎng)頁中抓取文本，然后自動(dòng)化語音朗讀，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，第一通過爬蟲抓取網(wǎng)頁文本呢，第二通過閱讀工具來朗讀文本。

需要的第三方庫：

Beautiful Soup - 經(jīng)典的HTML/XML文本解析器，用來提取爬下來的網(wǎng)頁信息

requests - 好用到逆天的HTTP工具，用來向網(wǎng)頁發(fā)送請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)

Pyttsx3 - 將文本轉(zhuǎn)換為語音，并控制速率、頻率和語音

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：

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：

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：

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、自動(dòng)桌面提示

這個(gè)腳本會(huì)自動(dòng)觸發(fā)windows桌面通知，提示重要事項(xiàng)，比如說：您已工作兩小時(shí)，該休息了

我們可以設(shè)定固定時(shí)間提示，比如隔10分鐘、1小時(shí)等

用到的第三方庫：

win10toast - 用于發(fā)送桌面通知的工具

from win10toast import ToastNotifier
import time
toaster = ToastNotifier()

header = input("What You Want Me To Remember\n")
text = input("Releated Message\n")
time_min=float(input("In how many minutes?\n"))

time_min = time_min * 60
print("Setting up reminder..")
time.sleep(2)
print("all set!")
time.sleep(time_min)
toaster.show_toast(f"{header}", f"{text}", duration=10, threaded=True)
while toaster.notification_active(): time.sleep(0.005) ? ??