引言
作为编程领域摸爬滚打超过十年的老手，我深刻体会到，自动化那些重复性工作能大大节省我们的时间和精力。
Python以其简洁的语法和功能强大的库支持，成为了编写自动化脚本的首选语言。无论你是专业的程序员，还是希望简化日常工作的普通人，Python都能提供你需要的工具。
本文[1]将介绍我实际使用过的21个Python脚本，它们能帮助你自动化各种任务，特别适合那些希望在工作中节省时间、提升效率的朋友。
11. 文件整理
Python 提供了一种高效的自动化文件整理方法，特别是对于删除或移动旧文件，以维护目录的整洁有序。
下面是一个简单的脚本示例，它利用 os 和 time 模块删除超过一定天数的旧文件。
import aiofiles
import os
import asyncio
import time
async def clean_up(folder_path, days_old):
now = time.time()
cutoff_time = now - (days_old * 86400)
for filename in os.listdir(folder_path):
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
if os.path.getmtime(file_path) < cutoff_time:
await aiofiles.os.remove(file_path)
print(f"Deleted {filename}")
folder = '/path/to/your/folder'
asyncio.run(clean_up(folder, 30))
12. 自动化生成密码
为了保障安全，创建强大且唯一的密码是必不可少的，Python 利用 random 模块可以简化这一流程。
以下是一个简单的脚本示例，它能够生成包含字母、数字和特殊字符的随机密码，长度可指定，以提高密码的安全性。
import random
import asyncio
import string
async def generate_password(length=12):
characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = ''.join(random.choice(characters) for _ in range(length))
return password
async def generate_multiple_passwords(n, length=12):
tasks = [generate_password(length) for _ in range(n)]
passwords = await asyncio.gather(*tasks)
print(passwords)
asyncio.run(generate_multiple_passwords(5))
13. 任务追踪与提醒工具
利用 Python 的 datetime 和 asyncio 模块，可以开发出任务追踪或提醒系统。
import asyncio
from datetime import datetime
async def task_reminder(task_name, interval):
while True:
print(f"Reminder: {task_name} - {datetime.now()}")
await asyncio.sleep(interval)
async def main():
await asyncio.gather(
task_reminder("Drink Water", 7200), # Remind every 2 hours
task_reminder("Take a Break", 3600) # Remind every 1 hour
)
asyncio.run(main())
这个脚本会在设定的时间提醒你关于任务的事项。
14. 自动化生成日报告
利用 Python 来收集数据并整理成报告，可以实现日报的自动化生成。
import datetime
import aiofiles
import asyncio
async def generate_report(data):
today = datetime.date.today()
filename = f"daily_report_{today}.txt"
async with aiofiles.open(filename, 'w') as file:
await file.write(f"Report for {today}\n")
await file.write("\n".join(data))
print(f"Report generated: {filename}")
data = ["Task 1: Completed", "Task 2: Pending", "Task 3: Completed"]
asyncio.run(generate_report(data))
15. 系统资源监控
作为系统管理员，你可以利用 Python 和 psutil 库来监控系统的资源使用情况，例如 CPU 和内存。
import psutil
def monitor_resources():
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
print(f"CPU Usage: {cpu_usage}%")
print(f"Memory Usage: {memory_usage}%")
monitor_resources()
16. 批量调整图片尺寸
若需对多张图片进行尺寸调整，Python 配合 Pillow 库能够轻松完成这一任务。
from PIL import Image
import os
import asyncio
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def resize_image(filename, width, height):
img = Image.open(filename)
img = img.resize((width, height))
img.save(f"resized_{filename}")
return f"Resized {filename}"
async def resize_images(folder_path, width, height):
with ProcessPoolExecutor() as executor:
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith('.jpg'):
tasks.append(loop.run_in_executor(
executor, resize_image, os.path.join(folder_path, filename), width, height))
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
folder = '/path/to/your/images'
asyncio.run(resize_images(folder, 800, 600))
这个脚本会将文件夹内所有 .jpg 格式的图片调整为特定的尺寸。
17. 自动化数据备份至云存储
利用 Python 和 pydrive 等库，可以轻松实现数据自动备份到像 Google Drive 这样的云服务。
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
def backup_to_google_drive(file_path):
gauth = GoogleAuth()
gauth.LocalWebserverAuth()
drive = GoogleDrive(gauth)
file = drive.CreateFile({'title': 'backup_file.txt'})
file.Upload()
print("Backup uploaded successfully!")
file = '/path/to/your/file.txt' backup_to_google_drive(file)
18. 设置每日提醒事项
利用 time 模块，可以轻松设定每日提醒，比如每两小时提醒你喝水：
import time
def water_reminder():
while True:
print("Time to drink water!")
time.sleep(7200) # Remind every 2 hours
water_reminder()
19. 将数据自动填入
Excel 若你经常需要手动输入数据到 Excel，Python 结合 openpyxl 库能够自动化这一繁琐的工作：
from openpyxl import Workbook
def create_excel(data):
wb = Workbook()
ws = wb.active
for row in data:
ws.append(row)
wb.save('data.xlsx')
print("Excel file created successfully!")
data = [
["Name", "Age", "City"],
["John", 30, "New York"],
["Anna", 25, "London"],
]
create_excel(data)
20. 数据清洗自动化
在处理大规模数据集时，Python 能够帮助自动化执行数据清洗工作，比如清除 CSV 文件中的空白行。
import csv
def clean_csv(file_path):
with open(file_path, 'r') as infile:
reader = csv.reader(infile)
rows = [row for row in reader if any(row)]
with open(file_path, 'w', newline='') as outfile:
writer = csv.writer(outfile)
writer.writerows(rows)
print("Empty rows removed from CSV")
file = '/path/to/your/data.csv' clean_csv(file)
21. 图像中文字的提取
利用 Python 的 pytesseract 库，我们可以从图像中提取文字，这在将打印内容数字化或从扫描文件中提取文字时非常有用。
from PIL import Image
import pytesseract
def extract_text_from_image(image_path):
# Open the image file
img = Image.open(image_path)
# Use pytesseract to extract text
text = pytesseract.image_to_string(img)
return text
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
extracted_text = extract_text_from_image(image_path)
print("Extracted Text:\n", extracted_text)
总结
这些仅是 Python 在自动化日常工作中的几个示例。Python 以其简洁的语法和功能丰富的库，几乎能够应对你抛出的任何挑战。
无论是文件管理、发送邮件还是制作报告，Python 都能帮你节省时间并提升工作效率。因此，立即开始使用 Python 进行自动化，让它成为你处理日常杂务的得力助手！
Source: https://www.tecmint.com/python-automation-scripts/
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