20个实用Python自动化脚本技巧 + 推荐:《Python网络爬虫入门到实战》宝典
20个带代码的Python脚本,帮助你自动化工作。你是否厌倦了在日常工作中执行重复的任务?Python凭借其简单性和多功能性,可能是解决你问题的答案。
在本文中,我们将探讨20个Python脚本及其代码,这些脚本可以帮助你自动化各种任务,提高生产力。无论你是开发人员、数据分析师,还是只是希望简化工作流程的人,这些脚本都能满足你的需求。 @
- 介绍
-
1. 文件管理自动化
- 1.1 - 在目录中按扩展名排序文件
- 1.2 - 删除空文件夹
- 1.3 - 重命名多个文件
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2. 使用Python进行网络抓取
- 2.1 - 从网站提取数据
- 2.2 - 批量下载图片
- 2.3 - 自动化表单提交
-
3. 文本处理和操作
- 3.1 - 计算文本文件中的单词数
- 3.2 查找和替换文本
- 3.3 生成随机文本
-
4. 邮件自动化
- 4.1 - 发送个性化邮件
- 4.2 邮件附件
- 4.3 自动邮件提醒
-
5. Excel电子表格自动化
- 5.1 - 读取和写入Excel
- 5.2 数据分析和可视化
- 5.3 合并多个表格
-
6. 与数据库交互
- 6.1 - 连接到数据库
- 6.2 数据库备份
- 6.3 数据库迁移
-
7. 社交媒体自动化
- 7.1 - 自动发布到Twitter(同理其它)
- 7.2 自动发布到Instagram
- 7.3 自动发布到Facebook
-
8. 系统任务自动化
- 8.1 - 自动关机计算机
- 8.2 自动备份文件
- 8.3 自动更新软件
-
9. 图像编辑自动化
- 9.1 - 批量重命名图片
- 9.2 批量调整图片大小
- 9.3 批量转换图片格式
-
10. 网络自动化
- 10.1 - 自动连接到VPN
- 10.2 自动检测网络连接
- 10.3 自动下载文件
-
11. 数据清理和转换
- 11.1 - 清理CSV文件
- 11.2 转换CSV到JSON
- 11.3 转换JSON到CSV
-
12. PDF操作自动化
- 12.1 - 合并多个PDF文件
- 12.2 提取PDF文本
- 12.3 加密PDF文件
-
13. GUI自动化
- 13.1 - 自动点击屏幕
- 13.2 自动填写表单
- 13.3 自动截屏
-
14. 测试自动化
- 14.1 - 自动化网站测试
- 14.2 自动化API测试
- 14.3 自动化UI测试
-
15. 云服务自动化
- 15.1 - 自动上传文件到Google Drive
- 15.2 自动下载文件从Amazon S3
- 15.3 自动备份数据库到Azure Blob Storage
-
16. 财务自动化
- 16.1 - 自动化股票数据获取
- 16.2 自动化发票生成
- 16.3 自动化预算跟踪
-
17. 机器学习自动化
- 17.1 - 自动化数据预处理
- 17.2 自动化模型训练
- 17.3 自动化模型评估
-
18. 音频和视频自动化
- 18.1 - 自动化音频转换
- 18.2 自动化视频剪辑
- 18.3 自动化视频转换
-
19. 游戏自动化
- 19.1 - 自动化游戏玩家输入
- 19.2 自动化游戏测试
- 19.3 自动化游戏更新
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20. 安全性自动化
- 20.1 - 自动化密码生成器
- 20.2 自动化文件加密
- 20.3 自动化文件解密
-
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Python是一种流行的编程语言,以其简单性和可读性而著称。它提供了大量的库和模块,使其成为自动化各种任务的绝佳选择。
让我们深入探索自动化的世界,发现20个Python脚本,这些脚本可以简化你的工作,为你节省时间和精力。
1. 文件管理自动化
1.1 - 在目录中按扩展名排序文件
# Python脚本按扩展名在目录中对文件进行排序
import os
from shutil import move
def sort_files(directory_path):
for filename in os.listdir(directory_path):
if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, filename)):
file_extension = filename.split('.')[-1]
destination_directory = os.path.join(directory_path, file_extension)
if not os.path.exists(destination_directory):
os.makedirs(destination_directory)
move(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(destination_directory, filename))
这个Python脚本根据文件扩展名将目录中的文件组织到子目录中。它识别文件扩展名并将文件移动到相应的子目录。这对于整理下载文件夹或组织特定项目的文件很有用。
1.2 - 删除空文件夹
# Python脚本在目录中删除空文件夹
import os
def remove_empty_folders(directory_path):
for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):
for folder in dirs:
folder_path = os.path.join(root, folder)
if not os.listdir(folder_path):
os.rmdir(folder_path)
这个Python脚本搜索并删除指定目录中的空文件夹。它可以帮助你维护一个干净整洁的文件夹结构,尤其是在处理大量数据时。
1.3 - 重命名多个文件
# Python脚本在目录中重命名多个文件
import os
def rename_files(directory_path, old_name, new_name):
for filename in os.listdir(directory_path):
if old_name in filename:
new_filename = filename.replace(old_name, new_name)
os.rename(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(directory_path, new_filename))
这个Python脚本允许你同时在目录中重命名多个文件。它接受旧名称和新名称作为输入,并为所有匹配指定条件的文件替换旧名称。
2. 使用Python进行网络抓取
2.1 - 从网站提取数据
# Python脚本用于网络抓取,从网站提取数据
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 从网站提取相关数据的代码在此处
这个Python脚本使用requests和BeautifulSoup库从网站抓取数据。它获取网页的内容并使用BeautifulSoup解析HTML。你可以自定义脚本以提取特定数据,如头条、产品信息或价格。
2.2 - 批量下载图片
# Python脚本从网站批量下载图片
import requests
def download_images(url, save_directory):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
images = response.json() # 假设API返回一个图片URL的JSON数组
for index, image_url in enumerate(images):
image_response = requests.get(image_url)
if image_response.status_code == 200:
with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f:
f.write(image_response.content)
这个Python脚本设计用于从网站批量下载图片。它假设网站提供一个返回图片URL数组的JSON API。脚本然后遍历URL并下载图片,将它们保存到指定的目录。
2.3 - 自动化表单提交
# Python脚本自动化网站上的表单提交
import requests
def submit_form(url, form_data):
response = requests.post(url, data=form_data)
if response.status_code == 200:
# 在此处处理表单提交后的响应
这个Python脚本通过发送带有表单数据的POST请求来自动化网站上的表单提交。你可以通过提供URL和要提交的必要表单数据来自定义脚本。
3. 文本处理和操作
3.1 - 计算文本文件中的单词数
# Python脚本计算文本文件中的单词数
def count_words(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
text = f.read()
word_count = len(text.split())
return word_count
这个Python脚本读取文本文件并计算其中包含的单词数。它可以用于快速分析文本文档的内容,或者跟踪写作项目中的单词计数。
3.2 查找和替换文本
# Python脚本在文件中查找和替换文本
def find_replace(file_path, search_text, replace_text):
with open(file_path, 'r') as f:
text = f.read()
modified_text = text.replace(search_text, replace_text)
with open(file_path, 'w') as f:
f.write(modified_text)
这个Python脚本在文件中搜索特定文本并用所需文本替换它。它可以用于批量替换某些短语或在大型文本文件中纠正错误。
3.3 生成随机文本
# Python脚本生成随机文本
import random
import string
def generate_random_text(length):
letters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
random_text = ''.join(random.choice(letters) for i in range(length))
return random_text
这个Python脚本生成指定长度的随机文本。它可以用于测试和模拟目的,甚至可以作为创意写作的随机内容来源。
4. 邮件自动化
4.1 - 发送个性化邮件
# Python脚本发送个性化邮件给收件人列表
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
def send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body):
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
for recipient_email in recipients:
message = MIMEMultipart()
message['From'] = sender_email
message['To'] = recipient_email
message['Subject'] = subject
message.attach(MIMEText(body, 'plain'))
server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
server.quit()
这个Python脚本使你能够向收件人列表发送个性化邮件。你可以自定义发件人的电子邮件、密码、主题、正文和收件人电子邮件列表。请注意,出于安全原因,使用Gmail时应使用应用程序特定的密码。
4.2 邮件附件
# Python脚本发送带有文件附件的邮件
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email import encoders
def send_email_with_attachment(sender_email, sender_password, recipient_email, subject, body, file_path):
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
message = MIMEMultipart()
message['From'] = sender_email
message['To'] = recipient_email
message['Subject'] = subject
message.attach(MIMEText(body, 'plain'))
with open(file_path, "rb") as attachment:
part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
part.set_payload(attachment.read())
encoders.encode_base64(part)
part.add_header('Content-Disposition', f"attachment; filename= {file_path}")
message.attach(part)
server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
server.quit()
这个Python脚本允许你发送带有文件附件的邮件。只需提供发件人的电子邮件、密码、收件人的电子邮件、主题、正文和要附加的文件的路径。
4.3 自动邮件提醒
# Python脚本发送自动邮件提醒
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from datetime import datetime, timedelta
def send_reminder_email(sender_email, sender_password, recipient_email, subject, body, reminder_date):
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
now = datetime.now()
reminder_date = datetime.strptime(reminder_date, '%Y-%m-%d')
if now.date() == reminder_date.date():
message = MIMEText(body, 'plain')
message['From'] = sender_email
message['To'] = recipient_email
message['Subject'] = subject
server.sendmail(sender_email, recipient_email, message.as_string())
server.quit()
这个Python脚本根据指定的日期发送自动邮件提醒。它可用于设置重要任务或事件的提醒,确保你永远不会错过截止日期。
5. Excel电子表格自动化
5.1 - 读取和写入Excel
# Python脚本读取和写入Excel电子表格中的数据
import pandas as pd
def read_excel(file_path):
df = pd.read_excel(file_path)
return df
def write_to_excel(data, file_path):
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel(file_path, index=False)
这个Python脚本使用pandas库从Excel电子表格读取数据并将数据写入新的Excel文件。它允许你以编程方式处理Excel文件,使数据操作和分析更加高效。
5.2 数据分析和可视化
# 使用pandas和matplotlib进行数据分析和可视化的Python脚本
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def analyze_and_visualize_data(data):
# 在此处进行数据分析和可视化的代码
这个Python脚本使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化。它使你能够探索数据集,获取洞察力,并创建数据的可视化表示。
5.3 合并多个表格
# Python脚本合并多个Excel电子表格
import pandas as pd
def merge_spreadsheets(file_paths, output_file_path):
all_data = []
for file_path in file_paths:
df = pd.read_excel(file_path)
all_data.append(df)
merged_data = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
merged_data.to_excel(output_file_path, index=False)
这个Python脚本合并多个Excel电子表格到一个单一的文件。它读取每个文件的数据,然后将所有数据合并到一个数据框中,并将结果保存到新的Excel文件。
6. 与数据库交互
6.1 - 连接到数据库
# Python脚本连接到数据库并执行查询
import sqlite3
def connect_to_database(database_path):
connection = sqlite3.connect(database_path)
cursor = connection.cursor()
return cursor
def execute_query(cursor, query):
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
return results
这个Python脚本连接到SQLite数据库并执行查询。它使你能够以编程方式与数据库交互,从而更有效地管理和查询数据。
6.2 数据库备份
# Python脚本备份数据库
import shutil
def backup_database(database_path, backup_path):
shutil.copy(database_path, backup_path)
这个Python脚本备份数据库文件到指定的路径。它确保你的数据始终安全,并允许你在需要时恢复数据。
6.3 数据库迁移
# Python脚本迁移数据库数据
import sqlite3
def migrate_data(source_database, target_database):
source_connection = sqlite3.connect(source_database)
target_connection = sqlite3.connect(target_database)
source_cursor = source_connection.cursor()
target_cursor = target_connection.cursor()
# 在此处添加迁移数据的代码
source_connection.close()
target_connection.close()
这个Python脚本迁移数据从一个数据库到另一个数据库。它可以用于数据整合、备份或迁移项目。
7. 社交媒体自动化
7.1 - 自动发布到Twitter(同理其它)
# Python脚本自动发布推文到Twitter
import tweepy
def post_to_twitter(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret, tweet_text):
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
api.update_status(status=tweet_text)
这个Python脚本使用tweepy库自动发布推文到Twitter。你只需提供API KEY、访问令牌和要发布的推文文本。
7.2 自动发布到Instagram
# Python脚本自动发布图片到Instagram
from instabot import Bot
def post_to_instagram(username, password, image_path, caption):
bot = Bot()
bot.login(username=username, password=password)
bot.upload_photo(image_path, caption=caption)
这个Python脚本使用instabot库自动发布图片到Instagram。你只需提供Instagram的用户名、密码、图片路径和标题。
7.3 自动发布到Facebook
# Python脚本自动发布状态到Facebook
import facebook
def post_to_facebook(access_token, message):
graph = facebook.GraphAPI(access_token)
graph.put_object(parent_object='me', connection_name='feed', message=message)
这个Python脚本使用facebook-sdk库自动发布状态到Facebook。你只需提供访问令牌和要发布的消息。
8. 系统任务自动化
8.1 - 自动关机计算机
# Python脚本自动关机计算机
import os
def shutdown_computer():
os.system("shutdown /s /t 1")
这个Python脚本自动关机计算机。它可以用于在完成特定任务后自动关闭计算机,或者在指定的时间关闭计算机。
8.2 自动备份文件
# Python脚本自动备份文件到指定目录
import shutil
def backup_files(source_directory, backup_directory):
shutil.copytree(source_directory, backup_directory)
这个Python脚本自动备份指定目录中的所有文件到备份目录。它确保你的文件始终安全,并允许你在需要时恢复数据。
8.3 自动更新软件
# Python脚本自动更新软件
import os
def update_software():
os.system("sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade")
这个Python脚本自动更新Linux系统上的所有软件。它确保你的系统始终是最新的,并提供了最新的安全性和功能更新。
9. 图像编辑自动化
9.1 - 批量重命名图片
# Python脚本批量重命名目录中的图片
import os
def rename_images(directory_path, prefix):
for index, filename in enumerate(os.listdir(directory_path)):
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
new_filename = f"{prefix}_{index}.jpg"
os.rename(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(directory_path, new_filename))
这个Python脚本批量重命名目录中的图片。它为每个图片文件添加一个前缀,并按顺序编号。
9.2 批量调整图片大小
# Python脚本批量调整目录中的图片大小
from PIL import Image
import os
def resize_images(directory_path, width, height):
for filename in os.listdir(directory_path):
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
image_path = os.path.join(directory_path, filename)
img = Image.open(image_path)
img = img.resize((width, height))
img.save(image_path)
这个Python脚本批量调整目录中的图片大小。它为每个图片文件设置新的宽度和高度,并保存修改后的图片。
9.3 批量转换图片格式
# Python脚本批量转换目录中的图片格式
from PIL import Image
import os
def convert_images(directory_path, output_format):
for filename in os.listdir(directory_path):
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
image_path = os.path.join(directory_path, filename)
img = Image.open(image_path)
new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + f".{output_format}"
img.save(os.path.join(directory_path, new_filename))
这个Python脚本批量转换目录中的图片格式。它为每个图片文件设置新的文件格式,并保存修改后的图片。
10. 网络自动化
10.1 - 自动连接到VPN
# Python脚本自动连接到VPN
import os
def connect_to_vpn(vpn_name):
os.system(f"rasdial {vpn_name}")
这个Python脚本自动连接到VPN。它使用Windows的rasdial命令连接到指定的VPN名称。
10.2 自动检测网络连接
# Python脚本自动检测网络连接
import os
def check_network_connection():
response = os.system("ping -c 1 google.com")
if response == 0:
return True
else:
return False
这个Python脚本自动检测网络连接。它使用ping命令检查是否可以访问http://google.com。如果可以访问,则返回True,否则返回False
10.3 自动下载文件
# Python脚本自动从URL下载文件
import requests
def download_file(url, save_path):
response = requests.get(url)
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
这个Python脚本自动从URL下载文件。它使用requests库获取文件内容,并将其保存到指定的路径。
11. 数据清理和转换
11.1 - 清理CSV文件
# Python脚本清理CSV文件中的数据
import pandas as pd
def clean_csv(file_path):
df = pd.read_csv(file_path)
# 在此处添加清理数据的代码
df.to_csv(file_path, index=False)
这个Python脚本清理CSV文件中的数据。它使用pandas库读取文件内容,然后你可以添加自定义的数据清理代码。
11.2 转换CSV到JSON
# Python脚本转换CSV文件到JSON格式
import pandas as pd
def csv_to_json(csv_file_path, json_file_path):
df = pd.read_csv(csv_file_path)
df.to_json(json_file_path, orient='records')
这个Python脚本将CSV文件转换为JSON格式。它使用pandas库读取CSV文件内容,然后将数据保存为JSON文件。
11.3 转换JSON到CSV
# Python脚本转换JSON文件到CSV格式
import pandas as pd
def json_to_csv(json_file_path, csv_file_path):
df = pd.read_json(json_file_path)
df.to_csv(csv_file_path, index=False)
这个Python脚本将JSON文件转换为CSV格式。它使用pandas库读取JSON文件内容,然后将数据保存为CSV文件。
12. PDF操作自动化
12.1 - 合并多个PDF文件
# Python脚本合并多个PDF文件到一个文件
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
def merge_pdfs(pdf_file_paths, output_file_path):
pdf_writer = PdfFileWriter()
for pdf_file_path in pdf_file_paths:
pdf_reader = PdfFileReader(pdf_file_path)
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
pdf_writer.addPage(page)
with open(output_file_path, 'wb') as f:
pdf_writer.write(f)
这个Python脚本合并多个PDF文件到一个单一的文件。它使用PyPDF2库读取每个PDF文件的内容,并将所有页面合并到一个新的PDF文件。
12.2 提取PDF文本
# Python脚本从PDF文件提取文本
from PyPDF2 import PdfFileReader
def extract_text_from_pdf(pdf_file_path):
pdf_reader = PdfFileReader(pdf_file_path)
text = ""
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
text += page.extractText()
return text
这个Python脚本从PDF文件提取文本。它使用PyPDF2库读取PDF文件的内容,并返回所有页面的文本。
12.3 加密PDF文件
# Python脚本加密PDF文件
from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
def encrypt_pdf(pdf_file_path, output_file_path, password):
pdf_reader = PdfFileReader(pdf_file_path)
pdf_writer = PdfFileWriter()
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
pdf_writer.addPage(page)
pdf_writer.encrypt(password)
with open(output_file_path, 'wb') as f:
pdf_writer.write(f)
这个Python脚本加密PDF文件。它使用PyPDF2库读取PDF文件的内容,然后使用指定的密码加密文件,并保存加密后的PDF文件。
13. GUI自动化
13.1 - 自动点击屏幕
# Python脚本自动点击屏幕上的坐标
import pyautogui
def click_screen(x, y):
pyautogui.click(x, y)
这个Python脚本自动点击屏幕上的指定坐标。它使用pyautogui库模拟鼠标点击。
13.2 自动填写表单
# Python脚本自动填写屏幕上的表单
import pyautogui
def fill_form(fields):
for field in fields:
pyautogui.click(field['x'], field['y'])
pyautogui.write(field['text'])
这个Python脚本自动填写屏幕上的表单。它使用pyautogui库模拟鼠标点击和键盘输入。你可以为每个字段提供坐标和要输入的文本。
13.3 自动截屏
# Python脚本自动截取屏幕上的区域
import pyautogui
def screenshot_region(x, y, width, height, save_path):
screenshot = pyautogui.screenshot(region=(x, y, width, height))
screenshot.save(save_path)
这个Python脚本自动截取屏幕上的指定区域。它使用pyautogui库获取屏幕截图,并将其保存到指定的路径。
14. 测试自动化
14.1 - 自动化网站测试
# Python脚本自动化网站测试
from selenium import webdriver
def test_website(url):
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
# 在此处添加自动化测试的代码
driver.quit()
这个Python脚本自动化网站测试。它使用selenium库打开网站,并允许你添加自定义的自动化测试代码。
14.2 自动化API测试
# Python脚本自动化API测试
import requests
def test_api(api_url, method, headers, data):
if method == 'GET':
response = requests.get(api_url, headers=headers)
elif method == 'POST':
response = requests.post(api_url, headers=headers, data=data)
# 在此处添加API测试的代码
return response
这个Python脚本自动化API测试。它使用requests库发送API请求,并允许你添加自定义的API测试代码。
14.3 自动化UI测试
# Python脚本自动化UI测试
from selenium import webdriver
def test_ui(ui_elements):
driver = webdriver.Chrome()
for element in ui_elements:
driver.find_element_by_id(element['id']).click()
# 在此处添加UI测试的代码
driver.quit()
这个Python脚本自动化UI测试。它使用selenium库模拟用户与UI元素的交互,并允许你添加自定义的UI测试代码。
15. 云服务自动化
15.1 - 自动上传文件到Google Drive
# Python脚本自动上传文件到Google Drive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
def upload_to_google_drive(file_path):
gauth = GoogleAuth()
gauth.LocalWebserverAuth()
drive = GoogleDrive(gauth)
file = drive.CreateFile()
file.SetContentFile(file_path)
file.Upload()
这个Python脚本自动上传文件到Google Drive。它使用pydrive库进行身份验证,并将文件上传到你的Google Drive帐户。
15.2 自动下载文件从Amazon S3
# Python脚本自动从Amazon S3下载文件
import boto3
def download_from_s3(bucket_name, file_key, save_path):
s3 = boto3.client('s3')
s3.download_file(bucket_name, file_key, save_path)
这个Python脚本自动从Amazon S3下载文件。它使用boto3库连接到S3,并从指定的存储桶下载文件。
15.3 自动备份数据库到Azure Blob Storage
# Python脚本自动备份数据库到Azure Blob Storage
from azure.storage.blob import BlobServiceClient
def backup_to_azure_blob(connection_string, container_name, database_path, blob_name):
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_name)
with open(database_path, "rb") as f:
blob_client.upload_blob(f)
这个Python脚本自动备份数据库到Azure Blob Storage。它使用azure.storage.blob库连接到Azure Blob Storage,并将数据库文件上传到指定的容器。
16. 财务自动化
16.1 - 自动化股票数据获取
# Python脚本自动化获取股票数据
import yfinance as yf
def get_stock_data(ticker_symbol, start_date, end_date):
stock = yf.Ticker(ticker_symbol)
data = stock.history(start=start_date, end=end_date)
return data
这个Python脚本自动化获取股票数据。它使用yfinance库从Yahoo Finance获取指定日期范围内的股票数据。
16.2 自动化发票生成
# Python脚本自动化生成发票
from fpdf import FPDF
def generate_invoice(client_name, items, total_amount, save_path):
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=12)
pdf.cell(200, 10, txt=f"Invoice for {client_name}", ln=True, align='C')
for item in items:
pdf.cell(200, 10, txt=item, ln=True)
pdf.cell(200, 10, txt=f"Total Amount: ${total_amount}", ln=True, align='R')
pdf.output(save_path)
这个Python脚本自动化生成发票。它使用fpdf库创建PDF发票,并将其保存到指定的路径。
16.3 自动化预算跟踪
# Python脚本自动化跟踪预算
import pandas as pd
def track_budget(expenses, budget):
total_expenses = sum(expenses)
remaining_budget = budget - total_expenses
return remaining_budget
这个Python脚本自动化跟踪预算。它计算总支出,并返回剩余的预算金额。
17. 机器学习自动化
17.1 - 自动化数据预处理
# Python脚本自动化数据预处理
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def preprocess_data(data):
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
return scaled_data
这个Python脚本自动化数据预处理。它使用sklearn库标准化数据,使其具有零均值和单位方差。
17.2 自动化模型训练
# Python脚本自动化模型训练
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
def train_model(data, target):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
return model
这个Python脚本自动化模型训练。它使用sklearn库分割数据并训练线性回归模型。
17.3 自动化模型评估
# Python脚本自动化模型评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
return mse
这个Python脚本自动化模型评估。它使用sklearn库计算模型的均方误差。
18. 音频和视频自动化
18.1 - 自动化音频转换
# Python脚本自动化转换音频格式
from pydub import AudioSegment
def convert_audio(input_file, output_format):
audio = AudioSegment.from_file(input_file)
output_file = input_file.split('.')[0] + f".{output_format}"
audio.export(output_file, format=output_format)
这个Python脚本自动化转换音频格式。它使用pydub库读取音频文件,并将其保存为指定的格式。
18.2 自动化视频剪辑
# Python脚本自动化剪辑视频
from moviepy.editor import VideoFileClip
def clip_video(input_file, start_time, end_time, output_file):
video = VideoFileClip(input_file)
clipped_video = video.subclip(start_time, end_time)
clipped_video.write_videofile(output_file)
这个Python脚本自动化剪辑视频。它使用moviepy库读取视频文件,并将指定的时间段保存为新的视频文件。
18.3 自动化视频转换
# Python脚本自动化转换视频格式
from moviepy.editor import VideoFileClip
def convert_video(input_file, output_format):
video = VideoFileClip(input_file)
output_file = input_file.split('.')[0] + f".{output_format}"
video.write_videofile(output_file)
这个Python脚本自动化转换视频格式。它使用moviepy库读取视频文件,并将其保存为指定的格式。'
19. 游戏自动化
19.1 - 自动化游戏玩家输入
# Python脚本自动化模拟游戏玩家输入
import pyautogui
def simulate_game_input(keys):
for key in keys:
pyautogui.press(key)
这个Python脚本自动化模拟游戏玩家输入。它使用pyautogui库模拟键盘按键。
19.2 自动化游戏测试
# Python脚本自动化测试游戏性能
import time
def test_game_performance(game_function):
start_time = time.time()
game_function()
end_time = time.time()
performance_time = end_time - start_time
return performance_time
这个Python脚本自动化测试游戏性能。它计算运行游戏函数所需的时间,并返回性能时间。
19.3 自动化游戏更新
# Python脚本自动化下载和安装游戏更新
import os
def update_game(update_url, save_path):
response = requests.get(update_url)
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
os.system(f"install {save_path}")
这个Python脚本自动化下载和安装游戏更新。它从指定的URL下载更新,并使用系统命令安装更新。
20. 安全性自动化
20.1 - 自动化密码生成器
# Python脚本自动化生成随机密码
import random
import string
def generate_password(length):
characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = ''.join(random.choice(characters) for i in range(length))
return password
这个Python脚本自动化生成随机密码。它使用random和string库生成指定长度的随机字符组合。
20.2 自动化文件加密
# Python脚本自动化加密文件
from cryptography.fernet import Fernet
def encrypt_file(file_path, key):
cipher = Fernet(key)
with open(file_path, 'rb') as f:
file_data = f.read()
encrypted_data = cipher.encrypt(file_data)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(encrypted_data)
这个Python脚本自动化加密文件。它使用cryptography库加密文件内容,并将加密后的数据保存回文件。
20.3 自动化文件解密
# Python脚本自动化解密文件
from cryptography.fernet import Fernet
def decrypt_file(file_path, key):
cipher = Fernet(key)
with open(file_path, 'rb') as f:
encrypted_data = f.read()
decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(decrypted_data)
这个Python脚本自动化解密文件。它使用cryptography库解密文件内容,并将解密后的数据保存回文件。
以上就是20个Python脚本,希望对你有所帮助。如果你有任何问题或建议,请在评论中告诉我。
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