如何利用Python实现工作中的自动化

Python之王

共 12738字,需浏览 26分钟

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2021-12-02 10:51


如何利用Python实现工作中的自动化

“偷懒还能干完活,才是本事”

帅张发了一篇《工作要学会偷懒》,深感赞同。

有些事情既然定期都要处理,就没有更好的处理方式?能自动化么?工作要学会偷懒,尤其对于一些大量重复的工作,第一感觉就要想到如何偷懒。怎么偷懒呢?做一点简单的编程工作就可以了。

我总结了一些在工作中非常常见的例子,将源码整理好供参考。

这类工作大部分是重复性工作,但占据了你比较多的时间,有时候用蛮力做的事情,可以有更省时省力的办法。 作为一名优秀的社会主义接班人,肯定都会有将工作任务自动化的意识,于是我去了解了一下身边不同岗位(HR、产品、运营、市场、数据分析师等)每天需要面对的重复性劳动(肯定会有不全,各位大佬不要喷我~)

今天我来分享一下在工作是实际会遇到的情况,其实我们不用吭哧吭哧地埋头干表格,也不用拼死平活地理数据,更不用机械式地点击各个启动和确认按钮,掌握一些自动化程序会让你的工作更加高效。

那么如何将这些统统实现呢?

我将这些分为以下几类,大家可以自行评估,各取所需:

如果你喜欢的话,分享让更多的人看到~

系统录入自动化

由于你经常需要不断的将一些信息录入系统,每一次录入的过程中你可能需要不断的点击一些按钮,面对这种情况,完全可以写一个自动脚本,每次代替你来执行这些点击的行为。 这里我们需要用到splinter:

pip install splinter

这里写了一个自动登录邮箱的脚本,可以实现文本输入和网页点击:

#coding=utf-8
import time
from splinter import Browser

def splinter(url):
    browser = Browser()
    #login 126 email websize
    browser.visit(url)
    #wait web element loading
    time.sleep(5)
    #fill in account and password
    browser.find_by_id('idInput').fill('xxxxxx')
    browser.find_by_id('pwdInput').fill('xxxxx')
    #click the button of login
    browser.find_by_id('loginBtn').click()
    time.sleep(8)
    #close the window of brower
    browser.quit()

if __name__ == '__main__':
    websize = 'https://mail.163.com/'
    splinter(websize)

同理可以写一个简单的游戏挂机脚本,游戏挂机脚本,无非就是自动移动鼠标,自动点击,进行重复操作,所以,第一步就是如何控制鼠标。

import win32api
import time
def move_click(x, y, t=0):  # 移动鼠标并点击左键
    win32api.SetCursorPos((x, y))  # 设置鼠标位置(x, y)
    win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN |
                         win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x, y, 0, 0)  # 点击鼠标左键
    if t == 0:
        time.sleep(random.random()*2+1)  # sleep一下
    else:
        time.sleep(t)
    return 0

#测试
move_click(30, 30)

def resolution():  # 获取屏幕分辨率
    return win32api.GetSystemMetrics(0), win32api.GetSystemMetrics(1)

值得注意的是,一定要在管理员权限下的cmd中运行,否则点击无效。

这个时候,你已经可以写个循环,不停地点击屏幕上不同的几个点,最基础的挂机脚本就实现了。

不是在犯罪的道路上越走越远,就是在成长的道路上越走越远 更高级的游戏外挂:https://github.com/JamesRaynor67/jump

Excel自动化处理

Excel合并

在实际应用中可能会有不同月份的数据或者不同周的报告等等的Excel数据,都是单个独立的文件,如果想要整体使用的话就需要合并一下,那么如何利用python把指定目录下的所有Excel数据合并成一个文件呢? 思路:利用python xlrd包读取excle文件,然后将文件内容存入一个列表中,再利用xlsxwriter将内容写入到一个新的excel文件中。

#-*- coding: utf-8 -*-

#将多个Excel文件合并成一个
import xlrd
import xlsxwriter

#获取excel中所有的sheet表
def getsheet(fh):
    return fh.sheets()

#获取sheet表的行数
def getnrows(fh,sheet):
    table=fh.sheets()[sheet]
    return table.nrows

#读取文件内容并返回行内容
def getFilect(file,shnum):
    fh=open_xls(file)
    table=fh.sheets()[shnum]
    num=table.nrows
    for row in range(num):
        rdata=table.row_values(row)
        datavalue.append(rdata)
    return datavalue

或者直接用concat+一个循环来实现:

for i in var_list:
    df_0 = data[['var_1','var_2','var_3','var_4',i]][data[i]=='信息']
    df_0['month'] = date_replace(i)
    df_0 = df_0[['var_1','var_2','var_3','var_4','var_5']]
    li.append(df_0)

writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\mapping.xlsx')
df = pd.concat(li)
df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False,header = None)

Excel中添加数据图表

整理好excel文件后下一步需要做的是处理文件里的数据,根据数据来生成一些自己需要的图表:

import xlsxwriter

#设置一个例子
data = [20, 45, 26, 18, 45]

#创建表格
workbook = xlsxwriter.Workbook("temp.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet("data")

#添加数据
worksheet.write_column('A1', data)

#创建图表
chart = workbook.add_chart({<!-- -->'type''line'})

#图表添加数据
chart.add_series({<!-- -->
        'values''=data!$A1:$A6',
        'name''图表名称',
        'marker': {<!-- -->
                'type''circle',
                'size': 8,
                'border': {<!-- -->'color''black'},
                'fill': {<!-- -->'color''red'}
                } ,
        'data_labels': {<!-- -->'values': True},
        'trendline': {<!-- -->
                'type''polynomial',
                'order': 2,
                'name''趋势线',
                'forward': 0.5,
                'backward': 0.5,
                'display_equation':True,
                'line': {<!-- -->'color''red''width':1, 'dash_type''long_dash'}
                }
})

worksheet.insert_chart('c1', chart)
workbook.close()

实现效果: 这部分图文来自网络,侵删。

word关键信息提取

假设你收到1万份简历,你想先根据学校做一些筛选,这时候利用python将大量的简历进行信息汇总,只提取关键信息用excel查看起来更加方便。 docx文件自己本身是压缩文件,打开压缩包之后竟然发现里面有个专门存储word里面文本的文件。那么步骤就变得简单了:

  1. 打开docx的压缩包1. 获取word里面的正文信息1. 利用正则表达式匹配出我们想要的信息1. 将信息存储到txt中(txt可以用excel打开)1. 批量调用上述过程,完成一万份简历的提取工作 利用正则匹配获取关键信息:
import re
def get_field_value(text):
    value_list = []
    m = re.findall(r"姓 名(.*?)性    别", table)
    value_list.append(m)
    m = re.findall(r"性    别(.*?)学    历", table)
    value_list.append(m)
    m = re.findall(r"民 族(.*?)健康状况", table)
    value_list.append(m)    
    '''
    此处省略其他字段匹配
    '
''
    return value_list

后台回复简历获取完整代码,参考资料:https://blog.csdn.net/geoker/article/details/80149463

自动化运营监控

在平时的工作中,一定会有对运营情况的监控,假设你管理一家店铺,那么一些关键指标肯定是你需要每天查看到的,比如店铺访问数,商品浏览数,下单数等等,这个时候不用每天重复地去统计这些数据,这需要写一个自动化程序,每天将数据保存在固定的文件夹下就可以实现报表的实时监控。 如果你的数据来源是线下文件:那么可以利用python操作线下文件将其载入数据库 然后通过数据库对数据进行处理 再利用python输出结果

from impala.dbapi import connect
from impala.util import as_pandas
import datetime

conn = connect(host='host',port=21050,auth_mechanism='PLAIN',user='user',password='password')
#host:数据库域名
#user:数据库用户名
#password:数据库密码
df_data = pd.read_excel('temp.xlsx')

rows =[]
for index, row in df_data.iterrows():
    rows.append('('+'"'+str(row['case_id']).replace('nan','null')+'"'+','+'"'+str(row['birth_date'])+'"'+')'+',')
    a= '''
    INSERT into table
    (case_id, birth_date)
    values '
''
for i in rows:
    a += i
a = a[:-1]

cursor1 = conn.cursor()
cursor1.execute(a)
cursor1.close()
conn.close()
print('成功导入数据至数据库...')
del a
del rows 

如果你的数据来源是线上文件(存在数据库) 那可以直接利用python链接数据库进行一些列的操作 然后导出你所需要的结果

import sql   #sql是封装的sql文件
sql_end = sql.sql_end
cursor1 = conn.cursor()
for i in sql_end.split(';'):
    print(i)
    cursor1.execute(i)
cursor1.close()
conn.close()
print('程序运行结束,请执行下一步。')


python连接数据库:https://blog.csdn.net/weixin_42213622/article/details/86523400

自动发送邮件

使用Python实现自动化邮件发送,可以让你摆脱繁琐的重复性业务,节省非常多的时间。数据分析师经常会遇到一些取数需求,有些数据需求是每天都需要的,有些数据需求是每周一次的。对于这些周期性的数据需求,每次都重复性地手动导出这些数据,并回传给需求方,是很繁琐且浪费时间的。所以完全可以设置自动邮件来解决。"Talk is cheap, show you the code" 常见的邮件肯定有三部分:1、正文 2、图片 3、附件 OK 导入我们需要用到的包

from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.image import MIMEImage
import smtplib

msg = MIMEMultipart()


在邮件中插入正文:

##在邮件中插入文本信息    
df_text='''&lt;html&gt;
                  &lt;body&gt;
                  &lt;p&gt;   Hi all ,&lt;/p&gt;
                  &lt;p&gt;   这是一个测试邮件,详情请参考附件 &lt;/p&gt;
                  &lt;p&gt;   情况如下图: &lt;/p&gt;
                 &lt;/body&gt;&lt;/html&gt;'
''
msgtext = MIMEText(df_text, 'html''utf-8')
msg.attach(msgtext)


如果你需要插入图片,利用同样的方法,在邮件中插入图片:

##在邮件中插入图片信息
image = open('temp.jpg','rb')
msgimage = MIMEImage(image.read())
msg.attach(msgimage)
在邮件中插入附件:
##在邮件添加附件
msgfile = MIMEText(open('temp.xlsx''rb').read(), 'base64''utf-8')
msgfile["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="temp.xlsx"'
msg.attach(msgfile)


剩下的就是设置一些邮件参数来发送邮件:

#设置邮件信息常量
email_host= ''  # 服务器地址
sender = '' # 发件人
password ='' # 密码,如果是授权码就填授权码
receiver = '' # 收件人


发送邮件:

try:
    smtp = smtplib.SMTP(host=email_host)
    smtp.connect(email_host)
    smtp.starttls()
    smtp.login(sender, password)
    smtp.sendmail(sender, receiver.split(',') , msg.as_string())
    smtp.quit()
    print('发送成功')
except Exception: 
     print('发送失败')
然后将你的任务设置定时执行就可以轻松实现啦


实现效果: 平时的工作中,真的有太多可以去自动化的任务,

由于经验受限这里不能一一举例说明,只能尽量分享一些我遇到过或者听说过的例子。

希望大家都越来越高效,边偷懒边完成工作~

大家如果有特别想要了解或者实现的功能,在文末留言或者私信,我可以针对一个点写得更详细,将完整实现方式分享给大家。

建议收藏,不定时更新更完善的功能。 如果你喜欢的话,分享出来让更多的人看到~



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