毎日、ニュースを読む、メールを送信する、天気を確認する、フォルダーを掃除するなど、多くの反復的なタスクを実行することがあります。自動スクリプトを使用すると、その必要がなくなります。これらの作業を何度も手動で完了できると非常に便利です。ある意味、Python は自動化の同義語です。
今日は、8 つの非常に便利な Python 自動化スクリプトを共有します。気に入ったら、忘れずに収集し、フォローし、「いいね」をしてください。
このスクリプトは、Web ページからテキストをキャプチャし、それを自動的に音声で読み上げることができます。これは悪くない選択です。
コードは 2 つの部分に分かれており、1 つは Web ページのテキストをクロールする部分、もう 1 つは読み上げツールを使用してテキストを読み上げる部分です。
必要なサードパーティ ライブラリ:
Beautiful Soup - クロールされた Web ページ情報を抽出するために使用される、古典的な HTML/XML テキスト パーサー。
requests - Web ページにリクエストを送信してデータを取得するための非常に便利な HTTP ツールです。
Pyttsx3 - テキストを音声に変換し、速度、周波数、音声を制御します。
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 articlen")) 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()
データ探索はデータ サイエンス プロジェクトの最初のステップです。より深い価値をさらに分析するには、データの基本情報を理解する必要があります。
通常、データの探索には pandas や matplotlib などのツールを使用しますが、多くのコードを自分で記述する必要があるため、効率を向上させたい場合は Dtale が最適です。
Dtale は、1 行のコードで自動分析レポートを生成するのが特徴で、Flask バックエンドと React フロントエンドを組み合わせて、Pandas データ構造を簡単に表示および分析する方法を提供します。
Jupyter 上で Dtale を使用できます。
必要なサードパーティ ライブラリ:
Dtale - 分析レポートを自動的に生成します。
### 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)
このスクリプトは、電子メールをバッチで定期的に送信するのに役立ちます。電子メールのコンテンツと添付ファイルカスタマイズも可能で、調整は非常に実用的です。
電子メール クライアントと比較した場合、Python スクリプトの利点は、電子メール サービスをインテリジェントに、バッチで、高度なカスタマイズで展開できることです。
必要なサードパーティ ライブラリ:
Email - 電子メール メッセージの管理用
Smtlib - SMTP サーバーに電子メールを送信するための定義SMTP または ESMTP リスナーを使用してインターネット上の任意のコンピューターにメールを送信できる SMTP クライアント セッション オブジェクト
Pandas - データ分析およびクリーニング用のツール。
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)
スクリプトは PDF をオーディオ ファイルに変換できます。原理も非常に単純です。最初に PyPDF を使用して PDF 内のテキストを抽出します。次に、Pyttsx3 Convert text to speech を使用します。
import pyttsx3,PyPDF2 pdfreader = PyPDF2.PdfFileReader(open('story.pdf','rb')) speaker = pyttsx3.init() for page_num in range(pdfreader.numPages): text = pdfreader.getPage(page_num).extractText()## extracting text from the PDF cleaned_text = text.strip().replace('n',' ')## Removes unnecessary spaces and break lines print(cleaned_text)## Print the text from PDF #speaker.say(cleaned_text)## Let The Speaker Speak The Text speaker.save_to_file(cleaned_text,'story.mp3')## Saving Text In a audio file 'story.mp3' speaker.runAndWait() speaker.stop()
このスクリプトは、再生する曲を曲フォルダーからランダムに選択します。 Windows システムのみをサポートします。
import random, os music_dir = 'G:\new english songs' songs = os.listdir(music_dir) song = random.randint(0,len(songs)) print(songs[song])## Prints The Song Name os.startfile(os.path.join(music_dir, songs[0]))
National Weather Service Web サイトは、天気予報を取得するための API を提供しており、気象データを JSON 形式で直接返します。したがって、必要なのは、json から対応するフィールドを抽出することだけです。
以下は指定都市(郡、地区)の天気のURLです。URLを直接開くと該当都市の天気データが返されます。例:
http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html 上海市徐匯区に対応する天気予報の URL。
#具体的なコードは次のとおりです:
mport requests import json import logging as log def get_weather_wind(url): r = requests.get(url) if r.status_code != 200: log.error("Can't get weather data!") info = json.loads(r.content.decode()) # get wind data data = info['weatherinfo'] WD = data['WD'] WS = data['WS'] return "{}({})".format(WD, WS) def get_weather_city(url): # open url and get return data r = requests.get(url) if r.status_code != 200: log.error("Can't get weather data!") # convert string to json info = json.loads(r.content.decode()) # get useful data data = info['weatherinfo'] city = data['city'] temp1 = data['temp1'] temp2 = data['temp2'] weather = data['weather'] return "{} {} {}~{}".format(city, weather, temp1, temp2) if __name__ == '__main__': msg = """**天气提醒**: {} {} {} {} 来源: 国家气象局 """.format( get_weather_city('http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html'), get_weather_wind('http://www.weather.com.cn/data/sk/101021200.html'), get_weather_city('http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101020900.html'), get_weather_wind('http://www.weather.com.cn/data/sk/101020900.html') ) print(msg)
実行結果は次のとおりです:
import contextlib from urllib.parse import urlencode from urllib.request import urlopen import sys def make_tiny(url): request_url = ('http://tinyurl.com/api-create.php?' + urlencode({'url':url})) with contextlib.closing(urlopen(request_url)) as response: return response.read().decode('utf-8') def main(): for tinyurl in map(make_tiny, sys.argv[1:]): print(tinyurl) if __name__ == '__main__': main()
import os import threading import time def get_file_list(file_path): #文件按最后修改时间排序 dir_list = os.listdir(file_path) if not dir_list: return else: dir_list = sorted(dir_list, key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(file_path, x))) return dir_list def get_size(file_path): """[summary] Args: file_path ([type]): [目录] Returns: [type]: 返回目录大小,MB """ totalsize=0 for filename in os.listdir(file_path): totalsize=totalsize+os.path.getsize(os.path.join(file_path, filename)) #print(totalsize / 1024 / 1024) return totalsize / 1024 / 1024 def detect_file_size(file_path, size_Max, size_Del): """[summary] Args: file_path ([type]): [文件目录] size_Max ([type]): [文件夹最大大小] size_Del ([type]): [超过size_Max时要删除的大小] """ print(get_size(file_path)) if get_size(file_path) > size_Max: fileList = get_file_list(file_path) for i in range(len(fileList)): if get_size(file_path) > (size_Max - size_Del): print ("del :%d %s" % (i + 1, fileList[i])) #os.remove(file_path + fileList[i])
以上がすぐに使える 8 つの Python 自動化スクリプト!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。