五个方便好用的Python自动化脚本
相比大家都听过自动化生产线、自动化办公等词汇,在没有人工干预的情况下,机器可以自己完成各项任务,这大大提升了工作效率。
编程世界里有各种各样的自动化脚本,来完成不同的任务。
尤其Python非常适合编写自动化脚本,因为它语法简洁易懂,而且有丰富的第三方工具库。
这次我们使用Python来实现几个自动化场景,或许可以用到你的工作中。
1、自动化阅读网页新闻
这个脚本能够实现从网页中抓取文本,然后自动化语音朗读,当你想听新闻的时候,这是个不错的选择。
代码分为两大部分,第一通过爬虫抓取网页文本呢,第二通过阅读工具来朗读文本。
需要的第三方库:
Beautiful Soup - 经典的HTML/XML文本解析器,用来提取爬下来的网页信息
requests - 好用到逆天的HTTP工具,用来向网页发送请求获取数据
Pyttsx3 - 将文本转换为语音,并控制速率、频率和语音
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 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()
2、自动生成素描草图
这个脚本可以把彩色图片转化为铅笔素描草图,对人像、景色都有很好的效果。
而且只需几行代码就可以一键生成,适合批量操作,非常的快捷。
需要的第三方库:
Opencv - 计算机视觉工具,可以实现多元化的图像视频处理,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、自动发送多封邮件
这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件,邮件内容、附件也可以自定义调整,非常的实用。
相比较邮件客户端,Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。
需要的第三方库:
Email - 用于管理电子邮件消息
Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件,它定义了一个 SMTP 客户端会话对象,该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机
Pandas - 用于数据分析清洗地工具
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、自动化数据探索
数据探索是数据科学项目的第一步,你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。
一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据,但需要自己编写大量代码,如果想提高效率,Dtale是个不错的选择。
Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告,它结合了Flask后端和React前端,为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。
我们可以在Jupyter上实用Dtale。
需要的第三方库:
Dtale - 自动生成分析报告
### 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、自动桌面提示
这个脚本会自动触发windows桌面通知,提示重要事项,比如说:您已工作两小时,该休息了
我们可以设定固定时间提示,比如隔10分钟、1小时等
用到的第三方库:
win10toast - 用于发送桌面通知的工具
from win10toast import ToastNotifier import time toaster = ToastNotifier() header = input("What You Want Me To Remembern") text = input("Releated Messagen") 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)
小结
Python能实现的自动化功能非常丰富,如果你可以“偷懒”的需求场景不妨试试。
以上是五个方便好用的Python自动化脚本的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

MySQL 有免费的社区版和收费的企业版。社区版可免费使用和修改,但支持有限,适合稳定性要求不高、技术能力强的应用。企业版提供全面商业支持,适合需要稳定可靠、高性能数据库且愿意为支持买单的应用。选择版本时考虑的因素包括应用关键性、预算和技术技能。没有完美的选项,只有最合适的方案,需根据具体情况谨慎选择。

文章介绍了MySQL数据库的上手操作。首先,需安装MySQL客户端,如MySQLWorkbench或命令行客户端。1.使用mysql-uroot-p命令连接服务器,并使用root账户密码登录;2.使用CREATEDATABASE创建数据库,USE选择数据库;3.使用CREATETABLE创建表,定义字段及数据类型;4.使用INSERTINTO插入数据,SELECT查询数据,UPDATE更新数据,DELETE删除数据。熟练掌握这些步骤,并学习处理常见问题和优化数据库性能,才能高效使用MySQL。

MySQL 可在无需网络连接的情况下运行,进行基本的数据存储和管理。但是,对于与其他系统交互、远程访问或使用高级功能(如复制和集群)的情况,则需要网络连接。此外,安全措施(如防火墙)、性能优化(选择合适的网络连接)和数据备份对于连接到互联网的 MySQL 数据库至关重要。

MySQL数据库性能优化指南在资源密集型应用中,MySQL数据库扮演着至关重要的角色,负责管理海量事务。然而,随着应用规模的扩大,数据库性能瓶颈往往成为制约因素。本文将探讨一系列行之有效的MySQL性能优化策略,确保您的应用在高负载下依然保持高效响应。我们将结合实际案例,深入讲解索引、查询优化、数据库设计以及缓存等关键技术。1.数据库架构设计优化合理的数据库架构是MySQL性能优化的基石。以下是一些核心原则:选择合适的数据类型选择最小的、符合需求的数据类型,既能节省存储空间,又能提升数据处理速度

HadiDB:轻量级、高水平可扩展的Python数据库HadiDB(hadidb)是一个用Python编写的轻量级数据库,具备高度水平的可扩展性。安装HadiDB使用pip安装:pipinstallhadidb用户管理创建用户:createuser()方法创建一个新用户。authentication()方法验证用户身份。fromhadidb.operationimportuseruser_obj=user("admin","admin")user_obj.

直接通过 Navicat 查看 MongoDB 密码是不可能的,因为它以哈希值形式存储。取回丢失密码的方法:1. 重置密码;2. 检查配置文件(可能包含哈希值);3. 检查代码(可能硬编码密码)。

MySQL Workbench 可以连接 MariaDB,前提是配置正确。首先选择 "MariaDB" 作为连接器类型。在连接配置中,正确设置 HOST、PORT、USER、PASSWORD 和 DATABASE。测试连接时,检查 MariaDB 服务是否启动,用户名和密码是否正确,端口号是否正确,防火墙是否允许连接,以及数据库是否存在。高级用法中,使用连接池技术优化性能。常见错误包括权限不足、网络连接问题等,调试错误时仔细分析错误信息和使用调试工具。优化网络配置可以提升性能

对于生产环境,通常需要一台服务器来运行 MySQL,原因包括性能、可靠性、安全性和可扩展性。服务器通常拥有更强大的硬件、冗余配置和更严格的安全措施。对于小型、低负载应用,可在本地机器运行 MySQL,但需谨慎考虑资源消耗、安全风险和维护成本。如需更高的可靠性和安全性,应将 MySQL 部署到云服务器或其他服务器上。选择合适的服务器配置需要根据应用负载和数据量进行评估。
