Python自动化程序的案例分析(python,编程语言)

有些朋友在工作中会有这样的困惑：明明我从早忙到晚，为什么得到的评价还不高？

要知道，企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”。所以，如果把大量时间花在机械重复的工作上，不但工作效率不高，对个人发展来说也无甚帮助。

而这些工作，如果对于会点编程的人来说，往往通过几行代码就可以快速搞定了。

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，欢迎补充~），总结了一些在工作中非常常见的例子，并且将源码整理好供参考。希望这些程序可以让你的工作更高效！（升职加薪了别忘了回来发红包哦~）

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：

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：

pipinstallsplinter

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-8importtimefromsplinterimportBrowserdefsplinter(url):browser=Browser()#login126emailwebsizebrowser.visit(url)#waitwebelementloadingtime.sleep(5)#fillinaccountandpasswordbrowser.find_by_id('idInput').fill('xxxxxx')browser.find_by_id('pwdInput').fill('xxxxx')#clickthebuttonofloginbrowser.find_by_id('loginBtn').click()time.sleep(8)#closethewindowofbrowerbrowser.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。

importwin32apiimporttimedefmove_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ift==0:time.sleep(random.random()*2+1)#sleep一下else:time.sleep(t)return0#测试move_click(30,30)defresolution():#获取屏幕分辨率returnwin32api.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。

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importxlrdimportxlsxwriter#获取excel中所有的sheet表defgetsheet(fh):returnfh.sheets()#获取sheet表的行数defgetnrows(fh,sheet):table=fh.sheets()[sheet]returntable.nrows#读取文件内容并返回行内容defgetFilect(file,shnum):fh=open_xls(file)table=fh.sheets()[shnum]num=table.nrowsforrowinrange(num):rdata=table.row_values(row)datavalue.append(rdata)returndatavalue

或者直接用concat+一个循环来实现：

foriinvar_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)df

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：

importxlsxwriter#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

2. 获取word里面的正文信息

3. 利用正则表达式匹配出我们想要的信息

4. 将信息存储到txt中（txt可以用excel打开）

5. 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：

importredefget_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'''returnvalue_list

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：

1.利用python操作线下文件将其载入数据库

2.通过数据库对数据进行处理

3.利用python输出结果

fromimpala.dbapiimportconnectfromimpala.utilimportas_pandasimportdatetimeconn=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=[]forindex,rowindf_data.iterrows():rows.append('('+'"'+str(row['case_id']).replace('nan','null')+'"'+','+'"'+str(row['birth_date'])+'"'+')'+',')a='''INSERTintotable(case_id,birth_date)values'''foriinrows:a+=ia=a[:-1]cursor1=conn.cursor()cursor1.execute(a)cursor1.close()conn.close()print('成功导入数据至数据库...')deladelrows

如果你的数据来源是线上文件（存在数据库）

1、直接利用python链接数据库进行一些列的操作

2、导出你所需要的结果

importsql#sql是封装的sql文件sql_end=sql.sql_endcursor1=conn.cursor()foriinsql_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

fromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.mime.multipartimportMIMEMultipartfromemail.mime.imageimportMIMEImageimportsmtplibmsg=MIMEMultipart()

在邮件中插入正文：

##在邮件中插入文本信息df_text='''<html><body><p>Hiall，</p><p>这是一个测试邮件，详情请参考附件</p><p>情况如下图：</p></body></html>'''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')exceptException: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：