21个Python脚本自动执行日常任务(1)

简介: 21个Python脚本自动执行日常任务(1)

引言

作为编程领域摸爬滚打超过十年的老手,我深刻体会到,自动化那些重复性工作能大大节省我们的时间和精力。

Python以其简洁的语法和功能强大的库支持,成为了编写自动化脚本的首选语言。无论你是专业的程序员,还是希望简化日常工作的普通人,Python都能提供你需要的工具。

本文将介绍我实际使用过的21个Python脚本,它们能帮助你自动化各种任务,特别适合那些希望在工作中节省时间、提升效率的朋友。

1. 批量修改文件名

手动一个个修改文件名既费时又费力,但借助Python的os模块,你可以轻松实现自动化批量改名。

下面是一个示例脚本,它能够根据指定的模式,批量重命名文件夹中的多个文件:

import os

def bulk_rename(folder_path, old_name_part, new_name_part):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if old_name_part in filename:
            new_filename = filename.replace(old_name_part, new_name_part)
            os.rename(os.path.join(folder_path, filename), os.path.join(folder_path, new_filename))
            print(f"Renamed {filename} to {new_filename}")

folder = '/path/to/your/folder' bulk_rename(folder, 'old_part', 'new_part')

这个脚本查找文件名中包含 old_name_part 的文件,并将这部分替换为 new_name_part

2. 自动备份文件

我们都知道定期备份文件的重要性,这个任务可以通过 Python 的 shutil 模块轻松实现自动化。

这个脚本会将一个目录中的所有文件复制到另一个目录,用于备份:

import shutil
import os

def backup_files(src_dir, dest_dir):
    if not os.path.exists(dest_dir):
        os.makedirs(dest_dir)
    for file in os.listdir(src_dir):
        full_file_name = os.path.join(src_dir, file)
        if os.path.isfile(full_file_name):
            shutil.copy(full_file_name, dest_dir)
            print(f"Backed up {file} to {dest_dir}")

source = '/path/to/source/directory' destination = '/path/to/destination/directory' backup_files(source, destination)

你可以利用任务计划工具,比如 Linux 的 cron 或 Windows 的 Task Scheduler,来设置这个脚本每天自动执行。

3. 从网上下载文件

如果你经常需要从网上下载文件,那么可以通过 aiohttp 库来自动化这个过程。

以下是一个简单的脚本,用于从网址下载文件:

import aiohttp
import asyncio
import aiofiles

async def download_file(url, filename):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            async with aiofiles.open(filename, 'wb') as file:
                await file.write(await response.read())
            print(f"Downloaded {filename}")

urls = {
   
    'https://example.com/file1.zip': 'file1.zip',
    'https://example.com/file2.zip': 'file2.zip'
}

async def download_all():
    tasks = [download_file(url, filename) for url, filename in urls.items()]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(download_all())

这个脚本会从指定的网址下载文件,并将其存储到你指定的目录中。

4. 自动化电子邮件报告

如果你需要定期发送电子邮件报告,可以通过 smtplib 库实现自动化,该库使得从 Gmail 账户发送邮件变得简单:

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

def send_email(subject, body, to_email):
    sender_email = 'youremail@gmail.com'
    sender_password = 'yourpassword'
    receiver_email = to_email

    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender_email
    msg['To'] = receiver_email
    msg['Subject'] = subject
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    try:
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())
        server.quit()
        print("Email sent successfully!")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to send email: {e}")

subject = 'Monthly Report'
body = 'Here is the monthly report.'
send_email(subject, body, 'receiver@example.com')

这个脚本会向指定的收件人发送一封包含主题和内容的简单邮件。如果你采用这种方法,请记得在 Gmail 中开启“低安全性应用”的权限。

5. 任务调度(任务自动化)

通过 schedule 库,你可以轻松地设置任务计划,实现在特定时间自动执行任务,例如发送邮件或运行备份脚本:

import schedule
import time

def job():
    print("Running scheduled task!")

# Schedule the task to run every day at 10:00 AM
schedule.every().day.at("10:00").do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

这个脚本会持续运行,并在设定的时间点执行任务,例如,每天的上午10点。

6. 网络爬取以收集数据

采用 aiohttp 库进行异步HTTP请求,相比传统的同步请求库,能够提高网络爬取的效率。

这个示例展示了如何同时抓取多个网页。

import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def scrape(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        html_pages = await asyncio.gather(*tasks)
        for html in html_pages:
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            print(soup.title.string)

urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2'] asyncio.run(scrape(urls))

7. 社交媒体内容自动化发布

如果你负责运营社交媒体账号,可以通过使用 Tweepy(针对 Twitter)和 Instagram-API(针对 Instagram)等库来实现内容的自动发布。

以下是一个使用 Tweepy 库自动发布推文的示例:

import tweepy

def tweet(message):
    consumer_key = 'your_consumer_key'
    consumer_secret = 'your_consumer_secret'
    access_token = 'your_access_token'
    access_token_secret = 'your_access_token_secret'

    auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
    auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

    api = tweepy.API(auth)

    api.update_status(message)
    print("Tweet sent successfully!")

tweet("Hello, world!")

这个脚本会在你的 Twitter 账号上发布一条内容为“Hello, world!”的推文。

8. 自动化发票生成

如果你经常需要生成发票,可以通过 Fpdf 等库来自动化这一工作,生成 PDF 格式的发票。

from fpdf import FPDF

def create_invoice(client_name, amount):
    pdf = FPDF()
    pdf.add_page()
    pdf.set_font("Arial", size=12)
    pdf.cell(200, 10, txt="Invoice", ln=True, align='C')
    pdf.cell(200, 10, txt=f"Client: {client_name}", ln=True, align='L')
    pdf.cell(200, 10, txt=f"Amount: ${amount}", ln=True, align='L')
    pdf.output(f"{client_name}_invoice.pdf")
    print(f"Invoice for {client_name} created successfully!")

create_invoice('John Doe', 500)

这个脚本生成一份简单的发票,并将其保存为 PDF 格式。

9. 网站正常运行时间监控

利用 Python 的 requests 库,可以自动化地监控网站的正常运行时间,定期检测网站是否处于在线状态:

import requests
import time

def check_website(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            print(f"Website {url} is up!")
        else:
            print(f"Website {url} returned a status code {response.status_code}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error checking website {url}: {e}")

url = 'https://example.com' while True: check_website(url) time.sleep(3600) # Check every hour

这个脚本会检测网站是否能够访问,并输出其状态码。

10. 电子邮件自动回复

如果你经常收到邮件并希望建立自动回复机制,可以利用 imaplibsmtplib 这两个库来实现对邮件的自动回复功能:

import imaplib
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def auto_reply():
    # Connect to email server
    mail = imaplib.IMAP4_SSL("imap.gmail.com")
    mail.login('youremail@gmail.com', 'yourpassword')
    mail.select('inbox')

    # Search for unread emails
    status, emails = mail.search(None, 'UNSEEN')

    if status == "OK":
        for email_id in emails[0].split():
            status, email_data = mail.fetch(email_id, '(RFC822)')
            email_msg = email_data[0][1].decode('utf-8')

            # Send auto-reply
            send_email("Auto-reply", "Thank you for your email. I'll get back to you soon.", 'sender@example.com')

def send_email(subject, body, to_email):
    sender_email = 'youremail@gmail.com'
    sender_password = 'yourpassword'
    receiver_email = to_email

    msg = MIMEText(body)
    msg['From'] = sender_email
    msg['To'] = receiver_email
    msg['Subject'] = subject

    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as server:
        server.login(sender_email, sender_password)
        server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())

auto_reply()

这个脚本会对未读邮件自动发送预设的回复信息。

相关文章
|
7天前
|
人工智能 自动驾驶 大数据
预告 | 阿里云邀您参加2024中国生成式AI大会上海站,马上报名
大会以“智能跃进 创造无限”为主题,设置主会场峰会、分会场研讨会及展览区,聚焦大模型、AI Infra等热点议题。阿里云智算集群产品解决方案负责人丛培岩将出席并发表《高性能智算集群设计思考与实践》主题演讲。观众报名现已开放。
|
23天前
|
存储 人工智能 弹性计算
阿里云弹性计算_加速计算专场精华概览 | 2024云栖大会回顾
2024年9月19-21日,2024云栖大会在杭州云栖小镇举行,阿里云智能集团资深技术专家、异构计算产品技术负责人王超等多位产品、技术专家,共同带来了题为《AI Infra的前沿技术与应用实践》的专场session。本次专场重点介绍了阿里云AI Infra 产品架构与技术能力,及用户如何使用阿里云灵骏产品进行AI大模型开发、训练和应用。围绕当下大模型训练和推理的技术难点,专家们分享了如何在阿里云上实现稳定、高效、经济的大模型训练,并通过多个客户案例展示了云上大模型训练的显著优势。
|
27天前
|
存储 人工智能 调度
阿里云吴结生:高性能计算持续创新,响应数据+AI时代的多元化负载需求
在数字化转型的大潮中,每家公司都在积极探索如何利用数据驱动业务增长,而AI技术的快速发展更是加速了这一进程。
|
18天前
|
并行计算 前端开发 物联网
全网首发!真·从0到1!万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日,阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列,包括6款Qwen2.5-Coder模型,每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩,成为全球最强开源代码模型,多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点,通过持续训练,结合源代码、文本代码混合数据及合成数据,显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外,该模型还支持多种编程语言,并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创,阿里云社区首发,未经同意不得转载。
11735 12
|
12天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
100个降噪蓝牙耳机免费领,用通义灵码从 0 开始打造一个完整APP
打开手机,录制下你完成的代码效果,发布到你的社交媒体,前 100 个@玺哥超Carry、@通义灵码的粉丝,可以免费获得一个降噪蓝牙耳机。
5399 14
|
19天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
用通义灵码,从 0 开始打造一个完整APP,无需编程经验就可以完成
通义灵码携手科技博主@玺哥超carry 打造全网第一个完整的、面向普通人的自然语言编程教程。完全使用 AI,再配合简单易懂的方法,只要你会打字,就能真正做出一个完整的应用。本教程完全免费,而且为大家准备了 100 个降噪蓝牙耳机,送给前 100 个完成的粉丝。获奖的方式非常简单,只要你跟着教程完成第一课的内容就能获得。
9612 15
|
1月前
|
缓存 监控 Linux
Python 实时获取Linux服务器信息
Python 实时获取Linux服务器信息
|
17天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
什么?!通义千问也可以在线开发应用了?!
阿里巴巴推出的通义千问,是一个超大规模语言模型,旨在高效处理信息和生成创意内容。它不仅能在创意文案、办公助理、学习助手等领域提供丰富交互体验,还支持定制化解决方案。近日,通义千问推出代码模式,基于Qwen2.5-Coder模型,用户即使不懂编程也能用自然语言生成应用,如个人简历、2048小游戏等。该模式通过预置模板和灵活的自定义选项,极大简化了应用开发过程,助力用户快速实现创意。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
通义千问开源的QwQ模型,一个会思考的AI,百炼邀您第一时间体验
Qwen团队推出新成员QwQ-32B-Preview,专注于增强AI推理能力。通过深入探索和试验,该模型在数学和编程领域展现了卓越的理解力,但仍在学习和完善中。目前,QwQ-32B-Preview已上线阿里云百炼平台,提供免费体验。
|
13天前
|
人工智能 C++ iOS开发
ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码
本文介绍在Apple M4 MacOS环境下搭建Ollama和qwen2.5-coder模型的过程。首先通过官网或Brew安装Ollama,然后下载qwen2.5-coder模型,可通过终端命令`ollama run qwen2.5-coder`启动模型进行测试。最后,在VS Code中安装Continue插件,并配置qwen2.5-coder模型用于代码开发辅助。
917 5