如何利用Python实现工作中的自动化

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：

代码语言：javascript复制

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：

代码语言：javascript复制

#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。

代码语言：javascript复制

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。

代码语言：javascript复制

#-*- 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：

代码语言：javascript复制

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:Usersmapping.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：

代码语言：javascript复制

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：

代码语言：javascript复制

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

代码语言：javascript复制

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

代码语言：javascript复制

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

代码语言：javascript复制

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：

代码语言：javascript复制

##在邮件中插入文本信息    
df_text='''<html>
                  <body>
                  <p>   Hi all ，</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：

代码语言：javascript复制

##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：

代码语言：javascript复制

#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：

代码语言：javascript复制

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~

python 自动化 数据库 数据分析

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