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,点个在看让更多的人看到~
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:
- 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:
- #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。
- 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。
- # -*- 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:
- 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:\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:
- 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()
实现效果如下:
ps: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:
- 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
参考资料:
https://www.cdsy.xyz/computer/programme/Python/241014/cd63956.html
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
- 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
- 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://www.cdsy.xyz/computer/programme/Python/241014/cd63938.html
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
- 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:
- ##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:
- ##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')
- 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~