最近有许多打工人都在吐槽打工好难

每天都是执行许多重复的任务

例如阅读新闻、发邮件、查看天气、打开书签、清理文件夹等等，

使用自动化脚本，就无需手动一次又一次地完成这些任务，

非常方便啊有木有？！

而在某种程度上，Python 就是自动化的代名词。

今天就来和大家一起学习一下，

用8个python自动化脚本提高工作效率~ 快乐摸鱼~

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
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 article\n"))
res = requests.get(text)

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()   # Python学习交流基地 279199867

2、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

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

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]

4、将 PDF 转换为音频文件

脚本可以将 pdf 转换为音频文件，

原理也很简单，

首先用 PyPDF 提取 pdf 中的文本，

然后用 Pyttsx3 将文本转语音。

import pyttsx3,PyPDF2 
pdfreader = PyPDF2.PdfFileReader(open('story.pdf','rb')) 
speaker = pyttsx3.init() 
for page_num in range(pdfreader.numPages):    
    text = pdfreader.getPage(page_num).extractText()  ## extracting text from the PDF 
    cleaned_text = text.strip().replace('\n',' ')  ## Removes unnecessary spaces and break lines 
    print(cleaned_text)                ## Print the text from PDF 
    #speaker.say(cleaned_text)        ## Let The Speaker Speak The Text 
    speaker.save_to_file(cleaned_text,'story.mp3')  ## Saving Text In a audio file 'story.mp3'   
    speaker.runAndWait() # Python学习交流基地 279199867
speaker.stop() 

5、从列表中播放随机音乐

这个脚本会从歌曲文件夹中随机选择一首歌进行播放，

需要注意的是 os.startfile 仅支持 Windows 系统。

import random, os 
music_dir = 'G:\\new english songs' 
songs = os.listdir(music_dir) 
song = random.randint(0,len(songs)) 
print(songs[song])  ## Prints The Song Name 
os.startfile(os.path.join(music_dir, songs[0]))  

6、智能天气信息

国家气象局网站提供获取天气预报的 API，直接返回 json 格式的天气数据。所以只需要从 json 里取出对应的字段就可以了。

下面是指定城市(县、区)天气的网址，直接打开网址，就会返回对应城市的天气数据。比如：

http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html 上海徐汇区对应的天气网址。

具体代码如下：

mport requests 
import json 
import logging as log 
 
def get_weather_wind(url): 
    r = requests.get(url) 
    if r.status_code != 200: 
        log.error("Can't get weather data!") 
    info = json.loads(r.content.decode()) 
 
    # get wind data 
    data = info['weatherinfo'] 
    WD = data['WD'] 
    WS = data['WS'] 
    return "{}({})".format(WD, WS) 
 
 
def get_weather_city(url): 
    # open url and get return data 
    r = requests.get(url) 
    if r.status_code != 200: 
        log.error("Can't get weather data!") 
 
    # convert string to json 
    info = json.loads(r.content.decode()) 
 
    # get useful data 
    data = info['weatherinfo'] 
    city = data['city'] 
    temp1 = data['temp1'] 
    temp2 = data['temp2'] 
    weather = data['weather'] 
    return "{} {} {}~{}".format(city, weather, temp1, temp2) 
 
 
if __name__ == '__main__': 
    msg = """**天气提醒**:   
 
{} {}   
{} {}   
 
来源: 国家气象局 
""".format( 
    get_weather_city('http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html'), 
    get_weather_wind('http://www.weather.com.cn/data/sk/101021200.html'), 
    get_weather_city('http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101020900.html'), 
    get_weather_wind('http://www.weather.com.cn/data/sk/101020900.html') 
) 
    print(msg) 

运行结果如下所示：

7、长网址变短网址

有时，那些大URL变得非常恼火，很难阅读和共享，此脚本可以将长网址变为短网址。

import contextlib 
from urllib.parse import urlencode 
from urllib.request import urlopen 
import sys 
 
def make_tiny(url): 
 request_url = ('http://tinyurl.com/api-create.php?' +  
 urlencode({'url':url})) 
 with contextlib.closing(urlopen(request_url)) as response: 
  return response.read().decode('utf-8') 
 
def main(): 
 for tinyurl in map(make_tiny, sys.argv[1:]): 
  print(tinyurl) 
 
if __name__ == '__main__': 
 main() 

这个脚本非常实用，比如说有内容平台是屏蔽公众号文章的，那么就可以把公众号文章的链接变为短链接，然后插入其中，就可以实现绕过。

8、清理下载文件夹

世界上最混乱的事情之一是开发人员的下载文件夹，

里面存放了很多杂乱无章的文件，

此脚本将根据大小限制来清理您的下载文件夹，

有限清理比较旧的文件。

import os 
import threading 
import time 
  
  
def get_file_list(file_path): 
#文件按最后修改时间排序 
    dir_list = os.listdir(file_path) 
    if not dir_list: 
        return 
    else: 
        dir_list = sorted(dir_list, key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(file_path, x))) 
    return dir_list 
  
def get_size(file_path): 
    """[summary] 
    Args: 
        file_path ([type]): [目录] 
 
    Returns: 
        [type]: 返回目录大小，MB 
    """ 
    totalsize=0 
    for filename in os.listdir(file_path): 
        totalsize=totalsize+os.path.getsize(os.path.join(file_path, filename)) 
    #print(totalsize / 1024 / 1024) 
    return totalsize / 1024 / 1024 
  
def detect_file_size(file_path, size_Max, size_Del): 
    """[summary] 
    Args: 
        file_path ([type]): [文件目录] 
        size_Max ([type]): [文件夹最大大小] 
        size_Del ([type]): [超过size_Max时要删除的大小] 
    """ 
    print(get_size(file_path)) 
    if get_size(file_path) > size_Max: 
        fileList = get_file_list(file_path) 
        for i in range(len(fileList)): 
            if get_size(file_path) > (size_Max - size_Del): 
                print ("del :%d %s" % (i + 1, fileList[i])) 
                #os.remove(file_path + fileList[i]) 

今天的文章就到这里喽~

最后给大家推荐一套Python爬虫视频：代码总是学完就忘记？100个爬虫实战项目！让你沉迷学习丨学以致用丨下一个Python大神就是你！