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五個(gè)方便好用的Python自動(dòng)化辦公腳本的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2022年01月24日 14:14:10   作者:朱衛(wèi)軍  
在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下,機(jī)器可以自己完成各項(xiàng)任務(wù),這大大提升了工作效率。Python因?yàn)檎Z(yǔ)法簡(jiǎn)潔易懂,而且有豐富的第三方工具庫(kù),所以非常適合編寫自動(dòng)化腳本,本文就為大家?guī)?lái)了五個(gè)這樣的腳本,需要的可以參考一下

相比大家都聽(tīng)過(guò)自動(dòng)化生產(chǎn)線、自動(dòng)化辦公等詞匯,在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下,機(jī)器可以自己完成各項(xiàng)任務(wù),這大大提升了工作效率。

編程世界里有各種各樣的自動(dòng)化腳本,來(lái)完成不同的任務(wù)。

尤其Python非常適合編寫自動(dòng)化腳本,因?yàn)樗Z(yǔ)法簡(jiǎn)潔易懂,而且有豐富的第三方工具庫(kù)。

這次我們使用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)幾個(gè)自動(dòng)化場(chǎng)景,或許可以用到你的工作中。

1、自動(dòng)化閱讀網(wǎng)頁(yè)新聞

這個(gè)腳本能夠?qū)崿F(xiàn)從網(wǎng)頁(yè)中抓取文本,然后自動(dòng)化語(yǔ)音朗讀,當(dāng)你想聽(tīng)新聞的時(shí)候,這是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

代碼分為兩大部分,第一通過(guò)爬蟲(chóng)抓取網(wǎng)頁(yè)文本呢,第二通過(guò)閱讀工具來(lái)朗讀文本。

需要的第三方庫(kù):

Beautiful Soup - 經(jīng)典的HTML/XML文本解析器,用來(lái)提取爬下來(lái)的網(wǎng)頁(yè)信息

requests - 好用到逆天的HTTP工具,用來(lái)向網(wǎng)頁(yè)發(fā)送請(qǐng)求獲取數(shù)據(jù)

Pyttsx3 - 將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音,并控制速率、頻率和語(yǔ)音

import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
engine = pyttsx3.init('sapi5')
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)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

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()

2、自動(dòng)生成素描草圖

這個(gè)腳本可以把彩色圖片轉(zhuǎn)化為鉛筆素描草圖,對(duì)人像、景色都有很好的效果。

而且只需幾行代碼就可以一鍵生成,適合批量操作,非常的快捷。

需要的第三方庫(kù):

Opencv - 計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具,可以實(shí)現(xiàn)多元化的圖像視頻處理,有Python接口

""" Photo Sketching Using Python """
  import cv2
  img = cv2.imread("elon.jpg")

  ## Image to Gray Image
  gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  ## Gray Image to Inverted Gray Image
  inverted_gray_image = 255-gray_image

  ## Blurring The Inverted Gray Image
  blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)

  ## Inverting the blurred image
  inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

  ### Preparing Photo sketching
  sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

  cv2.imshow("Original Image",img)
  cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck)
  cv2.waitKey(0)

3、自動(dòng)發(fā)送多封郵件

這個(gè)腳本可以幫助我們批量定時(shí)發(fā)送郵件,郵件內(nèi)容、附件也可以自定義調(diào)整,非常的實(shí)用。

相比較郵件客戶端,Python腳本的優(yōu)點(diǎn)在于可以智能、批量、高定制化地部署郵件服務(wù)。

需要的第三方庫(kù):

Email - 用于管理電子郵件消息

Smtlib - 向SMTP服務(wù)器發(fā)送電子郵件,它定義了一個(gè) SMTP 客戶端會(huì)話對(duì)象,該對(duì)象可將郵件發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)上任何帶有 SMTP 或 ESMTP 監(jiān)聽(tīng)程序的計(jì)算機(jī)

Pandas - 用于數(shù)據(jù)分析清洗地工具

import smtplib 
from email.message import EmailMessage
import pandas as pd

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]

        send_email(email,subject,content)

4、自動(dòng)化數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)探索是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的第一步,你需要了解數(shù)據(jù)的基本信息才能進(jìn)一步分析更深的價(jià)值。

一般我們會(huì)用pandas、matplotlib等工具來(lái)探索數(shù)據(jù),但需要自己編寫大量代碼,如果想提高效率,Dtale是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

Dtale特點(diǎn)是用一行代碼生成自動(dòng)化分析報(bào)告,它結(jié)合了Flask后端和React前端,為我們提供了一種查看和分析Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)便方法。

我們可以在Jupyter上實(shí)用Dtale。

需要的第三方庫(kù):

Dtale - 自動(dòng)生成分析報(bào)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

#### Generating Quick Summary
dtale.show(df)

5、自動(dòng)桌面提示

這個(gè)腳本會(huì)自動(dòng)觸發(fā)windows桌面通知,提示重要事項(xiàng),比如說(shuō):您已工作兩小時(shí),該休息了

我們可以設(shè)定固定時(shí)間提示,比如隔10分鐘、1小時(shí)等

用到的第三方庫(kù):

win10toast - 用于發(fā)送桌面通知的工具

from win10toast import ToastNotifier
import time
toaster = ToastNotifier()

header = input("What You Want Me To Remember\n")
text = input("Releated Message\n")
time_min=float(input("In how many minutes?\n"))

time_min = time_min * 60
print("Setting up reminder..")
time.sleep(2)
print("all set!")
time.sleep(time_min)
toaster.show_toast(f"{header}", f"{text}", duration=10, threaded=True)
while toaster.notification_active(): time.sleep(0.005)

小結(jié)

Python能實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化功能非常豐富,如果你可以“偷懶”的需求場(chǎng)景不妨試試。

到此這篇關(guān)于五個(gè)方便好用的Python自動(dòng)化辦公腳本的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python自動(dòng)化辦公腳本內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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