Fünf praktische und benutzerfreundliche Python-Automatisierungsskripte

Im Vergleich zu allen, die Begriffe wie automatisierte Produktionslinien und automatisierte Büros gehört haben, können Maschinen verschiedene Aufgaben selbstständig und ohne menschliches Eingreifen erledigen, was die Arbeitseffizienz erheblich verbessert.

In der Programmierwelt gibt es verschiedene Automatisierungsskripte, um verschiedene Aufgaben zu erledigen.

Python eignet sich insbesondere sehr gut zum Schreiben automatisierter Skripte, da seine Syntax einfach und leicht verständlich ist und es über eine umfangreiche Toolbibliothek von Drittanbietern verfügt.

Dieses Mal verwenden wir Python, um mehrere Automatisierungsszenarien zu implementieren, die in Ihrer Arbeit verwendet werden können.

1. Webnachrichten automatisch lesen

Dieses Skript kann Text von Webseiten abrufen und ihn dann automatisch per Sprache vorlesen. Dies ist eine gute Wahl, wenn Sie Nachrichten anhören möchten.

Der Code ist in zwei Teile unterteilt. Der erste besteht darin, den Webseitentext durch einen Crawler zu crawlen, und der zweite darin, den Text durch ein Lesetool vorzulesen.

Erforderliche Bibliotheken von Drittanbietern:

Beautiful Soup – ein klassischer HTML/XML-Textparser, der zum Extrahieren von gecrawlten Webseiteninformationen verwendet wird.

requests – ein unglaublich nützliches HTTP-Tool, das zum Senden von Anfragen an Webseiten verwendet wird - Konvertieren Sie Text in Sprache und steuern Sie Rate, Frequenz und Stimme.

Und es kann mit nur wenigen Codezeilen generiert werden, was für Batch-Operationen geeignet und sehr schnell ist.

Erforderliche Bibliotheken von Drittanbietern:

Opencv – ein Computer-Vision-Tool, das eine vielfältige Bild- und Videoverarbeitung mit einer Python-Schnittstelle erreichen kann Beim Versenden von E-Mails können zudem E-Mail-Inhalte und Anhänge individuell angepasst und angepasst werden, was sehr praktisch ist.

Im Vergleich zu E-Mail-Clients besteht der Vorteil von Python-Skripten darin, dass sie E-Mail-Dienste intelligent, stapelweise und mit hoher Anpassungsfähigkeit bereitstellen können.

Erforderliche Bibliotheken von Drittanbietern:

Email – zum Verwalten von E-Mail-Nachrichten

Smtlib – zum Senden von E-Mails an SMTP-Server definiert ein SMTP-Client-Sitzungsobjekt, das E-Mails an jedes Band im Internet senden kann. Ein Computer mit einem SMTP- oder ESMTP-Listening-Programm

Pandas – ein Tool zur Datenanalyse und -bereinigung

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 articlen"))
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()

4. Automatisierte Datenexploration

Datenexploration ist der erste Schritt in einem Data-Science-Projekt. Sie müssen die grundlegenden Informationen der Daten verstehen, bevor Sie sie tiefer analysieren Wert.

Im Allgemeinen verwenden wir Pandas, Matplotlib und andere Tools, um Daten zu untersuchen, aber wir müssen selbst viel Code schreiben. Wenn wir die Effizienz verbessern möchten, ist Dtale eine gute Wahl.

Dtale zeichnet sich durch die Generierung automatisierter Analyseberichte mit einer Codezeile aus. Es kombiniert das Flask-Backend und das React-Frontend, um uns eine einfache Möglichkeit zu bieten, Pandas-Datenstrukturen anzuzeigen und zu analysieren.

Wir können Dtale auf Jupyter verwenden.

Erforderliche Bibliotheken von Drittanbietern:

Dtale – automatisches Generieren von Analyseberichten

""" 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)

5. Automatische Desktop-Eingabeaufforderungen

Dieses Skript löst automatisch Windows-Desktop-Benachrichtigungen aus, um wichtige Dinge anzuzeigen, z. B.: Sie haben Nach zwei Stunden Arbeit ist es Zeit zum Ausruhen

Wir können feste Zeiterinnerungen festlegen, z. B. alle 10 Minuten, 1 Stunde usw.

Die verwendete Drittanbieterbibliothek:

win10toast – ein Tool zum Senden von Desktop-Benachrichtigungen

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)

Zusammenfassung

Die Automatisierungsfunktionen, die Python erreichen kann, sind sehr umfangreich. Wenn Sie in Nachfrageszenarien „faul“ sein können, möchten Sie es vielleicht ausprobieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf praktische und benutzerfreundliche Python-Automatisierungsskripte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!