Cinq scripts d'automatisation Python pratiques et faciles à utiliser

Par rapport à tous ceux qui ont entendu des mots tels que lignes de production automatisées et bureaux automatisés, les machines peuvent effectuer diverses tâches par elles-mêmes sans intervention humaine, ce qui améliore considérablement l'efficacité du travail.

Il existe différents scripts d'automatisation dans le monde de la programmation pour effectuer différentes tâches.

En particulier, Python est très adapté à l'écriture de scripts automatisés car sa syntaxe est simple et facile à comprendre et il dispose d'une riche bibliothèque d'outils tiers.

Cette fois, nous utilisons Python pour implémenter plusieurs scénarios d'automatisation, qui peuvent être utilisés dans votre travail.

1. Lire automatiquement les actualités Web

Ce script peut capturer le texte des pages Web, puis le lire automatiquement par la voix. C'est un bon choix lorsque vous souhaitez écouter des actualités.

Le code est divisé en deux parties. La première consiste à explorer le texte de la page Web via un robot d'exploration et la seconde consiste à lire le texte à haute voix via un outil de lecture.

Bibliothèques tierces requises :

Beautiful Soup - un analyseur de texte HTML/XML classique, utilisé pour extraire les informations des pages Web explorées

requests - un outil HTTP incroyablement utile, utilisé pour envoyer des requêtes aux pages Web Data

Pyttsx3. - Convertissez le texte en parole et contrôlez le débit, la fréquence et la voix

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()

2. Générez automatiquement des croquis

Ce script peut convertir des images couleur en croquis au crayon, ce qui est bon pour les portraits et les effets de paysage.

Et il peut être généré avec seulement quelques lignes de code, ce qui convient aux opérations par lots et est très rapide.

Bibliothèques tierces requises :

Opencv - un outil de vision par ordinateur capable de réaliser un traitement diversifié d'images et de vidéos, avec une interface Python

""" 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)

Envoyer automatiquement plusieurs e-mails

Ce script peut nous aider à synchroniser des lots. Lors de l’envoi d’emails, le contenu de l’email et les pièces jointes peuvent également être personnalisés et ajustés, ce qui est très pratique.

Par rapport aux clients de messagerie, l'avantage des scripts Python est qu'ils peuvent déployer des services de messagerie de manière intelligente, par lots et avec une personnalisation élevée.

Bibliothèques tierces requises :

Email - pour gérer les e-mails

Smtlib - pour envoyer des e-mails aux serveurs SMTP, il définit un objet de session client SMTP qui peut envoyer des e-mails à n'importe quelle bande sur Internet Un ordinateur avec un SMTP ou Programme d'écoute ESMTP

Pandas - un outil d'analyse et de nettoyage des données

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. Exploration automatisée des données

L'exploration des données est la première étape d'un projet de science des données. Vous devez comprendre les informations de base des données avant une analyse plus approfondie. valeur.

Généralement, nous utilisons pandas, matplotlib et d'autres outils pour explorer les données, mais nous devons écrire beaucoup de code nous-mêmes si nous voulons améliorer l'efficacité, Dtale est un bon choix.

Dtale se caractérise par la génération de rapports d'analyse automatisés avec une seule ligne de code. Il combine le backend Flask et l'interface React pour nous fournir un moyen simple de visualiser et d'analyser les structures de données Pandas.

Nous pouvons utiliser Dtale sur Jupyter.

Bibliothèques tierces requises :

Dtale - génère automatiquement des rapports d'analyse

### 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. Invites automatiques du bureau

Ce script déclenchera automatiquement des notifications sur le bureau Windows pour demander des informations importantes, telles que : Vous avez Après avoir travaillé pendant deux heures, il est temps de se reposer

Nous pouvons définir des rappels à heure fixe, comme toutes les 10 minutes, 1 heure, etc.

La bibliothèque tierce utilisée :

win10toast - un outil pour envoyer des notifications sur le bureau

from win10toast import ToastNotifier
import time
toaster = ToastNotifier()
header = input("What You Want Me To Remembern")
text = input("Releated Messagen")
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)

Résumé

Les fonctions d'automatisation que Python peut réaliser sont très riches Si vous pouvez être "paresseux" dans les scénarios de demande, vous voudrez peut-être l'essayer.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!