찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼일상적인 작업을 자동화하는 Python 스크립트

Python Scripts to Automate Your Daily Tasks

누구나 소장하고 싶은 컬렉션...

Python은 단순성과 강력한 라이브러리 덕분에 자동화에 접근하는 방식을 변화시켰습니다. 기술에 열광하는 사람이든, 바쁜 전문가이든, 일상적인 업무를 단순화하려는 사람이든 상관없이 Python은 반복적인 작업을 자동화하고 시간을 절약하며 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 일상 생활의 다양한 측면을 자동화하는 데 도움이 되는 10가지 필수 Python 스크립트 모음은 다음과 같습니다.

들어가자!


1.이메일 전송 자동화

이메일, 특히 반복되는 이메일을 수동으로 보내는 것은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. Python의 smtplib 라이브러리를 사용하면 이 프로세스를 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 알림, 업데이트, 개인화된 메시지 전송 등 이 스크립트로 모든 것을 처리할 수 있습니다.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_email(receiver_email, subject, body):
    sender_email = "your_email@example.com"
    password = "your_password"

    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender_email
    msg['To'] = receiver_email
    msg['Subject'] = subject
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    try:
        with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
            server.starttls()
            server.login(sender_email, password)
            server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())
            print("Email sent successfully!")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

# Example usage
send_email("receiver_email@example.com", "Subject Here", "Email body goes here.")

이 스크립트는 보고서나 알림 전송과 같은 대규모 워크플로에 쉽게 통합될 수 있습니다.

2.파일 정리

다운로드 폴더가 엉망이라면 이 스크립트가 도움이 됩니다. 파일을 확장자별로 정리하여 하위 폴더에 깔끔하게 배치합니다. 더 이상 필요한 것을 찾기 위해 수십 개의 파일을 뒤질 필요가 없습니다!

import os
from shutil import move

def organize_folder(folder_path):
    for file in os.listdir(folder_path):
        if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, file)):
            ext = file.split('.')[-1]
            ext_folder = os.path.join(folder_path, ext)
            os.makedirs(ext_folder, exist_ok=True)
            move(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(ext_folder, file))

# Example usage
organize_folder("C:/Users/YourName/Downloads")

이 스크립트는 PDF, 이미지, 문서 등의 파일을 관리하는 데 특히 유용합니다.

3.웹 스크래핑 뉴스 헤드라인

즐겨 찾는 웹사이트의 헤드라인을 스크랩하여 최신 뉴스를 받아보세요. Python의 '요청' 및 'BeautifulSoup' 라이브러리는 이 프로세스를 원활하게 만듭니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_headlines(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    headlines = [h.text for h in soup.find_all('h2', class_='headline')]
    return headlines

# Example usage
headlines = fetch_headlines("https://news.ycombinator.com/")
print("\n".join(headlines))

뉴스 중독자이거나 업무용 업데이트가 필요한 경우 이 스크립트를 매일 실행하도록 예약할 수 있습니다.

4.일별 날씨 알림

날씨 업데이트로 하루를 시작해 보세요! 이 스크립트는 OpenWeatherMap API를 사용하여 도시의 날씨 데이터를 가져오고 기온과 일기예보를 표시합니다.

import requests

def get_weather(city):
    api_key = "your_api_key"
    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric"
    response = requests.get(url).json()
    if response.get("main"):
        temp = response['main']['temp']
        weather = response['weather'][0]['description']
        print(f"The current weather in {city} is {temp}°C with {weather}.")
    else:
        print("City not found!")

# Example usage
get_weather("New York")

사소한 변경을 통해 휴대폰으로 직접 알림을 보내도록 할 수 있습니다.

5.소셜 미디어 게시물 자동화

Python을 사용하면 소셜 미디어 게시물 예약이 매우 쉽습니다. 프로그래밍 방식으로 트윗을 게시하려면 'tweepy' 라이브러리를 사용하세요.

import tweepy

def post_tweet(api_key, api_key_secret, access_token, access_token_secret, tweet):
    auth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_key_secret)
    auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
    api = tweepy.API(auth)
    api.update_status(tweet)
    print("Tweet posted!")

# Example usage
post_tweet("api_key", "api_key_secret", "access_token", "access_token_secret", "Hello, Twitter!")

미리 게시물을 계획하고 싶은 소셜 미디어 관리자와 콘텐츠 제작자에게 적합합니다.

6.PDF를 텍스트로 변환

PDF에서 수동으로 텍스트를 추출하는 것은 지루한 일입니다. 이 스크립트는 'PyPDF2' 라이브러리를 사용하여 프로세스를 단순화합니다.

from PyPDF2 import PdfReader

def pdf_to_text(file_path):
    reader = PdfReader(file_path)
    text = ""
    for page in reader.pages:
        text += page.extract_text()
    return text

# Example usage
print(pdf_to_text("sample.pdf"))

텍스트가 많은 문서를 보관하거나 분석하는 데 적합합니다.

7.CSV를 이용한 비용 추적기

CSV 파일에 로그인하여 지출을 추적하세요. 이 스크립트는 나중에 분석할 수 있는 디지털 기록을 유지하는 데 도움이 됩니다.

import csv

def log_expense(file_name, date, item, amount):
    with open(file_name, mode='a', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow([date, item, amount])
        print("Expense logged!")

# Example usage
log_expense("expenses.csv", "2024-11-22", "Coffee", 4.5)

이것을 습관으로 바꾸면 지출 패턴을 명확하게 파악할 수 있습니다.

8.데스크탑 알림 자동화

컴퓨터에 미리 알림이나 경고가 필요합니까? 이 스크립트는 'pyer' 라이브러리를 사용하여 데스크톱 알림을 보냅니다.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

def send_email(receiver_email, subject, body):
    sender_email = "your_email@example.com"
    password = "your_password"

    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender_email
    msg['To'] = receiver_email
    msg['Subject'] = subject
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    try:
        with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
            server.starttls()
            server.login(sender_email, password)
            server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())
            print("Email sent successfully!")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

# Example usage
send_email("receiver_email@example.com", "Subject Here", "Email body goes here.")

작업 관리 및 이벤트 알림에 적합합니다.

9.웹사이트 가용성 검사기

이 간단한 스크립트를 사용하여 웹사이트나 즐겨 사용하는 플랫폼의 가동 시간을 모니터링하세요.

import os
from shutil import move

def organize_folder(folder_path):
    for file in os.listdir(folder_path):
        if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, file)):
            ext = file.split('.')[-1]
            ext_folder = os.path.join(folder_path, ext)
            os.makedirs(ext_folder, exist_ok=True)
            move(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(ext_folder, file))

# Example usage
organize_folder("C:/Users/YourName/Downloads")

웹 개발자와 사업주에게 유용합니다.

10.데이터 백업 자동화

다시는 중요한 파일을 잃어버릴까 봐 걱정하지 마세요. 이 스크립트는 지정된 위치에 파일 백업을 자동화합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_headlines(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    headlines = [h.text for h in soup.find_all('h2', class_='headline')]
    return headlines

# Example usage
headlines = fetch_headlines("https://news.ycombinator.com/")
print("\n".join(headlines))

매주 또는 매일 실행하여 데이터가 항상 안전한지 확인하세요.


이 10개의 스크립트는 Python이 어떻게 반복 작업을 처리하고 일상을 단순화할 수 있는지 보여줍니다. 파일 관리부터 소셜 미디어 게시까지 자동화는 무한한 가능성을 열어줍니다. 스크립트를 선택하고 사용자 정의한 후 작업 흐름에 통합하세요. 곧 Python 자동화 없이 어떻게 살았는지 궁금하게 될 것입니다!

어떤 것을 먼저 시도해 보시겠어요?

댓글로 알려주세요!

위 내용은 일상적인 작업을 자동화하는 Python 스크립트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
Python을 사용하여 텍스트 파일의 ZIPF 배포를 찾는 방법Python을 사용하여 텍스트 파일의 ZIPF 배포를 찾는 방법Mar 05, 2025 am 09:58 AM

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

파이썬에서 파일을 다운로드하는 방법파이썬에서 파일을 다운로드하는 방법Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Python은 인터넷에서 파일을 다운로드하는 다양한 방법을 제공하며 Urllib 패키지 또는 요청 도서관을 사용하여 HTTP를 통해 다운로드 할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 이러한 라이브러리를 사용하여 Python의 URL에서 파일을 다운로드하는 방법을 설명합니다. 도서관을 요청합니다 요청은 Python에서 가장 인기있는 라이브러리 중 하나입니다. URL에 쿼리 문자열을 수동으로 추가하지 않고 HTTP/1.1 요청을 보낼 수 있습니다. 요청 라이브러리는 다음을 포함하여 많은 기능을 수행 할 수 있습니다. 양식 데이터 추가 다중 부문 파일을 추가하십시오 파이썬 응답 데이터에 액세스하십시오 요청하십시오 머리

HTML을 구문 분석하기 위해 아름다운 수프를 어떻게 사용합니까?HTML을 구문 분석하기 위해 아름다운 수프를 어떻게 사용합니까?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

파이썬의 이미지 필터링파이썬의 이미지 필터링Mar 03, 2025 am 09:44 AM

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

Python을 사용하여 PDF 문서를 사용하는 방법Python을 사용하여 PDF 문서를 사용하는 방법Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF 파일은 운영 체제, 읽기 장치 및 소프트웨어 전체에서 일관된 콘텐츠 및 레이아웃과 함께 크로스 플랫폼 호환성에 인기가 있습니다. 그러나 Python Processing Plain Text 파일과 달리 PDF 파일은 더 복잡한 구조를 가진 이진 파일이며 글꼴, 색상 및 이미지와 같은 요소를 포함합니다. 다행히도 Python의 외부 모듈로 PDF 파일을 처리하는 것은 어렵지 않습니다. 이 기사는 PYPDF2 모듈을 사용하여 PDF 파일을 열고 페이지를 인쇄하고 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다. PDF 파일의 생성 및 편집에 대해서는 저의 다른 튜토리얼을 참조하십시오. 준비 핵심은 외부 모듈 PYPDF2를 사용하는 데 있습니다. 먼저 PIP를 사용하여 설치하십시오. PIP는 p입니다

Django 응용 프로그램에서 Redis를 사용하여 캐시하는 방법Django 응용 프로그램에서 Redis를 사용하여 캐시하는 방법Mar 02, 2025 am 10:10 AM

이 튜토리얼은 Redis 캐싱을 활용하여 특히 Django 프레임 워크 내에서 Python 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 Redis 설치, Django 구성 및 성능 비교를 다루어 Bene을 강조합니다.

NLTK (Natural Language Toolkit) 소개NLTK (Natural Language Toolkit) 소개Mar 01, 2025 am 10:05 AM

NLP (Natural Language Processing)는 인간 언어의 자동 또는 반자동 처리입니다. NLP는 언어학과 밀접한 관련이 있으며인지 과학, 심리학, 생리학 및 수학에 대한 연구와 관련이 있습니다. 컴퓨터 과학에서

Tensorflow 또는 Pytorch로 딥 러닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?Tensorflow 또는 Pytorch로 딥 러닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 Linux 새 버전

SublimeText3 Linux 새 버전

SublimeText3 Linux 최신 버전

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구