八個拿來即用的Python自動化腳本！

每天你都可能會執行許多重複的任務，例如閱讀新聞、發郵件、查看天氣、清理資料夾等等，使用自動化腳本，就無需手動一次又一次地完成這些任務，非常方便。而在某種程度上，Python 就是自動化的代名詞。

今天分享 8 個非常有用的 Python 自動化腳本。喜歡記得收藏、關注、按讚。

1、自動化閱讀網頁新聞

這個腳本能夠實現從網頁中抓取文本，然後自動化語音朗讀，當你想聽新聞的時候，這是個不錯的選擇。

程式碼分成兩大部分，第一個透過爬蟲抓取網頁文字呢，第二透過閱讀工具來朗讀文字。

需要的第三方函式庫：

Beautiful Soup - 經典的HTML/XML文字解析器，用來擷取爬下來的網頁資訊。

requests - 好用到逆天的HTTP工具，用來向網頁發送請求取得資料。

Pyttsx3 - 將文字轉換為語音，並控制速率、頻率和語音。

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 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、自動化資料探索

資料探索是資料科學專案的第一步，你需要了解資料的基本資訊才能進一步分析更深的價值。

一般我們會用pandas、matplotlib等工具來探索數據，但需要自己寫大量程式碼，如果想提高效率，Dtale是個不錯的選擇。

Dtale特點是用一行程式碼產生自動化分析報告，它結合了Flask後端和React前端，為我們提供了一種查看和分析Pandas資料結構的簡單方法。

我們可以在Jupyter上實用Dtale。

需要的第三方函式庫：

Dtale - 自動產生分析報告。

### 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)

3、自動發送多封郵件

這個腳本可以幫助我們批量定時發送郵件，郵件內容、附件也可以自訂調整，非常的實用。

相比較郵件用戶端，Python腳本的優點是可以智慧、大量、高客製化地部署郵件服務。

需要的第三方函式庫：

Email - 用於管理電子郵件訊息

Smtlib - 向SMTP伺服器發送電子郵件，它定義了一個SMTP 用戶端會話對象，該對象可將郵件傳送到網際網路上任何帶有SMTP 或ESMTP 監聽程式的電腦

Pandas - 用於資料分析清洗的工具。

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、將PDF 轉換為音頻文件

腳本可以將pdf 轉換為音頻文件，原理也很簡單，首先用PyPDF 提取pdf 中的文本，然後用Pyttsx3將文字轉語音。

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()
speaker.stop()

5、從清單中播放隨機音樂

這個腳本會從歌曲資料夾中隨機選擇一首歌來播放，需要注意的是os.startfile僅支援Windows 系統。

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、智慧天氣資訊

國家氣象局網站提供取得天氣預報的 API，直接傳回 json 格式的天氣資料。所以只需要從 json 裡取出對應的欄位就可以了。

以下是指定城市(縣、區)天氣的網址，直接開啟網址，就會傳回對應城市的天氣資料。例如：

http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html 上海徐匯區對應的天氣網址。

具體程式碼如下：

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)

運行結果如下圖：

##7、長網址變短網址

有時，那些大URL變得非常惱火，很難閱讀和共享，此腳可以將長網址變為短網址。

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()

這個腳本非常實用，比如說有內容平台是屏蔽公眾號文章的，那麼就可以把公眾號文章的鏈接變為短鏈接，然後插入其中，就可以實現繞過

8、清理下載資料夾

世界上最混亂的事情之一是開發人員的下載資料夾，裡面存放了很多雜亂無章的文件，此腳本將根據大小限制來清理您的下載資料夾，有限清理比較舊的檔案：

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])

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