如何使用 Python 自动执行日常任务（第 2 部分）

作者：Trix Cyrus

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在第 1 部分中，我们探索了如何使用 Python 来自动化文件管理、网页抓取、发送电子邮件、Google 表格和系统监控。在第 2 部分中，我们将继续介绍更高级的任务，例如自动化 API、调度脚本以及将自动化与第三方服务集成。

7。自动化 API 请求

许多 Web 服务提供 API 来以编程方式与其平台进行交互。使用请求库，您可以轻松地自动执行任务，例如从 API 获取数据、发布更新或在云服务上执行 CRUD 操作。

import requests

# OpenWeatherMap API configuration
api_key = 'your_api_key'
city = 'New York'
url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}'

# Send a GET request to fetch weather data
response = requests.get(url)
data = response.json()

# Extract temperature information
temperature = data['main']['temp']
weather = data['weather'][0]['description']

print(f"Temperature: {temperature}°K")
print(f"Weather: {weather}")

此脚本从 OpenWeatherMap API 获取指定城市的当前天气数据并显示它。

8。使用 Python 安排任务

有时您需要自动执行任务以在特定时间或间隔运行。 Python 的计划库可以轻松设置在特定时间自动运行的作业。

import schedule
import time

# Task function to be executed
def task():
    print("Executing scheduled task...")

# Schedule the task to run every day at 9 AM
schedule.every().day.at("09:00").do(task)

# Keep the script running to check the schedule
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

此脚本安排任务在每天上午 9 点运行，使用简单的调度循环来保持任务运行。

9。自动化数据库操作

Python 可用于与数据库交互、自动输入数据以及执行读取、更新和删除记录等操作。 sqlite3 模块允许您管理 SQLite 数据库，而其他库（如 psycopg2 或 MySQLdb）可与 PostgreSQL 和 MySQL 配合使用。

import sqlite3

# Connect to SQLite database
conn = sqlite3.connect('tasks.db')

# Create a cursor object to execute SQL commands
cur = conn.cursor()

# Create a table for storing tasks
cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (id INTEGER PRIMARY KEY, task_name TEXT, status TEXT)''')

# Insert a new task
cur.execute("INSERT INTO tasks (task_name, status) VALUES ('Complete automation script', 'Pending')")

# Commit changes and close the connection
conn.commit()
conn.close()

此脚本创建一个 SQLite 数据库，添加一个“任务”表，并向数据库中插入一个新任务。

10。自动化 Excel 文件管理

Python 与 openpyxl 或 pandas 库一起可用于自动读取、写入和修改 Excel 文件。这对于自动化数据分析和报告任务特别有用。

import pandas as pd

# Read Excel file
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# Perform some operation on the data
df['Total'] = df['Price'] * df['Quantity']

# Write the modified data back to a new Excel file
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

此脚本读取 Excel 文件，对数据执行计算，并将更新的数据写入新文件。

11。使用 Selenium 实现浏览器交互自动化

使用 Selenium，Python 可以自动执行与 Web 浏览器的交互，例如登录帐户、填写表单和执行重复的 Web 任务。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

# Set up the browser driver
driver = webdriver.Chrome()

# Open the login page
driver.get('https://example.com/login')

# Locate the username and password fields, fill them in, and log in
username = driver.find_element_by_name('username')
password = driver.find_element_by_name('password')
username.send_keys('your_username')
password.send_keys('your_password')
password.send_keys(Keys.RETURN)

# Close the browser
driver.quit()

此脚本打开 Web 浏览器，导航到登录页面，填写凭据，然后自动登录。

12。自动化云服务

Python 与 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云服务集成良好。使用 boto3 库，您可以自动执行管理 AWS 中的 S3 存储桶、EC2 实例和 Lambda 函数等任务。

import requests

# OpenWeatherMap API configuration
api_key = 'your_api_key'
city = 'New York'
url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}'

# Send a GET request to fetch weather data
response = requests.get(url)
data = response.json()

# Extract temperature information
temperature = data['main']['temp']
weather = data['weather'][0]['description']

print(f"Temperature: {temperature}°K")
print(f"Weather: {weather}")

此脚本连接到 AWS S3，列出所有存储桶，创建一个新存储桶，并向其中上传文件。

13。自动化 PDF 操作

使用 PyPDF2 库，Python 可以自动执行合并、拆分和从 PDF 文件中提取文本等任务。

import schedule
import time

# Task function to be executed
def task():
    print("Executing scheduled task...")

# Schedule the task to run every day at 9 AM
schedule.every().day.at("09:00").do(task)

# Keep the script running to check the schedule
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

此脚本将多个 PDF 文件合并为一个文件。

~Trixsec

以上是如何使用 Python 自动执行日常任务（第 2 部分）的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！