教你如何在工作中“偷懒”,python优雅的帮你解决

 

教你如何在工作中“偷懒”,python优雅的帮你解决

前言

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有些朋友在工作中会有这样的困惑:明明我从早忙到晚,为什么得到的评价还不高?

要知道,企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”。所以,如果把大量时间花在机械重复的工作上,不但工作效率不高,对个人发展来说也无甚帮助。

而这些工作,如果对于会点编程的人来说,往往通过几行代码就可以快速搞定了。

于是,我去了解了一下身边不同岗位(HR、产品、运营、市场、数据分析师等)每天需要面对的重复性劳动(肯定会有不全,欢迎补充~),总结了一些在工作中非常常见的例子,并且将源码整理好供参考。希望这些程序可以让你的工作更高效!(升职加薪了别忘了回来发红包哦~)

那么如何将这些统统实现呢?

我将这些分为以下几类,大家可以自行评估,各取所需:

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系统录入自动化

由于你经常需要不断的将一些信息录入系统,每一次录入的过程中你可能需要不断的点击一些按钮,面对这种情况,完全可以写一个自动脚本,每次代替你来执行这些点击的行为。

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这里写了一个自动登录邮箱的脚本,可以实现文本输入和网页点击:

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同理可以写一个简单的游戏挂机脚本,游戏挂机脚本,无非就是自动移动鼠标,自动点击,进行重复操作,所以,第一步就是如何控制鼠标。

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值得注意的是,一定要在管理员权限下的cmd中运行,否则点击无效。

这个时候,你已经可以写个循环,不停地点击屏幕上不同的几个点,最基础的挂机脚本就实现了。

Excel自动化处理

Excel合并

在实际应用中可能会有不同月份的数据或者不同周的报告等等的Excel数据,都是单个独立的文件,如果想要整体使用的话就需要合并一下,那么如何利用python把指定目录下的所有Excel数据合并成一个文件呢?

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思路:利用python xlrd包读取excle文件,然后将文件内容存入一个列表中,再利用xlsxwriter将内容写入到一个新的excel文件中。

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或者直接用concat+一个循环来实现:

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Excel中添加数据图表

整理好excel文件后下一步需要做的是处理文件里的数据,根据数据来生成一些自己需要的图表:

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实现效果:

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这部分图文来自网络,侵删。

word关键信息提取

假设你收到1万份简历,你想先根据学校做一些筛选,这时候利用python将大量的简历进行信息汇总,只提取关键信息用excel查看起来更加方便。

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docx文件自己本身是压缩文件,打开压缩包之后竟然发现里面有个专门存储word里面文本的文件。 那么步骤就变得简单了:

  1. 打开docx的压缩包
  2. 获取word里面的正文信息
  3. 利用正则表达式匹配出我们想要的信息
  4. 将信息存储到txt中(txt可以用excel打开)
  5. 批量调用上述过程,完成一万份简历的提取工作

利用正则匹配获取关键信息:

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自动化运营监控

在平时的工作中,一定会有对运营情况的监控,假设你管理一家店铺,那么一些关键指标肯定是你需要每天查看到的,比如店铺访问数,商品浏览数,下单数等等,这个时候不用每天重复地去统计这些数据,这需要写一个自动化程序,每天将数据保存在固定的文件夹下就可以实现报表的实时监控。

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如果你的数据来源是线下文件:

  • 利用python操作线下文件将其载入数据库
  • 通过数据库对数据进行处理
  • 利用python输出结果
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如果你的数据来源是线上文件(存在数据库)

  • 直接利用python链接数据库进行一些列的操作
  • 导出你所需要的结果
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自动发送邮件

使用Python实现自动化邮件发送,可以让你摆脱繁琐的重复性业务,节省非常多的时间。

数据分析师经常会遇到一些取数需求,有些数据需求是每天都需要的,有些数据需求是每周一次的。对于这些周期性的数据需求,每次都重复性地手动导出这些数据,并回传给需求方,是很繁琐且浪费时间的。所以完全可以设置自动邮件来解决。

"Talk is cheap, show you the code" 常见的邮件肯定有三部分: 1、正文 2、图片 3、附件 OK 导入我们需要用到的包

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在邮件中插入正文:

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如果你需要插入图片,利用同样的方法,在邮件中插入图片:

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在邮件中插入附件:

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剩下的就是设置一些邮件参数来发送邮件:

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发送邮件:

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然后将你的任务设置定时执行就可以轻松实现啦

实现效果:

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平时的工作中,真的有太多可以去自动化的任务,由于经验受限这里不能一一举例说明,只能尽量分享一些我遇到过或者听说过的例子。

希望大家都越来越高效,边偷懒边完成工作~

2020年最新Python教程:

如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程。

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