如何用Python在工作中“偷懒”？
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：
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。
这里我们需要用到splinter：
pip install splinter
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：
#coding=utf-8
import time
from splinter import Browser
def splinter(url):
browser = Browser()
#login 126 email websize
browser.visit(url)
#wait web element loading
time.sleep(5)
#fill in account and password
browser.find_by_id('idInput').fill('xxxxxx')
browser.find_by_id('pwdInput').fill('xxxxx')
#click the button of login
browser.find_by_id('loginBtn').click()
time.sleep(8)
#close the window of brower
browser.quit()
if __name__ == '__main__':
websize = 'https://mail.163.com/'
splinter(websize) 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。
import win32api import time def move_click(x, y, t=0): # 移动鼠标并点击左键 win32api.SetCursorPos((x, y)) # 设置鼠标位置(x, y) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN | win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x, y, 0, 0) # 点击鼠标左键 if t == 0: time.sleep(random.random()*2+1) # sleep一下 else: time.sleep(t) return 0 # 测试 move_click(30, 30) def resolution(): # 获取屏幕分辨率 return win32api.GetSystemMetrics(0), win32api.GetSystemMetrics(1)
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?
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。
# -*- coding: utf-8 -*- #将多个Excel文件合并成一个 import xlrd import xlsxwriter #获取excel中所有的sheet表 def getsheet(fh): return fh.sheets() #获取sheet表的行数 def getnrows(fh,sheet): table=fh.sheets()[sheet] return table.nrows #读取文件内容并返回行内容 def getFilect(file,shnum): fh=open_xls(file) table=fh.sheets()[shnum] num=table.nrows for row in range(num): rdata=table.row_values(row) datavalue.append(rdata) return datavalue
或者直接用concat+一个循环来实现：
for i in var_list: df_0 = data[['var_1','var_2','var_3','var_4',i]][data[i]=='信息'] df_0['month'] = date_replace(i) df_0 = df_0[['var_1','var_2','var_3','var_4','var_5']] li.append(df_0) writer = pd.ExcelWriter(r'C:\Users\mapping.xlsx') df = pd.concat(li) df.to_excel(writer,'Sheet1',index=False,header = None) df
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：
import xlsxwriter
#设置一个例子
data = [20, 45, 26, 18, 45]
#创建表格
workbook = xlsxwriter.Workbook("temp.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet("data")
#添加数据
worksheet.write_column('A1', data)
#创建图表
chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
#图表添加数据
chart.add_series({
'values': '=data!$A1:$A6',
'name': '图表名称',
'marker': {
'type': 'circle',
'size': 8,
'border': {'color': 'black'},
'fill': {'color': 'red'}
} ,
'data_labels': {'values': True},
'trendline': {
'type': 'polynomial',
'order': 2,
'name': '趋势线',
'forward': 0.5,
'backward': 0.5,
'display_equation':True,
'line': {'color': 'red', 'width':1, 'dash_type': 'long_dash'}
}
})
worksheet.insert_chart('c1', chart)
workbook.close() 
实现效果：
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。
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：
import re def get_field_value(text): value_list = [] m = re.findall(r"姓 名(.*?)性 别", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"性 别(.*?)学 历", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"民 族(.*?)健康状况", table) value_list.append(m) ''' 此处省略其他字段匹配 ''' return value_list
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。
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
from impala.dbapi import connect
from impala.util import as_pandas
import datetime
conn = connect(host='host',port=21050,auth_mechanism='PLAIN',user='user',password='password')
#host：数据库域名
#user：数据库用户名
#password：数据库密码
df_data = pd.read_excel('temp.xlsx')
rows =[]
for index, row in df_data.iterrows():
rows.append('('+'"'+str(row['case_id']).replace('nan','null')+'"'+','+'"'+str(row['birth_date'])+'"'+')'+',')
a= '''
INSERT into table
(case_id, birth_date)
values '''
for i in rows:
a += i
a = a[:-1]
cursor1 = conn.cursor()
cursor1.execute(a)
cursor1.close()
conn.close()
print('成功导入数据至数据库...')
del a
del rows 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
import sql #sql是封装的sql文件
sql_end = sql.sql_end
cursor1 = conn.cursor()
for i in sql_end.split(';'):
print(i)
cursor1.execute(i)
cursor1.close()
conn.close()
print('程序运行结束，请执行下一步。') 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
from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.image import MIMEImage import smtplib msg = MIMEMultipart()
在邮件中插入正文：
##在邮件中插入文本信息 df_text='''<html> <body> <p> Hi all ，</p> <p> 这是一个测试邮件，详情请参考附件 </p> <p> 情况如下图： </p> </body></html>''' msgtext = MIMEText(df_text, 'html', 'utf-8') msg.attach(msgtext)
如果你需要插入图片，利用同样的方法，在邮件中插入图片：
##在邮件中插入图片信息
image = open('temp.jpg','rb')
msgimage = MIMEImage(image.read())
msg.attach(msgimage) 在邮件中插入附件：
##在邮件添加附件
msgfile = MIMEText(open('temp.xlsx', 'rb').read(), 'base64', 'utf-8')
msgfile["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="temp.xlsx"'
msg.attach(msgfile) 剩下的就是设置一些邮件参数来发送邮件：
#设置邮件信息常量 email_host= '' # 服务器地址 sender = '' # 发件人 password ='' # 密码，如果是授权码就填授权码 receiver = '' # 收件人
发送邮件：
try:
smtp = smtplib.SMTP(host=email_host)
smtp.connect(email_host)
smtp.starttls()
smtp.login(sender, password)
smtp.sendmail(sender, receiver.split(',') , msg.as_string())
smtp.quit()
print('发送成功')
except Exception:
print('发送失败') 然后将你的任务设置定时执行就可以轻松实现啦