八个拿来即用的Python自动化脚本！

每天你都可能会执行许多重复的任务，例如阅读新闻、发邮件、查看天气、清理文件夹等等，使用自动化脚本，就无需手动一次又一次地完成这些任务，非常方便。而在某种程度上，Python 就是自动化的代名词。

今天分享 8 个非常有用的 Python 自动化脚本。喜欢记得收藏、关注、点赞。

1、自动化阅读网页新闻

这个脚本能够实现从网页中抓取文本，然后自动化语音朗读，当你想听新闻的时候，这是个不错的选择。

代码分为两大部分，第一通过爬虫抓取网页文本呢，第二通过阅读工具来朗读文本。

需要的第三方库：

Beautiful Soup - 经典的HTML/XML文本解析器，用来提取爬下来的网页信息。

requests - 好用到逆天的HTTP工具，用来向网页发送请求获取数据。

Pyttsx3 - 将文本转换为语音，并控制速率、频率和语音。

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、自动化数据探索

数据探索是数据科学项目的第一步，你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。

一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据，但需要自己编写大量代码，如果想提高效率，Dtale是个不错的选择。

Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告，它结合了Flask后端和React前端，为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。

我们可以在Jupyter上实用Dtale。

需要的第三方库：

Dtale - 自动生成分析报告。

### 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、自动发送多封邮件

这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件，邮件内容、附件也可以自定义调整，非常的实用。

相比较邮件客户端，Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。

需要的第三方库：

Email - 用于管理电子邮件消息

Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件，它定义了一个 SMTP 客户端会话对象，该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机

Pandas - 用于数据分析清洗的工具。

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、将 PDF 转换为音频文件

脚本可以将 pdf 转换为音频文件，原理也很简单，首先用 PyPDF 提取 pdf 中的文本，然后用 Pyttsx3 将文本转语音。

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、从列表中播放随机音乐

这个脚本会从歌曲文件夹中随机选择一首歌进行播放，需要注意的是 os.startfile 仅支持 Windows 系统。

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、智能天气信息

国家气象局网站提供获取天气预报的 API，直接返回 json 格式的天气数据。所以只需要从 json 里取出对应的字段就可以了。

下面是指定城市(县、区)天气的网址，直接打开网址，就会返回对应城市的天气数据。比如：

http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101021200.html 上海徐汇区对应的天气网址。

具体代码如下：

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)

运行结果如下所示：

7、长网址变短网址

有时，那些大URL变得非常恼火，很难阅读和共享，此脚可以将长网址变为短网址。

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()

这个脚本非常实用，比如说有内容平台是屏蔽公众号文章的，那么就可以把公众号文章的链接变为短链接，然后插入其中，就可以实现绕过

8、清理下载文件夹

世界上最混乱的事情之一是开发人员的下载文件夹，里面存放了很多杂乱无章的文件，此脚本将根据大小限制来清理您的下载文件夹，有限清理比较旧的文件：

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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