哈嘍，兄弟們！

最近有許多小伙伴都在吐槽打工好難。

每天都是執行許多重覆的任務

例如閱讀新聞、發郵件、查看天氣、打開書簽、清理文件夾等等，

使用自動化腳本，就無需手動一次又一次地完成這些任務，

非常方便啊有木有？！

而在某種程度上，Python 就是自動化的代名詞。

今天就來和大家一起學習一下，

用8個python自動化腳本提高工作效率~ 快樂摸魚~

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。

代碼分為兩大部分，第一通過爬蟲抓取網頁文本呢，第二通過閱讀工具來朗讀文本。

需要的第三方庫：

• Beautiful Soup - 經典的HTML/XML文本解析器，用來提取爬下來的網頁信息；
• requests - 好用到逆天的HTTP工具，用來向網頁發送請求獲取數據；
• Pyttsx3 - 將文本轉換為語音，並控制速率、頻率和語音；

import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
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 article\n"))
res = requests.get(text)

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、自動化數據探索

數據探索是數據科學項目的第一步，你需要瞭解數據的基本信息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，但需要自己編寫大量代碼，如果想提高效率，Dtale是個不錯的選擇。

Dtale特點是用一行代碼生成自動化分析報告，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數據結構的簡便方法。

我們可以在Jupyter上實用Dtale。

需要的第三方庫：

• Dtale - 自動生成分析報告

### 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

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、附件也可以自定義調整，非常的實用。

相比較郵件客戶端，Python腳本的優點在於可以智能、批量、高定製化地部署郵件服務。

需要的第三方庫：

• Email - 用於管理電子郵件消息；
• Smtlib - 向SMTP伺服器發送電子郵件，它定義了一個 SMTP 客戶端會話對象，該對象可將郵件發送到互聯網上任何帶有 SMTP或ESMTP 監聽程式的電腦；
• Pandas - 用於數據分析清洗地工具；

import smtplib 
from email.message import EmailMessage

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("[email protected]","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]

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 將文本轉語音。

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、從列表中播放隨機音樂

這個腳本會從歌曲文件夾中隨機選擇一首歌進行播放，

需要註意的是 os.startfile 僅支持 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、智能天氣信息

6、智能天氣信息
國家氣象局網站提供獲取天氣預報的 API，直接返回 json 格式的天氣數據。所以只需要從 json 里取出對應的欄位就可以了。

下麵是指定城市(縣、區)天氣的網址，直接打開網址，就會返回對應城市的天氣數據。比如：

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

具體代碼如下：

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 = """**天氣提醒**:   
 
{} {}   
{} {}   
 
來源: 國家氣象局 
""".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) 

運行結果如下所示：

7、長網址變短網址

有時，那些大URL變得非常惱火，很難閱讀和共用，此腳本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，比如說有內容平臺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、清理下載文件夾

世界上最混亂的事情之一是開發人員的下載文件夾，

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文件夾，

有限清理比較舊的文件。

import os 
import threading 
import time 
  
  
def get_file_list(file_path): 
#文件按最後修改時間排序 
    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]): [目錄] 
 
    Returns: 
        [type]: 返回目錄大小，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]): [文件目錄] 
        size_Max ([type]): [文件夾最大大小] 
        size_Del ([type]): [超過size_Max時要刪除的大小] 
    """ 
    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]) 

今天的文章就到這裡嘍~