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這篇文章主要介紹了Python自動化腳本怎么寫的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Python自動化腳本怎么寫文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
這個腳本能夠實現從網頁中抓取文本,然后自動化語音朗讀,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,并控制速率、頻率和語音
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 article\n")) 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()
數據探索是數據科學項目的第一步,你需要了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后端和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 #### Generating Quick Summary dtale.show(df)
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腳本的優點在于可以智能、批量、高定制化地部署郵件服務。
需要的第三方庫:
Email - 用于管理電子郵件消息
Smtlib - 向SMTP服務器發送電子郵件,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 監聽程序的計算機
Pandas - 用于數據分析清洗地工具
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)
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,然后用 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()
這個腳本會從歌曲文件夾中隨機選擇一首歌進行播放,需要注意的是 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]))
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 里取出對應的字段就可以了。
下面是指定城市(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:
有時,那些大URL變得非常惱火,很難閱讀和共享,此腳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,那么就可以把公眾號文章的鏈接變為短鏈接,然后插入其中,就可以實現繞過
世界上最混亂的事情之一是開發人員的下載文件夾,里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): #文件按最后修改時間排序 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])
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