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?

创新互联建站基于成都重庆香港及美国等地区分布式IDC机房数据中心构建的电信大带宽，联通大带宽，移动大带宽，多线BGP大带宽租用,是为众多客户提供专业成都西云数据中心报价，主机托管价格性价比高，为金融证券行业服务器托管，ai人工智能服务器托管提供bgp线路100M独享，G口带宽及机柜租用的专业成都idc公司。

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='''
  
  
  
   
  
  
  
    Hi all ，
  
  
  
    这是一个测试邮件，详情请参考附件 
  
  
  
    情况如下图： 
  
  
  
   '''
  
  
  
  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

实现效果：

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~

网站栏目：如何用Python在工作中“偷懒”？
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