相比大家都听过自动化生产线、自动化办公等词汇，在没有人工干预的情况下，机器可以自己完成各项任务，这大大提升了工作效率。
编程世界里有各种各样的自动化脚本，来完成不同的任务。
尤其Python非常适合编写自动化脚本，因为它语法简洁易懂，而且有丰富的第三方工具库。
这次我们使用Python来实现几个自动化场景，或许可以用到你的工作中。
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 pyttsx3import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupengine = pyttsx3.init('sapi5')voices = engine.getProperty('voices')newVoiceRate = 130 ## Reduce The Speech Rateengine.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 fileengine.runAndWait()
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2、自动生成素描草图
这个脚本可以把彩色图片转化为铅笔素描草图，对人像、景色都有很好的效果。
而且只需几行代码就可以一键生成，适合批量操作，非常的快捷。
需要的第三方库：
Opencv – 计算机视觉工具，可以实现多元化的图像视频处理，有Python接口
""" Photo Sketching Using Python """ import cv2 img = cv2.imread("elon.jpg") ## Image to Gray Image gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ## Gray Image to Inverted Gray Image inverted_gray_image = 255-gray_image ## Blurring The Inverted Gray Image blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0) ## Inverting the blurred image inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image ### Preparing Photo sketching sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0) cv2.imshow("Original Image",img) cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck) cv2.waitKey(0)
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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 – 用于数据分析清洗地工具
import smtplib from email.message import EmailMessageimport pandas as pddef 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 messageif __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)
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4、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 Datasetsimport seaborn as sns### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Libraryprint(sns.get_dataset_names())### Loading Titanic Datasetdf=sns.load_dataset('titanic')### Importing The Libraryimport dtale#### Generating Quick Summarydtale.show(df)
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5、自动桌面提示
这个脚本会自动触发windows桌面通知，提示重要事项，比如说：您已工作两小时，该休息了
我们可以设定固定时间提示，比如隔10分钟、1小时等
用到的第三方库：
win10toast – 用于发送桌面通知的工具
from win10toast import ToastNotifierimport timetoaster = ToastNotifier()header = input("What You Want Me To Remember\n")text = input("Releated Message\n")time_min=float(input("In how many minutes?\n"))time_min = time_min * 60print("Setting up reminder..")time.sleep(2)print("all set!")time.sleep(time_min)toaster.show_toast(f"{header}", f"{text}", duration=10, threaded=True)while toaster.notification_active(): time.sleep(0.005)
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小结
Python能实现的自动化功能非常丰富，如果你可以“偷懒”的需求场景不妨试试。
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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