小脚本，大用处：10个Python自动化脚本助你提高效率

1.python自动化脚本工具

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2.pythonui自动化脚本

Midjourney 创作，自动化脚本现在的时代已经到了几乎一切都可以自动化的地步你日常工作中需要做的事情，例如发送电子邮件、请求 API、校对文本、PDF提取等等，都可以轻松自动化，这将为你节省大量时间。

3.python自动化脚本要用什么模块

在这篇文章中，我将为你展示10个日常Python自动化脚本所以，首先将这篇文章先收藏再阅读，让我们开始吧自动化不是懒惰，而是高效Klaus Sc

4.pythonapp自动化脚本

他是瑞士经济学家和工程师，曾担任日内瓦大学教授世界经济论坛是一个非营利组织，旨在促进全球范围内的经济发展和合作该组织每年在瑞士举办达沃斯论坛（Davos Forum），邀请各国政要、商界领袖和社会精英共同探讨全球经济和社会问题。

5.pythoni脚本

1、发送带附件的电子邮件需要发送带附件的电子邮件吗？使用此自动化脚本，它使用Smtplib和Email模块，让您能够发送带有多个文件附件的电子邮件您可以一次向多个收件人发送任何文件格式# 导入所需模块from

6.脚本语言 python

email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.base

7.python脚本入门教程

import MIMEBase from email import encoders import smtplib # 发件人信息 sender_mail = “send@xyz.com”# 发件人邮箱

8.python自动化脚本怎么写

sender_password = “pass”# 发件人邮箱密码 recipients = [“recipient@xyz.com”] # 收件人邮箱 subject = “测试邮件”# 邮件主题 body =

9.python做自动化脚本

“这是一封带有文件的邮件”# 邮件正文# 创建邮件消息 m = MIMEMultipart() m[From] = sender_mail # 邮件的发件人 m[To] = “, “

10.python自动化脚本应用

.join(recipients) # 邮件的收件人，可同时发送给多人 m[Subject] = subject # 邮件主题 m.attach(MIMEText(body,

plain)) # 添加邮件正文# 添加附件 files = [“test.csv”, “test2.jpg”] # 附件文件列表for f in files: p = MIMEBase(application

, octet-stream) p.set_payload(open(f, “rb”).read()) encoders.encode_base64(p) p.add_header(

Content-Disposition, attachment; filename=”%s” % f) m.attach(p) # 发送邮件 server = smtplib.SMTP(smtp.gmail.com

, 587) # 连接SMTP服务器 server.starttls() # 启用TLS安全传输 server.login(sender_mail, sender_password)

# 登录发件人邮箱 data = m.as_string() # 转换为字符串发送 server.sendmail(sender_mail, recipients, data)

# 发送邮件 server.quit() # 断开连接2、自动化校对文本通过程序自动纠正你的语法错误这个自动化脚本将扫描整个文本，找出语法和拼写错误，然后生成更正结果。

脚本使用Lmproof模块，这是一个方便校对文档和长文本的模块这个实用的脚本能够节省你的时间和精力，同时提高你写作作品的质量# Automate Proofreading# pip install lmproof。

# 导入所需模块import lmproof as lm # 定义 ProofRead 函数，用于进行校对defProofRead(text): proof = lm.load(“en”)

# 加载英文校对模型 corrections = proof.proofread(text) # 进行校对 print(“Proofread: “, corrections) # 输出校对结果

# 调用 ProofRead 函数，输入待校对的文本 ProofRead(“The brow fox jumpe the lazy dog.”)注：这脚本同样支持中文，不过需要使用对应的中文校对模型你可以将 ProofRead 函数中的 lm.load(“en”) 改为 lm.load(“zh”)，以加载中文校对模型，然后将需要校对的中文文本作为参数传入函数即可。

3、生成和读取二维码现在，你可以通过程序生成自己的二维码，甚至可以通过程序读取二维码这个自动化脚本将使你更容易地用几行代码创建二维码该脚本使用Qrcode模块创建二维码图像，使用Pyzbar模块读取二维码图像。

读取任何二维码 创建任何数据的二维码 在你的项目中使用# Generate and Read Qrcodes# pip install qrcode# pip install pyzbar# pip install pillow

# 导入所需模块import qrcode as qr # 导入 qrcode 模块，用于生成二维码import pyzbar.pyzbar as pyz# 导入 pyzbar 模块，用于读取二维码

from PIL import Image # 导入 PIL 模块，用于图像处理# 定义 Create_Qrcode 函数，用于生成二维码defCreate_Qrcode(data): Qr = qr.make(data)

# 生成二维码图像 Qr.save(“qr.png”) # 保存二维码图像# 定义 Read_Qrcode 函数，用于读取二维码defRead_Qrcode(qr_img): image = Image.open(qr_img)

# 打开二维码图像 qr_data = pyz.decode(image) # 读取二维码图像 print(“Decoded: “, qr_data[0].data.decode(

“utf-8”)) # 输出二维码中的数据# 调用 Create_Qrcode 函数，生成中文文本的二维码 Create_Qrcode(“Python编程”) # 调用 Read_Qrcode 函数，读取二维码图像并输出其中的数据

Read_Qrcode(“qr.png”)4、自动化照片压缩 如果你有许多大小较大的照片并想要将它们压缩，那么这个自动化脚本将会非常有用它使用OpenCV模块对照片进行压缩，而不会降低其实际质量压缩多张照片

压缩成任何图像格式 在你的项目中使用针对单个图片# Automate Photo Compression# pip install openCV-python# 导入所需模块import cv2 as cv

# 导入 OpenCV 模块，用于图像处理# 定义 compressing 函数，用于压缩照片defcompressing(photo): output = “compress.png”# 压缩后的照片名

loadImg = cv.imread(photo) # 读取原始照片 cv.imwrite(output, loadImg, [cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,

9]) # 压缩并保存照片 print(“Image Compressed”) # 输出压缩完成信息# 调用 compressing 函数，对指定的照片进行压缩 compressing(“test.png”

) 指定目录，批量压缩# Automate Photo Compression# pip install openCV-pythonimport os import cv2 as cv # 定义 compressing 函数，用于压缩照片

defcompressing(photo): output = os.path.splitext(photo)[0] + “_compress.png”# 压缩后的照片名 loadImg = cv.imread(photo)

# 读取原始照片 cv.imwrite(output, loadImg, [cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9]) # 压缩并保存照片 print(“Image Compressed”

) # 输出压缩完成信息# 定义 batch_compressing 函数，用于批量压缩照片defbatch_compressing(directory):for file_name in os.listdir(directory):

if file_name.endswith(.png) or file_name.endswith(.jpg): photo_path = os.path.join(directory, file_name) compressing(photo_path)

# 调用 batch_compressing 函数，对指定目录下所有的照片进行压缩 batch_compressing(“photos”)在该脚本中，batch_compressing() 函数接受指定目录作为参数，并在该目录下遍历所有的 .png 和 .jpg 文件，并分别调用 compressing() 函数进行压缩。

压缩后的文件命名为原始文件名加上 “_compress” 后缀，以避免覆盖原始文件5、使用Urllib3发送API请求 这个自动化脚本将帮助你使用Urllib3模块向API发送请求当你需要向服务器发送一些API请求或想获取网站的HTML源代码时，这个脚本非常有用。

这个方便的脚本在网络爬虫和API用户中非常流行，下面是代码：# Request API with Urllib3# pip install urllib3# 导入所需模块import urllib3 import

json # 设置 API 接口地址 url = “https://api.github.com/test/example”# 创建 urllib3.PoolManager 对象并设置请求头 http = urllib3.PoolManager(headers={

User-Agent: Mozilla/5.0}) # 发送 GET 请求 response = http.request(GET, url) # 输出响应状态码print(“Status: “, response.status)

# 如果响应状态码为 200，输出响应内容if response.status == 200: print(“Content: “, response.data)6、检查网络速度想要测试你的网络速度，而不必打开浏览器进行测试，那么这个 Python 脚本将会帮助你通过一个速度测试来了解你的网络速度。

该脚本使用 Speedtest-CLI 模块，该模块是 OKALA 速度测试网站的一个包装器# Automate Speed Test# pip install speedtest-cli# 导入所需模块

import speedtest as sp # 创建 Speedtest 对象 test = sp.Speedtest() # 选择速度测试服务器 server = test.get_servers() test.get_closest_servers()

# 测试下载速度 downSpeed = test.download() downSpeed = downSpeed / 1000000 print(“Download Speed: “, downSpeed)

# 测试上传速度 upSpeed = test.upload() upSpeed = upSpeed / 1000000 print(“Upload Speed: “, upSpeed) # 测试延迟

ping = test.results.ping print(“Your Ping: “, ping)Speedtest 模块默认会连接到最近的服务器进行速度测试，因此会自动连接到国内的测试服务器进行测试。

但是，由于网络环境和网络运营商的影响，实际测试结果可能与你的网络环境有关，可能存在误差7、提取PDF表格 如果你正在寻找一个帮助你提取PDF表格的工具，那么这里有一个使用 Camelot 模块的 Python 脚本，该模块以其在不同格式（如XLSX、JSON、CSV等）中提取PDF表格而闻名。

以下是一个示例代码：# Fetch Tables from PDF# pip install camelot-py[cv]# 导入所需模块import camelot as cm # 读取 PDF 文件中的所有表格并保存为 CSV 文件

tables = cm.read_pdf(file.pdf, flavor=stream, pages=all) tables.export(file.csv, f=csv, compress=True)

# 读取 PDF 文件中的指定表格并保存为 CSV 文件 tables = cm.read_pdf(file.pdf, flavor=stream, pages=1) tables.export(file.csv

, f=csv, compress=True) # 读取 PDF 文件中的所有表格并保存为 Excel 文件 tables.export(file.xlsx, f=excel, compress=True)

# 读取 PDF 文件中的所有表格并保存为 JSON 文件 tables.export(file.json, f=json, compress=True)8、提取PDF图片 除了表格之外，你还可以使用 Python 从 PDF 中提取图片。

这个自动化脚本使用了 PyMuPDF 和 Pillow 模块，可以帮助你逐页提取图片，并以 PNG 或 JPG 格式保存当你需要从一个大型的 PDF 文件或者很多 PDF 文件中提取图片时，这个脚本非常有用。

逐页提取提取特定页面在您的项目中使用以下是一个示例代码：# Fetch PDF Images# pip install Pillow# pip install PyMuPDF # 导入所需模块import。

fitzfromPIL import ImagedefImage_Extracter(pdf_file): # 打开 PDF 文件doc = fitz.open(pdf_file) # 逐页提取图片

forpage_no, p in enumerate(doc):forimg_no, img in enumerate(p.getImageList(), start=1):xref = img[0]pic

= fitz.Pixmap(doc, xref)ifpic.n < 5: # 如果图片是 RGB 格式，则保存为 PNG 文件im = Image.frombytes(“RGB”, [pic.width, pic.height], pic.samples)

im.save(“p%s-%s.png”% (page_no, img_no))else: # 如果图片是 CMYK 格式，则先转换为 RGB 格式，再保存为 PNG 文件

pic1 = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, pic)im = Image.frombytes(“RGB”, [pic1.width, pic1.height], pic1.samples)

im.save(“{page_no}-{img_no}.png”)pic1 = None # 释放 Pixmap 对象pic = None # 关闭 PDF 文件

doc.close() # 调用 Image_Extracter 函数，提取指定 PDF 文件中的图片Image_Extracter(“file.pdf”)提取出的 PNG 图片会保存在脚本所在目录下，以”p[页码]-[图片编号].png”的形式命名。

例如，如果在脚本所在目录下运行该脚本来提取名为“file.pdf”的 PDF 文件中的图片，则提取出的第一页的第一张图片会保存为“p1-1.png”，第一页的第二张图片会保存为“p1-2.png”，以此类推。

9、获取电脑硬件配置信息不需要使用任何硬件监控软件，只需要使用 Python 即可完成此自动化脚本使用 Psutil 模块帮助您获取 CPU 规格、内存规格、硬盘规格等电脑硬件配置信息可用于实时获取硬件信息 。

可在您的项目中使用 更多功能等待您去探索# 获取电脑硬件配置信息# 导入 Psutil 模块# pip install psutil import psutil as specs # 获取 CPU 规格

print(“Cpu Cores: “, specs.cpu_count()) # 获取 CPU 核心数print(“Cpu Usage: “, specs.cpu_percent()) # 获取 CPU 使用率

print(“Cpu Frequency: “, specs.cpu_freq()) # 获取 CPU 频率print(“Cpu Stats: “, specs.cpu_stats()) # 获取 CPU 统计信息

# 获取内存规格print(“Memory Usage: “, specs.virtual_memory()) # 获取内存使用情况print(“Memory Swap: “, specs.swap_memory())

# 获取内存交换情况# 获取磁盘规格print(“Disk Usage: “, specs.disk_usage(/)) # 获取磁盘使用情况print(“Disk IO: “, specs.disk_io_counters())

# 获取磁盘 I/O 情况print(“Disk Partitions: “, specs.disk_partitions()) # 获取磁盘分区信息10、SVG转PNG使用这个自动化脚本将SVG文件轻松转换为PNG格式，脚本使用了Svglib和Reportlab模块。

当你需要同时将大量SVG文件转换为PNG格式时，这个脚本非常有用指定图片转换# SVG to PNG# 安装依赖：pip install svglib# 安装依赖：pip install reportlab

from svglib import svglib from reportlab.graphics import renderPM defSvg_to_Png(image):# 读取 SVG 文件并转为 ReportLab Graphics 对象

svg = svglib.svg2rlg(image) # 将 Graphics 对象渲染为 PNG 图片并保存 renderPM.drawToFile(svg, image.replace(

.svg, .png), fmt=”PNG”) print(Converted: + image) if __name__ == __main__: Svg_to_Png(test.svg

) 指定目录批量转换import os from svglib import svglib from reportlab.graphics import renderPM defbatch_SVG_to_PNG

(svg_dir):# 遍历指定目录下的所有文件for svg_file in os.listdir(svg_dir): # 判断文件是否是svg格式if svg_file.endswith(

.svg): # 拼接svg文件路径 svg_path = os.path.join(svg_dir, svg_file) # 将svg文件转换成reportlab graphics对象

svg = svglib.svg2rlg(svg_path) # 拼接生成png文件的路径 png_file = os.path.splitext(svg_file)[

0] + .png png_path = os.path.join(svg_dir, png_file) # 将reportlab graphics对象转换成png格式的图片，并保存到指定路径

renderPM.drawToFile(svg, png_path, fmt=”PNG”) # 输出转换完成的文件名 print(

Converted: + svg_file) 结束总之，Python是一门功能强大的编程语言，其模块库丰富、易于使用在生活和工作中，我们有很多重复的、繁琐的任务，使用Python脚本来自动化这些任务可以大大提高我们的效率和准确性，让我们的生活和工作更加轻松、高效。

希望本文的介绍可以给您带来启示，让您能够更好地利用Python来处理您的日常任务今天的分享就到这里，感谢你的阅读，希望能够帮助到你，文章创作不易，如果你喜欢我的分享，别忘了点赞转发，让更多有需要的人看到，最后别忘记关注「前端达人」，你的支持将是我分享最大的动力，后续我会持续输出更多内容，敬请期待。

原文：https://python.plainenglish.io/10-python-automation-scripts-for-everyday-ebaca26b82d7作者：Haider Imtiaz

非直接翻译，有自行改编和添加部分，翻译水平有限，难免有疏漏，欢迎指正