原标题：如何用python在工作中“偷懒”
“偷懒还能干完活，才是本事 ”
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？
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
importtime
fromsplinter importBrowser
defsplinter(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。
importwin32api
importtime
defmove_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
ift == 0:
time.sleep(random.random* 2+ 1) # sleep一下
else:
time.sleep(t)
return0
# 测试
move_click( 30, 30)
defresolution:# 获取屏幕分辨率
returnwin32api.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。
更高级的游戏外挂：
https://github.com/JamesRaynor67/jump
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
importxlrd
importxlsxwriter
#获取excel中所有的sheet表
defgetsheet(fh):
returnfh.sheets
#获取sheet表的行数
defgetnrows(fh,sheet):
table=fh.sheets[sheet]
returntable.nrows
#读取文件内容并返回行内容
defgetFilect(file,shnum):
fh=open_xls(file)
table=fh.sheets[shnum]
num=table.nrows
forrow inrange(num):
rdata=table.row_values(row)
datavalue.append(rdata)
returndatavalue
或者直接用concat+一个循环来实现：
fori invar_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:Usersmapping.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：
importxlsxwriter
#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：
这部分图文来自网络，侵删。
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：
importre
defget_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
'''
returnvalue_list
参考资料：
https://blog.csdn.net/geoker/article/details/80149463
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
fromimpala.dbapi importconnect
fromimpala.util importas_pandas
importdatetime
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 =[]
forindex, row indf_data.iterrows:
rows.append( '('+ '"'+str(row[ 'case_id']).replace( 'nan', 'null')+ '"'+ ','+ '"'+str(row[ 'birth_date'])+ '"'+ ')'+ ',')
a= '''
INSERT into table
(case_id, birth_date)
values '''
fori inrows:
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...')
dela
delrows
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
importsql
#sql是封装的sql文件
sql_end = sql.sql_end
cursor1 = conn.cursor
fori insql_end.split( ';'):
print(i)
cursor1.execute(i)
cursor1.close
conn.close
print( '程序运行结束，请执行下一步。')
python连接数据库：
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
fromemail.mime.text importMIMEText
fromemail.mime.multipart importMIMEMultipart
fromemail.mime.image importMIMEImage
importsmtplib
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')
exceptException:
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~
如果你喜欢的话，请点个在看让更多的人看到~
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作者：A字头
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