17个工作必备的Python自动化代码分享（下篇）

10.网络自动化

10.1检查网站状态

# Python script to check the status of a website
import requests
def check_website_status(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
# Your code here to handle a successful response
else:
# Your code here to handle an unsuccessful response

说明：

此Python 脚本通过向提供的 URL 发送 HTTP GET 请求来检查网站的状态。它可以帮助您监控网站及其响应代码的可用性。

10.2自动 FTP 传输

# Python script to automate FTP file transfers
from ftplib import FTP
def ftp_file_transfer(host, username, password, local_file_path, remote_file_path):
with FTP(host) as ftp:
ftp.login(user=username, passwd=password)
with open(local_file_path, 'rb') as f:
ftp.storbinary(f'STOR {remote_file_path}', f)

说明：

此Python 脚本使用 FTP 协议自动进行文件传输。它连接到 FTP 服务器，使用提供的凭据登录，并将本地文件上传到指定的远程位置。

10.3网络配置设置

# Python script to automate network device configuration
from netmiko import ConnectHandler
def configure_network_device(host, username, password, configuration_commands):
device = {
'device_type': 'cisco_ios',
'host': host,
'username': username,
'password': password,
}
with ConnectHandler(device) as net_connect:
net_connect.send_config_set(configuration_commands)

说明：

此Python 脚本使用 netmiko 库自动配置网络设备，例如 Cisco路由器和交换机。您可以提供配置命令列表，此脚本将在目标设备上执行它们。

数据清理和转换

11.1从数据中删除重复项

# Python script to remove duplicates from data
import pandas as pd
def remove_duplicates(data_frame):
cleaned_data = data_frame.drop_duplicates()
return cleaned_data

说明：

此Python脚本能够利用 pandas 从数据集中删除重复行，这是确保数据完整性和改进数据分析的简单而有效的方法。

11.2数据标准化

# Python script for data normalization
import pandas as pd
def normalize_data(data_frame):
normalized_data = (data_frame - data_frame.min()) / (data_frame.max() -  data_frame.min())
return normalized_data

说明：

此Python 脚本使用最小-最大标准化技术对数据进行标准化。它将数据集中的值缩放到 0 到 1 之间，从而更容易比较不同的特征。

11.3处理缺失值

# Python script to handle missing values in data
import pandas as pd
def handle_missing_values(data_frame):
filled_data = data_frame.fillna(method='ffill')
return filled_data

说明：

此Python 脚本使用 pandas 来处理数据集中的缺失值。它使用前向填充方法，用先前的非缺失值填充缺失值。

自动化 PDF 操作

12.1从PDF中提取文本

# Python script to extract text from PDFs
importPyPDF2
def extract_text_from_pdf(file_path):
with open(file_path, 'rb') as f:
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)
text = ''
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
text += page.extractText()
return text

说明：

此Python 脚本使用PyPDF2库从PDF文件中提取文本。它读取PDF的每一页并将提取的文本编译为单个字符串。

12.2合并多个PDF

# Python script to merge multiple PDFs into a single PDF
import PyPDF2
def merge_pdfs(input_paths, output_path):
pdf_merger = PyPDF2.PdfMerger()
for path in input_paths:
with open(path, 'rb') as f:
pdf_merger.append(f)
with open(output_path, 'wb') as f:
pdf_merger.write(f)

说明：

此Python脚本将多个PDF文件合并为一个PDF文档。它可以方便地将单独的PDF、演示文稿或其他文档合并为一个统一的文件。

12.3添加密码保护

# Python script to add password protection to a PDF
import PyPDF2
def add_password_protection(input_path, output_path, password):
with open(input_path, 'rb') as f:
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f)
pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter()
for page_num in range(pdf_reader.numPages):
page = pdf_reader.getPage(page_num)
pdf_writer.addPage(page)
pdf_writer.encrypt(password)
with open(output_path, 'wb') as output_file:
pdf_writer.write(output_file)

说明：

此Python脚本为PDF文件添加密码保护。它使用密码对PDF进行加密，确保只有拥有正确密码的人才能访问内容。

自动化GUI

13.1自动化鼠标和键盘

# Python script for GUI automation using pyautogui
import pyautogui
def automate_gui():
# Your code here for GUI automation using pyautogui
pass

说明：

此Python 脚本使用 pyautogui 库，通过模拟鼠标移动、单击和键盘输入来自动执行 GUI 任务。它可以与 GUI 元素交互并执行单击按钮、键入文本或导航菜单等操作。

13.2创建简单的 GUI 应用程序

# Python script to create simple GUI applications using tkinter
import tkinter as tk
def create_simple_gui():
# Your code here to define the GUI elements and behavior
pass

说明：

此Python 脚本可以使用 tkinter 库创建简单的图形用户界面 (GUI)。您可以设计窗口、按钮、文本字段和其他 GUI 元素来构建交互式应用程序。

13.3处理GUI事件

# Python script to handle GUI events using tkinter
import tkinter as tk
def handle_gui_events():
pass
def on_button_click():
# Your code here to handle button click event
root = tk.Tk()
button = tk.Button(root, text="Click Me", command=on_button_click)
button.pack()
root.mainloop()

说明：

此Python 脚本演示了如何使用 tkinter 处理 GUI 事件。它创建一个按钮小部件并定义了一个回调函数，该函数将在单击按钮时执行。

自动化测试

14.1使用 Python 进行单元测试

# Python script for unit testing with the unittest module
import unittest
def add(a, b):
return a + b
class TestAddFunction(unittest.TestCase):
def test_add_positive_numbers(self):
self.assertEqual(add(2, 3), 5)
def test_add_negative_numbers(self):
self.assertEqual(add(-2, -3), -5)
def test_add_zero(self):
self.assertEqual(add(5, 0), 5)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

说明：

该Python脚本使用unittest模块来执行单元测试。它包括add 函数的测试用例，用正数、负数和零值检查其行为。

14.2用于 Web 测试的 Selenium

# Python script for web testing using Selenium
from selenium import webdriver
def perform_web_test():
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
# Your code here to interact with web elements and perform tests
driver.quit()

说明：

此Python 脚本使用 Selenium 库来自动化 Web 测试。它启动 Web 浏览器，导航到指定的 URL，并与 Web 元素交互以测试网页的功能。

14.3测试自动化框架

# Python script for building test automation frameworks
# Your code here to define the framework architecture and tools

说明：

构建测试自动化框架需要仔细的规划和组织。该脚本是一个创建自定义的、适合您的特定项目需求的测试自动化框架的起点。它涉及定义架构、选择合适的工具和库以及创建可重用的测试函数。

自动化云服务

15.1向云空间上传文件

# Python script to automate uploading files to cloud storage
# Your code here to connect to a cloud storage service (e.g., AWS S3, Google Cloud Storage)
# Your code here to upload files to the cloud storage

说明：

自动将文件上传到云存储的过程可以节省时间并简化工作流程。利用相应的云服务API，该脚本可作为将云存储功能集成到 Python 脚本中的起点。

15.2管理AWS资源

# Python script to manage AWS resources using Boto3
import boto3
def create_ec2_instance(instance_type, image_id, key_name, security_group_ids):
ec2 = boto3.resource('ec2')
instance = ec2.create_instances(
ImageId=image_id,
InstanceType=instance_type,
KeyName=key_name,
SecurityGroupIds=security_group_ids,
MinCount=1,
MaxCount=1
)
return instance[0].id

说明：

此Python 脚本使用 Boto3 库与 Amazon Web Services (AWS) 交互并创建 EC2 实例。它可以扩展以执行各种任务，例如创建 S3 buckets、管理 IAM 角色或启动 Lambda 函数。

15.3自动化 Google 云端硬盘

# Python script to automate interactions with Google Drive
# Your code here to connect to Google Drive using the respective API
# Your code here to perform tasks such as uploading files, creating folders, etc.

说明：

以编程方式与Google Drive 交互可以简化文件管理和组织。该脚本可以充当一个利用 Google Drive API 将 Google Drive 功能集成到 Python 脚本中的起点。

财务自动化

16.1分析股票价格

# Python script for stock price analysis
# Your code here to fetch stock data using a financial API (e.g., Yahoo Finance)
# Your code here to analyze the data and derive insights

说明：

自动化获取和分析股票价格数据的过程对投资者和金融分析师来说是十分有益的。该脚本可作为一个使用金融 API 将股票市场数据集成到 Python 脚本中的起点。

16.2货币汇率

# Python script to fetch currency exchange rates
# Your code here to connect to a currency exchange API (e.g., Fixer.io, Open Exchange Rates)
# Your code here to perform currency conversions and display exchange rates

说明：

此Python 脚本利用货币兑换 API 来获取和显示不同货币之间的汇率。它可用于财务规划、国际贸易或旅行相关的应用程序。

16.3预算追踪

# Python script for budget tracking and analysis
# Your code here to read financial transactions from a CSV or Excel file
# Your code here to calculate income, expenses, and savings
# Your code here to generate reports and visualize budget data

说明：

此Python 脚本使您能够通过从 CSV 或 Excel 文件读取财务交易来跟踪和分析预算。它反映有关收入、支出和储蓄的情况，帮助您作出明智的财务决策。

自然语言处理

17.1情感分析

# Python script for sentiment analysis using NLTK or other NLP libraries
importnltk
fromnltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
defanalyze_sentiment(text):
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_score = sia.polarity_scores(text)
return sentiment_score

说明：

此Python 脚本使用 NLTK 库对文本数据进行情感分析。它计算情绪分数，这个分数表示所提供文本的积极性、中立性或消极性。

17.2文本摘要

# Python script for text summarization using NLP techniques
# Your code here to read the text data and preprocess it (e.g., removing stop words)
# Your code here to generate the summary using techniques like TF-IDF, TextRank, or BERT```说明：文本摘要自动执行为冗长的文本文档创建简洁摘要的过程。该脚本可作为使用NLP 库实现各种文本摘要技术的起点。17.3语言翻译