超好用！分享8个 Python 自动化脚本_python运维自动化脚本案例

每天你都可能会执行许多重复的任务，例如阅读新闻、发邮件、查看天气、打开书签、清理文件夹等等，使用自动化脚本，就无需手动一次又一次地完成这些任务，非常方便。而在某种程度上，Python 就是自动化的代名词。

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 pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
engine = pyttsx3.init('sapi5')
voices = engine.getProperty('voices')
newVoiceRate = 130                       ## Reduce The Speech Rate
engine.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 file
engine.runAndWait()

2、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 Datasets
import seaborn as sns
 
### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
print(sns.get_dataset_names())
 
 
### Loading Titani