Python实现自动化脚本_python编写自动化脚本步骤

哈喽 ~ 大家好，我是小圆
在我们工作的时候~经常会做一些重复的事情

比如：阅读新闻、发邮件、查看天气、清理文件夹等等

那有没有办法缩短甚至取消做这些东西的时间呢~

自然是有的！！那就是使用自动化脚本拉~

这样就不用我们手动一次又一次地完成这些任务了

今天就给大家带来8个python自动化脚本提高工作效率~

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；

源码以及资料领取请点击

具体代码如下

python学习交流Q群：770699889 ###
import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
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)

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()
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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

获取资源链接点击

具体代码如下

### Importing Seaborn Library For Some Datasets
import seaborn as sns

### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
print(sns.get_dataset_names())


### Loading Titanic Dataset
df=sns.load_dataset('titanic')

### Importing The Library
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