如何用Python在工作中“偷懒”？

 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?

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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 
import time 
from splinter import Browser 
 
def splinter(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。

import win32api 
import time 
def move_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 
 if t == 0: 
 time.sleep(random.random()*2+1) # sleep一下 
 else: 
 time.sleep(t) 
 return 0 
# 测试 
move_click(30, 30) 
 
def resolution(): # 获取屏幕分辨率 
 return win32api.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。

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 
import xlrd 
import xlsxwriter 
 
#获取excel中所有的sheet表 
def getsheet(fh): 
 return fh.sheets() 
 
#获取sheet表的行数 
def getnrows(fh,sheet): 
 table=fh.sheets()[sheet] 
 return table.nrows 
 
#读取文件内容并返回行内容 
def getFilect(file,shnum): 
 fh=open_xls(file) 
 table=fh.sheets()[shnum] 
 num=table.nrows 
 for row in range(num): 
 rdata=table.row_values(row) 
 datavalue.append(rdata) 
 return datavalue 

或者直接用concat+一个循环来实现：

for i in var_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:\Users\mapping.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：

import xlsxwriter 
 
#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：

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：

import re 
def get_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 
 ''' 
 return value_list 

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：

1. 利用python操作线下文件将其载入数据库
2. 通过数据库对数据进行处理
3. 利用python输出结果

from impala.dbapi import connect 
from impala.util import as_pandas 
import datetime 
 
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 =[] 
for index, row in df_data.iterrows(): 
 rows.append('('+'"'+str(row['case_id']).replace('nan','null')+'"'+','+'"'+str(row['birth_date'])+'"'+')'+',') 
 a= ''' 
 INSERT into table 
 (case_id, birth_date) 
 values ''' 
for i in rows: 
 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...') 
del a 
del rows  

如果你的数据来源是线上文件(存在数据库)

1. 直接利用python链接数据库进行一些列的操作
2. 导出你所需要的结果

import sql #sql是封装的sql文件 
sql_end = sql.sql_end 
cursor1 = conn.cursor() 
for i in sql_end.split(';'): 
 print(i) 
 cursor1.execute(i) 
cursor1.close() 
conn.close() 
print('程序运行结束，请执行下一步。') 

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

from email.mime.text import MIMEText 
from email.mime.multipart import MIMEMultipart 
from email.mime.image import MIMEImage 
import smtplib 
 
msg = MIMEMultipart() 

在邮件中插入正文：

##在邮件中插入文本信息  
df_text='''<html> 
 <body> 
 <p> Hi all ，</p> 
 <p> 这是一个测试邮件，详情请参考附件 </p> 
 <p> 情况如下图： </p> 
 </body></html>''' 
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') 
except Exception:  
 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~