教你如何在工作中“偷懒”，python优雅的帮你解决

Posted 2021-03-01 python0921

 

前言

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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：

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。

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。

或者直接用concat+一个循环来实现：

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：

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：

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

 

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

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

在邮件中插入正文：

如果你需要插入图片，利用同样的方法，在邮件中插入图片：

在邮件中插入附件：

剩下的就是设置一些邮件参数来发送邮件：

发送邮件：

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~

2020年最新Python教程：

如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗？

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的Python教程。

 

 

 

 

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