
作者 | A字頭
來源 | 數據札記倌
有些朋友在工作中會有這樣的困惑:明明我從早忙到晚,為什么得到的評價還不高?
要知道,企業對一個員工的評價是出于“產出”而非“付出”。所以,如果把大量時間花在機械重復的工作上,不但工作效率不高,對個人發展來說也無甚幫助。
而這些工作,如果對于會點編程的人來說,往往通過幾行代碼就可以快速搞定了。
于是,我去了解了一下身邊不同崗位(HR、產品、運營、市場、數據分析師等)每天需要面對的重復性勞動(肯定會有不全,歡迎補充~),總結了一些在工作中非常常見的例子,并且將源碼整理好供參考。希望這些程序可以讓你的工作更高效?。ㄉ毤有搅藙e忘了回來發紅包哦~)
那么如何將這些統統實現呢?
我將這些分為以下幾類,大家可以自行評估,各取所需:
系統錄入自動化
由于你經常需要不斷的將一些信息錄入系統,每一次錄入的過程中你可能需要不斷的點擊一些按鈕,面對這種情況,完全可以寫一個自動腳本,每次代替你來執行這些點擊的行為。
這里我們需要用到splinter:
pip install splinter
這里寫了一個自動登錄郵箱的腳本,可以實現文本輸入和網頁點擊:
#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)
同理可以寫一個簡單的游戲掛機腳本,游戲掛機腳本,無非就是自動移動鼠標,自動點擊,進行重復操作,所以,第一步就是如何控制鼠標。
import win32api import time def move_click(x, y, t=0): # 移動鼠標并點擊左鍵 win32api.SetCursorPos((x, y)) # 設置鼠標位置(x, y) win32api.mouse_event(win32con.MOUSEEVENTF_LEFTDOWN | win32con.MOUSEEVENTF_LEFTUP, x, y, 0, 0) # 點擊鼠標左鍵 if t == 0: time.sleep(random.random()*2+1) # sleep一下 else: time.sleep(t) return 0 # 測試 move_click(30, 30) def resolution(): # 獲取屏幕分辨率 return win32api.GetSystemMetrics(0), win32api.GetSystemMetrics(1)
值得注意的是,一定要在管理員權限下的cmd中運行,否則點擊無效。
這個時候,你已經可以寫個循環,不停地點擊屏幕上不同的幾個點,最基礎的掛機腳本就實現了。
Excel自動化處理
Excel合并
在實際應用中可能會有不同月份的數據或者不同周的報告等等的Excel數據,都是單個獨立的文件,如果想要整體使用的話就需要合并一下,那么如何利用python把指定目錄下的所有Excel數據合并成一個文件呢?
思路:利用python xlrd包讀取excle文件,然后將文件內容存入一個列表中,再利用xlsxwriter將內容寫入到一個新的excel文件中。
# -*- coding: utf-8 -*- #將多個Excel文件合并成一個 import xlrd import xlsxwriter #獲取excel中所有的sheet表 def getsheet(fh): return fh.sheets() #獲取sheet表的行數 def getnrows(fh,sheet): table=fh.sheets()[sheet] return table.nrows #讀取文件內容并返回行內容 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+一個循環來實現:
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中添加數據圖表整理好excel文件后下一步需要做的是處理文件里的數據,根據數據來生成一些自己需要的圖表:
import xlsxwriter #設置一個例子 data = [20, 45, 26, 18, 45] #創建表格 workbook = xlsxwriter.Workbook("temp.xlsx") worksheet = workbook.add_worksheet("data") #添加數據 worksheet.write_column('A1', data) #創建圖表 chart = workbook.add_chart({'type': 'line'}) #圖表添加數據 chart.add_series({ 'values': '=data!$A1:$A6', 'name': '圖表名稱', 'marker': { 'type': 'circle', 'size': 8, 'border': {'color': 'black'}, 'fill': {'color': 'red'} } , 'data_labels': {'values': True}, 'trendline': { 'type': 'polynomial', 'order': 2, 'name': '趨勢線', '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()
實現效果:
word關鍵信息提取
假設你收到1萬份簡歷,你想先根據學校做一些篩選,這時候利用python將大量的簡歷進行信息匯總,只提取關鍵信息用excel查看起來更加方便。
docx文件自己本身是壓縮文件,打開壓縮包之后竟然發現里面有個專門存儲word里面文本的文件。 那么步驟就變得簡單了:1. 打開docx的壓縮包2. 獲取word里面的正文信息3. 利用正則表達式匹配出我們想要的信息4. 將信息存儲到txt中(txt可以用excel打開)5. 批量調用上述過程,完成一萬份簡歷的提取工作利用正則匹配獲取關鍵信息:
import re def get_field_value(text): value_list = [] m = re.findall(r"姓 名(.*?)性 別", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"性 別(.*?)學 歷", table) value_list.append(m) m = re.findall(r"民 族(.*?)健康狀況", table) value_list.append(m) ''' 此處省略其他字段匹配 ''' return value_list
自動化運營監控
在平時的工作中,一定會有對運營情況的監控,假設你管理一家店鋪,那么一些關鍵指標肯定是你需要每天查看到的,比如店鋪訪問數,商品瀏覽數,下單數等等,這個時候不用每天重復地去統計這些數據,這需要寫一個自動化程序,每天將數據保存在固定的文件夾下就可以實現報表的實時監控。
如果你的數據來源是線下文件:
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:數據庫域名 #user:數據庫用戶名 #password:數據庫密碼 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('成功導入數據至數據庫...') del a del rows
如果你的數據來源是線上文件(存在數據庫)
import sql #sql是封裝的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('程序運行結束,請執行下一步。')
自動發送郵件
使用Python實現自動化郵件發送,可以讓你擺脫繁瑣的重復性業務,節省非常多的時間。數據分析師經常會遇到一些取數需求,有些數據需求是每天都需要的,有些數據需求是每周一次的。對于這些周期性的數據需求,每次都重復性地手動導出這些數據,并回傳給需求方,是很繁瑣且浪費時間的。所以完全可以設置自動郵件來解決。"Talk is cheap, show you the code"常見的郵件肯定有三部分:1、正文2、圖片3、附件OK導入我們需要用到的包
from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.image import MIMEImage import smtplib msg = MIMEMultipart()
在郵件中插入正文:
##在郵件中插入文本信息 df_text='''<html> <body> <p> Hi all ,</p> <p> 這是一個測試郵件,詳情請參考附件 </p> <p> 情況如下圖: </p> </body></html>''' msgtext = MIMEText(df_text, 'html', 'utf-8') msg.attach(msgtext)
如果你需要插入圖片,利用同樣的方法,在郵件中插入圖片:
##在郵件中插入圖片信息 image = open('temp.jpg','rb') msgimage = MIMEImage(image.read()) msg.attach(msgimage)
在郵件中插入附件:
##在郵件添加附件 msgfile = MIMEText(open('temp.xlsx', 'rb').read(), 'base64', 'utf-8') msgfile["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="temp.xlsx"' msg.attach(msgfile)
剩下的就是設置一些郵件參數來發送郵件:
#設置郵件信息常量 email_host= '' # 服務器地址 sender = '' # 發件人 password ='' # 密碼,如果是授權碼就填授權碼 receiver = '' # 收件人
發送郵件:
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('發送成功') except Exception: print('發送失敗')
然后將你的任務設置定時執行就可以輕松實現啦
實現效果:
平時的工作中,真的有太多可以去自動化的任務,由于經驗受限這里不能一一舉例說明,只能盡量分享一些我遇到過或者聽說過的例子。希望大家都越來越高效,邊偷懶邊完成工作~
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