python 自动化实战手册

Autovy
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调用系统终端（cmd）

1.运用场景

有一些工具是使用命令行来执行的，这时可以调用系统终端来实现自动化

如：

swftool：www.swftools.org/（swf转换工具）

ffmpeg：ffmpeg.org/（视频转码工具）

2.实例

# pdf转swf
os.system('E:\swftools\pdf2swf.exe -b E:\swftools\pdf\%s.pdf -o E:\swftools\swf\%s.swf' % (name, name))

3.语法解释

  • import os引入os模块，该模块主要提供与操作系统相关的功能的便捷式途径

  • os.system可以在系统的子shell中执行命令，在windows上即相当于在cmd运行命令行，其返回值为命令退出的状态

  • os.system运行命令行时无法实时显示运行过程，只能最终返回运行结果，这是和在cmd运行时的差别

  • 使用system函数，会创建一个子进程，但是子进程无法影响父进程中的环境变量。简单来说，就是使用第一个system函数用cd切换目录，第二个system函数的环境变量仍然继承父进程的环境变量。所以第二个子进程的目录位置没有被第一条语句改变

  • 关于新进程的生成和跟踪执行结果，往往用subprocess模块代替system

  • 在system函数执行多条语句的方法，可以使用复合语句，如：os.system('cd path-to-repo && svn ci')，即都在一个子进程中运行命令

  • 或者使用os.chdir切换父进程的目录，再执行子进程

文件遍历筛选

1.运用场景

在自动化批量操作文件时，一定少不了文件遍历，并且可以筛选出需要的文件

2.实例

# 引入python的标准库os库
import os
# 遍历文件夹
def file(name):
    # 初始化一个空列表存储文件
    list_all = []
    # 搜索一个目录下的所有文件夹和所有文件内的指定类型文件
    for root, dirs, files in os.walk('E:\swftools\%s' % name):
        # 获得文件名
        for name in files:
            # 加上文件路径
            dir_path = os.path.join(root, name)
            # 切割出文件名
            dir_name = os.path.split(dir_path)[-1]
            # 筛选文件
            if '.pdf' or '.swf' in name:
                list_all.append(dir_name)
        return list_all

3.语法解释

  • os.walk(根目录)可返回3元组 (dirpath, dirnames, filenames)【文件夹相对路径, 文件夹名字, 文件名】
  • os.path.join拼接路径
  • os.path.split(path)拆分路径为(head, tail)

服务器操作

1.运用场景

可以运用在将本地文件上传到服务器或者操作服务器上的文件，还可以调用服务器的终端（可用于在服务器上制作视频流）

2.实例

参考博客：

www.jianshu.com/p/486dd9993…

juejin.cn/post/684490…

import paramiko
# 建立ssh连接的同时，建立一个加密的文件传输通道
# 设置连接服务器信息
t = paramiko.Transport(("host（主机号）", 端口（一般为22）))
t.connect(username="用户名", password="密码")
# 将sshclient的对象的transport指定为以上的t，即进行ssh连接
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh._transport = t
# ssh连接后在服务器终端运行命令，此处为复合语句
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('cd /../var/www/;pwd;')
# 开启sftp通道，传输文件
sftp = ssh.open_sftp()
# 文件传输
sftp.put(localpath='本地路径', remotepath='远程路径’)
# 关闭通道
sftp.close

3. 语法解释

  • paramiko模块主要用于远程操作服务器，利用该模块，可以方便的进行ssh连接和sftp协议进行sftp文件传输

  • pip install paramiko下载安装paramiko模块

  • 使用paramiko模块有两种连接方式，一种是通过paramiko.SSHClient()函数，另外一种是通过paramiko.Transport()函数

  • exec_command函数调用会返回3个变量，其中stdout为标准输出，在输出内容比较少时，可以通过直接使用read读取出所有的输出

  • sftp用get函数即下载远程文件，put函数即上传本地文件

数据库操作

1.运用场景

筛选统计数据库，或者可以利用数据库批量快捷发布网站内容（如基于wordpress的站点）

2.实例

参考文章：www.runoob.com/python3/pyt…

（1）引入所需库

import pymysql
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder

（2）连接一般数据库

def link():
	data = pymysql.connect(host='数据库主机号', port=端口, user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', charset='utf8')
    
    return data

（3）连接需要跳板机的数据库


def link_base():
    server = SSHTunnelForwarder(
            ('跳板机主机号', 22),  # B机器的配置
            ssh_password="跳板机密码",
            ssh_username="跳板机用户名",
            remote_bind_address=('数据库主机号', 数据库端口))
	
    server.start()

    data = pymysql.connect(host='127.0.0.1',  # 此处必须是是127.0.0.1
                               port=server.local_bind_port,
                               user='数据库用户名',
                               passwd='数据库密码',
                               db='数据库名'
                               )

    return data

（4） 利用sql语句操作数据库

# 获取目标id
def mysql():
    # 获得连接后的数据库
    data = link()
    # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
    cursor = data.cursor()
    # 用execute执行sql语句操作数据库
    sql = "sql语句"
    cursor.execute(sql)
    
    # 如果为查询操作
    # 获取指针指向的数据
    result = cursor.fetchall()
    # 输出获取的元组数据
    return result
	
    # 如果为增删改操作
	# 提交到数据库执行
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
    # 关闭数据库连接
	db.close()

3.语法解释

  • 连接数据库的核心模块为pymysql,可以通过pip install PyMySQL安装
  • 当需要跳板机连接服务器对象时（可以说数据库服务器也可以是文件服务器），要用到sshtunnel模块，可以通过pip install sshtunnel安装
  • 数据库由多张关系表构成，往往需要查询多个表才能得到自己需要的批量数据
  • 通过cursor可以不断指定执行新的sql语句
  • sql语句可以善用where筛选语句，应选择查询对象是某个字段，而不是*（全表）

字符串操作

1.运用场景

自动化操作往往会涉及到字符串的筛选和修改，这时候就要用到python的字符串操作和正则匹配

2.实例

（1）python字符串处理

# 简单筛选出含有指定子字符串的字符串
if '.pdf' or '.swf' in name:
	print(name)

# 简单字符串切片，利用find找到切点，再用字符串索引取出所需的字符串
num = str(i).find('.')
title = str(i)[:num]

（2）正则表达式处理字符串

import re

# 利用正则匹配筛选字符串，并修改取代字符串
def edit(content):
    # 正则匹配
    pattern = re.compile(r'<embed')
    if pattern.search(content):
      content = str(content).replace('.pdf', '.swf').replace('pdf', 'x-shockwave-flash').replace('height="100%"', 'height="400"')
    return content

# 正则匹配的常用方法
prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)
# 等价于
result = re.match(pattern, string)
# 筛选html网页时
trojans = re.findall(r"(^t.*)<br>$", content, re.M)

3.语法解释

  • 正则表达式往往是用大于看，看是很难看懂的，比较有用的正则工具：regex101.com/
  • 正则查找有match和search两种方式
  • re.match() 从第一个字符开始找, 如果第一个字符就不匹配就返回None, 不继续匹配. 用于判断字符串开头或整个字符串是否匹配,速度快
  • re.search() 会整个字符串查找,直到找到一个匹配
  • re.compile()将正则表达式的样式编译为一个正则对象，如果需要多次使用这个正则表达式的话，使用 re.compile()和保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效
  • re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法） re.M(re.MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为 re.S(re.DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为

Word文档操作

1.运用场景

在办公中可以批量生成只有日期和名字改动的模板，可以读取一篇word文档生成计算机可以处理的数据

2.实例

（1）引入基本模块

# 负责新建文档
from docx import Document
# 对齐
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
# 磅数
from docx.shared import Pt
# 中文格式
from docx.oxml.ns import qn

（2）文档基础设置

# 新建一个文档
document = Document()
# 设置文档基础字体,注意该处的styles有个s
document.styles['Normal'].font.name = u'微软雅黑'
document.styles['Normal'].font.size = Pt(14)
# 设置文档基础中文字体
document.styles['Normal'].element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), u'微软雅黑')

（3）创建纯文字模板

def add_context(context):
	# 创建自然段
	p = document.add_paragraph()
	# 设置该自然段对齐方式
	p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.LEFT
	# 在该自然段添加文字
	r = p.add_run(str(context))
	# 设置字体格式
	r.font.size = Pt(16)
    # 段后距离5磅
    p1.space_after = Pt(5)
    # 段前距离5磅
    p1.space_after = Pt(5)

（4）创建表格

height = len(list)
# 文档插入表格
table = document.add_table(rows=height, cols=5, style='Table Grid')
# 填写字段
table.cell(0, 0).text = '序号'
table.cell(0, 1).text = '网址名称'
table.cell(0, 2).text = '网址'
table.cell(0, 3).text = '责任部门'
table.cell(0, 4).text = '负责人姓名'

（5）存储文档

注意要标注后缀为docx，否则打不开文件，储存位置为程序根目录

document.save('test.docx')

（6）读取文档

可用于将记录题目的word文档转换为计算机可以处理的数据

from docx import Document
# 打开一个文档
document = Document("C语言.docx")
# 获取所有段落
all_paragraphs = document.paragraphs



# 创建二维数组存储一道题
passage = [[]]
sent = []
# 逐个读取段落,一般不读取run中的，因为会出现文字割裂的问题
for i in range(0, len(all_paragraphs)):
    pattern = re.compile(r'^\d')
    matching = pattern.findall(all_paragraphs[i].text)
    if matching:
        # 重置单个题目的列表
        passage.append(sent)
        sent = []
        sent.append(all_paragraphs[i].text)

    else:
        sent.append(all_paragraphs[i].text)

（7）修改文档

from docx import Document

# 读取word文件
document = Document("资料2.0.docx")

def change_text(old_text, new_text):
    # 修改纯文本
    # 复制粘贴word文档内容包括格式
    all_paragraphs = document.paragraphs
    for paragraphs in all_paragraphs:
        for run in paragraphs.runs:
            # 修改文字
            run_text = run.text.replace(old_text, new_text)
            run.text = run_text

    # 修改表格
    all_tables = document.tables
    for table in all_tables:
        for row in table.rows:
           for cell in row.cells:
                cell_text = cell.text.replace(old_text, new_text)
                cell.text = cell_text

# 替换字符串
change_text('社团', '协会')
# 可以覆盖保存，但注意要将打开程序关闭
document.save("资料2.0.docx")

8.word转pdf

# 使用win32模板的功能
from win32com.client import Dispatch, constants, gencache

# 确定读取docx的路径，保存pdf路径
docx_path = '资料2.0.docx'
pdf_path = '资料.pdf'

# 指向offic的功能并调用
gencache.EnsureModule('{00020905-0000-0000-C000-000000000046}', 0, 8, 4)

# 调用word服务，开始转换
wd = Dispatch("Word.Application")
doc = wd.Documents.Open(docx_path, ReadOnly=1)
doc.ExportAsFixedFormat(pdf_path, constants.wdExportFormatPDF, Item=constants.wdExportDocumentWithMarkup,CreateBookmarks=constants.wdExportCreateHeadingBookmarks)

# 退出并保存
wd.Quit(constants.wdDoNotSaveChanges)

3.语法解释

  • 安装docx模块，pip install python-docx
  • 读取文档时要注意，document.paragraphs返回的数组的每一个元素即一行的内容
  • 一维数组的增加可以直接使用append不断扩展数组sent.append('str')
  • 二维数组的二维增加，可以直接填入数组passage.append(array)，一维增加的前提的二维存在，否则会报错超出范围passage[1].append('str')

Excel文档操作

1.运用场景

办公中经常会用到excel表格来整理统计数据，利用python可以批量读取和写入表格，提高工作效率

2.实例

（1）xlrd库读取execl内容

import xlrd  # 引入xlrd库

# 引入工作簿路径
xlsx = xlrd.open_workbook('E://考勤表.xlsx')

# 确定读取的工作表，也可以用工作表名字来索引
# table = xlsx.sheet_by_name("表名")
table = xlsx.sheet_by_index(0)

# 确定单元格的坐标值，并打印，注意不要超过单元格所有的内容否则会报错,以下三种形式是一致的
print(table.cell_value(1, 2))
print(table.cell(1, 2).value)
print(table.row(1)[2].value)

（2）xlwt库写入execl工作表

# 引入xlwt库
import xlwt

# 新建一个工作簿
new_workbook = xlwt.Workbook()
# 新建一个工作表
worksheet = new_workbook.add_sheet('sheet1')
# 在工作表指定坐标写入值
worksheet.write(0, 0, 'test')
# 保存工作簿
new_workbook.save('test.xls')

Pandas分析数据

1.运用场景

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

2.案例

参考文档：www.pypandas.cn/

读取excel数据

import pandas as pd

# 用pandas打开excel
file = pd.ExcelFile('test.xlsx')
# 指定表名，excel的数据以数组的形式返回
data = file.parse('Sheet1')
print(data)
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