当前位置：首页 > news >正文

python 自动化教程

news 来源：原创 2025/6/13 21:09:25

文章目录

前言
整数变量
字符串变量
列表变量
算术操作
比较操作
逻辑操作
if语句
for循环遍历列表
while循环
定义函数
调用函数
导入模块
使用模块中的函数
启动Chrome浏览器
打开网页
定位元素并输入内容
提交表单
关闭浏览器
发送GET请求获取网页内容
使用BeautifulSoup解析HTML
提取网页标题
读取CSV文件
数据预览
数据清洗 - 删除包含缺失值的行
数据分析 - 统计描述
创建新目录
复制文件
移动文件
读取销售数据Excel文件
数据清洗 - 假设去除重复行
数据分析 - 计算每个产品的总销售额
生成新报表
邮件配置
添加邮件正文
添加附件
发送邮件
等待页面特定元素加载完成
配置日志记录
下载必要数据
模拟鼠标点击
模拟键盘输入

前言

在当今快节奏的工作环境中，重复性任务耗时费力，而 Python 自动化技术宛如神奇助手，能极大提升效率。这份教程将带你开启 Python 自动化学习之旅，从基础语法、常用自动化库，到办公、爬虫等实战场景，助力你快速掌握这一高效技能，轻松应对工作挑战。

一、Python 自动化基础
（一）Python 基础语法回顾
变量与数据类型
Python 拥有多种数据类型，如整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）等。变量声明无需指定类型，直接赋值即可。例如：

整数变量

age = 25

字符串变量

name = "John"

列表变量

fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]

操作符
包括算术操作符（如+、-、*、/、%）、比较操作符（如==、!=、>、<、>=、<=）、逻辑操作符（and、or、not）等。

算术操作

result = 5 + 3

比较操作

is_greater = 10 > 5

逻辑操作

is_valid = (age > 18) and (name!= “”)

条件语句与循环语句
条件语句（if、elif、else）用于根据条件执行不同代码块；循环语句（for、while）可实现代码重复执行。

if语句

if age >= 18:
print(“成年人”)
else:
print(“未成年人”)

for循环遍历列表

for fruit in fruits:
print(fruit)

while循环

count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1

函数与模块
函数通过def关键字定义，提升代码复用性；模块是包含 Python 代码的文件，使用import导入。

定义函数

def add_numbers(a, b):
return a + b

调用函数

sum_result = add_numbers(3, 4)

导入模块

import math

使用模块中的函数

sqrt_result = math.sqrt(16)

（二）Python 自动化常用库
Selenium - Web 浏览器自动化
Selenium 可模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入、滚动等，常用于 Web 测试和爬虫开发。
安装：通过pip install selenium安装。需下载对应浏览器的 WebDriver，如 ChromeDriver。
基本操作示例：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

启动Chrome浏览器

driver = webdriver.Chrome()

打开网页

driver.get(“https://www.example.com”)

定位元素并输入内容

element = driver.find_element(By.NAME, “q”)
element.send_keys(“Python自动化”)

提交表单

element.submit()

关闭浏览器

driver.quit()

Requests 与 BeautifulSoup - 网络爬虫
Requests库用于发送 HTTP 请求获取网页内容，BeautifulSoup库用于解析和提取网页数据。
安装：pip install requests beautifulsoup4。
示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

发送GET请求获取网页内容

response = requests.get(“https://www.example.com”)

使用BeautifulSoup解析HTML

soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)

提取网页标题

title = soup.find(‘title’).text
print(title)

Pandas - 数据处理与分析
Pandas 在数据处理和分析方面功能强大，可读写文件、清洗数据、分析数据等。
安装：pip install pandas。
示例：

import pandas as pd

读取CSV文件

data = pd.read_csv(‘data.csv’)

数据预览

print(data.head())

数据清洗 - 删除包含缺失值的行

cleaned_data = data.dropna()

数据分析 - 统计描述

summary = cleaned_data.describe()
print(summary)

OS 与 Shutil - 文件和目录操作
os模块用于操作系统交互，shutil模块用于文件和目录操作。
安装：这两个模块是 Python 标准库，无需额外安装。
示例：

import os
import shutil

创建新目录

os.mkdir(‘new_directory’)

复制文件

shutil.copy(‘example.txt’, ‘new_directory/example.txt’)

移动文件

shutil.move(‘new_directory/example.txt’, ‘another_directory/’)

二、Python 自动化实战应用
（一）自动化办公
文件处理
批量重命名文件：假设要将某文件夹下所有图片文件（.jpg格式）重命名，在文件名前加上 “image_” 前缀。

import os

folder_path = ‘your_folder_path’
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith(’.jpg’):
new_name = ‘image_’ + filename
os.rename(os.path.join(folder_path, filename), os.path.join(folder_path, new_name))

文件分类整理：将不同类型文件分类存放到对应文件夹。

import os
import shutil

folder_path = ‘your_folder_path’
file_types = {
‘images’: [’.jpg’, ‘.png’, ‘.jpeg’],
‘documents’: [‘.doc’, ‘.docx’, ‘.pdf’],
‘videos’: [‘.mp4’, ‘.avi’, ‘.mkv’]
}

for filename in os.listdir(folder_path):
file_extension = os.path.splitext(filename)[1]
for category, extensions in file_types.items():
if file_extension in extensions:
category_folder = os.path.join(folder_path, category)
if not os.path.exists(category_folder):
os.makedirs(category_folder)
shutil.move(os.path.join(folder_path, filename), os.path.join(category_folder, filename))

数据分析与报表生成
以处理销售数据为例，从 Excel 文件读取数据，分析后生成新报表。

import pandas as pd

读取销售数据Excel文件

sales_data = pd.read_excel(‘sales_data.xlsx’)

数据清洗 - 假设去除重复行

unique_sales_data = sales_data.drop_duplicates()

数据分析 - 计算每个产品的总销售额

product_sales = unique_sales_data.groupby(‘Product’)[‘Sales’].sum()

生成新报表

product_sales.to_excel(‘product_sales_report.xlsx’, index=True)

邮件发送
使用smtplib和email库发送自动化邮件，如发送包含销售报表的邮件。

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.application import MIMEApplication

邮件配置

sender_email = "your_email@example.com"
receiver_email = "recipient_email@example.com"
password = "your_email_password"
message = MIMEMultipart()
message[‘Subject’] = "销售报表"
message[‘From’] = sender_email
message[‘To’] = receiver_email

添加邮件正文

body = "这是本月的销售报表，请查收。"
message.attach(MIMEText(body, ‘plain’))

添加附件

with open(‘product_sales_report.xlsx’, ‘rb’) as file:
part = MIMEApplication(file.read(), Name=‘product_sales_report.xlsx’)
part[‘Content-Disposition’] = f’attachment; filename=“product_sales_report.xlsx”'
message.attach(part)

发送邮件

with smtplib.SMTP(‘smtp.example.com’, 587) as server:
server.starttls()
server.login(sender_email, password)
server.sendmail(sender_email, receiver_email, message.as_string())

（二）Web 爬虫自动化
简单网页数据抓取
抓取某新闻网站最新新闻标题和链接。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = “https://news.example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)

news_items = soup.find_all(‘div’, class_=‘news-item’)
for item in news_items:
title = item.find(‘h2’).text
link = item.find(‘a’)[‘href’]
print(f"标题: {title}, 链接: {link}”)

动态网页数据抓取（处理 JavaScript 渲染）
对于使用 JavaScript 动态加载数据的网页，借助 Selenium 配合webdriverwait等待页面加载完成后再抓取。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(“https://dynamic_news.example.com”)

等待页面特定元素加载完成

wait = WebDriverWait(driver, 10)
news_items = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CLASS_NAME, ‘news-item’)))

for item in news_items:
title = item.find_element(By.TAG_NAME, ‘h2’).text
link = item.find_element(By.TAG_NAME, ‘a’).get_attribute(‘href’)
print(f"标题: {title}, 链接: {link}“)

driver.quit()

三、Python 自动化项目优化与拓展
（一）异常处理与日志记录
异常处理
在自动化脚本中，合理处理异常可避免脚本因错误中断。使用try - except语句捕获异常。

import requests

try:
response = requests.get(“https://nonexistent.example.com”)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功，失败则抛出异常
except requests.RequestException as e:
print(f"请求出错: {e}”)

日志记录
通过logging模块记录脚本运行信息，方便排查问题。

import logging

配置日志记录

logging.basicConfig(filename=‘automation.log’, level=logging.INFO,
format=‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s’)

try:
# 自动化脚本代码
result = 10 / 0 # 模拟错误
except ZeroDivisionError as e:
logging.error(f"发生错误: {e}", exc_info=True)
else:
logging.info(“脚本执行成功”)

（二）数据驱动测试与持续集成
数据驱动测试
数据驱动测试将测试用例参数化，从外部文件读取数据运行测试。以 Pandas 读取 Excel 数据进行测试为例：

import pandas as pd
import unittest

def add_numbers(a, b):
return a + b

class DataDrivenTest(unittest.TestCase):
def test_addition(self):
data = pd.read_excel(‘test_data.xlsx’)
for index, row in data.iterrows():
num1 = row[‘Number1’]
num2 = row[‘Number2’]
expected_result = row[‘ExpectedResult’]
result = add_numbers(num1, num2)
self.assertEqual(result, expected_result)

if name == ‘main’:
unittest.main()

持续集成（CI）
利用工具（如 Jenkins、Travis CI 等）自动构建、测试和部署 Python 自动化项目。以 Travis CI 为例，在项目根目录创建.travis.yml文件配置构建和测试流程。

language: python
python:

"3.11"
install:
pip install -r requirements.txt
script:
python -m unittest discover

此配置指定使用 Python 3.11，安装项目依赖（requirements.txt中列出），并运行单元测试。
（三）与其他技术结合拓展自动化能力
与人工智能（AI）结合
如使用 Python 调用自然语言处理（NLP）库（如 NLTK、SpaCy）对文本数据进行自动化处理和分析。

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

下载必要数据

nltk.download(‘vader_lexicon’)

sia = SentimentIntensityAnalyzer()
text = "这部电影太棒了！"
sentiment = sia.polarity_scores(text)
print(sentiment)

与机器人流程自动化（RPA）结合
通过pyautogui库实现跨系统操作自动化，模拟鼠标和键盘动作。

import pyautogui

模拟鼠标点击

pyautogui.click(100, 100)

模拟键盘输入

pyautogui.typewrite(“Hello, World!”)

文章目录

前言

整数变量​

字符串变量​

列表变量​

算术操作​

比较操作​

逻辑操作​

if语句​

for循环遍历列表​

while循环​

定义函数​

调用函数​

导入模块​

使用模块中的函数​

启动Chrome浏览器​

打开网页​

定位元素并输入内容​

提交表单​

关闭浏览器​

发送GET请求获取网页内容​

使用BeautifulSoup解析HTML​

提取网页标题​

读取CSV文件​

数据预览​

数据清洗 - 删除包含缺失值的行​

数据分析 - 统计描述​

创建新目录​

复制文件​

移动文件​

读取销售数据Excel文件​

数据清洗 - 假设去除重复行​

数据分析 - 计算每个产品的总销售额​

生成新报表​

邮件配置​

添加邮件正文​

添加附件​

发送邮件​

等待页面特定元素加载完成​

配置日志记录​

下载必要数据​

模拟鼠标点击​

模拟键盘输入​

相关文章：