python常用的自动化脚本汇总_python 自动脚本
wptr33 2025-09-06 14:04 16 浏览
以下是python常用的自动化脚本,包括数据、网络、文件、性能等操作。
具体内容如下:
数据处理工具
网络检测工具
系统任务自动化工具
测试自动化工具
文件管理自动化工具
性能监控工具
日志分析工具
邮件自动化工具
数据库交互工具
OCR识别
PDF操作自动化
网络抓取自动化
EXCEL电子表格自动化
图像编辑自动化
import pandas as pd
def clean_data(input_file, output_file):
df = pd.read_csv(input_file)
df.dropna(inplace=True) # 删除空值
df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复值
df.to_csv(output_file, index=False)
# 使用示例
clean_data("data.csv", "cleaned_data.csv")
1.2 数据对比
import pandas as pd
def compare_data(file1, file2):
df1 = pd.read_csv(file1)
df2 = pd.read_csv(file2)
diff = df1.compare(df2)
return diff
# 使用示例
result = compare_data("file1.csv", "file2.csv")
print(result)
2.1 检测端口是否开放
import socket
def check_port(host, port):
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
result = sock.connect_ex((host, port))
sock.close()
return result == 0
# 使用示例
if check_port("example.com", 80):
print("Port 80 is open")
else:
print("Port 80 is closed")
2.2 批量ping测试
import os
def ping_hosts(hosts):
for host in hosts:
response = os.system(f"ping -c 1 {host}")
if response == 0:
print(f"{host} is up")
else:
print(f"{host} is down")
# 使用示例
hosts = ["google.com", "example.com", "localhost"]
ping_hosts(hosts)
3. 监控磁盘空间
import shutil
def check_disk_space(path, threshold):
total, used, free = shutil.disk_usage(path)
free_gb = free // (2**30)
if free_gb < threshold:
print(f"Warning: Free disk space is below {threshold} GB.")
else:
print(f"Free disk space: {free_gb} GB.")
# 使用示例
check_disk_space('/', 10)
4. 使用unittest进行单元测试
import unittest
class TestMyFunction (unittest.TestCase):
def test_addition(self):
result = add(1, 2)
self.assertEqual(result, 3)
def add(a, b):
return a + b
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
5.1 按扩展名排序文件
import os
from shutil import move
def sort_files(directory_path):
for filename in os.listdir(directory_path):
if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, filename)):
file_extension = filename.split('.')[-1]
destination_directory = os.path.join(directory_path, file_extension)
ifnot os.path.exists(destination_directory):
os.makedirs(destination_directory)
move(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(destination_directory, filename))
# 使用示例
sort_files('/path/to/directory')
5.2 删除空文件夹
import os
def remove_empty_folders(directory_path):
for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):
for folder in dirs:
folder_path = os.path.join(root, folder)
if not os.listdir(folder_path):
os.rmdir(folder_path)
# 使用示例
remove_empty_folders('/path/to/directory')
5.3 批量重命名文件
import os
def batch_rename(directory, prefix):
for count, filename in enumerate(os.listdir(directory)):
new_name = f"{prefix}_{count}.txt"
os.rename(os.path.join(directory, filename), os.path.join(directory, new_name))
# 使用示例
batch_rename("/path/to/files", "file")
5.4 查找大文件
import os
def find_large_files(directory, size_limit_mb):
size_limit = size_limit_mb * 1024 * 1024# 转换为字节
large_files = []
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
file_path = os.path.join(root, file)
if os.path.getsize(file_path) > size_limit:
large_files.append(file_path)
return large_files
# 使用示例
large_files = find_large_files("/path/to/directory", 100)
# 查找大于100MB的文件
print (large_files)
6.1 监控cpu和内存使用情况
mport psutil
import time
def monitor_system(interval=1):
while True:
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=interval)
memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
print(f"CPU Usage: {cpu_usage}% | Memory Usage: {memory_usage}%")
time.sleep(interval)
# 使用示例
monitor_system(interval=2)
6.2 监控GPU使用情况
import pynvml
def monitor_gpu_usage():
pynvml.nvmlInit()
device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()
for i in range(device_count):
handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
util = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle)
memory_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
print(f"GPU {i}: Usage={util.gpu}%, Memory Used={memory_info.used / 1024 ** 2} MB")
# 使用示例
monitor_gpu_usage()
6.3 监控网络带宽
import psutil
import time
def monitor_network_usage(interval=1):
old_value = psutil.net_io_counters().bytes_sent + psutil.net_io_counters().bytes_recv
while True:
new_value = psutil.net_io_counters().bytes_sent + psutil.net_io_counters().bytes_recv
bandwidth = (new_value - old_value) / interval # 计算带宽(字节/秒)
print(f"Network Bandwidth: {bandwidth} B/s")
old_value = new_value
time.sleep(interval)
# 使用示例
monitor_network_usage(interval=2)
6.4 监控磁盘IO
import psutil
import time
def monitor_disk_io(interval=1):
old_read = psutil.disk_io_counters().read_bytes
old_write = psutil.disk_io_counters().write_bytes
while True:
new_read = psutil.disk_io_counters().read_bytes
new_write = psutil.disk_io_counters().write_bytes
read_speed = (new_read - old_read) / interval
write_speed = (new_write - old_write) / interval
print(f"Read Speed: {read_speed / 1024} KB/s | Write Speed: {write_speed / 1024} KB/s")
old_read = new_read
old_write = new_write
time.sleep(interval)
# 使用示例
monitor_disk_io(interval=2)
6.5 监控进程资源占用
import psutil
def monitor_process(pid):
process = psutil.Process(pid)
while True:
cpu_usage = process.cpu_percent(interval=1)
memory_usage = process.memory_info().rss / 1024 ** 2# 转换为MB
print(f"PID {pid}: CPU={cpu_usage}%, Memory={memory_usage} MB")
# 使用示例
monitor_process(1234) # 替换为目标进程的PID
7.1 统计日志中高频错误
from collections import Counter
import re
def top_n_errors(log_file, n=5):
error_pattern = re.compile(r"ERROR: (.+)")
errors = []
with open(log_file, 'r') as f:
for line in f:
match = error_pattern.search(line)
if match:
errors.append(match.group(1))
return Counter(errors).most_common(n)
# 使用示例
top_errors = top_n_errors("app.log", n=3)
print(top_errors)
7.2 按时间范围过滤日志
from datetime import datetime
def filter_logs_by_time(log_file, start_time, end_time, output_file):
start = datetime.strptime(start_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
end = datetime.strptime(end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
withopen(log_file, 'r') as f:
logs = f.readlines()
filtered_logs = []
forloginlogs:
log_time_str = log.split()[0] + " " + log.split()[1] # 假设时间戳在日志的前两部分
log_time = datetime.strptime(log_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
ifstart <= log_time <= end:
filtered_logs.append(log)
withopen(output_file, 'w') as f:
f.writelines(filtered_logs)
# 使用示例
filter_logs_by_time("app.log", "2025-02-26 12:00:00", "2025-02-06 14:00:00", "filtered_logs.log")
7.3 提取日志中错误信息
def extract_errors(log_file, output_file):
with open(log_file, 'r') as f:
lines = f.readlines()
errors = [line for line in lines if"ERROR"in line]
with open(output_file, 'w') as f:
f.writelines(errors)
# 使用示例
extract_errors("app.log", "errors.log")
7.4 日志文件合并
def merge_log_files(log_files, output_file):
with open(output_file, 'w') as outfile:
for log_file in log_files:
with open(log_file, 'r') as infile:
outfile.write(infile.read())
# 使用示例
merge_log_files(["log1.log", "log2.log", "log3.log"], "merged_logs.log")
7.5 日志文件实时监控
import time
def tail_log_file(log_file):
with open(log_file, 'r') as f:
f.seek(0, 2) # 移动到文件末尾
while True:
line = f.readline()
if line:
print(line.strip())
else:
time.sleep(0.1)
# 使用示例
tail_log_file("app.log")
8. 发送个性化邮件
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
def send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body):
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
for recipient_email in recipients:
message = MIMEMultipart()
message['From'] = sender_email
message['To'] = recipient_email
message['Subject'] = subject
message.attach(MIMEText(body, 'plain'))
server.send_message(message)
server.quit()
# 使用示例
sender_email = 'your_email@gmail.com'
sender_password = 'your_password'
recipients = ['recipient1@example.com', 'recipient2@example.com']
subject = 'Hello'
body = 'This is a test email.'
send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body)
9. 连接到数据库
import sqlite3
def connect_to_database(db_path):
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
return conn, cursor
def execute_query(cursor, query):
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
return results
# 使用示例
conn, cursor = connect_to_database('/path/to/database.db')
query = 'SELECT * FROM table_name'
results = execute_query(cursor, query)
print(results)
conn.close()
10. 识别图像中的文本
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_text(image_path):
image = Image.open(image_path)
text = pytesseract.image_to_string(image,) # 使用简体中文
return text
# 使用示例
text = recognize_text('/path/to/image.jpg')
print(text)
11. 从PDF中提取文本
import PyPDF2
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
with open(pdf_path, 'rb') asfile:
reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
text = ''
for page_num inrange(reader.numPages):
page = reader.getPage(page_num)
text += page.extractText()
return text
# 使用示例
text = extract_text_from_pdf('/path/to/document.pdf')
print(text)
12.1 从网站提取数据
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 从网站提取相关数据的代码在此处
return soup
# 使用示例
url = 'https://example.com'
soup = scrape_data(url)
print(soup.title.string)
12.2 批量下载图片
import requests
def download_images(url, save_directory):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
images = response.json() # 假设API返回一个图片URL的JSON数组
for index, image_url in enumerate(images):
image_response = requests.get(image_url)
if image_response.status_code == 200:
with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f:
f.write(image_response.content)
# 使用示例
download_images('https://api.example.com/images', '/path/to/save')
13. 读取和写入Excel
import pandas as pd
def read_excel (file_path):
df = pd.read_excel(file_path)
return df
def write_to_excel(data, file_path):
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel(file_path, index=False)
# 使用示例
data = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]}
write_to_excel(data, '/path/to/output.xlsx')
df = read_excel('/path/to/output.xlsx')
print(df)
14. 调整图像大小
from PIL import Image
def resize_image(input_path, output_path, width, height):
image = Image.open(input_path)
resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)
resized_image.save(output_path)
# 使用示例
resize_image('/path/to/input.jpg', '/path/to/output.jpg', 800, 600)
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