在现代职场中，重复性和耗时的任务常常占据大量时间，影响工作效率。Python作为一种高效、易用的编程语言，提供了丰富的库和工具，能够帮助打工人自动化处理日常任务，提升工作效率。以下是5个必备的Python自动化脚本：
**一、文件批量重命名脚本 ** 在日常工作中，可能需要对大量文件进行重命名操作。手动操作既耗时又容易出错。使用Python脚本，可以实现文件的批量重命名，提高效率。
import os
def batch_rename(directory, old_ext, new_ext):
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(old_ext):
new_filename = filename.replace(old_ext, new_ext)
os.rename(os.path.join(directory, filename), os.path.join(directory, new_filename))
# 示例：将目录中所有“.txt”扩展名的文件改为“.md”
batch_rename('/path/to/directory', '.txt', '.md')
此脚本遍历指定目录下的所有文件，将符合条件的文件扩展名进行替换。这种方法比手动操作更为高效，特别是在文件数量庞大的情况下。
**二、数据清洗脚本 ** 处理大型数据集时，数据清洗是不可避免的步骤。编写一个Python脚本，自动进行常见的数据清洗操作，例如去重、缺失值处理等。
import pandas as pd
def data_cleaning(data_path):
df = pd.read_csv(data_path)
# 去重
df = df.drop_duplicates()
# 处理缺失值
df = df.dropna()
# 其他数据清洗操作...
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
# 示例：对数据集进行清洗并保存
data_cleaning('/path/to/data.csv')
此脚本使用了pandas库，能够高效地对数据进行清洗操作，确保数据质量，为后续分析奠定基础。
三、网络请求脚本
与网络交互时，编写一个能够发送HTTP请求的脚本是非常有用的。使用requests是非常有用的。使用requests")库可以轻松实现。
import requests
def make_request(url, params=None, headers=None):
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
# 示例：向GitHub API发送请求
github_data = make_request('')
print(github_data)
通过此脚本，可以方便地与各种API进行交互，获取所需的数据，应用范围广泛。
四、日志分析脚本
日志分析对于了解系统运行状况至关重要。编写一个脚本，能够解析和分析日志文件，提取关键信息。
import re
def analyze_logs(log_path):
with open(log_path, 'r') as file:
logs = file.readlines()
error_count = 0
for log in logs:
if re.search('error', log, re.IGNORECASE):
error_count += 1
print(f"Total errors: {error_count}")
# 示例：分析日志文件中的错误数量
analyze_logs('/path/to/logs.txt')
此脚本能够快速统计日志中的错误数量，帮助及时发现和解决问题，确保系统稳定运行。
五、批量处理图像脚本
图像处理是许多工作中的重要一环。编写一个脚本，可以批量处理图像，例如缩放、旋转等。
from PIL import Image
import os
def batch_process_images(input_dir, output_dir, size=(300, 300)):
for filename in os.listdir(input_dir):
img_path = os.path.join(input_dir, filename)
output_path = os.path.join(output_dir, filename)
img = Image.open(img_path)
img.thumbnail(size)
img.save(output_path)
# 示例：批量处理图像，将其缩放至300x300像素
batch_process_images('/path/to/input_images', '/path/to/output_images')
使用PIL库，可以方便地对图像进行各种处理，满足不同的需求。
