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Python 自动化脚本实战：从入门到生产力

编程技术 2026-05-25 21:00:28 3

最近折腾 Python 自动化脚本，踩了几个坑，这篇把经验整理清楚。Python 确实是自动化领域的首选语言：语法简洁、库生态丰富、跨平台。文件处理、网页抓取、API（应用程序接口）调用还是系统管理，一套都能搞定。

1. 文件批量处理

批量重命名文件

给一堆文件重命名是最常见的痛点，用正则匹配几行搞定：

import os
import re def batch_rename(folder, pattern, replacement): """批量重命名文件夹中的文件""" for filename in os.listdir(folder): new_name = re.sub(pattern, replacement, filename) if new_name != filename: old_path = os.path.join(folder, filename) new_path = os.path.join(folder, new_name) os.rename(old_path, new_path) print(f"Renamed: {filename} → {new_name}") # 示例：给所有 .txt 文件加前缀
batch_rename("./docs", r"^", "2025-")

批量转换文件格式

日常数据导出经常需要在 CSV 和 JSON 之间互转：

import csv
import json def csv_to_json(csv_file, json_file): """CSV 转 JSON""" with open(csv_file, 'r') as f: reader = csv.DictReader(f) data = list(reader) with open(json_file, 'w') as f: json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"Converted {len(data)} rows: {csv_file} → {json_file}")

2. 网页抓取

用 requests + BeautifulSoup 抓取静态页面

大多数网站用这套组合拳就够用：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup def scrape_titles(url): """抓取网页中的所有标题""" resp = requests.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser') titles = [] for tag in ['h1', 'h2', 'h3']: for elem in soup.find_all(tag): titles.append(elem.get_text(strip=True)) return titles

用 Selenium 处理动态页面

遇到 JS（JavaScript）渲染的页面就得请出浏览器自动化工具：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By def scrape_dynamic(url): """抓取 JavaScript 渲染的页面""" options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') driver = webdriver.Chrome(options=options) driver.get(url) elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.result-item') data = [e.text for e in elements] driver.quit() return data

3. API 调用自动化

REST API 封装

封装一个通用的 API 客户端，后续调用各种接口都方便：

import requests
from typing import Optional, Dict, Any class APIClient: def __init__(self, base_url: str, api_key: str): self.base_url = base_url self.session = requests.Session() self.session.headers.update({ 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' }) def get(self, path: str, params: Optional[Dict] = None) -> Any: resp = self.session.get(f"{self.base_url}{path}", params=params) resp.raise_for_status() return resp.json() def post(self, path: str, data: Dict) -> Any: resp = self.session.post(f"{self.base_url}{path}", json=data) resp.raise_for_status() return resp.json() def put(self, path: str, data: Dict) -> Any: resp = self.session.put(f"{self.base_url}{path}", json=data) resp.raise_for_status() return resp.json()

4. 系统管理

磁盘空间监控

服务器磁盘告警，配合邮件通知运维人员：

import shutil
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText def check_disk_usage(threshold=80): """检查磁盘使用率，超过阈值发邮件""" usage = shutil.disk_usage('/') percent = usage.used / usage.total * 100 if percent > threshold: msg = MIMEText(f"Disk usage: {percent:.1f}%") msg['Subject'] = f"⚠️ Disk Alert: {percent:.1f}% used" msg['From'] = 'monitor@yourcompany.com' msg['To'] = 'ops@yourcompany.com' with smtplib.SMTP('localhost') as smtp: smtp.send_message(msg) return percent

进程监控

关键时刻进程挂了怎么办？自动检测重启：

import psutil
import time def monitor_process(name, interval=60): """监控进程是否存在，不存在则重启""" while True: running = any(p.name() == name for p in psutil.process_iter(['name'])) if not running: print(f"Process {name} not found, restarting...") # subprocess.Popen([name]) time.sleep(interval)

5. 定时任务

用 schedule 库

轻量级定时任务不需要上 Celery，schedule 库几行搞定：

import schedule
import time def job(): print("Running scheduled task...") # 每天 9:00 执行
schedule.every().day.at("09:00").do(job) # 每小时执行
schedule.every().hour.do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60)

总结

Python 自动化的核心优势：

快速开发：几行代码就能搞定复杂任务
丰富生态：requests、beautifulsoup、selenium、psutil...
跨平台：Windows、macOS、Linux 都能跑
易于维护：代码简洁，逻辑清晰

从今天开始，把重复性工作交给 Python 吧！

原文链接：https://dev.to/...