10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.

Вам надоело проводить бесчисленные часы, разбираясь с надоедливыми спам-письмами и повторяющимися задачами? Представьте себе мир, в котором вы можете расслабиться и наблюдать, как Python делает всю работу за вас. Что ж, приготовьтесь войти в царство автоматизации!

Попрощайтесь с рутинной работой и поздоровайтесь с безграничной продуктивностью. В этой статье мы приготовили для вас нечто особенное – крутые Python скрипты 2024 года, для автоматизации которые упростят вашу жизнь и сэкономят драгоценное время. С Python вы сможете без труда удалять спам, управлять резервным копированием, автоматизировать работу в социальных сетях как профессионал и многое другое.

В этой статье мы рассмотрим десять скриптов автоматизации на Python актуальные на 2024 год, которые помогут вам оптимизировать повседневные задачи и сэкономить драгоценное время. Давайте погрузимся в работу и узнаем, как Python и его библиотеки могут стать вашим главным союзником в автоматизации.

Вот несколько интересных примеров, демонстрирующих, как вы можете автоматизировать свои рутинные задачи с помощью этих скриптов автоматизации Python.

https://t.me/data_analysis_ml – в моем телеграм канале я публикую актуальные бесплатные курсы, гайды и уроки для разработчиков.

https://t.me/addlist/_FjtIq8qMhU0NTYy – Здесь я собрал папку для разработчиков, где вы найдете все необходимое для.

Готовые Python скрипты 2024 год

1. Оптимизатор изображений

Одним нажатием кнопки этот скрипт автоматизации на python позволяет вам без усилий улучшать и манипулировать вашими изображениями, как профессионал, без необходимости использования дорогостоящего программного обеспечения или сложных инструментов редактирования. Этот скрипт использует популярный модуль Pillow для манипуляции над изображениями. Он использует библиотеку Python Imaging Library (PIL) для обрезки, изменения размера, переворачивания, поворота, сжатия, размытия, повышения резкости, настройки яркости, контраста и добавления фильтров к изображению.

# Оптимизация изображений
из PIL import Image, ImageFilter, ImageOps, ImageEnhance

# Загрузка изображения
im = Image.open("Image1.jpg")

# Обрезать изображение
im = im.crop((34, 23, 100, 100))

# Изменить размер изображения
im = im.resize((50, 50))

# Переверните изображение по горизонтали
im = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# Поверните изображение на 360 градусов
im = im.rotate(360)

# Сжать изображение
im.save("Image1.jpg", optimize=True, quality=90)

# Примените эффект размытия
im = im.filter(ImageFilter.BLUR)

# Применить эффект повышения резкости
im = im.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# Настройте яркость
enhancer = ImageEnhance.Brightness(im)
im = enhancer.enhance(1.5)

# Настроить контрастность
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(1.5)

# Добавьте фильтры
im = ImageOps.grayscale(im)
im = ImageOps.invert(im)
im = ImageOps.posterize(im, 4)

# Сохраните оптимизированное изображение
im.save("Image1.jpg")

2. Оптимизатор видео на Python

Оптимизаторы видео могут использоваться для сжатия видео для хранения или передачи, а также для улучшения качества видео. Этот скрипт использует модуль Moviepy для оптимизации видео путем обрезки, изменения скорости видно, добавления звука и применения визуальных эффектов (VFX).

# Оптимизатор видео
import moviepy.editor as pyedit

# Загрузить видео
video = pyedit.VideoFileClip("vid.mp4")

# Обрезать видео
vid1 = video.subclip(0, 10)
vid2 = video.subclip(20, 40)
final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2])

# Ускорение видео
final_vid = final_vid.speedx(2)

# Добавьте аудио к видео
aud = pyedit.AudioFileClip("bg.mp3")
final_vid = final_vid.set_audio(aud)

# Переверните видео
final_vid = final_vid.fx(pyedit.vfx.time_mirror)

# Объединить два видео
vid1 = pyedit.VideoFileClip("vid1.mp4")
vid2 = pyedit.VideoFileClip("vid2.mp4")
final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2])

# Добавьте VFX в видео
vid1 = final_vid.fx(pyedit.vfx.mirror_x)
vid2 = final_vid.fx(pyedit.vfx.invert_colors)
final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2])

# Добавьте изображения к видео
img1 = pyedit.ImageClip("img1.jpg")
img2 = pyedit.ImageClip("img2.jpg")
final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([img1, img2])

# Сохраните финальное видео
final_vid.write_videofile("final.mp4")

3. Планировщик отправки электронных писем

Email Scheduler – это мощный скрипт автоматизации на Python, который позволяет планировать и автоматически отправлять электронные письма в определенное время. С помощью этого скрипта вы можете попрощаться с ручной отправкой писем и начать общение с вашими контактами, с помощью бота на Python.

Этот скрипт позволяет планировать и отправлять электронные письма в определенное время автоматически. Он использует модули smtplib и schedule.

Видео на эту тему – https://www.youtube.com/watch?v=vKNGu8fVDGs&t=1s

import smtplib
import schedule
import time


def send_email():
    sender_email = "your_email@gmail.com"
    receiver_email = "recipient_email@gmail.com"
    пароль = "ваш_пароль"

    subject = "письмо"
    body = "Это автоматическое письмо, отправленное с помощью Python."

    message = f "Subject: {subject}\n\n{body}"

    с smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) в качестве сервера:
        server.login(sender_email, password)
        server.sendmail(sender_email, receiver_email, message)

# Запланировать отправку письма ежедневно в 8 утра
schedule.every().day.at("08:00").do(send_email)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

4. Автопостер в социальные сети на Python

10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.


Social Media Auto-Poster – это мощный Python-скрипт, который оптимизирует ваше присутствие в социальных сетях и делает управление несколькими платформами простым делом. С помощью этого скрипта вы можете планировать и автоматизировать публикацию контента на различных каналах социальных сетей, таких как Twitter, Facebook, LinkedIn и других. Этот скрипт использует библиотеку tweepy для автоматической публикации контента в Twitter через запланированные интервалы времени. Здесь мы используем библиотеку tweepyhttps://docs.tweepy.org/en/stable/

# Автопостер для социальных сетей
import tweepy
import schedule
import time

def post_to_twitter():
    api_key = "YOUR_API_KEY"
    api_secret = "YOUR_API_SECRET"
    access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
    access_token_secret = "YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET"

    auth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_secret)
    auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
    api = tweepy.API(auth)

    tweet = "Это автоматический твит с использованием Python!"

    api.update_status(tweet)

# Запланируйте публикацию твита на каждые 6 часов
schedule.every(6).hours.do(post_to_twitter)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

5. Преобразование PDF в изображение


Преобразование PDF в изображение – распространенная задача в различных отраслях, от обработки документов до графического дизайна. Файлы PDF (Portable Document Format) широко используются для обмена документами с сохранением их форматирования на различных устройствах и платформах. Однако иногда вам может понадобиться извлечь отдельные страницы из PDF или преобразовать весь документ в формат изображения для дальнейшей обработки или отображения.

Этот скрипт использует модуль PyMuPDF для преобразования страниц PDF в изображения без особых усилий.

# PDF в изображения
import fitz

def pdf_to_images(pdf_file):
    doc = fitz.open(pdf_file)
    for page in doc:
        pix = page.get_pixmap()
        output = f "page{page.number}.png"
        pix.writePNG(output)

pdf_to_images("test.pdf")

6. Получить данные API

В современную цифровую эпоху мы полагаемся на различные веб-сервисы для получения ценной информации, но ручной сбор данных может отнимать много времени. Этот скрипт демонстрирует, как получить данные API с помощью модуля urllib3 для выполнения GET- и POST-запросов.

# Получение данных API
import urllib3

# Получение данных API с помощью GET-запроса
url = "https://api.gitфhub.com/users/psf/repos"
http = urllib3.PoolManager()
response = http.request('GET', url)
print("Код статуса:", response.status)
print("Данные ответа:", response.data)

# Публикация данных API с помощью POST-запроса
url = "https://httpbin.org/post"
http = urllib3.PoolManager()
response = http.request('POST', url, fields={'hello':'world'})
print("Код статуса:", response.status)

7. Уровень заряда батареи на Python


Скрипт Battery Indicator Light – это удобная автоматизация на Python, которая позволяет не упустить момент, когда речь заходит о времени работы устройства от батареи. С помощью этого удобного инструмента вы можете установить определенный порог заряда батареи, и скрипт будет следить за его уровнем.

Этот скрипт использует модули plyer и psutil, чтобы уведомить пользователя о низком уровне заряда батареи.

# Уведомление о заряде батареи
from plyer import notification import  psutil
from time import sleep

while True:
    battery = psutil.sensors_battery()
    life = battery.percent

    if life < 50:
        notification.notify(
            title="Батарея разряжена",
            message="Пожалуйста, подключитесь к источнику питания",
            timeout=10
        )
    sleep(50)

8. Веб-скрепинг Python


Веб-скрепинг – это мощная техника, используемая для извлечения данных с веб-сайтов. Она включает в себя автоматизацию процесса доступа к веб-страницам, извлечение необходимой информации и сохранение ее в структурированном формате для дальнейшего анализа или использования. Этот процесс неоценим для бизнеса, исследователей и энтузиастов, которые стремятся собирать и анализировать данные из различных источников в Интернете. Этот скрипт использует модули requests и BeautifulSoup для скрейпинга данных с веб-сайта и извлечения определенной информации.

#Скрипт для веб-скрапинга
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# Извлечение определенных данных с сайта
data = soup.find("div", {"class": "content"}).get_text()
print(data)

Советуем посмотреть: Асинхронный парсинг сайтов на Python

Продвинутые методы парсинга с помощью Python

9. Автоматизированное тестирование с помощью Pytest

Автоматизированное тестирование – важнейший аспект современной разработки программного обеспечения, позволяющий разработчикам проверять свой код, выявлять ошибки и обеспечивать надежность приложений. В Python один фреймворк для тестирования выделяется как мощное и удобное решение: Pytest. Этот скрипт демонстрирует, как выполнить автоматизированное тестирование с помощью фреймворка pytest для проверки Python-кода.

# Автоматизированное тестирование с помощью Pytest
import pytest

# Тестируемая функция
def add_numbers(x, y):
    return x + y

# Тест функции
def test_addition():
    assert add_numbers(1, 2) == 3
    assert add_numbers(-1, 1) == 0
    assert add_numbers(0, 0) == 0
    assert add_numbers(10, 5) == 15

if __name__ == "__main__":
    pytest.main()

10. Резервное копирование и синхронизация файлов c Python


Скрипт File Backup and Sync – это мощный инструмент автоматизации на языке Python, призванный избавить вас от хлопот, связанных с управлением файлами и обеспечением их безопасности. Сохранение важных данных в безопасности и доступности является главным приоритетом в современный цифровой век, и этот скрипт предлагает простое, но эффективное решение. Этот скрипт автоматически создает резервные копии и синхронизирует файлы между двумя каталогами, гарантируя, что в обоих местах будет одинаковое содержимое.

# Сценарий резервного копирования и синхронизации файлов
импортировать os
import shutil

def backup_and_sync(source_folder, backup_folder):
    for root, _, files in os.walk(source_folder):
        for file in files:
            source_path = os.path.join(root, file)
            backup_path = os.path.join(backup_folder, root.replace(source_folder, ""), file)

            # Создайте каталоги, если они не существуют в папке резервного копирования
            os.makedirs(os.path.dirname(backup_path), exist_ok=True)

            # Скопируйте файл в папку резервного копирования
            shutil.copy2(source_path, backup_path)

    # Удалите из папки резервного копирования файлы, которых нет в исходной папке
    for root, _, files in os.walk(backup_folder):
        for file in files:
            backup_path = os.path.join(root, file)
            source_path = os.path.join(source_folder, root.replace(backup_folder, ""), file)

            if not os.path.exists(source_path):
                os.remove(backup_path)

исходная_папка = "путь/к/источнику/папке"
backup_folder = "path/to/backup/folder"

backup_and_sync(source_folder, backup_folder)

Python скрипты 2024, какие проекты можно создать самостоятельно.

В 2024 году Python останется одним из самых популярных языков программирования, и его возможности будут по-прежнему широкими. Вот несколько интересных скриптов, которые вы можете создать на Python самостоятельно в 2024 году, если вы ищите практики:

1. Автоматизация задач: Python отлично подходит для автоматизации рутинных задач, таких как обработка файлов, сортировка данных, создание отчетов и т.д.

2. Веб-скрапинг: Python имеет мощные библиотеки для сбора данных с веб-сайтов. Вы можете написать скрипт, который будет извлекать информацию с различных сайтов, анализировать ее и сохранять в нужном формате.

3. Машинное обучение: Python является одним из основных языков для разработки алгоритмов машинного обучения. Вы можете создать скрипты для обучения моделей, классификации данных, анализа текста и многое другое.

4. Разработка игр: Python имеет библиотеки, такие как Pygame, которые позволяют создавать простые игры. Вы можете написать скрипт для создания своей собственной игры или модификации существующей.

5. Разработка приложений: Python используется для создания различных типов приложений, включая настольные и веб-приложения. Вы можете написать скрипт для создания простого приложения, которое решает определенную задачу.

6. Анализ данных: Python имеет много библиотек для анализа данных, таких как Pandas и NumPy. Вы можете написать скрипт для обработки и анализа больших объемов данных, построения графиков и визуализации результатов.

7. Разработка роботов: Python может быть использован для программирования роботов и устройств IoT (интернета вещей). Вы можете написать скрипт для управления роботом или устройством, собирать данные с датчиков и принимать решения на основе этих данных.

Это лишь некоторые примеры интересных скриптов, которые можно создать на Python в 2024 году. Возможности языка постоянно расширяются, поэтому в будущем появятся еще более увлекательные проекты и задачи.
Спасибо за прочтение!

+1
1
+1
8
+1
2
+1
0
+1
3

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *