Перевод и адаптация статьи Analytics Vidhya выполнены ProductStar специально для Хабра
В эпоху информации люди ищут инструменты и технологии, упрощающие рутинные задачи. Выполнение повторяющихся задач вручную бывает монотонным, отнимает время и надоедает даже самым целеустремленным. Кроме того, такой подход подвержен человеческим ошибкам и предвзятости. Именно здесь на помощь приходят скрипты автоматизации Python.
Концепция автоматизации вовсе не является новой: она берет свое начало в 1780-х годах, когда была разработана первая автоматическая мукомольная мельница. В XXI веке автоматизация появилась практически во всех отраслях промышленности и даже в домах.
Для тех, кто родился в цифровую эпоху, автоматизация предлагает избавление от необходимости постоянно выполнять лишние задачи. В этой статье мы поговорим о том, что такое автоматизация и как Python может ее облегчить.
Python и автоматизация
Python — популярный интерпретируемый язык программирования высокого уровня для начинающих и опытных программистов. Он используется для различных приложений, включая автоматизацию, анализ данных и веб-разработку. Python знаменит тем, что легко читается и имеет простой синтаксис, что делает его доступным в изучении и использовании. Учитывая, что это язык с открытым исходным кодом и обширным сообществом, желающим углубиться в работу с Python доступны различные алгоритмы, библиотеки, модули, фреймворки и инструменты.
Что касается автоматизации, то Python предлагает множество готовых функций, которые упрощают и облегчают такие процессы, как обработка данных, манипулирование данными и даже работа с регулярными выражениями. Кроме того, многие сторонние библиотеки позволяют автоматизировать специфические задачи, такие как веб-скрейпинг, работа с электронной почтой или системное администрирование.
Что можно автоматизировать с помощью Python
Python является универсальным и широко используемым языком, который должны знать почти все программисты в области разработки программного обеспечения. Благодаря своей всесторонности и простому синтаксису, этот язык используется для решения основных задач автоматизации.
Обработка данных
Процесс автоматической обработки и анализа данных, включая их преобразование, очистку и визуализацию.
Веб-скрейпинг
Автоматизированный сбор информации с веб-сайтов, например, новостных статей, цен на товары или объявлений о вакансиях.
Машинное обучение
Python может использоваться для автоматизации операций, связанных с машинным обучением, включая разработку и развертывание моделей машинного обучения и автоматизацию процесса подготовки данных.
Тестирование программного обеспечения
Python позволяет автоматизировать тестирование программного обеспечения, включая выполнение автоматизированных тестов, создание отчетов о тестировании и анализ результатов.
Системное администрирование
С помощью Python можно автоматизировать запуск и завершение работы служб, проверку работоспособности серверов и планирование резервного копирования.
Как автоматизировать задачи с помощью Python
Вот несколько общих шагов, которые необходимо выполнить при автоматизации задач для проектов на Python.
1. Определите задачу
Это может быть что угодно: от загрузки файлов, веб-скрейпинга или отправки электронной почты до сложных задач, таких как анализ данных или машинное обучение.
2. Разбейте задачу на части
Задачу нужно разбить на более мелкие подзадачи, которые можно автоматизировать с помощью Python. Это поможет вам определить необходимые библиотеки, функции и рабочие процессы.
3. Проведите исследование
Изучите библиотеки и функции, которые можно использовать для автоматизации подзадач. Документация по Python, различные форумы и сообщества прекрасно подходят для решения повседневных проблем.
4. Напишите код
Для этого будут использоваться такие библиотеки, как Requests для выполнения HTTP-запросов, BeautifulSoup для парсинга HTML, Pandas для работы с данными и многие другие.
5. Протестируйте код
Необходимо убедиться, что он работает так, как нужно. Для этого необходимо запустить код с различными входными данными и проверить выходные данные.
6. Запустите код
В зависимости от задачи, вы можете запланировать запуск кода через определенные промежутки времени с помощью таких инструментов, как Task Scheduler на Windows или Cron на Linux.
7. Мониторьте и обновляйте
Следите за выполнением задачи, чтобы убедиться, что она работает без сбоев. Если возникнут проблемы или ошибки, обновите код, чтобы устранить проблему.
Топ-10 распространенных рабочих процессов, которые можно автоматизировать с помощью сценариев Python
1. Веб-скрейпинг
Веб-скрейпинг — это процесс использования ботов для сбора данных и контента с веб-сайта. В отличие от экранного скрейпинга, где информация берется из пользовательского интерфейса приложения, веб-скрейпинг собирает основной HTML-код и данные из баз данных. Затем скрейпер может повторить содержимое сайта в другом месте.
Python является предпочтительный язык программирования для веб-скрейпинга. Библиотека BeautifulSoup используется для разбора XML- и HTML-документов с целью извлечения данных. Среди других библиотек Python, предназначенных для соскабливания данных, можно отметить Scrapy, Pandas, Requests и Selenium. Они используются вместе с BeautifulSoup, чтобы сделать процесс более структурированным.
2. Взаимодействие с API
API (сокр. от Application Programming Interface) — это программный интерфейс приложения, а взаимодействие с API обеспечивает связь между данными, устройствами и приложениями. Эти взаимодействия облегчают перемещение данных в программах и внутренних системах. Примерами взаимодействий на основе API являются взаимодействие облачного приложения с сервером, пинг серверов друг с другом или работа приложений с операционной системой.
Python является одним из самых популярных языков для автоматизации API-взаимодействий. У него есть PyCharm (интегрированная среда разработки), PyTest (встроенный фреймворк тестирования) и такие библиотека Requests для автоматизации взаимодействия с API.
3. Преобразование текстового файла PDF в аудиофайл (преобразование текста в речь)
В Python есть пакеты и модули, которые упрощают преобразование текста в речь. Для этого вы можете использовать PyPDF — библиотеку, которая может брать текст из PDF-файлов, и Pyttsx3 — программу, которая превращает текст в речь.
С помощью этих библиотек можно также преобразовать веб-сайт в аудиофайл. В частности, Pyttsx3 может взять PDF-файл, удалить пробелы и преобразовать оставшийся текст в аудио.
После преобразования в аудиофайл вы можете аналогичным образом преобразовать речь обратно в текстовый файл.
4. Загрузка нескольких изображений в формате JPG/PNG
Если вы хотите загрузить сотни изображений одновременно, то ручная загрузка отнимет много времени. Эту задачу можно автоматизировать с помощью Python и нескольких строк кода. В Python используется концепция многопоточности (выполнение множества потоков путем переключения управления процессором между разными потоками).
Вы будете использовать следующие библиотеки: UUID, Requests и concurrent.futures. UUID — это встроенная библиотека, которая генерирует случайные значения UUID (имена изображений). Библиотека concurrent.futures использует функциональность объединения потоков. Их совместное использование делает этот скрипт одним из самых распространенных скриптов автоматизации на Python.
5. Чтение CSV-файла
Вы можете автоматизировать чтение CSV-файла с помощью скрипта автоматизации на Python. Этот язык программирования содержит модуль CSV, реализующий классы для чтения и записи табличных данных в формате CSV. Не зная специфики формата CSV, который используется в Excel, он позволяет программистам говорить что-то вроде «помести эти данные в формат, который предпочитает Excel» или «прочитай данные из этого файла, который сгенерировал Excel».
Ниже приведены два примера скриптов автоматизации на Python, которые можно использовать для чтения и получения данных из CSV-файла в режиме реального времени.
Этот код открывает CSV-файл с именем file.csv в режиме чтения и создает объект csv.reader. Затем объект csv.reader используется для итерации по каждой строке файла, а функция print() используется для вывода каждой строки на консоль.
Вы также можете использовать класс csv.DictReader для чтения CSV-файла в виде словаря.
6. Копирование содержимого текстового файла в буфер обмена
Часто возникает необходимость скопировать содержимое текстового файла в буфер обмена для лучшей визуализации, будь то журнал, который кто-то хочет увидеть, конфигурация, которую нужно распространить, или даже SSH-ключ. В командной строке получить доступ к файлу достаточно просто, но открытие его в редакторе для копирования и вставки занимает время.
Скрипт copy2clip — один из самых простых скриптов автоматизации на Python, который загружает файлы в буфер обмена с помощью встроенной функциональности, обернутой в небольшое количество кода Python. Этот скрипт использует следующие библиотеки: os, sys, platform и subprocess. Он совместим как с Windows, так и с Mac.
После того как вы импортировали os, system, subprocess и platform, вы определяете функцию copy_text_file_to_clipboard, которая принимает на вход путь к файлу. Функция использует метод platform.system() для определения текущей операционной системы, а затем использует соответствующую команду для копирования содержимого файла в буфер обмена.
7. Отправка персонализированных писем нескольким получателям
Никому не нравится отправлять десятки одинаковых писем. Python значительно упрощает эту задачу, если вы работаете в сфере, где это необходимо, например, в маркетинге, образовании или менеджменте. В Python есть несколько модулей, которые можно использовать для отправки нескольких писем. Некоторые из наиболее часто используемых модулей — это smtplib, csv и ssl.
Используя только smtplib, вы можете применить один из скриптов автоматизации Python, приведенных ниже.
В этом скрипте вы сначала импортируете необходимые модули — smtplib, email.mime.text и email.mime.multipart. Затем вы задаете учетные данные электронной почты (адрес и пароль), создаете объект сообщения с содержимым письма (включая тему и тело) и указываете адреса получателей.
Вы также можете создать CSV-файл получателей электронной почты. После импорта csv и datetime запустите следующий скрипт Python.
8. Очистка компьютера
Если ваш рабочий стол превратился в груду неорганизованных файлов и приложений, Python поможет вам автоматизировать задачу очистки за несколько секунд. Для этого вам понадобятся следующие модули: os и shutil.
Эти модули позволяют Python изменять операционную систему вашего устройства. Вы можете переименовывать файлы, создавать новые папки, упорядочивать существующие и делать многое другое. Однако важно быть осторожным при автоматизации задач по очистке компьютера, так как они могут привести к непредвиденным последствиям.
Это один из самых простых скриптов автоматизации Python для очистки компьютера. Вы можете добавить дополнительные каталоги или исключить определенные файлы и папки. Кроме того, следует тщательно протестировать этот скрипт перед запуском на компьютере, чтобы избежать непредвиденных последствий.
9. Проверка наличия или отсутствия файла в формате JSON
Возможно, это самая простая задача, которую можно автоматизировать с помощью Python. Этот скрипт прочитает файл и объявит его легитимным JSON-файлом — или погибнет в муках. При этом он сообщит вам, в чем проблема: в файле или в программе, в которую вы пытаетесь его загрузить. Проверить, имеет ли файл формат JSON или нет, можно с помощью модуля json в Python. Вот пример кода.
Здесь мы определяем функцию JSON file, которая выдает значение ‘True’, если файл действительно в формате JSON, и ‘False’ в противном случае. Если файл не в правильном формате JSON, функция выдает ошибку ValueError и пытается загрузить его с помощью метода json.load(). При возникновении ошибки функция выдает ‘False’. При успешной загрузке файла функция выдает ‘True’.
10. Создание репозитория GitHub
GitHub — это платформа для совместной работы над кодом и контроля версий. Она используется для архивирования, мониторинга и совместной работы над программными проектами.
Используя Python, вы можете автоматизировать процесс создания новых репозиториев. Вы будете использовать библиотеку Requests и модуль для работы с JSON. Вот пример кода, который автоматизирует создание репозитория GitHub с помощью Python.
Определив все параметры для репозитория GitHub, отправьте запрос на создание нового репозитория.
Ступени сложности
Python прекрасно подходит для автоматизации процессов благодаря простоте использования, адаптивности и обширной библиотечной системе. Он предлагает множество преимуществ:
удобный для начинающих синтаксис;
отличные возможности интеграции;
пользовательские скрипты.
С помощью Python можно автоматизировать многие операции, от прямой загрузки файлов до сложного анализа данных, тестирования, принятия решений, создания чат-ботов и машинного обучения. Хотя Python является языком для начинающих, степень автоматизации может зависеть от нескольких переменных, таких как сложность задачи, опыт, знание Python и т. д.
Написание сценариев автоматизации будет более простым, если вы хорошо знакомы с программированием на Python. Автоматизация проста для таких задач, как организация файлов на рабочем столе или отправка электронной почты. С другой стороны, можно прибегнуть к более сложным действиям, включая веб-скрейпинг и машинное обучение.
Спасибо, что были с нами! Напоминаем, что вместе с ProductStar вы можете стать Python-разработчиком с нуля и пройти обучение под руководством первоклассных менторов. Карьерный центр поможет вам найти стажировку, освоиться на новом месте и успешно пройти испытательный срок. Мы ждем вас!
