分享4个方便且好用的Python自动化脚本

目录

• 前言
• 1、自动化阅读网页新闻
• 2、自动生成素描草图
• 3、自动发送多封邮件
• 4、自动化数据探索
• 5、给大家分享一下自动化测试工具
• 总结

前言

相比大家都听过自动化生产线、自动化www.cppcns.com办公等词汇，在没有人工干预的情况下，机器可以自己完成各项任务，这大大提升了工作效率。

编程世界里有各种各样的自动化脚本，来完成不同的任务。

尤其python非常适合编写自动化脚本，因为它语法简洁易懂，而且有丰富的第三方工具库。

这次我们使用Python来实现几个自动化场景，或许可以用到你的工作中。

1、自动化阅读网页新闻

这个脚本能够实现从网页中抓取文本，然后自动化语音朗读，当你想听新闻的时候，这是个不错的选择。

代码分为两大部分，第一通过爬虫抓取网页文本呢，第二通过阅读工具来朗读文本。

需要的第三方库：

• Beautiful Soup - 经典的HTML/XML文本解析器，用来提取爬下来的网页信息
• requests - 好用到逆天的HTTP工具，用来向网页发送请求获取数据
• Pyttsx3 - 将文本转换为语音，并控制速率、频率和语音

import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
engine = pyttsx3.init('sapi5')
voices = engine.getProperty('voices')
newVoiceRate = 130            ## Reduce The Speech Rate
engine.setProperty('rate',newVoiceRate)
engine.setProperty('voice', voices[1].id)
def speak(audio):
 engine.say(audio)
 engine.runAndWait()
text = str(input("Paste article\n"))
res = requests.get(text)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

articles = []
for i in range(len(soup.select('.p'))):
  article = soup.select('.p')[i].getText().strip()
  articles.append(article)
text = " ".join(articles)
speak(text)
# engine.save_to_file(text, 'test.mp3') ## If you want to save the speech as a audio file
engine.runAndWait()

2、自动生成素描草图

这个脚本可以把彩色图片转化为铅笔素描草图，对人像、景色都有很好的效果。

而且只需几行代码就可以一键生成，适合批量操作，非常的快捷。

需要的第三方库：

Opencv - 计算机视觉工具，可以实现多元化的图像视频处理，有Python接口

""" Photo Sketching Using Python """
 import cv2
 img = cv2.imread("elon.jpg")

 ## Image to Gray Image
 gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 ## Gray Image to Inverted Gray Image
 inverted_gray_image = 255-gray_image

 ## Blurring The Inverted Gray Image
 blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)

 ## Inverting the blurred image
 inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

 ### Preparing Photo sketching
 sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

 cv2.imshow("Original Image",img)
 cv2.imshow("Pencil Sketch", sketckwww.cppcns.com)
 cv2.waitKey(0)

3、自动发送多封邮件

这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件，邮件内容、附件也可以自定义调整，非常的实用。

相比较邮件客户端，Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。

需要的第三方库：

Email - 用于管理电子邮件消息

Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件，它定义了一个 SMTP 客户端会话对象，该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机

Pandas - 用于数据分析清洗地工具

import smtplib
from email.message import EmailMessage
import pandas as pd

def send_email(remail, rsubject, rcontent):
  email = EmailMessage()             ## Creating a object for EmailMessage
  email['from'] = 'The Pythoneer Here'编程客栈      ## Person who is sending
  email['to'] = remail              ## Whom we are sending
  email['subject'] = rsubject           ## Subject of email
  email.set_content(rcontent)           ## content of email
  with smtplib.SMTP(host='smtp.gmail.com',port=587)as smtp:  
    smtp.ehlo()                 ## server object
    smtp.starttls()               ## used to send data between server and client
    smtp.login("deltadelta371@gmail.com","delta@371") ## log编程客栈in id and paTTEIUPJxssword of gmail
    smtp.send_message(email)          ## Sending email
    print("email send to ",remail)       ## Printing success message

if __name__ == '__main__':
  df = pd.read_excel('list.xlsx')
  length = len(df)+1

  for index, item in df.iterrows():
    email = item[0]
    subject = item[1]
    content = item[2]

    send_email(email,subject,content)

4、自动化数据探索

数据探索是数据科学项目的第一步，你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。

一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据，但需要自己编写大量代码，如果想提高效率，Dtale是个不错的选择。

Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告，它结合了Flask后端和React前端，为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。

我们可以在Jupyter上实用Dtale。

需要的第三方库：

Dtale - 自动生成分析报告

### Importing Seaborn Library For Some Datasets
import seaborn as sns

### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
print(sns.get_dataset_names())


### Loading Titanic Dataset
df=sns.load_dataset('titanic')

### Importing The Library
import dtale

#### Generating Quick Summary
dtale.show(df)

5、给大家分享一下自动化测试工具

1.Selenium

Selenium 可能是网页应用中最流行的开源自动化测试框架。起源于 2000 年，10 多年来不断地完善，Selenium 成为许多 Web 自动化测试人员的选择，尤其是那些有高级编程和脚本技能的人。Selenium 也成为了其他开源自动化测试工具比如 Katalon Studio，Watir，Protractor 和 Robot Framework 的核心框架。

Selenium 支持多系统环境(Windows，Mac，linux)以及多种浏览器(Chrome，FireFox，IE 以及无头浏览器(没有界面))。它的脚本可以由各种各样的编程语言编写，比如 java，Groovy，Python，C#，php，Ruby 以及 Perl。

因为 Selenium 的灵活性，测试人员可以写各种复杂的、高级的测试脚本来应对各种复杂的问题，它需要高级的编程技能和付出来构建满足自己需求的自动化测试框架和库。

2. Robot framework

Robot Framework 是一个开源的自动化测试框架，它实现了关键字测试驱动来实现测试驱动开发(ATDD)。Robot Framework 为不同的自动化测试需求提供了不同的框架。它的测试能力可以通过 Python 和 Java 测试库得到扩展。Selenium WebDriver 是 Robot Framework 中内置的流行库。

3. Katalon Studio

Katalon Studio 是一个在网页应用、移动和网页服务方面功能强大的自动化测试解决方案。基于 Selenium 和 Appium 框架，Katalon Studio 集成了这些框架在软件自动化方面的优点。

这个工具支持不同层次的测试技能集。非程序员也可以快速上手一个自动化测试项目(如使用间谍对象记录测试脚本)，同时也节省了程序员和高级测试人员构建新库和维护脚本的时间。

Katalon Studio 可以集成到 CI／CD 过程中，而且兼容流行的质量处理工具，包括 qTest，JIRA，Jenkins 和 Git。它提供了一个很好的功能叫Katalon 分析，通过指标和图表向用户提供全面的测试报告。

python自动化测试就相当你有在拥有了这些工具的基础上，还拥有了自己的一座代码“工厂”，需要什么工具直接从工厂里去拿来直接用。

总结

到此这篇关于Python自动化脚本的文章就介绍到这了,更多相关Python自动化脚本内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！