Python 自动化脚本实战：文件、办公与系统任务

说明：该函数接受一个目录路径作为参数。它遍历指定目录中的所有文件，检查每个文件是否是一个常规文件。对于有扩展名的文件，提取扩展名并创建对应目录（如果不存在），然后将文件移动过去。增加了异常处理以增强健壮性。

2. 移除空白的文档

清理目录下所有为空的文件夹，释放磁盘空间。

import os

def remove_empty_folders(directory_path):
    """
    递归删除目录树中所有空文件夹
    :param directory_path: 根目录路径
    """
    # 遍历目录树，topdown=False 确保从底层向上处理
    for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):
        for folder in dirs:
            folder_path = os.path.join(root, folder)
            # 如果目录为空，则删除
            if not os.listdir(folder_path):
                try:
                    os.rmdir(folder_path)
                    print(f"已删除空目录：{folder_path}")
                except OSError as e:
                    print(f"无法删除目录 {folder_path}: {e}")

# 替换下面的路径为自己想清理的目录的路径
remove_empty_folders('your_directory_path')

说明：使用 os.walk 遍历给定目录及其所有子目录。设置 topdown=False 确保在处理父目录前已处理完子目录。检查目录是否为空后使用 os.rmdir 删除。

3. 批量重命名文件

根据规则批量修改文件名，例如去除特定前缀或添加日期后缀。

import os
import re

def rename_files(directory_path, pattern, replacement):
    """
    批量重命名文件
    :param directory_path: 目录路径
    :param pattern: 正则表达式匹配模式
    :param replacement: 替换字符串
    """
    count = 0
    for filename in os.listdir(directory_path):
        file_path = os.path.join(directory_path, filename)
        if os.path.isfile(file_path):
            new_filename = re.sub(pattern, replacement, filename)
            if new_filename != filename:
                try:
                    os.rename(file_path, os.path.join(directory_path, new_filename))
                    count += 1
                except FileExistsError:
                    print(f"目标文件已存在：{new_filename}")
    print(f"共重命名 {count} 个文件")

# 示例：将文件名中的 'old' 替换为 'new'
rename_files('your_directory_path', r'old', 'new')

说明：利用正则表达式进行更灵活的重命名。支持复杂的匹配逻辑，比简单的字符串替换更强大。

二、Excel 办公自动化

1. 读取和写入数据

使用 Pandas 库高效处理 Excel 文件的读写操作。

import pandas as pd

def read_excel(file_path):
    """读取 Excel 文件返回 DataFrame"""
    return pd.read_excel(file_path)

def write_to_excel(data, file_path):
    """将 DataFrame 数据写入 Excel 文件"""
    df = pd.DataFrame(data) if not isinstance(data, pd.DataFrame) else data
    df.to_excel(file_path, index=False, engine='openpyxl')

# 示例流程
dataframe = read_excel('path_to_input_file.xlsx')
# 在此处对 dataframe 进行数据处理...
write_to_excel(dataframe, 'path_to_output_file.xlsx')

说明：read_excel 直接加载为 DataFrame 对象，便于后续分析。to_excel 中 index=False 避免写入行索引列，engine='openpyxl' 确保兼容性。

2. 合并多个工作表

将同一个 Excel 文件中的多个 Sheet 合并为一个。

import pandas as pd

def merge_sheets(file_path, output_file_path):
    """
    合并 Excel 文件中的所有工作表
    :param file_path: 输入文件路径
    :param output_file_path: 输出文件路径
    """
    xls = pd.ExcelFile(file_path)
    all_dataframes = []
    
    for sheet_name in xls.sheet_names:
        sheet_df = pd.read_excel(xls, sheet_name)
        all_dataframes.append(sheet_df)
    
    # 使用 concat 替代 deprecated 的 append
    merged_df = pd.concat(all_dataframes, ignore_index=True)
    merged_df.to_excel(output_file_path, index=False)
    print(f"合并完成，保存至：{output_file_path}")

merge_sheets('path_to_your_excel_file.xlsx', 'merged_output.xlsx')

说明：现代 Pandas 推荐使用 pd.concat 代替 df.append。代码遍历所有工作表名称，读取数据后合并，最后统一导出。

三、图片处理

1. 图片调整大小与裁剪

使用 Pillow 库进行基础图像变换。

from PIL import Image

def resize_image(input_path, output_path, width, height):
    with Image.open(input_path) as image:
        # LANCZOS 是高质量降采样过滤器
        resized_image = image.resize((width, height), Image.Resampling.LANCZOS)
        resized_image.save(output_path)

def crop_image(input_path, output_path, box):
    """
    box: (left, upper, right, lower)
    """
    with Image.open(input_path) as image:
        cropped_image = image.crop(box)
        cropped_image.save(output_path)

# 示例
resize_image('input.jpg', 'resized.jpg', 800, 600)
crop_image('input.jpg', 'cropped.jpg', (100, 100, 400, 400))

说明：使用上下文管理器 with 确保文件句柄正确关闭。LANCZOS 提供更清晰的缩放效果。

2. 添加水印

为图片添加半透明文字水印，保护版权。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def add_watermark(input_path, output_path, watermark_text, font_size=36):
    image = Image.open(input_path).convert("RGBA")
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    
    # 尝试加载字体，若失败则使用默认字体
    try:
        font = ImageFont.truetype("arial.ttf", font_size)
    except IOError:
        font = ImageFont.load_default()
        
    # 计算文本位置（居中）
    bbox = draw.textbbox((0, 0), watermark_text, font=font)
    text_width = bbox[2] - bbox[0]
    text_height = bbox[3] - bbox[1]
    x = (image.width - text_width) // 2
    y = (image.height - text_height) // 2
    
    # 绘制白色半透明文字
    draw.text((x, y), watermark_text, fill=(255, 255, 255, 128), font=font)
    image.save(output_path)

add_watermark('input.jpg', 'watermarked.jpg', 'Copyright 2024')

说明：增加了字体加载的容错处理，并实现了简单的居中算法，使水印更美观。

3. 创建缩略图

批量生成图片缩略图，节省存储空间。

from PIL import Image

def create_thumbnail(input_path, output_path, size=(128, 128)):
    with Image.open(input_path) as image:
        # thumbnail 方法会保持宽高比
        image.thumbnail(size)
        image.save(output_path)

create_thumbnail('input.jpg', 'thumbnail.jpg')

四、系统任务自动化

1. 进程管理与监控

使用 psutil 库查看和终止进程。

import psutil

def get_running_processes():
    processes = []
    for p in psutil.process_iter(['pid', 'name', 'username']):
        try:
            processes.append(p.info)
        except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
            pass
    return processes

def kill_process_by_name(process_name):
    for p in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
        try:
            if process_name.lower() in p.info['name'].lower():
                p.kill()
                print(f"已终止进程：{p.info['name']} (PID: {p.info['pid']})")
        except (psutil.NoSuchProcess, psutil.AccessDenied):
            continue

# 谨慎使用
# kill_process_by_name('notepad.exe')

说明：增加了异常捕获，防止因权限不足或进程已结束导致脚本崩溃。

五、PDF 文件操作

1. 合并多个 PDF 文件

将多个 PDF 文档合并为一个。

import PyPDF2

def merge_pdfs(input_paths, output_path):
    pdf_merger = PyPDF2.PdfMerger()
    for path in input_paths:
        try:
            with open(path, 'rb') as f:
                pdf_merger.append(f)
            print(f"已添加：{path}")
        except Exception as e:
            print(f"添加失败 {path}: {e}")
    
    with open(output_path, 'wb') as f:
        pdf_merger.write(f)
    print(f"合并完成：{output_path}")

merge_pdfs(['pdf1.pdf', 'pdf2.pdf'], 'merged.pdf')

2. PDF 密码保护

为 PDF 文件添加打开密码。

import PyPDF2

def add_password_protection(input_path, output_path, password):
    with open(input_path, 'rb') as f:
        reader = PyPDF2.PdfReader(f)
        writer = PyPDF2.PdfWriter()
        
        for page in reader.pages:
            writer.add_page(page)
        
        writer.encrypt(password)
        
        with open(output_path, 'wb') as out_f:
            writer.write(out_f)
        print("加密完成")

add_password_protection('input.pdf', 'protected.pdf', 'secure_password')

说明：更新了 API 调用方式，使用 PdfReader 和 pages 属性，符合新版 PyPDF2 规范。

六、邮件通知自动化

定期发送报表或状态通知。

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header

def send_email(subject, content, to_addr, smtp_server, port, user, password):
    msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')
    msg['From'] = Header(user, 'utf-8')
    msg['To'] = Header(to_addr, 'utf-8')
    msg['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
    
    try:
        server = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, port)
        server.login(user, password)
        server.sendmail(user, [to_addr], msg.as_string())
        server.quit()
        print("邮件发送成功")
    except Exception as e:
        print(f"发送失败：{e}")

# 配置示例
send_email(
    subject="日报通知",
    content="今日任务已完成。",
    to_addr="[email protected]",
    smtp_server="smtp.example.com",
    port=465,
    user="[email protected]",
    password="your_password"
)

七、网络数据抓取

简单的网页内容获取示例。

import requests

def fetch_webpage(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败：{e}")
        return None

# 示例
html = fetch_webpage('https://www.python.org')
if html:
    print(f"获取到 {len(html)} 字节数据")

八、最佳实践与维护

1. 错误处理：在生产环境中，务必使用 try-except 块包裹关键逻辑，记录日志以便排查问题。
2. 敏感信息：密码、API Key 等敏感信息不应硬编码在脚本中，建议使用环境变量或配置文件管理。
3. 调度执行：结合 Windows 任务计划程序或 Linux Crontab 定时运行脚本，实现真正的无人值守自动化。
4. 资源释放：使用上下文管理器（with 语句）打开文件和网络连接，确保资源及时释放。
5. 版本控制：将脚本纳入 Git 管理，记录变更历史，便于团队协作和回滚。

结语

本文介绍了多种常见的 Python 自动化场景及对应的脚本实现。通过组合这些工具，您可以构建出适应自身业务需求的自动化工作流。建议在实际应用中根据具体需求调整代码逻辑，并持续优化性能。