Python 语言的应用场景
很多人认为编程仅与人工智能或软件开发相关，但实际上 Python 已渗透到生活的方方面面。其简洁的语法和强大的生态库使其成为跨领域的高效工具。
个人生活辅助
1. 自动化票务监控
面对机票价格波动大、信息更新快的问题，手动查询效率低下。通过编写脚本结合网络爬虫技术，可以实现自动监控。
例如，利用 requests 库请求网页，使用 BeautifulSoup 解析 HTML 获取票价信息。当价格低于设定阈值时，调用短信 API（如 Google Voice）发送通知。这种自动化方案能显著节省时间并捕捉低价机会。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 伪代码示例：模拟抓取逻辑
def check_flight_price(url, target_price):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
price = extract_price(soup) # 需根据实际网站结构实现
if price < target_price:
send_sms(f"Found ticket: {price}")
2. 薪资数据调研
了解行业薪资水平有助于职业规划。通过爬虫从招聘平台抓取公开数据，利用 pandas 进行清洗和分析，可以生成可视化的薪资分布报告，帮助求职者评估自身市场价值。
3. 社交互动辅助
虽然不建议过度自动化打扰他人，但学习定时任务调度（如 schedule 库）和邮件发送（smtplib）是掌握 Python 基础的良好实践。例如，设置每日定时提醒功能，可用于个人日程管理。
职场效率提升
1. 数据采集与分析
对于外贸、运营等岗位，竞品分析至关重要。Python 可批量抓取竞争对手的销售数据、用户评论等行为数据。结合 numpy 和 pandas 进行数据清洗，去除无效记录，再使用 matplotlib 或 seaborn 进行可视化展示，为决策提供数据支持。
2. 办公自动化
财务和行政人员常需处理大量 Excel 表格。使用 openpyxl 或 pandas 库，可以自动完成数据的合并、去重、统计和报表生成。
import pandas as pd
# 读取多个 Excel 文件并合并
df_list = [pd.read_excel(f) for f in file_paths]
df_merged = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
# 数据清洗与保存
df_cleaned = df_merged.drop_duplicates()
df_cleaned.to_excel('report_final.xlsx', index=)
