25个Python实用脚本,让你的工作效率翻倍

你有没有遇到过这种情况？

每天重复打开Excel、复制粘贴文件、手动发送邮件……

时间都浪费在这些机械性的工作上了。

说实话，我之前也是这样。

直到我学会了用Python写脚本，才发现原来自动化真的能解放双手。

今天整理了25个实用高效的Python自动化脚本，涵盖文件管理、数据处理、通信自动化等场景。

帮你告别重复劳动，效率提升3倍。

往期Python阅读>>

Python 开发中常见的高效写法

Python 快速开发Web文件服务器

Python 15个自动化获取金融数据接口库

Python 自动化做数据可视化10个示例（含代码），强烈推荐

Python 20个实用高效装饰器

Python 30个操作系统命令，事半功倍

Python 40个实用代码案例：提升效率

Python Webbrowser自动化控制浏览器窗口

Python pathlib的使用方法

Python 自动化监控大文件

Python 90个经典使用技巧

Python 文件监控利器Watchdog的使用方法

Docker 40个自动化管理脚本

Python 回调函数的常见应用场景

Python 40个常见场景的代码示例

Python 20 个常用标准模块

Python requests库用法详解

Python 25个函数的开发技巧

Python 20个提高学习效率的工具

Python 自动化文件管理的10个模板

Python 20个常用的开发库

Python 20个代码优化方法

Python 30个内置函数全面解析

Python 50个命令行技巧

Python 解析与转换JSON格式

一、文件管理类

1、批量文件重命名

自动为目录下所有文件添加前缀/后缀或替换关键词：

import osdef batch_rename(path, old_str, new_str):    for file in os.listdir(path):        if old_str in file:            new_name = file.replace(old_str, new_str)            os.rename(os.path.join(path, file), os.path.join(path, new_name))

适用场景：整理下载文件夹、标准化命名。

2、智能文件整理

按扩展名自动分类文件（如图片、文档）：

import os, shutildownloads_folder = "/path/to/downloads"extensions = {"图片": [".jpg", ".png"], "文档": [".pdf", ".docx"]}for file in os.listdir(downloads_folder):    for folder, exts in extensions.items():        if any(file.endswith(ext) for ext in exts):            dest_folder = os.path.join(downloads_folder, folder)            os.makedirs(dest_folder, exist_ok=True)            shutil.move(os.path.join(downloads_folder, file), dest_folder)

适用场景：清理杂乱下载目录。

3、自动备份工具

带时间戳的目录备份，防止数据丢失：

import shutil, datetimedef backup_folder(source, dest):    timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')    backup_path = os.path.join(dest, f"backup_{timestamp}")    shutil.copytree(source, backup_path)

适用场景：关键数据定期备份。

4、重复文件清理

扫描并删除重复文件，释放磁盘空间：

import osimport hashlibdef get_file_hash(filepath):    with open(filepath, 'rb') as f:        return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()def find_duplicates(directory):    hashes = {}    duplicates = []    for root, _, files in os.walk(directory):        for file in files:            filepath = os.path.join(root, file)            file_hash = get_file_hash(filepath)            if file_hash in hashes:                duplicates.append(filepath)            else:                hashes[file_hash] = filepath    return duplicates

适用场景：清理照片库、文档备份。

二、数据处理与文档操作

5、Excel数据合并

整合多个Excel文件数据到单一表格：

import pandas as pddef merge_excel(folder_path, output_file):    all_data = pd.DataFrame()    for file in os.listdir(folder_path):        if file.endswith('.xlsx'):            df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file))            all_data = pd.concat([all_data, df])    all_data.to_excel(output_file, index=False)

适用场景：财务报告整合、销售数据汇总。

6、PDF合并与分割

合并多个PDF文件为单一文档：

from PyPDF2 import PdfMergerdef merge_pdfs(pdf_list, output_file):    merger = PdfMerger()    for pdf in pdf_list:        merger.append(pdf)    merger.write(output_file)

适用场景：合同整合、会议资料整理。

7、PDF文本提取

从PDF中提取可编辑文本：

import PyPDF2def extract_text(pdf_path):    with open(pdf_path, 'rb') as file:        reader = PyPDF2.PdfReader(file)        return "\n".join(page.extract_text() for page in reader.pages)

适用场景：合同内容分析、报告数据复用。

8、CSV转Excel

自动化格式转换（需pandas库）：

import pandas as pddef csv_to_excel(csv_path, excel_path):    df = pd.read_csv(csv_path)    df.to_excel(excel_path, index=False)

适用场景：数据迁移、报表格式标准化。

9、数据透视表生成

自动创建Excel数据透视表：

import pandas as pddef create_pivot_table(data_file, output_file):    df = pd.read_excel(data_file)    pivot = df.pivot_table(        values='sales',        index='category',        columns='month',        aggfunc='sum',        fill_value=0    )    pivot.to_excel(output_file)

适用场景：销售分析、业务报表自动化。

10、JSON数据清洗

批量清洗和转换JSON数据：

import jsondef clean_json(input_file, output_file):    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:        data = json.load(f)    cleaned_data = []    for item in data:        if item.get('value') and item['value'] > 0:            cleaned_data.append({                'id': item.get('id'),                'name': item.get('name', '未知').strip(),                'value': round(item['value'], 2)            })    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:        json.dump(cleaned_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

适用场景：API数据清洗、配置文件整理。

三、通信与任务自动化

11、定时邮件发送

自动发送日报或通知（需schedule库）：

import smtplib, scheduledef send_daily_report():    msg = MIMEText("今日报告内容...")    msg['Subject'] = '每日报告'    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as server:        server.login('your_email@gmail.com', 'password')        server.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())schedule.every().day.at("08:00").do(send_daily_report)

适用场景：自动化日报推送。

12、任务计划执行器

定时运行指定任务（如数据清理）：

import schedule, timedef job():    print("执行数据库清理...")schedule.every(3).hours.do(job)  # 每3小时执行while True:    schedule.run_pending()    time.sleep(1)

适用场景：定期维护任务。

13、企业微信通知

通过机器人发送工作群通知：

import requestsdef send_wechat_message(webhook_url, message):    data = {        "msgtype": "text",        "text": {            "content": message        }    }    requests.post(webhook_url, json=data)

适用场景：任务完成提醒、异常报警。

14、钉钉群消息

自动发送钉钉群消息：

import requestsdef send_dingtalk_message(webhook_url, content):    data = {        "msgtype": "text",        "text": {            "content": content        }    }    requests.post(webhook_url, json=data)

适用场景：团队协作通知、进度同步。

四、图像与媒体处理

15、图片批量压缩

调整尺寸和质量以节省空间：

from PIL import Imagedef compress_image(input_path, output_path, quality=85):    img = Image.open(input_path)    if max(img.size) > 1200:         img.thumbnail((1200, 1200))    img.save(output_path, quality=quality, optimize=True)

适用场景：网站图片优化、邮件附件压缩。

16、视频剪辑自动化

拼接/加速视频（需moviepy库）：

import moviepy.editor as pyeditvideo = pyedit.VideoFileClip("vid.mp4")final_vid = video.subclip(0, 10).speedx(2)  # 截取前10秒并加速2倍final_vid.write_videofile("output.mp4")

适用场景：社交媒体内容制作。

17、图片格式批量转换

一键转换图片格式：

from PIL import Imageimport osdef convert_images(folder, from_format, to_format):    for file in os.listdir(folder):        if file.endswith(from_format):            img = Image.open(os.path.join(folder, file))            new_name = file.replace(from_format, to_format)            img.save(os.path.join(folder, new_name))

适用场景：PNG转JPG、WebP转换。

18、批量添加水印

自动为图片添加水印：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef add_watermark(input_path, output_path, watermark_text):    img = Image.open(input_path)    draw = ImageDraw.Draw(img)    # 添加水印文字    draw.text((10, 10), watermark_text, fill=(255, 255, 255))    img.save(output_path)

适用场景：版权保护、品牌标识。

五、网络与系统管理

19、网页数据抓取

自动采集网站信息（如新闻标题）：

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef scrape_news(url):    response = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')    return [h2.text for h2 in soup.find_all('h2')]

适用场景：竞品监控、数据聚合。

20、日志分析工具

快速筛选日志中的错误信息：

def analyze_log(log_file):    with open(log_file, 'r') as f:        return [line for line in f if "ERROR" in line]

适用场景：系统故障排查。

21、网络连接测试

检测服务端口可用性：

import socketdef test_connection(host="8.8.8.8", port=53):    try:        socket.create_connection((host, port), timeout=3)        return "连接成功"    except OSError:        return "连接失败"

适用场景：服务器健康检查。

22、网站监控告警

监控网站可用性并报警：

import requestsimport timedef monitor_website(url, check_interval=60):    while True:        try:            response = requests.get(url, timeout=10)            if response.status_code != 200:                send_alert(f"网站异常: {url}")        except Exception as e:            send_alert(f"连接失败: {str(e)}")        time.sleep(check_interval)

适用场景：业务系统监控、服务可用性检测。

六、高级办公工具

23、Word文档批量处理

自动修改文档内容（需python-docx库）：

from docx import Documentdef update_word_doc(file_path, old_text, new_text):    doc = Document(file_path)    for para in doc.paragraphs:        if old_text in para.text:            para.text = para.text.replace(old_text, new_text)    doc.save('updated.docx')

适用场景：合同模板更新、报告标准化。

24、剪贴板管理

记录和管理剪贴板历史：

import pyperclipimport timedef clipboard_monitor():    last_content = ""    while True:        current_content = pyperclip.paste()        if current_content != last_content:            save_to_history(current_content)            last_content = current_content        time.sleep(1)

适用场景：多内容复制粘贴、历史记录管理。

25、文件夹同步工具

自动同步两个文件夹内容：

import osimport shutildef sync_folders(source, destination):    for root, dirs, files in os.walk(source):        for file in files:            src_file = os.path.join(root, file)            relative_path = os.path.relpath(src_file, source)            dest_file = os.path.join(destination, relative_path)            os.makedirs(os.path.dirname(dest_file), exist_ok=True)            if not os.path.exists(dest_file):                shutil.copy2(src_file, dest_file)

适用场景：多设备数据同步、备份文件更新。

使用建议

• 灵活调整：所有脚本均可根据需求修改路径、参数（如邮件频率/压缩质量）。
• 库安装：执行前需安装相关库（pip install pandas PyPDF2 pillow schedule等）。
• 安全提示：涉及密码的脚本（如邮件发送）建议使用环境变量存储敏感信息。
• 自动化部署：结合系统定时任务（如Linux的cron或Windows任务计划）实现全自动运行。

这些脚本覆盖了日常办公中80%的重复性工作，平均可提升3倍效率。建议从文件整理和备份脚本入手，逐步扩展至复杂场景如数据抓取和报告生成。

说实话，学会写脚本只是第一步。

更重要的是培养自动化的思维。

每次遇到重复工作时，先想想：这个能用Python自动化吗？

一旦开始，你会发现效率提升真的是指数级的。

想高效学习Python？下面三本精选好书满足你的不同需求！

《流畅的Python（第2版）》——Python进阶必读！深入讲解高级特性与最佳实践，适合想精进的开发者。

《Python从新手到高手》：初学者首选，系统学习全栈技能。

《Python数据分析：从零基础入门到案例实战》——数据科学利器！手把手教你用Python处理数据，实战案例学完就能用。

三本书均支持先用后付、运费险和7天无理由退货，放心购买！点击“购买”按钮，立即开启你的Python学习之旅吧！

https://ima.qq.com/wiki/?shareId=f2628818f0874da17b71ffa0e5e8408114e7dbad46f1745bbd1cc1365277631c