10 个 Python 脚本,把每天那些破事自动干掉

这种活我现在基本不愿意手点。

能写个 Python 脚本跑掉的事情，重复做第二遍我都觉得亏。

下面这 10 个脚本，都是我平时更愿意留在 tools 目录里的那种东西。代码不复杂，但真能省时间。

1. 下载目录自动归档

我最烦桌面和下载目录堆满 PDF、压缩包、图片。按扩展名直接分目录，跑一次就清净了。

from pathlib import Path
import shutil

root = Path.home() / "Downloads"

rules = {
".pdf": "PDF",
".xlsx": "Excel",
".zip": "Archive",
".png": "Images",
".jpg": "Images",
}

for f in root.iterdir():
ifnot f.is_file():
continue

    folder = rules.get(f.suffix.lower())
ifnot folder:
continue

    target = root / folder
    target.mkdir(exist_ok=True)
    shutil.move(str(f), target / f.name)

这种脚本我一般不追求“支持所有格式”。自己天天碰到哪几种，就收拾哪几种。

2. 批量给文件重命名

有些系统导出来的文件名特别离谱：

IMG_20260817_00123.jpg
IMG_20260817_00124.jpg

要发给别人时，我通常直接按顺序重排。

from pathlib import Path

folder = Path("./screenshots")

for no, file in enumerate(sorted(folder.glob("*.jpg")), 1):
    new_name = folder / f"接口截图_{no:03d}.jpg"
    file.rename(new_name)

比在资源管理器里一个个按 F2 强多了。

3. 合并一堆 CSV

运营一次扔过来十几个 CSV，我第一反应一般不是打开 Excel，而是先看字段是不是一样。

字段一致，直接合。

import csv
from pathlib import Path

files = list(Path("./data").glob("*.csv"))

with open("merged.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as out:
    writer = None

for file in files:
with file.open(encoding="utf-8-sig") as src:
            reader = csv.DictReader(src)

if writer isNone:
                writer = csv.DictWriter(out, fieldnames=reader.fieldnames)
                writer.writeheader()

            writer.writerows(reader)

数据量不大时，标准库就够了，没必要见个表格就先上 pandas。

4. 从日志里捞 ERROR

线上日志几十 MB，直接拿编辑器开，我是不太喜欢这么干的。

先把 ERROR 和异常上下文捞出来再说。

from pathlib import Path

log = Path("service.log")
hit = Path("error_only.log")

with log.open(encoding="utf-8", errors="ignore") as src, \
     hit.open("w", encoding="utf-8") as out:

for line in src:
if" ERROR "in line or"Traceback"in line:
            out.write(line)

真排问题时还能继续加 traceId、接口路径、订单号这些条件。

日志排查很多时候不是“看更多”，而是先把没用的东西扔掉。

5. 批量检查接口是不是活着

测试环境服务一多，最烦的就是挨个浏览器访问。

我一般留个健康检查脚本。

from urllib.request import urlopen
from urllib.error import URLError

services = {
"用户服务": "http://127.0.0.1:8001/health",
"订单服务": "http://127.0.0.1:8002/health",
"库存服务": "http://127.0.0.1:8003/health",
}

for name, url in services.items():
try:
with urlopen(url, timeout=2) as resp:
            print(name, resp.status)
except URLError as e:
        print(name, "FAILED", e.reason)

谁挂了，一眼就知道。

6. 自动清理过期日志

这种脚本一定要小心，我最不喜欢 rm -rf 式豪迈代码。

先限制目录，再限制后缀，再判断时间。

from pathlib import Path
import time

log_dir = Path("/opt/app/logs")
expire_before = time.time() - 15 * 24 * 3600

for file in log_dir.glob("*.log"):
if file.is_file() and file.stat().st_mtime < expire_before:
        print("delete:", file)
        file.unlink()

第一次跑我甚至会把 unlink() 注释掉，只打印文件。确认没删错，再真动手。

这种地方怂一点不丢人。

7. 批量替换配置

几十个配置文件都要改一个域名，手改基本等着漏。

from pathlib import Path

old = "api-old.internal"
new = "api-new.internal"

for file in Path("./configs").rglob("*.yaml"):
    text = file.read_text(encoding="utf-8")

if old notin text:
continue

    file.write_text(text.replace(old, new), encoding="utf-8")
    print("updated:", file)

我会特意加 if old not in text。

不是为了性能，是为了最后打印出来的东西干净，方便核对到底改了哪些文件。

8. 检查重复数据

导入用户、订单、设备编号之前，我一般先跑一遍重复检查。

import csv
from collections import Counter

with open("users.csv", encoding="utf-8-sig") as f:
    rows = csv.DictReader(f)
    emails = [row["email"].strip().lower() for row in rows]

for email, count in Counter(emails).items():
if count > 1:
        print(count, email)

很多导入事故，其实根本不用等数据库报唯一键冲突。

文件拿到手的时候就能发现。

9. 自动备份指定目录

重要的小脚本、SQL、配置文件，我不太信“等有空了再备份”。

让机器自己压。

from pathlib import Path
from datetime import datetime
import shutil

source = Path("./work")
backup_dir = Path("./backup")
backup_dir.mkdir(exist_ok=True)

stamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M")
target = backup_dir / f"work_{stamp}"

shutil.make_archive(str(target), "zip", source)
print(target.with_suffix(".zip"))

再配个 cron 或 Windows 任务计划，基本不用管。

10. 找出目录里的大文件

磁盘突然爆满时，我一般不急着装什么分析工具。

Python 先扫一遍，经常一分钟内就能看到谁在搞事。

from pathlib import Path

root = Path("/opt/app")

files = (
    f for f in root.rglob("*")
if f.is_file()
)

top = sorted(
    files,
    key=lambda f: f.stat().st_size,
    reverse=True
)[:10]

for file in top:
    size_mb = file.stat().st_size / 1024 / 1024
    print(f"{size_mb:8.1f} MB  {file}")

真遇到过日志忘了滚动，一个文件悄悄长到几个 GB。服务本身没挂，磁盘先给干满了。

Python 做日常自动化，我一直觉得没必要一上来就搞什么“大型自动化平台”。

先盯住那些你每天都在重复点鼠标、复制文件、筛日志、改配置的动作。

一个几十行的小脚本，只要稳定替你干半年，已经值回票价了。

我自己的判断很简单：同一件机械操作做到第三次，就该考虑让 Python 接手了。