今天我们将讨论 10 个实用的 Python 自动化办公脚本。这些脚本可以帮助你简化日常工作，提高效率。无论是处理 Excel 文件、发送邮件，还是自动化网页操作，Python 都能派上用场。

1. 批量重命名文件

如果你需要对一堆文件进行重命名，比如给文件添加前缀或后缀，可以使用以下脚本：

import os

def batch_rename_files(directory, prefix):

    """批量重命名指定目录下的所有文件，添加前缀"""

    for filename in os.listdir(directory):

        new_name = f"{prefix}_{filename}"

        os.rename(os.path.join(directory, filename), os.path.join(directory, new_name))

    print("文件重命名完成")

# 使用示例

batch_rename_files('path/to/your/directory', 'new_prefix')说明：此脚本遍历指定目录中的所有文件，并为每个文件添加指定的前缀。

2. 自动发送电子邮件

使用 smtplib 库，你可以轻松实现自动发送电子邮件的功能。

import smtplib

from email.mime.text import MIMEText

def send_email(subject, body, to_email):

    """发送电子邮件"""

    from_email = 'your_email@example.com'

    password = 'your_email_password'

    # 创建邮件内容

    msg = MIMEText(body)

    msg['Subject'] = subject

    msg['From'] = from_email

    msg['To'] = to_email

    # 发送邮件

    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.example.com', 465) as server:

        server.login(from_email, password)

        server.send_message(msg)

        print("邮件发送成功")

# 使用示例

send_email("测试主题", "这是一封测试邮件", "recipient@example.com")说明：确保替换邮件地址和 SMTP 服务器信息，以使其适应你的邮箱设置。

3. 批量处理 Excel 文件

使用 pandas 和 openpyxl 库，可以轻松读取和写入 Excel 文件。

import pandas as pd

def process_excel(file_path):

    """读取 Excel 文件并处理数据"""

    df = pd.read_excel(file_path)  # 读取 Excel 文件

    df['新列'] = df['原列'] * 2  # 在 DataFrame 中添加新列

    df.to_excel('processed_file.xlsx', index=False)  # 保存处理后的结果

    print("Excel 文件处理完成")

# 使用示例

process_excel('path/to/your/excel_file.xlsx')说明：此脚本读取指定的 Excel 文件，对其中一列的数据进行简单的数学运算，然后保存处理后的结果到新的 Excel 文件中。

4. 网页抓取数据

使用 requests 和 BeautifulSoup，可以轻松从网页抓取数据。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_data(url):

    """从指定 URL 抓取数据"""

    response = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    titles = [title.get_text() for title in soup.find_all('h2')]  # 假设标题在 <h2> 标签中

    print("抓取到的标题:")

    for title in titles:

        print(title)

# 使用示例

fetch_data('https://example.com')

说明：该脚本访问指定的 URL，解析 HTML 内容，并提取所有 <h2> 标签内的文本。

5. 文件备份

这个脚本可以帮助你快速备份指定目录中的文件。

import shutil

import os

import datetime

def backup_files(source_directory, backup_directory):

    """备份文件到指定目录"""

    date_str = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

    backup_path = os.path.join(backup_directory, f"backup_{date_str}")

    shutil.copytree(source_directory, backup_path)  # 复制整个目录

    print(f"备份完成: {backup_path}")

# 使用示例

backup_files('path/to/source_directory', 'path/to/backup_directory')说明：该脚本使用 shutil.copytree() 方法复制源目录中的所有文件到备份目录。

6. 自动生成报告

如果你需要根据数据生成报告，可以使用 pandas 来处理数据并生成 PDF 或 Excel 格式的报告。

import pandas as pd

def generate_report(data):

    """根据数据生成简单的 Excel 报告"""

    df = pd.DataFrame(data)

    df.to_excel('report.xlsx', index=False)

    print("报告已生成: report.xlsx")

# 使用示例

data = {

    '姓名': ['张三', '李四'],

    '分数': [90, 85]

}

generate_report(data)说明：该脚本将样本数据转换为一个 Excel 文件。

7. 图片批量处理

使用 Pillow 库，可以批量处理图片，例如调整大小或格式转换。

from PIL import Image

import os

def resize_images(source_directory, output_directory, size=(800, 800)):

    """调整指定目录下所有图片的大小"""

    if not os.path.exists(output_directory):

        os.makedirs(output_directory)

    for filename in os.listdir(source_directory):

        if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):

            img_path = os.path.join(source_directory, filename)

            img = Image.open(img_path)

            img = img.resize(size)

            img.save(os.path.join(output_directory, filename))

            print(f"已调整大小并保存: {filename}")

# 使用示例

resize_images('path/to/source_images', 'path/to/output_images', (800, 800))说明：该脚本遍历指定目录，调整每张图片的大小并保存到输出目录。

8. 数据库操作

使用 sqlite3 库，可以方便地与 SQLite 数据库进行交互。

import sqlite3

def create_table():

    """创建一个简单的SQLite表"""

    conn = sqlite3.connect('example.db')

    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')

    conn.commit()

    conn.close()

    print("表创建成功")

# 使用示例

create_table()说明：此脚本连接到 SQLite 数据库并创建一个用户表。

9. 自动化日程提醒

可以使用 schedule 库设置定时任务，比如每天发送提醒邮件。

import schedule

import time

def job():

    print("这是您的日程提醒！请记得查看日程安排。")

# 设置每天的提醒时间

schedule.every().day.at("10:00").do(job)

while True:

    schedule.run_pending()

    time.sleep(1)说明：该脚本每天下午 10 点执行预定的提醒任务。

10. 网络监控

可以编写一个简单的脚本来监控特定网站的状态，确保它们正常运行。

import requests

def check_website(url):

    """检查网站是否正常"""

    try:

        response = requests.get(url)

        if response.status_code == 200:

            print(f"{url} 正常运行")

        else:

            print(f"{url} 返回状态码: {response.status_code}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:

        print(f"访问 {url} 时发生错误: {e}")

# 使用示例

check_website('https://example.com')说明：该脚本尝试访问指定的网站，并根据响应状态码判断网站是否正常运行。

总结

以上就是 Python 自动化办公的 10 大脚本。这些脚本可以帮助你简化日常工作，提高生产力。掌握这些基本技能后，你将能够更高效地处理各种办公任务。