10 đoạn mã Python giúp tự động hóa công việc hàng ngày

0 0 0

Người đăng: Thái Thịnh

Theo Viblo Asia

Bộ sưu tập mã nguồn Python không thể thiếu cho mọi người. Từ những người đam mê công nghệ, chuyên gia bận rộn đến những ai muốn đơn giản hóa công việc thường ngày, Python có thể giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả công việc.

1. Tự động gửi Email

Việc gửi email thủ công, đặc biệt là các email định kỳ, có thể tốn nhiều thời gian. Với thư viện smtplib của Python, bạn có thể tự động hóa quy trình này một cách dễ dàng. Cho dù đó là gửi lời nhắc, cập nhật hay tin nhắn được cá nhân hóa, đoạn mã này đều có thể xử lý tất cả.

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart def send_email(receiver_email, subject, body): sender_email = "your_email@example.com" password = "your_password" msg = MIMEMultipart() msg['From'] = sender_email msg['To'] = receiver_email msg['Subject'] = subject msg.attach(MIMEText(body, 'plain')) try: with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server: server.starttls() server.login(sender_email, password) server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string()) print("Email sent successfully!") except Exception as e: print(f"Error: {e}") # Example usage
send_email("receiver_email@example.com", "Subject Here", "Email body goes here.")

Đoạn mã này có thể dễ dàng tích hợp vào một quy trình làm việc lớn hơn, như gửi báo cáo hoặc cảnh báo.

2. Sắp xếp File

Nếu thư mục Downloads của bạn là một mớ hỗn độn, đoạn mã này là dành cho bạn. Nó sắp xếp các tệp theo phần mở rộng của chúng, đặt gọn gàng chúng vào các thư mục con. Không còn phải sàng lọc hàng tá tệp để tìm thứ bạn cần nữa!

import os
from shutil import move def organize_folder(folder_path): for file in os.listdir(folder_path): if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, file)): ext = file.split('.')[-1] ext_folder = os.path.join(folder_path, ext) os.makedirs(ext_folder, exist_ok=True) move(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(ext_folder, file)) # Example usage
organize_folder("C:/Users/YourName/Downloads")

Đoạn mã này đặc biệt hữu ích để quản lý các tệp như PDF, hình ảnh hoặc tài liệu.

3. Lấy tin tức tiêu đề từ trang web

Luôn cập nhật những tin tức mới nhất bằng cách lấy tiêu đề từ trang web yêu thích của bạn. Các thư viện 'requests' và 'BeautifulSoup' của Python giúp quá trình này trở nên liền mạch.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup def fetch_headlines(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") headlines = [h.text for h in soup.find_all('h2', class_='headline')] return headlines # Example usage
headlines = fetch_headlines("https://news.ycombinator.com/")
print("\n".join(headlines))

4. Thông báo thời tiết hàng ngày

Bắt đầu ngày mới của bạn với bản cập nhật thời tiết! Đoạn mã này lấy dữ liệu thời tiết cho thành phố của bạn bằng OpenWeatherMap API và hiển thị nhiệt độ và dự báo.

import requests def get_weather(city): api_key = "your_api_key" url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric" response = requests.get(url).json() if response.get("main"): temp = response['main']['temp'] weather = response['weather'][0]['description'] print(f"The current weather in {city} is {temp}°C with {weather}.") else: print("City not found!") # Example usage
get_weather("New York")

Với một vài điều chỉnh nhỏ, bạn có thể nhận thông báo trực tiếp trên điện thoại của mình.

5. Tự động đăng bài trên mạng xã hội

Lên lịch đăng bài trên mạng xã hội thật dễ dàng với Python. Sử dụng thư viện 'tweepy' để đăng tweet theo chương trình.

import tweepy def post_tweet(api_key, api_key_secret, access_token, access_token_secret, tweet): auth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_key_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth) api.update_status(tweet) print("Tweet posted!") # Example usage
post_tweet("api_key", "api_key_secret", "access_token", "access_token_secret", "Hello, Twitter!")

Lý tưởng cho các nhà quản lý mạng xã hội và người sáng tạo nội dung muốn lên kế hoạch đăng bài trước.

6. Chuyển đổi PDF sang Văn bản

Trích xuất văn bản từ PDF theo cách thủ công rất tẻ nhạt. Đoạn mã này đơn giản hóa quy trình bằng cách sử dụng thư viện 'PyPDF2'.

from PyPDF2 import PdfReader def pdf_to_text(file_path): reader = PdfReader(file_path) text = "" for page in reader.pages: text += page.extract_text() return text # Example usage
print(pdf_to_text("sample.pdf"))

Tuyệt vời để lưu trữ hoặc phân tích các tài liệu chứa nhiều văn bản.

7. Theo dõi chi tiêu với CSV

Theo dõi chi tiêu của bạn bằng cách ghi chúng vào tệp CSV. Đoạn mã này giúp bạn duy trì hồ sơ kỹ thuật số mà bạn có thể phân tích sau này.

import csv def log_expense(file_name, date, item, amount): with open(file_name, mode='a', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([date, item, amount]) print("Expense logged!") # Example usage
log_expense("expenses.csv", "2024-11-22", "Coffee", 4.5)

Biến điều này thành thói quen, và bạn sẽ có một bức tranh rõ ràng về các mô hình chi tiêu của mình.

8. Tự động thông báo trên máy tính

Cần nhắc nhở hoặc cảnh báo trên máy tính của bạn? Đoạn mã này sử dụng thư viện 'plyer' để gửi thông báo trên máy tính.

from plyer import notification def send_notification(title, message): notification.notify( title=title, message=message, app_name="Task Automation" ) # Example usage
send_notification("Reminder", "Meeting at 3 PM.")

Hoàn hảo cho việc quản lý tác vụ và nhắc nhở sự kiện.

9. Kiểm tra tình trạng website

Theo dõi thời gian hoạt động của trang web của bạn hoặc các nền tảng yêu thích với đoạn mã đơn giản này.

import requests def check_website(url): try: response = requests.get(url) if response.status_code == 200: print(f"{url} is online!") else: print(f"{url} is down! Status code: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"Error: {e}") # Example usage
check_website("https://www.google.com")

Hữu ích cho các nhà phát triển web và chủ doanh nghiệp.

10. Tự động sao lưu dữ liệu

Không bao giờ phải lo lắng về việc mất các tệp quan trọng nữa. Đoạn mã này tự động sao lưu tệp vào một vị trí được chỉ định.

import shutil def backup_files(source_folder, backup_folder): shutil.copytree(source_folder, backup_folder, dirs_exist_ok=True) print("Backup completed!") # Example usage
backup_files("C:/ImportantData", "D:/Backup")

10 đoạn mã này chứng minh cách Python có thể xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại và đơn giản hóa công việc hàng ngày của bạn. Từ việc quản lý tệp đến đăng bài trên mạng xã hội, tự động hóa mở ra vô số khả năng. Chọn một đoạn mã, tùy chỉnh nó và tích hợp nó vào quy trình làm việc của bạn nhé. Cảm ơn đã theo dõi bài viết vừa rồi!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thao tác với File trong Python

Python cung cấp các chức năng cơ bản và phương thức cần thiết để thao tác các file. Bài viết này tôi xin giới thiệu những thao tác cơ bản nhất với file trong Python.

0 0 63

- vừa được xem lúc

Tập tành crawl dữ liệu với Scrapy Framework

Lời mở đầu. Chào mọi người, mấy hôm nay mình có tìm hiểu được 1 chút về Scrapy nên muốn viết vài dòng để xem mình đã học được những gì và làm 1 demo nho nhỏ.

0 0 166

- vừa được xem lúc

Sử dụng Misoca API (oauth2) với Python

Với bài viết này giúp chúng ta có thể nắm được. ・Tìm hiểu cách xử lý API misoca bằng Python.

0 0 49

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 3)

Tiếp tục phần 2 của series Pandas DataFrame nào. Let's go!!. Ở phần trước, các bạn đã biết được cách lấy dữ liệu một row hoặc column trong Pandas DataFame rồi phải không nào. 6 Hoc.

0 0 63

- vừa được xem lúc

Lập trình socket bằng Python

Socket là gì. Một chức năng khác của socket là giúp các tầng TCP hoặc TCP Layer định danh ứng dụng mà dữ liệu sẽ được gửi tới thông qua sự ràng buộc với một cổng port (thể hiện là một con số cụ thể), từ đó tiến hành kết nối giữa client và server.

0 0 79

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 2)

Nào, chúng ta cùng đến với phần 2 của series Pandas DataFrame. Truy xuất Labels và Data. Bạn đã biết cách khởi tạo 1 DataFrame của mình, và giờ bạn có thể truy xuất thông tin từ đó. Với Pandas, bạn có thể thực hiện các thao tác sau:.

0 0 95