你工作效率低，可能是因为不会Python...

前言

你是不是感觉你的工作非常无聊，每天有大量的重复性的工作要做，比如在我的工作中，就有很多类似的动作。每天早上要看我们DevOps流水线跑出的结果，查看各个微服务中的重复代码率是多少，有没有增加，CleanCode中的各项指标怎么样，代码的UT覆盖率有没有降低，引入的开源软件有没有出现漏洞等等数据，然后将各个微服务的这些数据统计到一个表格中，然后发送一个邮件给全组的成员，让每一个微服务的开发负责人去确认和处理。这是一件非常繁琐且无聊的工作，并且对于自身的成长没有一点帮助。而且这个重复性的动作，需要每天早上都要去做，还会经常出现忘记的情况，等来的就只能是领导的指责。

人工统计不仅慢，而且还容易出错，后来，通过python解放了我的双手，不仅节省了时间，还保证了结果正确性。我可以将更多精力放在需求设计和开发中了。

首先，通过python爬虫，爬取DevOps网站中的扫描结果，将一些核心的重要数据都爬取下来，然后按照微服务维度，写入到一个Excel中，然后再对Excel中的数据进行统计，获取到数据的增长趋势，还可以生成一个折线图，最后将这份Excel通过邮件的形式，发送给团队内的所有成员。以上动作全部是由Python脚本实现的，并且设置一个定时任务，每天早上8点执行。

以前需要一个人接近半个小时才能完成的任务，现在通过python脚本，只需要几秒钟就可以轻松搞定，这效率提升了几万倍啊。并且，这是每天都要执行的，节省的时间更是不可估量。

接下来，我将带你们看一下python在我们日常的工作中可以做哪些事情，通过这些python脚本，可以解放我们的双手。

数据处理自动化

数据处理是在工作中经常会遇到的任务，通过使用Python的Pandas、NumPy和SciPy等库，可以帮助我们更高效地完成数据清洗、转换和分析工作。相比于手动操作Excel，使用Python可以自动处理大量数据，大大提高工作效率。我们只需要编写一些简单的代码，就能够完成繁琐的数据处理任务。比如，我们可以通过Pandas读取和写入Excel文件，对数据进行排序、过滤、合并、计算等操作。而且，使用Python的强大科学计算库NumPy和SciPy，我们可以进行更复杂的数据分析、统计和建模工作。

在繁忙的工作中，手动处理大量数据就像挖掘山里的黄金一样辛苦费时，而利用Python进行数据处理就相当于拥有了一台高效的挖掘机，能够快速又准确地处理数据。

代码案例：

import pandas as pd  
  
# 读取Excel文件  
data = pd.read_excel("data.xlsx")  
  
# 进行数据清洗和转换  
clean_data = data.dropna()  # 删除缺失值  
transformed_data = clean_data.apply(lambda x: x * 2)  # 数据乘以2  
  
# 分析数据  
mean_value = transformed_data.mean()  # 计算均值

通过上面的代码，我们可以看到利用Python进行数据处理的简洁和高效。不仅可以轻松完成数据清洗、转换等操作，还可以进行数据分析和计算。

假设我们需要对一个销售数据进行清洗和分析。原始数据包含了一些缺失值，我们可以使用Pandas的dropna()函数删除缺失值，保证数据的完整性。然后，通过应用lambda函数，将数据中的每个值都乘以2，达到数据转换的目的。最后，可以计算转换后数据的均值，进行更深入的数据分析和洞察。使用Python的数据处理功能，可以很方便地完成这一系列的操作，而且效率更高。

邮件自动化

在工作中，我们经常需要处理大量的邮件，包括撰写、发送、管理等工作。利用Python的smtplib和email库，可以帮助我们实现邮件的自动化。通过编写一些简单的代码，可以减少重复的邮件撰写和发送工作，提高工作效率。

首先，我们可以使用smtplib库连接到邮件服务器，并使用email库创建邮件对象。然后，可以通过设置邮件的主题、收件人、正文和附件等信息，实现邮件的自动生成。例如，我们可以编写一个函数，实现定时发送提醒邮件的功能。这样，我们只需要设置好邮件的内容和发送时间，就能够实现定时发送邮件的自动化。

邮件的自动化就像我们拥有了一个值班秘书，可以代替我们处理重复的邮件事务，让我们有更多时间专注于其他重要的工作。

代码案例：

import smtplib  
from email.mime.text import MIMEText  
  
def send_email(subject, recipient, content):  
    # 创建邮件对象  
    msg = MIMEText(content)  
    msg["Subject"] = subject  
    msg["From"] = "example@example.com"  
    msg["To"] = recipient  
  
    # 连接邮件服务器并发送邮件  
    smtp = smtplib.SMTP("smtp.example.com")  
    smtp.login("username", "password")  
    smtp.sendmail("example@example.com", [recipient], msg.as_string())  
    smtp.quit()  
  
# 定时发送提醒邮件  
subject = "重要会议提醒"  
recipient = "example@example.com"  
content = "本周五下午2点有重要会议，请准时参加。"  
send_email(subject, recipient, content)

通过上面的代码，我们可以看到利用Python进行邮件自动化的便利和高效。只需要简单地调用函数，就能够实现邮件的自动生成和发送。

假设我们需要定时发送一个会议提醒邮件。通过调用send_email函数，并设置好邮件的主题、收件人和正文内容，就可以实现每周自动发送提醒邮件的功能。这样，我们无需手动撰写和发送邮件，节省了重复性的工作。同时，也避免了因为疏忽而忘记发送邮件的情况发生。

任务调度和自动化

在工作中，我们经常会遇到一些重复性的任务，比如定时备份文件、批量重命名文件、自动化测试等。利用Python的sched和time模块，可以轻松实现任务的调度和自动化。

首先，我们可以使用sched模块创建一个调度器，并设置定时执行的时间间隔。然后，通过编写相应的函数，实现具体的任务逻辑。比如，我们可以编写一个函数，实现每天凌晨自动备份指定目录的文件。这样，我们只需设置好备份目录和备份时间，就能够实现定时备份文件的自动化。

任务的调度和自动化就像我们拥有了一个智能管家，可以按照我们的要求，每天准时为我们完成各种琐碎的任务。

代码案例：

import sched  
import time  
import shutil  
  
def backup_files(backup_dir):  
    # 备份指定目录的文件  
    shutil.copytree("data", backup_dir)  
  
# 创建调度器  
s = sched.scheduler(time.time, time.sleep)  
  
# 设置定时执行任务  
def perform_backup(backup_dir):  
    # 备份文件  
    backup_files(backup_dir)  
  
    # 下次执行时间（每天凌晨1点）  
    next_time = time.time() + 24 * 60 * 60  
    s.enterabs(next_time, 1, perform_backup, (backup_dir,))  
  
# 设置初始执行时间（第二天凌晨1点）  
start_time = time.time() + 24 * 60 * 60  
s.enterabs(start_time, 1, perform_backup, ("backup",))  
  
# 启动调度器  
s.run()

通过上面的代码，我们可以看到利用Python进行任务调度和自动化的便捷和高效。只需要编写一些简单的函数，并设置好执行时间，就能够实现任务的自动调度和执行。

假设我们需要每天凌晨备份一个指定的文件目录。通过编写backup_files函数，并设置调度器的执行时间，就可以实现每天定时备份文件的自动化。这样，我们无需手动执行备份操作，节省了重复性的工作。同时，也避免了因为疏忽而忘记备份文件的情况发生。

利用Python进行任务调度和自动化可以极大地提升工作效率，减少重复的任务操作，让我们能够更专注于重要的工作内容。通过合理地设置任务的执行时间和逻辑，可以更好地管理和处理各种琐碎的任务。

数据可视化

在工作中，我们经常需要将数据转化为直观、易懂的图表和图形，与团队和客户进行沟通和展示。利用Python的Matplotlib和Seaborn等数据可视化库，可以帮助我们快速生成各种图表和图形，提高与他人的沟通效率。

首先，我们可以使用Matplotlib库创建各种图表，比如走势图、饼图、柱状图、热力图等。通过设置图表的数据和样式，可以将数据转化为直观、易懂的图表。另外，Seaborn库提供了更强大的数据可视化功能，可以轻松绘制高级的统计图表。例如，我们可以使用Seaborn的heatmap函数绘制热力图，展示数据的相关性。

数据可视化就像是将数据变成了一副美丽的图画，让我们更好地理解和传递数据背后的故事。

代码案例：

import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns  
  
# 数据可视化  
ages = [25, 30, 35, 40, 45]  
salaries = [3000, 5000, 6000, 8000, 10000]  
  
# 绘制柱状图  
plt.bar(ages, salaries)  
plt.xlabel("Age")  
plt.ylabel("Salary")  
plt.title("Salary by Age")  
  
# 展示图表  
plt.show()  
  
# 绘制热力图  
sns.heatmap(data)  
plt.xlabel("X")  
plt.ylabel("Y")  
plt.title("Heatmap")  
plt.show()

通过上面的代码，我们可以看到利用Python进行数据可视化的简单和灵活。只需要设置好图表的数据和样式，就能够快速生成各种图表。

假设我们需要展示不同年龄段的薪资情况。通过使用Matplotlib的bar函数，我们可以绘制一个柱状图，将年龄和薪资作为横纵坐标，直观地展示不同年龄段的薪资水平差异。另外，我们还可以使用Seaborn的heatmap函数，绘制一个热力图，展示数据的相关性。这样，我们可以更直观地了解数据的分布和关联，提高与他人的沟通效率。

自动化脚本

在工作中，我们经常会遇到一些重复性的任务，比如批量处理文件、自动化测试、网页爬虫等。利用Python编写脚本，可以帮助我们自动化这些日常工作，提高工作效率。

首先，我们可以使用Python的文件操作功能进行批量处理文件。通过编写脚本，可以自动完成文件的复制、移动、重命名等操作。例如，我们可以编写一个脚本，将一个文件夹下的所有文件复制到另一个文件夹中。这样，我们只需要运行脚本，就能够自动完成文件的批量处理。

自动化脚本就像一个聪明的助手，能够帮我们完成重复性的工作，让我们有更多的时间和精力专注于其他有价值的工作。

代码案例：

import os  
import shutil  
  
def batch_process_files(source_dir, target_dir):  
    # 获取源文件夹下的所有文件  
    files = os.listdir(source_dir)  
  
    # 遍历所有文件  
    for file in files:  
        # 构造源文件路径和目标文件路径  
        source_path = os.path.join(source_dir, file)  
        target_path = os.path.join(target_dir, file)  
  
        # 复制文件到目标文件夹  
        shutil.copy(source_path, target_path)  
  
# 设置源文件夹和目标文件夹  
source_dir = "source"  
target_dir = "target"  
  
# 批量处理文件  
batch_process_files(source_dir, target_dir)

通过上面的代码，我们可以看到利用Python编写自动化脚本的简洁和便利。只需要编写一些简单的函数，并设置好源文件夹和目标文件夹，就能够实现文件的批量处理。

假设我们需要将一个文件夹下的所有文件复制到另一个文件夹中。通过调用batch_process_files函数，并设置好源文件夹和目标文件夹，就可以实现文件的批量复制。这样，我们无需手动复制每一个文件，节省了重复性的工作。当然，这个例子可能不是特别恰当，手动批量复制更快，但是在处理一些批量的重复性工作中，编写一个脚本来执行是非常方便的。