7個(gè)實(shí)用的Python自動(dòng)化代碼
大家注意：因?yàn)槲⑿抛罱指牧送扑蜋C(jī)制，經(jīng)常有小伙伴說(shuō)錯(cuò)過(guò)了之前被刪的文章，比如前陣子冒著風(fēng)險(xiǎn)寫的爬蟲，再比如一些限時(shí)福利，錯(cuò)過(guò)了就是錯(cuò)過(guò)了。
所以建議大家加個(gè)星標(biāo)，就能第一時(shí)間收到推送。??
關(guān)于Python有一句名言：不要重復(fù)造輪子 但是問(wèn)題有三個(gè)： 1、你不知道已經(jīng)有哪些輪子已經(jīng)造好了，哪個(gè)適合你用。有名有姓的的著名輪子就400多個(gè)，更別說(shuō)沒名沒姓自己在制造中的輪子 2、確實(shí)沒重復(fù)造輪子，但是在重復(fù)制造汽車。包括好多大神寫的好幾百行代碼，為的是解決一個(gè)Excel本身就有的成熟功能 3、很多人是用來(lái)抓圖，數(shù)據(jù)，抓點(diǎn)圖片、視頻、天氣預(yù)報(bào)自?shī)首詷芬幌拢缓竽兀孔サ酱髷?shù)據(jù)以后做什么用呢？比如某某啤酒賣得快，然后呢？比如某某電影票房多，然后呢？ 以下是經(jīng)過(guò)Python3.6.4調(diào)試通過(guò)的代碼，與大家分享：
from selenium import webdriver
import time
import urllib.request
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042")
i = 0
while i < 10:
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
time.sleep(2)
try:
driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click()
print("page" + str(i))
time.sleep(1)
except:
break
result_raw = driver.page_source
content_list = re.findall("img src=\"(.+?)\" ", str(result_raw))
n = 0
while n < len(content_list):
i = time.time()
local = (r"%s.jpg" % (i))
urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local)
print("編號(hào)：" + str(i))
n = n + 1
from time import sleep
import requests
s = input("請(qǐng)主人輸入話題：")
while True:
resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, })
resp = resp.json()
sleep(1)
print('小魚：', resp['text'])
s = resp['text']
resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid':0, 'msg': s})
resp.encoding = 'utf8'
resp = resp.json()
sleep(1)
print('菲菲：', resp['content'])
#網(wǎng)上還有一個(gè)據(jù)說(shuō)智商比較高的小i機(jī)器人，用爬蟲的功能來(lái)實(shí)現(xiàn)一下：
import urllib.request
import re
while True:
x = input("主人：")
x = urllib.parse.quote(x)
link = urllib.request.urlopen(
"http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D")
html_doc = link.read().decode()
reply_list = re.findall(r'\"content\":\"(.+?)\\r\\n\"', html_doc)
print("小i：" + reply_list[-1])
分析唐詩(shī)的作者是李白還是杜甫
import jieba
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
# 需要提前把李白的詩(shī)收集一下，放在libai.txt文本中。
text1 = open(r"libai.txt", "rb").read()
list1 = jieba.cut(text1)
result1 = " ".join(list1)
# 需要提前把杜甫的詩(shī)收集一下，放在dufu.txt文本中。
text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read()
list2 = jieba.cut(text2)
result2 = " ".join(list2)
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
libai = result1
dufu = result2
# 特征提取
def word_feats(words):
return dict([(word, True) for word in words])
libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai]
dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu]
train_set = libai_features + dufu_features
# 訓(xùn)練決策
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)
# 分析測(cè)試
sentence = input("請(qǐng)輸入一句你喜歡的詩(shī)：")
print("\n")
seg_list = jieba.cut(sentence)
result1 = " ".join(seg_list)
words = result1.split(" ")
# 統(tǒng)計(jì)結(jié)果
lb = 0
df = 0
for word in words:
classResult = classifier.classify(word_feats(word))
if classResult == 'lb':
lb = lb + 1
if classResult == 'df':
df = df + 1
# 呈現(xiàn)比例
x = float(str(float(lb) / len(words)))
y = float(str(float(df) / len(words)))
print('李白的可能性：%.2f%%' % (x * 100))
print('杜甫的可能性：%.2f%%' % (y * 100))
彩票隨機(jī)生成35選7
import random
temp = [i + 1 for i in range(35)]
random.shuffle(temp)
i = 0
list = []
while i < 7:
list.append(temp[i])
i = i + 1
list.sort()
print('\033[0;31;;1m')
print(*list[0:6], end="")
print('\033[0;34;;1m', end=" ")
print(list[-1])
自動(dòng)寫檢討書
import random
import xlrd
ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx')
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1')
i = []
x = input("請(qǐng)輸入具體事件：")
y = int(input("老師要求的字?jǐn)?shù)："))
while len(str(i)) < y * 1.2:
s = random.randint(1, 60)
rows = sheet.row_values(s)
i.append(*rows)
print(" "*8+"檢討書"+"\n"+"老師：")
print("我不應(yīng)該" + str(x)+"，", *i)
print("再次請(qǐng)老師原諒！")
'''
以下是樣稿：
請(qǐng)輸入具體事件：抽煙
老師要求的字?jǐn)?shù)：200
檢討書
老師：
我不應(yīng)該抽煙， 學(xué)校一開學(xué)就三令五申，
一再?gòu)?qiáng)調(diào)校規(guī)校紀(jì)，提醒學(xué)生不要違反校規(guī)，
可我卻沒有把學(xué)校和老師的話放在心上，
沒有重視老師說(shuō)的話，沒有重視學(xué)校頒布的重要事項(xiàng)，
當(dāng)成了耳旁風(fēng)，這些都是不應(yīng)該的。
同時(shí)也真誠(chéng)地希望老師能繼續(xù)關(guān)心和支持我，
并卻對(duì)我的問(wèn)題酌情處理。
無(wú)論在學(xué)習(xí)還是在別的方面我都會(huì)用校規(guī)來(lái)嚴(yán)格要求自己，
我會(huì)把握這次機(jī)會(huì)。
但事實(shí)證明，僅僅是熱情投入、刻苦努力、鉆研學(xué)業(yè)是不夠的，
還要有清醒的政治頭腦、大局意識(shí)和紀(jì)律觀念，
否則就會(huì)在學(xué)習(xí)上迷失方向，使國(guó)家和學(xué)校受損失。
再次請(qǐng)老師原諒！
'''
屏幕錄相機(jī)，抓屏軟件
from time import sleep
from PIL import ImageGrab
m = int(input("請(qǐng)輸入想抓屏幾分鐘："))
m = m * 60
n = 1
while n < m:
sleep(0.02)
im = ImageGrab.grab()
local = (r"%s.jpg" % (n))
im.save(local, 'jpeg')
n = n + 1
制作Gif動(dòng)圖
from PIL import Image
im = Image.open("1.jpg")
images = []
images.append(Image.open('2.jpg'))
images.append(Image.open('3.jpg'))
im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1,)
交流群
時(shí)隔2個(gè)月，摸魚學(xué)習(xí)交流群再次限時(shí)開放了。
Python技術(shù)交流群（技術(shù)交流、摸魚、白嫖課程為主）又不定時(shí)開放了，感興趣的朋友，可以在下方公號(hào)內(nèi)回復(fù)：666，即可進(jìn)入，一起 100 天計(jì)劃！
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