文末赠书
在日常的工作中,我们总会面临到各式各样的问题。
其中不少的问题,使用一些简单的Python代码就能解决。
比如不久前的复旦大佬,用130行Python代码硬核搞定核酸统计,大大提升了效率,节省了不少时间。
今天,小F就带大家学习一下10个Python脚本程序。
虽然简单,不过还是蛮有用的。
有兴趣的可以自己去实现,找到对自己有帮助的技巧。
▍1、Jpg转Png
图片格式转换,以前小F可能第一时间想到的是【格式工厂】这个软件。
如今编写一个Python脚本就能完成各种图片格式的转换,此处以jpg转成png为例。
有两种解决方法,都分享给大家。
# 图片格式转换, Jpg转Png
# 方法①
from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img.save('test1.png')
# 方法②
from cv2 import imread, imwrite
image = imread("test.jpg", 1)
imwrite("test2.png", image)
▍2、PDF加密和解密
如果你有100个或更多的PDF文件需要加密,手动进行加密肯定是不可行的,极其浪费时间。
使用Python的pikepdf模块,即可对文件进行加密,写一个循环就能进行批量加密文档。
# PDF加密
import pikepdf
pdf = pikepdf.open("test.pdf")
pdf.save('encrypt.pdf', encryption=pikepdf.Encryption(owner="your_password", user="your_password", R=4))
pdf.close()
有加密那么便会有解密,代码如下。
# PDF解密
import pikepdf
pdf = pikepdf.open("encrypt.pdf", password='your_password')
pdf.save("decrypt.pdf")
pdf.close()
▍3、获取电脑的配置信息
很多小伙伴可能会使用鲁大师来看自己的电脑配置,这样还需要下载一个软件。
使用Python的WMI模块,便可以轻松查看你的电脑信息。
# 获取计算机信息
import wmi
def System_spec():
Pc = wmi.WMI()
os_info = Pc.Win32_OperatingSystem()[0]
processor = Pc.Win32_Processor()[0]
Gpu = Pc.Win32_VideoController()[0]
os_name = os_info.Name.encode('utf-8').split(b'|')[0]
ram = float(os_info.TotalVisibleMemorySize) / 1048576
print(f'操作系统: {os_name}')
print(f'CPU: {processor.Name}')
print(f'内存: {ram} GB')
print(f'显卡: {Gpu.Name}')
print("\n计算机信息如上 ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑")
System_spec()
就以小F自己的电脑为例,运行代码就能看到配置。
▍4、解压文件
使用zipfile模块进行文件解压,同理也可以对文件进行压缩。
# 解压文件
from zipfile import ZipFile
unzip = ZipFile("file.zip", "r")
unzip.extractall("output Folder")
▍5、Excel工作表合并
帮助你将Excel工作表合并到一张表上,表内容如下图。
6张表,其余表的内容和第一张表都一样。
设置表格数量为5,将会合并前5张表的内容。
import pandas as pd
# 文件名
filename = "test.xlsx"
# 表格数量
T_sheets = 5
df = []
for i in range(1, T_sheets+1):
sheet_data = pd.read_excel(filename, sheet_name=i, header=None)
df.append(sheet_data)
# 合并表格
output = "merged.xlsx"
df = pd.concat(df)
df.to_excel(output)
结果如下。
▍6、将图像转换为素描图
和之前的图片格式转换有点类似,就是对图像进行处理。
以前大家可能会使用到美图秀秀,现在可能就是抖音的滤镜了。
其实使用Python的OpenCV,就能够快速实现很多你想要的效果。
# 图像转换
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("img.jpg")
# 灰度
grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
invert = cv2.bitwise_not(grey)
# 高斯滤波
blur_img = cv2.GaussianBlur(invert, (7, 7), 0)
inverse_blur = cv2.bitwise_not(blur_img)
sketch_img = cv2.divide(grey, inverse_blur, scale=256.0)
# 保存
cv2.imwrite('sketch.jpg', sketch_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
原图如下。
素描图如下,还挺好看的。
▍7、获取CPU温度
有了这个Python脚本,你将不需要任何软件来了解CPU的温度。
# 获取CPU温度
from time import sleep
from pyspectator.processor import Cpu
cpu = Cpu(monitoring_latency=1)
with cpu:
while True:
print(f'Temp: {cpu.temperature} °C')
sleep(2)
▍8、提取PDF表格
有的时候,我们需要从PDF中提取表格数据。
第一时间你可能会先想到手工整理,但是当工作量特别大,手工可能就比较费劲。
然后你可能会想到一些软件和网络工具来提取 PDF 表格。
下面这个简单的脚本将帮助你在一秒钟内完成相同的操作。
# 方法①
import camelot
tables = camelot.read_pdf("tables.pdf")
print(tables)
tables.export("extracted.csv", f="csv", compress=True)
# 方法②, 需要安装Java8
import tabula
tabula.read_pdf("tables.pdf", pages="all")
tabula.convert_into("table.pdf", "output.csv", output_format="csv", pages="all")
PDF文档的内容如下,包含了一个表格。
提取到的CSV文件内容如下。
▍9、截图
该脚本将简单地截取屏幕截图,而无需使用任何屏幕截图软件。
在下面的代码中,给大家展示了两种Python截取屏幕截图的方法。
# 方法①
from mss import mss
with mss() as screenshot:
screenshot.shot(output='scr.png')
# 方法②
import PIL.ImageGrab
scr = PIL.ImageGrab.grab()
scr.save("scr.png")
▍10、拼写检查器
这个Python脚本可以进行拼写检查,当然只对英文有效,毕竟中文博大精深呐。
# 拼写检查
# 方法①
import textblob
text = "mussage"
print("original text: " + str(text))
checked = textblob.TextBlob(text)
print("corrected text: " + str(checked.correct()))
# 方法②
import autocorrect
spell = autocorrect.Speller(lang='en')
# 以英语为例
print(spell('cmputr'))
print(spell('watr'))
print(spell('survice'))
万水千山总是情,点个 行不行。
赠书活动
赠书活
小詹学Python 联合 人民邮电出版社图灵教育 免费赠送《Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》了,欢迎大家积极参与~
赠书
《Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》介绍:
链接
直达
京东限时优惠,感兴趣的小伙伴可点击下方链接https://u.jd.com/ZLCOSWv
图书
介绍
这本书由流行 Python 库 xlwings 创始人所写,原版《Python for Excel》,通过本书,即使完全不了解Python,Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化,显著地提高办公效率,并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势,轻松搞定Excel任务。还能学会如何用pandas替代 Excel函数,以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。
赠书规则
数量:三本
时间:发文——2022.04.22 12:00
规则:点击下方公众名片,回复 抽奖 即可参与赠书活动。
△点击名片,关注公众号△
▲回复关键词:抽奖 即可参与▲