推荐9个超级好用的Python自动化库,值得收藏

以下是9个非常实用的Python自动化库,涵盖了浏览器自动化、文件处理、网络请求、数据处理等多个方面.每个库都包含功能介绍、使用示例和适用场景,帮助你快速了解和上手.

1. Selenium – 浏览器自动化

Selenium是一个用于浏览器自动化的库,可以操控浏览器完成网页点击、数据填写等操作.常用于爬虫和自动化测试.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

def automate_browser():
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://example.com")
    element = driver.find_element(By.TAG_NAME, "h1")
    print(element.text)
    driver.quit()

# 使用示例
automate_browser()

适用场景：网页数据抓取、自动化测试、表单自动填写.

2. Requests – 网络请求自动化

Requests是Python中最常用的HTTP库,用于发送HTTP请求,可以用于API数据交互和网页数据抓取.

import requests

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return None

# 使用示例
data = fetch_data("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1")
print(data)

适用场景：数据爬取、API调用、Web服务接口测试.

3. Schedule – 任务调度自动化

Schedule是一个轻量级的任务调度库,可以按时间间隔或具体时间运行任务.适合日常任务自动化,例如定时备份和数据采集.

import schedule
import time

def job():
    print("任务执行中...")

# 每10秒执行一次任务
schedule.every(10).seconds.do(job)

# 循环运行任务
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

适用场景：自动化备份、定时任务、周期性数据更新.

4. Pandas – 数据处理自动化

Pandas是Python中最常用的数据处理库,可以自动化进行数据清洗、处理和分析.适合数据预处理、统计分析和数据转换.

import pandas as pd

def process_data(csv_file):
    df = pd.read_csv(csv_file)
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    df["new_column"] = df["existing_column"] * 2
    return df

# 使用示例
processed_data = process_data("data.csv")
print(processed_data.head())

适用场景：数据分析、数据预处理、数据转换.

5. PyAutoGUI – 桌面操作自动化

PyAutoGUI可以模拟鼠标和键盘操作,用于自动化桌面应用程序,如自动点击、截图、移动鼠标等.

import pyautogui
import time

def automate_desktop():
    time.sleep(2)  # 给用户时间来打开一个窗口
    pyautogui.click(x=100, y=100)
    pyautogui.write("Hello, world!", interval=0.1)
    pyautogui.press("enter")

# 使用示例
automate_desktop()

适用场景：自动化桌面应用操作、批量截图、应用自动测试.

6. Beautiful Soup – 网页解析自动化

Beautiful Soup是一个HTML和XML解析库,配合Requests库可以自动化解析网页内容,适合用来抓取特定网页数据.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

def parse_webpage(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    title = soup.find("title").text
    return title

# 使用示例
title = parse_webpage("https://example.com")
print("网页标题:", title)

适用场景：爬虫、数据抓取、HTML解析.

7. OpenPyXL – Excel文件处理自动化

OpenPyXL可以读写Excel文件,适用于数据自动化报表生成、数据填充和表格分析.

from openpyxl import Workbook

def create_excel():
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "Sample Sheet"
    ws.append(["Name", "Age", "City"])
    ws.append(["Alice", 30, "New York"])
    wb.save("sample.xlsx")

# 使用示例
create_excel()

适用场景：报表生成、数据存储、表格自动化处理.

8. PyPDF2 – PDF文件处理自动化

PyPDF2是一个用于操作PDF文件的库,可以实现PDF的合并、拆分、加密等操作.

from PyPDF2 import PdfMerger

def merge_pdfs(pdf_list, output_file):
    merger = PdfMerger()
    for pdf in pdf_list:
        merger.append(pdf)
    merger.write(output_file)
    merger.close()

# 使用示例
merge_pdfs(["file1.pdf", "file2.pdf"], "merged_output.pdf")

适用场景：PDF合并、拆分、加密解密.

9. Faker – 数据生成自动化

Faker可以生成伪随机数据,如姓名、地址、电话等,适用于测试数据生成、数据模拟等场景.

from faker import Faker

def generate_fake_data():
    fake = Faker()
    print("姓名:", fake.name())
    print("地址:", fake.address())
    print("电话:", fake.phone_number())

# 使用示例
generate_fake_data()