文件基本操作
该脚本来对文件进行读取、写入、复制、移动、删除等操作，例如遍历文件夹中的所有文件并打印文件名，或者将一个文件中的内容复制到另一个文件。
import os# 遍历文件夹并打印文件名def list_files(folder_path): for file in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file) if os.path.isfile(file_path): print(file_path)# 复制文件def copy_file(source_path, destination_path): with open(source_path, 'r') as source_file: content = source_file.read() with open(destination_path, 'w') as destination_file: destination_file.write(content)# 调用函数示例folder_path = 'yourFolderPath'list_files(folder_path) copy_file('sourceFile.txt', 'destinationFile.txt')
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2.数据处理脚本可以使用 Python 进行数据清洗、分析和可视化。例如，读取一个 CSV 文件，对数据进行筛选、统计，或者绘制简单的图表。
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import pandas as pd# 读取 CSV 文件并进行数据处理def process_data(file_path): data = pd.read_csv(file_path) # 数据处理操作，如筛选、统计等 #... return processed_data# 绘制图表def create_chart(processed_data): # 使用 Matplotlib 或其他绘图库创建图表 #...# 调用函数示例file_path = 'yourDataFile.csv'processed_data = process_data(file_path)create_chart(processed_data)
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3、网络爬虫脚本使用 Python 的 requests 库或其他爬虫库，可以编写脚本来从网站上抓取数据。例如，抓取新闻文章、产品信息或其他感兴趣的内容。
爬虫技术
import requests# 发送 HTTP 请求并获取响应def fetch_data(url): response = requests.get(url) return response.text# 解析抓取的数据def parse_data(response): # 使用适当的解析方法，如正则表达式或 HTML 解析库 #...# 调用函数示例url = 'https://example.com/data'response = fetch_data(url)parsed_data = parse_data(response)
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4、自动化脚本
自动化脚本
使用 Python 编写脚本来自动化一些日常任务，例如定时备份文件、发送邮件提醒等。
import time# 定时备份文件def backup_files(source_folder, destination_folder, backup_interval): while True: time.sleep(backup_interval) # 执行文件备份操作 #...# 发送邮件提醒def send_email(recipients, subject, message): # 使用 SMTP 库发送邮件 #...# 调用函数示例source_folder = 'yourSourceFolder'destination_folder = 'yourDestinationFolder'backup_interval = 3600 # 备份间隔（秒）backup_files(source_folder, destination_folder, backup_interval)
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5、总结Python 的应用非常广泛，可以根据自己的具体需求和兴趣来选择合适的脚本。此外，还有许多第三方库和框架可供使用，例如 NumPy、SciPy、Flask、Django 等，可以用于更专业的领域和项目。记得根据实际情况安装和导入所需的库，并根据具体需求进行代码的修改和扩展。
