Hướng dẫn is automation in python easy? - tự động hóa trong python có dễ dàng không?

Mệt mỏi vì thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mỗi ngày? Chà, nó có thể mang lại ngay cả những người kiên cường nhất trong tâm trí chúng ta. May mắn cho chúng tôi, thời đại kỹ thuật số mà chúng tôi đang sống cung cấp cho chúng tôi một loạt các công cụ để giải tỏa bản thân về loại lao động tẻ nhạt đó. Một trong số đó là Python - một ngôn ngữ lập trình hoàn hảo để bắt đầu hành trình của bạn với tự động hóa nhiệm vụ.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ các lý do để tự động hóa các nhiệm vụ với Python và trình bày sáu ý tưởng với các ví dụ thực tế. Bốn ví dụ tự động hóa Python đầu tiên là của tôi, và hai người cuối cùng, của Arzu Huseynov.

Mặc dù các ví dụ tự động hóa nhiệm vụ này rất đơn giản, nhưng chúng có thể hoạt động như một nền tảng nếu bạn muốn xây dựng các tập lệnh Python tự động để thực hiện đầy đủ nó & NBSP; tự động hóa với Python.task automation examples are simple, they can work as a foundation if you would like to build automating Python scripts to fully perform IT automation with Python.

Mục lục:

1. Cách bắt đầu với tự động hóa nhiệm vụ
2. Tại sao sử dụng Python để tự động hóa nhiệm vụ
3. Bạn có thể tự động hóa gì với Python: Hướng dẫn từng bước
   • Gửi e-mail
   • Tải xuống hiệu quả hàng ngàn hình ảnh từ Internet
   • Google Tìm kiếm tự động hóa
4. Đưa tự động hóa Python của bạn lên cấp độ tiếp theo
5. Đề xuất thêm đọc

Làm thế nào để bắt đầu với tự động hóa nhiệm vụ?

Trước hết, tôi đã ở đây để nói với bạn rằng tự động hóa chắc chắn là dành cho bạn, ngay cả khi bạn là một người mới hoàn chỉnh cho lĩnh vực này. Mặc dù lúc đầu có vẻ khó khăn, tôi hứa với bạn rằng việc xây dựng kịch bản đầu tiên của bạn sẽ cảm thấy rất bổ ích và các kỹ năng mới của bạn sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian trong thời gian dài. Đây là một hướng dẫn từng bước ngắn gọn để bắt đầu với: & nbsp;

1. Bắt đầu bằng cách suy nghĩ về các nhiệm vụ lặp đi lặp lại của bạn đòi hỏi.
2. Xác định những người mà bạn nghĩ có thể được tự động hóa.
3. Chia khối lượng công việc của bạn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn.
4. Hãy nghĩ về những cách bạn có thể tự động hóa ít nhất một số trong số họ.

Khi bạn tìm thấy một nhiệm vụ phù hợp, bạn phải chọn đúng công cụ. Không có gì đáng ngạc nhiên khi "công cụ" tôi sẽ khám phá là Python (nói từ quan điểm của nhà phát triển Python). Trong số sự đa dạng của các ngôn ngữ có sẵn, Python tương đối dễ học và đã được chứng minh là hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Tại sao sử dụng Python để tự động hóa nhiệm vụ?

Python cung cấp khả năng đọc tuyệt vời và cú pháp có thể tiếp cận. Cái sau giống như tiếng Anh đơn giản, làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để bắt đầu hành trình của bạn.

Khi so sánh với các ngôn ngữ khác, Python rõ ràng nổi bật là một trong những ngôn ngữ đơn giản nhất trong nhóm.

Nhìn vào ví dụ này về mã được viết bằng C ++ và Python.

Mã mẫu trong C ++

Trong Python, chức năng tương tự có ít dòng được viết bằng cú pháp đơn giản hơn, thân thiện hơn. & NBSP;

Những lợi thế của Python tôi đã đề cập ở trên làm cho quá trình học tập nhanh và dễ chịu. Với ít thời gian và công sức, bạn sẽ có đủ kiến ​​thức để viết các kịch bản đơn giản. Đường cong học tập trơn tru này tăng tốc độ phát triển, ngay cả đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm.

Đường cong học tập cho Python so với các ngôn ngữ lập trình khác

Một điều khác có thể thuyết phục bạn sử dụng Python là nó đi kèm với hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tuyệt vời.

Cấu trúc dữ liệu cho phép bạn lưu trữ và truy cập dữ liệu và Python cung cấp nhiều loại theo mặc định, bao gồm danh sách, từ điển, bộ dữ liệu và bộ. Các cấu trúc này cho phép bạn quản lý dữ liệu một cách dễ dàng, hiệu quả và khi được chọn một cách chính xác, tăng hiệu suất phần mềm. Hơn nữa, dữ liệu được lưu trữ an toàn và một cách nhất quán.

Thậm chí tốt hơn, Python cho phép bạn tạo các cấu trúc dữ liệu của riêng mình, từ đó, làm cho ngôn ngữ rất linh hoạt. Mặc dù các cấu trúc dữ liệu có vẻ không quan trọng đối với người mới, nhưng hãy tin tôi vào điều này - bạn càng đi sâu hơn, thì sự lựa chọn cấu trúc dữ liệu của bạn càng quan trọng. & NBSP; 

Bạn có thể tự động hóa gần như mọi thứ với Python. Từ việc gửi email và điền vào các tệp PDF và CSV (nếu bạn không quen với định dạng tệp này, tôi khuyên bạn nên kiểm tra nó, ví dụ, nó được sử dụng bởi Excel) để tương tác với API bên ngoài và gửi các yêu cầu HTTP. Dù ý tưởng của bạn là gì, thì nhiều khả năng bạn có thể kéo nó ra bằng cách sử dụng Python cùng với các mô -đun và công cụ của nó.

Hàng tấn thư viện được tạo ra cho Python làm cho ngôn ngữ thực sự mạnh mẽ, cho phép các nhà phát triển giải quyết mọi thứ từ học máy và quét web đến quản lý hệ điều hành máy tính của bạn.

Nơi Python tìm thấy việc sử dụng nó

Điểm mạnh của Python cũng bao gồm một cấu trúc hỗ trợ tốt và một cộng đồng những người đam mê lớn. Ngôn ngữ tiếp tục phát triển về sự phổ biến và các bài báo về cơ bản tất cả các khái niệm làm nền tảng cho ngôn ngữ tiếp tục xuất hiện trên web - một tìm kiếm cursory chắc chắn sẽ mang lại một số blog hoặc bài viết tuyệt vời thú vị, và nếu không, bạn luôn có thể Đăng một câu hỏi hoặc vấn đề bạn có cho bất kỳ một trong các diễn đàn Python trên web. Tin tôi đi, bạn đã giành chiến thắng ở một mình với vấn đề của bạn lâu dài.

Python có một cộng đồng tuyệt vời xung quanh nó và chính ngôn ngữ đang phát triển liên tục. Thêm vào đó, có các thư viện bên thứ ba mới hiển thị mọi lúc.

Khác xa với một con cưng của cộng đồng phát triển phần mềm, Python đã tìm thấy việc sử dụng trên một số ngành nghề và ngành công nghiệp, bao gồm khoa học, phân tích dữ liệu, toán học, kết nối mạng, v.v.

Bạn có thể tự động hóa gì với Python?

Gần như tất cả mọi thứ! Với một chút công việc, về cơ bản, bất kỳ nhiệm vụ lặp đi lặp lại nào cũng có thể được tự động hóa.

Để làm điều đó, bạn chỉ cần Python trên máy tính của mình (tất cả các ví dụ ở đây được viết bằng Python 3) và các thư viện cho một vấn đề nhất định. Tôi sẽ không dạy bạn Python, chỉ cho thấy tự động hóa là dễ dàng với nó. Trong các ví dụ dưới đây, tôi đã sử dụng ipython, đây là một công cụ giúp viết mã tương tác, từng bước.

Để tự động hóa đơn giản, các thư viện tích hợp Python, là đủ. Trong các trường hợp khác, tôi sẽ cho bạn biết những gì nên được cài đặt.

Đọc và ghi tệp

Đọc và viết tệp là một nhiệm vụ mà bạn có thể tự động hóa hiệu quả bằng cách sử dụng Python. Để bắt đầu, bạn chỉ cần biết vị trí của các tệp trong hệ thống tập tin, tên của chúng và chế độ nào bạn nên sử dụng để mở chúng.

Trong ví dụ dưới đây, tôi đã sử dụng câu lệnh With để mở một tệp - một cách tiếp cận tôi rất khuyến khích. Sau khi kết thúc mã khối, tệp được đóng tự động và việc dọn dẹp được thực hiện cho chúng tôi. Bạn có thể đọc thêm về nó trong tài liệu chính thức.

Hãy để tải tệp bằng phương thức Open (). Open () lấy một đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên và chế độ mở là thứ hai. Tệp được tải ở chế độ chỉ đọc (‘R,) theo mặc định. Để đọc toàn bộ nội dung của một tệp, hãy sử dụng phương thức read ().

In [1]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.read())                
   ...:  
   
A simple text file.
With few lines.
And few words.

Để đọc từng dòng nội dung, hãy thử phương thức readlines () - nó lưu nội dung vào danh sách.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Bạn cũng có thể sửa đổi nội dung của một tệp. Một trong những tùy chọn để làm như vậy là tải nó ở chế độ Write (‘W,). Chế độ được chọn thông qua đối số thứ hai của phương thức Open (). Nhưng hãy cẩn thận với điều đó, vì nó ghi đè nội dung gốc!

In [3]: with open(“text_file.txt”, “w”) as f:
    ...:     f.write(“Some content”)          
    ...: 
In [4]: with open(“text_file.txt”) as f:
    ...:     print(f.read())          
    ...: 
Some content

Một giải pháp tuyệt vời là mở tệp trong chế độ nối (‘A), điều đó có nghĩa là nội dung mới sẽ được nối vào cuối tệp, khiến nội dung gốc không bị ảnh hưởng.

In [5]: with open(“text_file.txt”, “a”) as f:
    ...:     f.write(“\nAnother line of content”)          
    ...: 
In [6]: with open(“text_file.txt”) as f:
    ...:     print(f.read())          
    ...: 
Some content
Another line of content

Như bạn có thể thấy, đọc và viết các tập tin là siêu dễ dàng với Python. Hãy đọc thêm về chủ đề này, đặc biệt là các chế độ mở các tệp vì chúng có thể được trộn và mở rộng! Kết hợp ghi vào một tệp với việc cạo web hoặc tương tác với API cung cấp cho bạn rất nhiều khả năng tự động hóa! Bước tiếp theo, bạn cũng có thể kiểm tra một thư viện tuyệt vời, CSV, giúp đọc và viết các tệp CSV.

Gửi e-mail

Một nhiệm vụ khác có thể được tự động hóa với Python là gửi email. Python đi kèm với thư viện smtplib tuyệt vời mà bạn có thể sử dụng để gửi email qua Giao thức chuyển thư đơn giản (SMTP). Đọc tiếp để xem đơn giản như thế nào khi gửi email bằng thư viện và máy chủ SMTP Gmail. Bạn sẽ cần một tài khoản email trong Gmail, một cách tự nhiên và tôi thực sự khuyên bạn nên tạo một tài khoản riêng cho mục đích của tập lệnh này. Tại sao? Bởi vì bạn sẽ cần phải đặt tùy chọn cho phép các ứng dụng ít an toàn hơn và điều này giúp người khác dễ dàng truy cập vào dữ liệu riêng tư của bạn hơn. Thiết lập tài khoản ngay bây giờ và cho phép nhảy vào mã sau khi bạn thực hiện xong.

Trước hết, chúng tôi sẽ cần thiết lập kết nối SMTP.

In [1]: import getpass                                                                                             
In [2]: import smtplib                                                                        
In [3]: HOST = “smtp.gmail.com”                                                                                     
In [4]: PORT = 465
In [5]: username = “”                                                                             
In [6]: password = getpass.getpass(“Provide Gmail password: “)
Provide Gmail password:
In [7]: server = smtplib.SMTP_SSL(HOST, PORT)

Các mô-đun cần thiết, tích hợp được nhập vào đầu tệp, chúng tôi sử dụng GetPass để nhắc một cách an toàn cho mật khẩu và smtplib để thiết lập kết nối và gửi email. Trong các bước sau, các biến được đặt. Máy chủ và cổng đều được yêu cầu bởi Gmail - chúng là các hằng số, đó là lý do tại sao họ được viết bằng chữ hoa.

Tiếp theo, bạn cung cấp tên tài khoản Gmail của bạn sẽ được lưu trữ trong biến tên người dùng và nhập mật khẩu. Nó thực hành tốt để nhập mật khẩu bằng mô -đun GetPass. Nó nhắc người dùng nhận mật khẩu và không lặp lại sau khi bạn nhập nó. Sau đó, tập lệnh bắt đầu kết nối SMTP an toàn, sử dụng phương thức smtp_SSL (). Đối tượng SMTP được lưu trữ trong biến máy chủ.

In [8]: server.login(username, password)                               
Out[8]: (235, b’2.7.0 Accepted’)
In [9]: server.sendmail(
  ...:     “”,       
  ...:      “”,
  ...:     “An email from Python!”,
  ...:     )
Out[9]: {}
In [8]: server.quit()                          
Out[8]: (221, b’2.0.0 closing connection s1sm24313728ljc.3 - gsmtp’)

Cuối cùng, bạn xác thực mình bằng phương thức đăng nhập () và đó là nó! Từ giờ trở đi, bạn sẽ có thể gửi email bằng phương thức sendMail (). Hãy nhớ làm sạch sau đó, sử dụng phương thức thoát ().

rút trích nội dung trang web

Scraping Web cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các trang web và lưu nó trên ổ cứng của bạn. Hãy tưởng tượng ngày làm việc của bạn liên quan đến việc lấy dữ liệu từ một trang web bạn truy cập mỗi ngày. Việc cạo có thể giúp ích rất nhiều trong trường hợp như vậy, vì một khi mã được viết, nó có thể được chạy nhiều lần, làm cho nó đặc biệt hữu ích khi xử lý một lượng lớn dữ liệu. Trích xuất thông tin theo cách thủ công mất rất nhiều thời gian và rất nhiều nhấp chuột và tìm kiếm.

Với Python, nó không thể dễ dàng hơn để xóa dữ liệu khỏi web. Nhưng để phân tích và trích xuất dữ liệu từ mã HTML, trang đích phải được tải xuống trước. Thư viện yêu cầu sẽ thực hiện công việc cho chúng tôi, nhưng bạn cần cài đặt nó trước. Đơn giản chỉ cần nhập những điều sau vào bảng điều khiển của bạn:

pip install requests

(Để biết thêm chi tiết, hãy kiểm tra tài liệu chính thức: https://requests.readthedocs.io/en/master/user/install/#install)

Với trang được tải xuống, bây giờ chúng tôi có thể trích xuất dữ liệu thực tế mà chúng tôi muốn. Đây là nơi BeautifulSoup xuất hiện. Thư viện giúp phân tích dữ liệu và rút dữ liệu từ các tệp có cấu trúc. Đương nhiên, thư viện cũng phải được cài đặt đầu tiên. Giống như trước đây, hãy nhập những điều sau vào bảng điều khiển của bạn:

pip install beautifulsoup4

(Để biết thêm chi tiết, hãy kiểm tra tài liệu chính thức)

Hãy cùng chạy qua một ví dụ khá đơn giản để xem cách hoạt động của bit tự động hóa ở đây. Mã HTML của một trang web chúng tôi đã chọn để phân tích cú pháp thực sự ngắn gọn và nhỏ cho rằng mục đích của nó là hiển thị tuần nào trong năm. Xem nó ở đây: Đó là tuần nào.

Để kiểm tra mã HTML, chỉ cần nhấp chuột phải ở bất cứ đâu trên trang và chọn Nguồn trang xem. Sau đó, chạy python tương tác (bằng cách gõ ipython vào bảng điều khiển) và hãy để bắt đầu tìm nạp trang bằng các yêu cầu:

In [1]: import requests                                                                                             
In [2]: response = requests.get("https://whatweekisit.com/")                                                       
In [3]: response.status_code
Out[3]: 200

Với điều đó, trang sau đó được tải xuống và lưu trữ trong một biến phản hồi. Nếu bạn muốn xem nội dung của nó, hãy loại phản hồi. Incontent trong thiết bị đầu cuối tương tác. Mã trạng thái HTTP 200 cho chúng tôi biết rằng yêu cầu đã thành công.

Bây giờ, thời gian để BeautifulSoup thực hiện công việc của mình. Chúng tôi bắt đầu với việc nhập thư viện và sau đó tạo ra một đối tượng đẹp gọi là Soup. Đối tượng súp được tạo ra với dữ liệu được tìm nạp dưới dạng đầu vào. Chúng tôi cũng cho thư viện biết nên sử dụng trình phân tích cú pháp nào, với html.parser cho các trang HTML, rõ ràng.

In [4]: from bs4 import BeautifulSoup                          
In [5]: soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")  
In [6]: soup                                                                      
Out[6]: 

Tài liệu HTML hiện được lưu trong đối tượng súp. Nó được đại diện như một cấu trúc lồng nhau (đoạn của nó được in ở trên). Có một số cách để điều hướng thông qua cấu trúc. Một vài trong số chúng được hiển thị dưới đây.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Bạn có thể dễ dàng trích xuất tiêu đề của trang hoặc tìm tất cả các thẻ trong dữ liệu. Cách tốt nhất để có được cảm giác cho nó là tự mình đùa giỡn với đối tượng.

Hãy để cố gắng trích xuất thông tin chúng tôi muốn ngay từ đầu. Đó là tuần nào trong năm? Nghiên cứu mã HTML, chúng ta sẽ thấy rằng thông tin được ẩn trong một bảng, dưới thẻ. Chúng ta có thể trích xuất bảng từ đối tượng súp và lưu nó trong một biến bằng cách sử dụng find ().

Với bảng được lưu, thật dễ dàng để có được tất cả các thẻ lưu trữ thông tin. Gọi find_all () trên table_content trả về một danh sách các thẻ.

Và để in chúng theo định dạng đẹp mắt, chỉ cần lặp lại trong danh sách và get_text () từ mỗi mục.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Với sự giúp đỡ từ thư viện tuyệt vời đẹp và một vài bước đơn giản, chúng tôi đã có thể trích xuất nội dung thú vị từ trang chỉ bằng một vài lệnh. Tôi thực sự khuyến khích bạn đọc thêm về thư viện! Nó rất mạnh mẽ, đặc biệt là khi làm việc với các tài liệu HTML lớn hơn và lồng nhau hơn.

Tương tác với API

Tương tác với API cung cấp cho bạn siêu năng lực! Để biết ví dụ đơn giản về ứng dụng cụ thể này, hãy để cố gắng kéo các bản cập nhật dữ liệu chất lượng không khí từ web.

Có nhiều API có sẵn, nhưng API nền tảng AQ mở có vẻ là tùy chọn đẹp nhất, chủ yếu là do nó không yêu cầu xác thực (tài liệu có liên quan có thể được tìm thấy ở đây: Mở API nền tảng AQ). Khi được truy vấn, API cung cấp dữ liệu chất lượng không khí cho vị trí đã cho.

Tôi đã sử dụng thư viện yêu cầu để tìm nạp dữ liệu, giống như cách chúng tôi đã làm trong ví dụ trước.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Mã trên lấy dữ liệu chất lượng không khí cho Paris, chỉ tìm kiếm giá trị PM25. Bạn có thể tùy chỉnh tìm kiếm, tuy nhiên bạn muốn chỉ đơn giản là tham khảo tài liệu API nếu bạn muốn đi sâu hơn một chút về vấn đề này.

Kịch bản sau đó lưu trữ dữ liệu kéo theo định dạng JSON có giá trị khóa, sạch hơn và cải thiện khả năng đọc. Nó đã đạt được nhờ phương thức json () được gọi trên đối tượng phản hồi. Bạn có thể thấy một đoạn của phản hồi dưới đây.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Các giá trị chính xác được ẩn được ẩn theo khóa kết quả, với các kéo mới nhất nằm gần đầu danh sách, có nghĩa là chúng ta có thể nhận được giá trị gần đây nhất bằng cách truy cập phần tử đầu tiên của danh sách với Index Zero. Mã dưới đây giúp chúng tôi tập trung PM25 trong không khí ở Paris vào ngày 5 tháng 5 năm 2020.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Tải xuống hiệu quả hàng ngàn hình ảnh từ Internet

Ví dụ này và tiếp theo được cung cấp bởi nhà phát triển Python cao cấp của chúng tôi, Arzu Huseynov. & NBSP;

Một vài dòng mã Python có thể giúp bạn tự động hóa nhiệm vụ lớn này trong vài phút nhờ cộng đồng Python và người tạo ra ngôn ngữ này. Một cách tiếp cận đơn giản hơn sẽ giúp bạn tải xuống một hình ảnh tại một thời điểm. Nhưng với sự trợ giúp của khái niệm đa luồng, bạn có thể tải xuống hình ảnh Parallelly. Điều này giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian.

Hãy để bắt đầu bằng cách nhập các thư viện sau:

• UUID - Đây là một thư viện tích hợp để tạo các giá trị UUID ngẫu nhiên. Chúng tôi sẽ sử dụng các giá trị ngẫu nhiên này trong chương trình của chúng tôi để tạo tên hình ảnh. Vì chúng tôi không cần phải ghi đè hình ảnh với tên trùng lặp, chúng tôi cần đảm bảo rằng tên hình ảnh của chúng tôi là duy nhất. - This is a built-in library to generate random uuid values. We will use these random values in our program to generate image names. Since we don’t need to override images with duplicate names, we need to make sure that our image names are unique.
• Yêu cầu - Bạn chỉ cần tải xuống Thư viện Yêu cầu từ PYPI. Tải xuống thư viện không nằm trong phạm vi của bài đăng trên blog này nhưng bạn có thể tìm thấy chi tiết ở đây.
• Đồng thời.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Tiếp theo, chúng tôi tạo ra một chức năng Python đơn giản. Chức năng này sẽ tải xuống các hình ảnh, tạo tên mới và lưu chúng.

Ngoài ra, đối với mỗi công việc thành công, nó sẽ in một tin nhắn, rất hữu ích cho việc đăng nhập.

Ngoài ra, đối với mỗi công việc thành công, nó sẽ in một tin nhắn, rất hữu ích cho việc ghi nhật ký. & NBSP;

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Như đã đề cập trước đây, chúng tôi đã sử dụng đa luồng, giúp tiết kiệm thời gian theo cấp số nhân mà chúng tôi làm việc càng nhiều. Tìm hiểu thêm lý do tại sao: Đa bộ xử lý vs đa luồng trong Python - được giải thích với nấu ăn

Google Tìm kiếm tự động hóa

Tìm kiếm của Google có lẽ là thứ mà tất cả chúng ta sử dụng mỗi ngày. Nếu bạn phải đối phó với một số tìm kiếm lặp đi lặp lại như kiểm tra hiệu suất SEO của công ty bạn, thu thập dữ liệu, v.v., Thư viện GoogleSearch-Python có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình.

Trong chương trình dưới đây, chúng tôi sẽ tìm kiếm tối đa 10 trận đấu chính xác của sự phát triển của Python Python trong một tập hợp các trang.

Hãy bắt đầu với việc nhập thư viện.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Tiếp theo, chúng tôi sử dụng chức năng tìm kiếm của thư viện GoogleSearch. Như bạn có thể thấy, chúng ta có thể tùy chỉnh kết quả với các đối số Num_Results và Lang.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Vì hàm tìm kiếm tạo đối tượng Trình tạo, chúng tôi sẽ chuyển đổi nó thành danh sách.

In [2]: with open(“text_file.txt”) as f:
   ...:     print(f.readlines())                
   ...:  
[“A simple text file.\n”,  “With few lines.\n”, “And few words.\n”]

Khi bạn in danh sách kết quả, nó hiển thị kết quả tìm kiếm cho từ khóa của chúng tôi. & NBSP;

In [3]: with open(“text_file.txt”, “w”) as f:
    ...:     f.write(“Some content”)          
    ...: 
In [4]: with open(“text_file.txt”) as f:
    ...:     print(f.read())          
    ...: 
Some content

Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian đặc biệt nếu bạn liên tục tìm kiếm chính xác cùng một từ khóa trên Google. Với một chút sáng tạo và nhiệt tình, thứ hàng ngày nhàm chán của bạn có thể thực sự thú vị.

P.S Python còn hơn nhiều so với tự động hóa. Xem cách chúng tôi đã giúp Avisio cung cấp MVP trong 4 tháng. Đọc toàn bộ nghiên cứu trường hợp dưới đây:

Đưa tự động hóa Python của bạn lên cấp độ tiếp theo

Hy vọng rằng, sau khi dành một vài phút trong cuộc sống của bạn để đọc bài viết này, bạn sẽ nhận ra rằng hàng tấn nhiệm vụ mà cuộc sống hàng ngày của bạn liên quan có thể dễ dàng tự động hóa, ngay cả khi không có kiến ​​thức lập trình rộng rãi.

Nếu điều đó là không đủ cho bạn và bạn cảm thấy muốn tạo ra một số tự động hóa hơn, có nhiều nguồn trên web sẽ cung cấp cho bạn một sự lặn sâu hơn vào chủ đề này.

Một cuốn sách tôi thực sự khuyên dùng là tự động hóa những thứ nhàm chán của Al Sweigart với Python: lập trình thực tế cho người mới bắt đầu. Nó cung cấp một bộ ví dụ tự động hóa tuyệt vời với một gợi ý về lý thuyết đằng sau chúng. Nó sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn sâu sắc hơn nhiều về khả năng của Python và cải thiện kiến ​​thức của bạn về ngôn ngữ cùng một lúc.

Và hãy nhớ rằng không bao giờ dành thời gian quý báu cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt có thể dễ dàng tự động hóa!

Đề xuất thêm đọc trên Python

1. Python là gì và tại sao nó lại phổ biến như vậy?
2. Khi nào nên sử dụng Python và làm thế nào nó có thể mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn?
3. Những gì nó giống như một nhà phát triển Python trong massterail
4. Django vs node.js: khi nào nên chọn khung nào
5. Flask vs Django - Khung Python nào để chọn và khi nào?
6. Năm lý do để chọn Python cho tài chính và fintech
7. Python cho phát triển ứng dụng di động - Đây có phải là một lựa chọn tốt vào năm 2022?
8. Tại sao Python được sử dụng để học máy?
9. Python có chậm không?

Tự động hóa Python có dễ dàng không?

Tự động hóa Python có khó học không?

Python có hữu ích cho tự động hóa không?

Mất bao lâu để học Python để kiểm tra tự động hóa?