コレクションに値する、仕事で最も頻繁に使用される10のPythonスクリプト

少し前まで、復旦大学のボスは130行のPythonコードを使用して核酸統計をハードコアにし、人民日報に掲載されました。

私たちの日常業務では、常にさまざまな問題に直面しています。これらの問題の多くは、いくつかの単純なPythonコードで解決できます。

今日は、10個のPythonスクリプトプログラムを学びます。シンプルですが、非常に便利です。収集し、好きで、フォローすることを忘れないでください。

[注]完全なコード、データ、および技術的な交換は、記事の最後にあります。

1.JpgをPngに変換します

画像フォーマット変換に関しては、ソフトウェア[フォーマットファクトリー]が初めて頭に浮かんだかもしれません。

これで、Pythonスクリプトを記述して、さまざまな画像形式の変換を完了することができます。ここでは、例としてjpgからpngへの変換を取り上げます。

2つの解決策があり、どちらもあなたと共有されます。

# 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の暗号化と復号化

暗号化が必要なPDFファイルが100個以上ある場合、手動で暗号化することは絶対に不可能であり、非常に時間がかかります。

Pythonのpikepdfモジュールを使用すると、ファイルを暗号化し、ドキュメントをバッチで暗号化するループを作成できます。

# 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()

暗号化されている場合は復号化されます。コードは次のとおりです。

# PDF解密
import pikepdf

pdf = pikepdf.open("encrypt.pdf",  password='your_password')
pdf.save("decrypt.pdf")
pdf.close()

3.コンピューターの構成情報を取得します

多くの友人はMasterLuを使用してコンピューターの構成を確認する可能性があるため、ソフトウェアをダウンロードする必要もあります。

PythonのWMIモジュールを使用すると、コンピューター情報を簡単に表示できます。

# 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()

例として自分のコンピューターを取り上げ、コードを実行して構成を確認します

4.ファイルを解凍します

zipfileモジュールを使用してファイルを解凍し、同様にファイルを圧縮できます。

# 解压文件
from zipfile import ZipFile

unzip = ZipFile("file.zip", "r")
unzip.extractall("output Folder")

5.Excelワークシートをマージします

Excelワークシートを1枚のシート（6枚）にマージするのに役立ちます。残りのシートの内容は最初のシートと同じです。

テーブルの数を5に設定すると、最初の5つのテーブルの内容がマージされます。

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)

6.画像をスケッチマップに変換します

前の画像フォーマット変換と同様に、それは画像を処理することです。

過去には誰もが美図秀秀を使っていたかもしれませんが、今ではドゥインのフィルターかもしれません。

実際、PythonのOpenCVを使用すると、必要な効果の多くをすばやく実現できます。

# 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()

元の画像は次のとおりです。

スケッチは以下の通りです、かなりいいです。

7.CPU温度を取得します

このPythonスクリプトを使用すると、CPUの温度を知るためのソフトウェアは必要ありません。

# 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.PDFフォームを抽出します

PDFから表形式のデータを抽出する必要がある場合があります。

最初は手作業で仕上げることを考えるかもしれませんが、作業負荷が特に大きい場合は、手作業がより面倒になる可能性があります。

次に、PDFテーブルを抽出するためのいくつかのソフトウェアとWebツールを考えるかもしれません。

以下のこの簡単なスクリプトは、1秒で同じことを行うのに役立ちます。

# 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文書の内容は、表を含めて以下のとおりです。

抽出したCSVファイルの内容は以下のとおりです。

9.スクリーンショット

スクリプトは、スクリーンショットソフトウェアを使用せずに、スクリーンショットを撮るだけです。

以下のコードでは、Pythonでスクリーンショットを撮る2つの方法を示しています。

# 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.スペルチェッカー

このPythonスクリプトは、もちろんスペルチェックを実行できます。もちろん、英語でのみ有効です。結局のところ、中国語は広範で深遠です。

# 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'))

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