分享4个方便且好用的Python自动化脚本

 更新时间:2022年02月10日 10:08:52   作者:shunshunss  
自动化测试是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程,直白的就是为了节省人力、时间或硬件资源,提高测试效率,这篇文章主要给大家分享介绍了3个方便且好用的Python自动化脚本,需要的朋友可以参考下

前言

相比大家都听过自动化生产线、自动化办公等词汇,在没有人工干预的情况下,机器可以自己完成各项任务,这大大提升了工作效率。

编程世界里有各种各样的自动化脚本,来完成不同的任务。

尤其Python非常适合编写自动化脚本,因为它语法简洁易懂,而且有丰富的第三方工具库。

这次我们使用Python来实现几个自动化场景,或许可以用到你的工作中。

1、自动化阅读网页新闻

这个脚本能够实现从网页中抓取文本,然后自动化语音朗读,当你想听新闻的时候,这是个不错的选择。

代码分为两大部分,第一通过爬虫抓取网页文本呢,第二通过阅读工具来朗读文本。

需要的第三方库:

  • Beautiful Soup - 经典的HTML/XML文本解析器,用来提取爬下来的网页信息
  • requests - 好用到逆天的HTTP工具,用来向网页发送请求获取数据
  • Pyttsx3 - 将文本转换为语音,并控制速率、频率和语音
import pyttsx3
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
engine = pyttsx3.init('sapi5')
voices = engine.getProperty('voices')
newVoiceRate = 130                       ## Reduce The Speech Rate
engine.setProperty('rate',newVoiceRate)
engine.setProperty('voice', voices[1].id)
def speak(audio):
  engine.say(audio)
  engine.runAndWait()
text = str(input("Paste article\n"))
res = requests.get(text)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

articles = []
for i in range(len(soup.select('.p'))):
    article = soup.select('.p')[i].getText().strip()
    articles.append(article)
text = " ".join(articles)
speak(text)
# engine.save_to_file(text, 'test.mp3') ## If you want to save the speech as a audio file
engine.runAndWait()

2、自动生成素描草图

这个脚本可以把彩色图片转化为铅笔素描草图,对人像、景色都有很好的效果。

而且只需几行代码就可以一键生成,适合批量操作,非常的快捷。

需要的第三方库:

Opencv - 计算机视觉工具,可以实现多元化的图像视频处理,有Python接口

""" Photo Sketching Using Python """
  import cv2
  img = cv2.imread("elon.jpg")

  ## Image to Gray Image
  gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  ## Gray Image to Inverted Gray Image
  inverted_gray_image = 255-gray_image

  ## Blurring The Inverted Gray Image
  blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0)

  ## Inverting the blurred image
  inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

  ### Preparing Photo sketching
  sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

  cv2.imshow("Original Image",img)
  cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck)
  cv2.waitKey(0)

3、自动发送多封邮件

这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件,邮件内容、附件也可以自定义调整,非常的实用。

相比较邮件客户端,Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。

需要的第三方库:

Email - 用于管理电子邮件消息

Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件,它定义了一个 SMTP 客户端会话对象,该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机

Pandas - 用于数据分析清洗地工具

import smtplib 
from email.message import EmailMessage
import pandas as pd

def send_email(remail, rsubject, rcontent):
    email = EmailMessage()                          ## Creating a object for EmailMessage
    email['from'] = 'The Pythoneer Here'            ## Person who is sending
    email['to'] = remail                            ## Whom we are sending
    email['subject'] = rsubject                     ## Subject of email
    email.set_content(rcontent)                     ## content of email
    with smtplib.SMTP(host='smtp.gmail.com',port=587)as smtp:     
        smtp.ehlo()                                 ## server object
        smtp.starttls()                             ## used to send data between server and client
        smtp.login("deltadelta371@gmail.com","delta@371") ## login id and password of gmail
        smtp.send_message(email)                    ## Sending email
        print("email send to ",remail)              ## Printing success message

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_excel('list.xlsx')
    length = len(df)+1

    for index, item in df.iterrows():
        email = item[0]
        subject = item[1]
        content = item[2]

        send_email(email,subject,content)

4、自动化数据探索

数据探索是数据科学项目的第一步,你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。

一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据,但需要自己编写大量代码,如果想提高效率,Dtale是个不错的选择。

Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告,它结合了Flask后端和React前端,为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。

我们可以在Jupyter上实用Dtale。

需要的第三方库:

Dtale - 自动生成分析报告

### Importing Seaborn Library For Some Datasets
import seaborn as sns

### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
print(sns.get_dataset_names())


### Loading Titanic Dataset
df=sns.load_dataset('titanic')

### Importing The Library
import dtale

#### Generating Quick Summary
dtale.show(df)

5、给大家分享一下自动化测试工具

1.Selenium

Selenium 可能是网页应用中最流行的开源自动化测试框架。起源于 2000 年,10 多年来不断地完善,Selenium 成为许多 Web 自动化测试人员的选择,尤其是那些有高级编程和脚本技能的人。Selenium 也成为了其他开源自动化测试工具比如 Katalon Studio,Watir,Protractor 和 Robot Framework 的核心框架。

Selenium 支持多系统环境(Windows,Mac,Linux)以及多种浏览器(Chrome,FireFox,IE 以及无头浏览器(没有界面))。它的脚本可以由各种各样的编程语言编写,比如 Java,Groovy,Python,C#,PHP,Ruby 以及 Perl。

因为 Selenium 的灵活性,测试人员可以写各种复杂的、高级的测试脚本来应对各种复杂的问题,它需要高级的编程技能和付出来构建满足自己需求的自动化测试框架和库。

2. Robot framework

Robot Framework 是一个开源的自动化测试框架,它实现了关键字测试驱动来实现测试驱动开发(ATDD)。Robot Framework 为不同的自动化测试需求提供了不同的框架。它的测试能力可以通过 Python 和 Java 测试库得到扩展。Selenium WebDriver 是 Robot Framework 中内置的流行库。

3. Katalon Studio

Katalon Studio 是一个在网页应用、移动和网页服务方面功能强大的自动化测试解决方案。基于 Selenium 和 Appium 框架,Katalon Studio 集成了这些框架在软件自动化方面的优点。

这个工具支持不同层次的测试技能集。非程序员也可以快速上手一个自动化测试项目(如使用间谍对象记录测试脚本),同时也节省了程序员和高级测试人员构建新库和维护脚本的时间。

Katalon Studio 可以集成到 CI/CD 过程中,而且兼容流行的质量处理工具,包括 qTest,JIRA,Jenkins 和 Git。它提供了一个很好的功能叫Katalon 分析,通过指标和图表向用户提供全面的测试报告。

python自动化测试就相当你有在拥有了这些工具的基础上,还拥有了自己的一座代码“工厂”,需要什么工具直接从工厂里去拿来直接用。

总结

到此这篇关于Python自动化脚本的文章就介绍到这了,更多相关Python自动化脚本内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python全面解析xml文件

    Python全面解析xml文件

    这篇文章主要介绍了Python全面解析xml文件方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02
  • 基于python实现简单日历

    基于python实现简单日历

    这篇文章主要为大家详细介绍了基于python实现简单日历,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-07-07
  • Python运维开发之psutil库的使用详解

    Python运维开发之psutil库的使用详解

    这篇文章主要介绍了Python运维开发之psutil库的使用,psutil能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率。小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-10-10
  • python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例

    python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例

    这篇文章主要介绍了python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-03-03
  • 关于Python核心框架tornado的异步协程的2种方法详解

    关于Python核心框架tornado的异步协程的2种方法详解

    今天小编就为大家分享一篇关于Python核心框架tornado的异步协程的2种方法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-08-08
  • Python Opencv使用ann神经网络识别手写数字功能

    Python Opencv使用ann神经网络识别手写数字功能

    这篇文章主要介绍了opencv(python)使用ann神经网络识别手写数字,由于这里主要研究knn算法,为了图简单,直接使用Keras的mnist手写数字解析模块,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-07-07
  • 使用Python Flask构建轻量级灵活的Web应用实例探究

    使用Python Flask构建轻量级灵活的Web应用实例探究

    Flask是一个流行的Python Web框架,以其轻量级、灵活和易学的特性受到开发者的喜爱,本文将深入探讨Flask框架的各个方面,通过详实的示例代码,帮助大家更全面地了解和掌握这一强大的工具,
    2024-01-01
  • Python实现的本地文件搜索功能示例【测试可用】

    Python实现的本地文件搜索功能示例【测试可用】

    这篇文章主要介绍了Python实现的本地文件搜索功能,涉及Python针对文件与目录的遍历、判断、编码转换、查找等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-05-05
  • python PIL模块的基本使用

    python PIL模块的基本使用

    这篇文章主要介绍了python PIL模块的基本使用,帮助大家更好的利用python处理图片,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-09-09
  • Python 如何让特征值滞后一行

    Python 如何让特征值滞后一行

    这篇文章主要介绍了Python 如何让特征值滞后一行的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2021-05-05

最新评论