一、自动化数据处理
在日常工作中，我们可能需要处理的数据量相当大，而且包含的信息种类繁多，比如Excel表格、数据库、甚至是网页上的数据等等。使用Python进行数据处理可以大大提高工作效率。
在Python中，pandas是一个非常流行的数据处理库。pandas提供了丰富的数据操作工具，能够快速、高效地对数据进行处理。
{
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据
print(df.head())
# 筛选数据
df_filtered = df[df['class']=='A']
# 将数据写入新的csv文件
df_filtered.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
}上述代码演示了如何使用pandas从csv文件中读取数据，并对数据进行筛选和导出。
二、自动化文本处理
在某些工作中，我们需要处理大量的文本信息，比如从网站上爬取新闻并进行分析。Python作为一门特别适合做文本处理的语言，有很多优秀的库可以使用。
其中nltk是一个广泛使用的库，它可以帮助我们完成包括自然语言处理、文本分类、标记和分析等任务。下面这段代码演示了如何用nltk进行文本分类。
{
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import movie_reviews
# 获取movie_reviews的数据
reviews = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
for category in movie_reviews.categories()
for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
# 随机打乱数据集
random.shuffle(reviews)
# 特征提取器
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]
def document_features(document):
document_words = set(document)
features = {}
for word in word_features:
features[word] = (word in document_words)
return features
# 数据分类（选取1000条数据作为训练数据）
training_set = nltk.classify.apply_features(document_features, reviews[1000:])
testing_set = nltk.classify.apply_features(document_features, reviews[:1000])
# 训练分类器
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)
# 测试分类器
print('测试精度：%f' % nltk.classify.accuracy(classifier, testing_set))
}上述代码演示了如何使用nltk进行文本分类，首先获取movie_reviews数据集，然后进行特征提取和分类训练，最后输出测试精度。
三、自动化网站操作
自动化网站操作指的是使用Python程序自动化完成一些网站上需要人工操作的任务，比如自动登录、自动填写表单、自动点击等等。使用Python来自动化网站操作，可以使得我们的工作更加高效，并且减少了重复性劳动。
对于自动化网站操作，selenium是一个非常流行的库，它提供了完整的UI自动化工具，并支持各种浏览器。下面这段代码演示了如何使用selenium在Chrome浏览器上自动打开百度搜索结果中的网站。
{
from selenium import webdriver
# 打开Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome('/usr/local/bin/chromedriver')
driver.get('https://www.baidu.com/s?wd=python&sugexp=edufp%2Ccnil%2Clogi%3Dcnil%2Ccuid%3D%2Ccsrc%3Dinput-srch&tn=02003390_71_hao_pg&ch=1')
# 获取搜索结果
elem = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="1"]/h3/a')
# 点击搜索结果
elem.click()
# 关闭浏览器
driver.quit()
}上述代码演示了如何在Chrome浏览器上自动打开百度搜索结果中的网站，具体过程是首先使用webdriver打开Chrome浏览器，然后获取百度搜索结果中的第一个链接位置，并点击该链接，最后关闭浏览器。
四、自动化邮件发送
在工作中，我们可能会需要通过邮件与同事或客户保持联系，并发送一些重要信息。使用Python来自动发送邮件可以极大地方便工作。Python提供了smtplib库，它能帮助我们连接SMTP服务器，并发送邮件。下面这段代码演示了如何使用smtplib库发送邮件。
{
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
# 发送邮件
server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
server.starttls()
server.login('youremail@gmail.com', 'yourpassword')
# 邮件内容
subject = 'Python自动发送邮件'
body = 'Dear all,\n 这是使用Python自动发送的邮件！'
msg = MIMEText(body, 'plain')
msg['Subject'] = subject
msg['From'] = 'youremail@gmail.com'
msg['To'] = 'recipient@example.com'
# 发送邮件
server.send_message(msg)
print('邮件发送成功！')
server.quit()
}上述代码演示了如何使用smtplib库连接SMTP服务器，并发送邮件。我们需要先登录SMTP服务器，然后设置邮件的标题、正文和收件人信息，最后发送邮件即可。
五、自动化PDF处理
在工作中，我们可能需要处理大量的PDF文件，如提取PDF中的文本、页面提取、降低PDF文档大小等。使用Python进行PDF自动化处理可以极大提高工作效率。
PyPDF2是一个流行的Python库，它能够处理PDF文件，并提供了各种有用的功能，比如页面合并、裁剪、旋转和加密等。下面这段代码演示了如何使用PyPDF2对PDF进行页面合并和裁剪。
{
from PyPDF2 import PdfFileMerger, PdfFileReader, PdfFileWriter
# 将两个PDF合并
merger = PdfFileMerger()
filename1 = 'filename1.pdf'
filename2 = 'filename2.pdf'
merge_filenames = [filename1, filename2]
for filename in merge_filenames:
merger.append(PdfFileReader(open(filename, 'rb')))
output_file = 'merged_file.pdf'
merger.write(output_file)
# 裁剪PDF页面
filename = 'filename.pdf'
input_file = PdfFileReader(open(filename, 'rb'))
output = PdfFileWriter()
pages = input_file.getNumPages()
for i in range(pages):
page = input_file.getPage(i)
page.cropBox.lowerLeft = (0, 0)
page.cropBox.upperRight = (612, 720)
output.addPage(page)
output_filename = 'cropped_file.pdf'
with open(output_filename, 'wb') as output:
output.write(output_stream.getbuffer())
}上述代码演示了如何使用PyPDF2对PDF进行页面合并和裁剪，首先将两个PDF文件合并为一个，然后裁剪每一页，最后将裁剪后的内容保存到新的PDF文件中。
