实用脚本能辅助吗？

本文目录导读：

1. 文件批量重命名（Python）
2. 文本文件内容搜索与替换（Shell）
3. 定时自动备份（Python + Cron）
4. Excel数据清洗（Python + pandas）
5. 网络状态监控（Bash）
6. 图片批量压缩（Python + PIL）
7. 邮件批量发送（Python + smtplib）
8. 如何选择脚本？
9. 注意事项

当然可以！实用脚本在日常工作中能极大提升效率，减少重复劳动，以下是一些常见场景下的实用脚本示例，覆盖文件处理、数据整理、自动化任务等，你可以根据需求直接使用或调整：

文件批量重命名（Python）

• 场景：将文件夹内所有 .txt 文件按规则重命名（如添加日期前缀）。

• 脚本：

  import os
  from datetime import datetime
  folder_path = "/path/to/your/folder"
  prefix = datetime.now().strftime("%Y%m%d_")
  for filename in os.listdir(folder_path):
      if filename.endswith(".txt"):
          new_name = prefix + filename
          os.rename(os.path.join(folder_path, filename), 
                    os.path.join(folder_path, new_name))

文本文件内容搜索与替换（Shell）

• 场景：在多个 .log 文件中将 old_text 替换为 new_text。
• 脚本：

  #!/bin/bash
  find /path/to/logs -type f -name "*.log" -exec sed -i 's/old_text/new_text/g' {} \;

定时自动备份（Python + Cron）

• 场景：每天凌晨自动备份重要目录到指定位置。

• 脚本：

  import shutil
  import os
  from datetime import datetime
  src = "/home/user/documents"
  dst = f"/home/user/backup/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}"
  shutil.copytree(src, dst)

• Cron配置（Linux）：

  0 2 * * * python /path/to/backup_script.py

Excel数据清洗（Python + pandas）

• 场景：合并多个Excel文件，删除空行，输出为CSV。

• 脚本：

  import pandas as pd
  import glob
  # 合并所有Excel文件
  all_files = glob.glob("data_*.xlsx")
  df_list = [pd.read_excel(f) for f in all_files]
  merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
  # 删除全空行
  cleaned_df = merged_df.dropna(how='all')
  # 保存为CSV
  cleaned_df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

网络状态监控（Bash）

• 场景：每隔5秒检查网站是否可达，失败时写入日志。
• 脚本：

  #!/bin/bash
  while true; do
      if ! wget -q --tries=1 --timeout=2 https://example.com; then
          echo "$(date): FAILED" >> /var/log/net_monitor.log
      fi
      sleep 5
  done

图片批量压缩（Python + PIL）

• 场景：将目录下所有JPEG图像压缩到指定质量（适合网页优化）。

• 脚本：

  from PIL import Image
  import os
  folder = "/path/to/images"
  for fname in os.listdir(folder):
      if fname.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg')):
          img = Image.open(os.path.join(folder, fname))
          img.save(os.path.join(folder, f"compressed_{fname}"),
                   quality=40, optimize=True)

邮件批量发送（Python + smtplib）

• 场景：从CSV文件读取收件人列表，发送模板邮件。

• 脚本：

  import smtplib
  import csv
  from email.mime.text import MIMEText
  # 读取收件人列表
  with open('recipients.csv') as f:
      reader = csv.reader(f)
      for name, email in reader:
          msg = MIMEText(f"Hi {name}, this is a test email.")
          msg['Subject'] = "Automated Email"
          msg['From'] = "you@example.com"
          msg['To'] = email
          with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
              server.starttls()
              server.login("your_email", "password")
              server.send_message(msg)

如何选择脚本？

• 简单任务：优先用Shell（Linux）或批处理（Windows），无需额外环境。
• 复杂逻辑：Python更灵活（需安装解释器）。
• 跨平台：Python/JS（Node.js）。

注意事项

• 测试环境：先在副本或测试目录运行，避免误操作。
• 权限问题：脚本可能需要执行权限（Linux：chmod +x script.sh）。
• 依赖安装：Python脚本需先安装库（如 pip install pandas pillow）。

如果需要针对特定场景的脚本（如PDF处理、爬虫、数据库操作等），可以告诉我具体需求，我会生成更贴合的代码！