Python作为一门简洁而强大的编程语言，在文件处理和自动化任务方面有着得天独厚的优势。本文将分享10个实用的Python脚本，帮助你提升工作效率，让重复性的任务自动化。
一、批量文件重命名脚本
在日常工作中，经常需要批量重命名文件。这个脚本可以帮你快速完成文件重命名任务。
import os
def batch_rename(directory, old_ext, new_ext):
"""
批量重命名文件扩展名
:param directory: 目标目录
:param old_ext: 原扩展名（如 .txt）
:param new_ext: 新扩展名（如 .md）
"""
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(old_ext):
old_name = os.path.join(directory, filename)
new_name = os.path.join(directory, filename.replace(old_ext, new_ext))
os.rename(old_name, new_name)
print(f"重命名: {filename} -> {filename.replace(old_ext, new_ext)}")
# 使用示例：将当前目录下所有.txt文件改为.md文件
batch_rename(".", ".txt", ".md")1.1 高级版本：支持正则表达式重命名
import os
import re
def advanced_rename(directory, pattern, replacement):
"""
使用正则表达式批量重命名文件
:param directory: 目标目录
:param pattern: 匹配模式（正则表达式）
:param replacement: 替换字符串
"""
for filename in os.listdir(directory):
if re.search(pattern, filename):
new_name = re.sub(pattern, replacement, filename)
old_path = os.path.join(directory, filename)
new_path = os.path.join(directory, new_name)
os.rename(old_path, new_path)
print(f"重命名: {filename} -> {new_name}")
# 使用示例：将文件名中的空格替换为下划线
advanced_rename(".", r"\s+", "_")二、文件内容搜索工具
在多个文件中搜索指定内容，类似于Linux的grep命令。
import os
import re
def search_in_files(directory, keyword, file_ext=".py", case_sensitive=False):
"""
在指定目录的文件中搜索关键字
:param directory: 搜索目录
:param keyword: 搜索关键字
:param file_ext: 文件扩展名过滤
:param case_sensitive: 是否区分大小写
"""
results = []
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for file in files:
if file.endswith(file_ext):
filepath = os.path.join(root, file)
try:
with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
for line_num, line in enumerate(f, 1):
if case_sensitive:
if keyword in line:
results.append((filepath, line_num, line.strip()))
else:
if keyword.lower() in line.lower():
results.append((filepath, line_num, line.strip()))
except Exception as e:
print(f"无法读取文件 {filepath}: {e}")
return results
# 使用示例
results = search_in_files(".", "import", ".py")
for filepath, line_num, content in results[:10]: # 只显示前10条
print(f"{filepath}:{line_num} - {content}")三、自动备份脚本
定期备份重要文件到指定目录，支持增量备份。
import os
import shutil
import datetime
def backup_files(source_dir, backup_dir, max_backups=5):
"""
自动备份文件
:param source_dir: 源目录
:param backup_dir: 备份目录
:param max_backups: 最大备份数量（超过则删除最早的）
"""
# 创建带时间戳的备份文件夹
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
backup_path = os.path.join(backup_dir, f"backup_{timestamp}")
# 复制文件
shutil.copytree(source_dir, backup_path)
print(f"✅ 备份完成: {backup_path}")
# 清理旧备份
backups = sorted([d for d in os.listdir(backup_dir) if d.startswith("backup_")])
if len(backups) > max_backups:
for old_backup in backups[:-max_backups]:
old_path = os.path.join(backup_dir, old_backup)
shutil.rmtree(old_path)
print(f"🗑️ 删除旧备份: {old_path}")
# 使用示例
backup_files("./important_docs", "./backups", max_backups=5)四、PDF文件合并工具
将多个PDF文件合并为一个文件。
# 需要安装: pip install PyPDF2
import PyPDF2
import os
def merge_pdfs(pdf_dir, output_filename):
"""
合并指定目录下的所有PDF文件
:param pdf_dir: PDF文件所在目录
:param output_filename: 输出文件名
"""
merger = PyPDF2.PdfMerger()
# 获取所有PDF文件并排序
pdf_files = sorted([f for f in os.listdir(pdf_dir) if f.endswith(".pdf")])
if not pdf_files:
print("❌ 未找到PDF文件")
return
# 逐个添加PDF
for pdf in pdf_files:
pdf_path = os.path.join(pdf_dir, pdf)
merger.append(pdf_path)
print(f"➕ 添加: {pdf}")
# 保存合并后的文件
merger.write(output_filename)
merger.close()
print(f"✅ 合并完成: {output_filename}")
# 使用示例
merge_pdfs("./pdfs", "merged_output.pdf")五、图片批量压缩脚本
批量压缩图片文件，减小文件大小。
# 需要安装: pip install Pillow
from PIL import Image
import os
def compress_images(input_dir, output_dir, quality=85):
"""
批量压缩图片
:param input_dir: 输入目录
:param output_dir: 输出目录
:param quality: 压缩质量（1-100）
"""
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
supported_formats = [".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp"]
for filename in os.listdir(input_dir):
file_ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()
if file_ext in supported_formats:
input_path = os.path.join(input_dir, filename)
output_path = os.path.join(output_dir, filename)
try:
img = Image.open(input_path)
# 转换为RGB模式（处理RGBA）
if img.mode == "RGBA":
img = img.convert("RGB")
img.save(output_path, quality=quality, optimize=True)
print(f"✅ 压缩: {filename}")
except Exception as e:
print(f"❌ 处理失败 {filename}: {e}")
# 使用示例
compress_images("./images", "./compressed", quality=80)六、Excel数据处理脚本
读取和处理Excel文件数据。
# 需要安装: pip install openpyxl pandas
import pandas as pd
def process_excel(input_file, output_file):
"""
处理Excel文件：清洗、转换、分析
:param input_file: 输入Excel文件
:param output_file: 输出Excel文件
"""
# 读取Excel
df = pd.read_excel(input_file)
print(f"原始数据行数: {len(df)}")
# 数据清洗：删除空行
df.dropna(how="all", inplace=True)
# 数据转换：添加计算列
if "price" in df.columns and "quantity" in df.columns:
df["total"] = df["price"] * df["quantity"]
# 数据分析：按类别分组统计
if "category" in df.columns:
summary = df.groupby("category").agg({
"price": "mean",
"quantity": "sum"
}).round(2)
print("\n分类统计:")
print(summary)
# 保存处理后的数据
df.to_excel(output_file, index=False)
print(f"\n✅ 处理完成: {output_file}")
# 使用示例
process_excel("input.xlsx", "output.xlsx")七、定时任务执行器
使用schedule库实现定时任务调度。
# 需要安装: pip install schedule
import schedule
import time
import datetime
def job_task(name):
"""定义任务"""
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"[{now}] 执行任务: {name}")
def setup_schedules():
"""设置定时任务"""
# 每天早上8点执行
schedule.every().day.at("08:00").do(job_task, "早安任务")
# 每10分钟执行一次
schedule.every(10).minutes.do(job_task, "定期检查")
# 每周一执行
schedule.every().monday.do(job_task, "周报生成")
print("✅ 定时任务已设置")
def run_scheduler():
"""运行调度器"""
setup_schedules()
print("⏰ 调度器启动，按Ctrl+C退出")
try:
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\n⏹️ 调度器已停止")
# 使用示例
run_scheduler()八、日志分析工具
分析Web服务器日志，统计访问量、错误率等。
import re
from collections import Counter
import datetime
def analyze_access_log(log_file):
"""
分析Nginx/Apache访问日志
:param log_file: 日志文件路径
"""
ip_pattern = r"(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)"
status_pattern = r"" (\d{3}) "
url_pattern = r""\w+ (.*?) HTTP"
ip_counter = Counter()
status_counter = Counter()
url_counter = Counter()
with open(log_file, "r") as f:
for line in f:
# 统计IP
ip_match = re.search(ip_pattern, line)
if ip_match:
ip_counter[ip_match.group(1)] += 1
# 统计状态码
status_match = re.search(status_pattern, line)
if status_match:
status_counter[status_match.group(1)] += 1
# 统计访问URL
url_match = re.search(url_pattern, line)
if url_match:
url_counter[url_match.group(1)] += 1
print("=== TOP 10 IP ===")
for ip, count in ip_counter.most_common(10):
print(f"{ip}: {count}次")
print("\n=== 状态码统计 ===")
for status, count in status_counter.most_common():
print(f"{status}: {count}次")
print("\n=== TOP 10 URL ===")
for url, count in url_counter.most_common(10):
print(f"{url}: {count}次")
# 使用示例
analyze_access_log("/var/log/nginx/access.log")九、邮件自动发送脚本
自动发送邮件，支持附件。
# 需要安装: pip install yagmail
import yagmail
def send_email(subject, content, to_emails, attachments=None):
"""
发送邮件
:param subject: 邮件主题
:param content: 邮件内容
:param to_emails: 收件人列表
:param attachments: 附件列表
"""
# 配置邮箱（建议使用应用专用密码）
yag = yagmail.SMTP(user="your_email@gmail.com", password="your_password")
try:
if attachments:
yag.send(to=to_emails, subject=subject, contents=content, attachments=attachments)
else:
yag.send(to=to_emails, subject=subject, contents=content)
print(f"✅ 邮件发送成功: {', '.join(to_emails)}")
except Exception as e:
print(f"❌ 邮件发送失败: {e}")
# 使用示例
send_email(
subject="Python自动邮件测试",
content="这是一封由Python脚本自动发送的邮件。",
to_emails=["recipient@example.com"],
attachments=["report.pdf", "data.xlsx"]
)十、系统监控脚本
监控CPU、内存、磁盘使用情况。
# 需要安装: pip install psutil
import psutil
import datetime
def monitor_system(threshold_cpu=80, threshold_mem=80, threshold_disk=90):
"""
监控系统资源使用情况
:param threshold_cpu: CPU使用率阈值
:param threshold_mem: 内存使用率阈值
:param threshold_disk: 磁盘使用率阈值
"""
alerts = []
# CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
if cpu_percent > threshold_cpu:
alerts.append(f"⚠️ CPU使用率过高: {cpu_percent}%")
# 内存使用率
memory = psutil.virtual_memory()
mem_percent = memory.percent
if mem_percent > threshold_mem:
alerts.append(f"⚠️ 内存使用率过高: {mem_percent}%")
# 磁盘使用率
disk = psutil.disk_usage("/")
disk_percent = disk.percent
if disk_percent > threshold_disk:
alerts.append(f"⚠️ 磁盘使用率过高: {disk_percent}%")
# 输出报告
now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"[{now}] 系统监控报告")
print(f"CPU使用率: {cpu_percent}%")
print(f"内存使用率: {mem_percent}%")
print(f"磁盘使用率: {disk_percent}%")
if alerts:
print("\n⚠️ 警报:")
for alert in alerts:
print(alert)
else:
print("\n✅ 系统运行正常")
# 使用示例
monitor_system(threshold_cpu=80, threshold_mem=80, threshold_disk=90)总结
以上10个Python实用脚本涵盖了文件处理、数据分析、自动化任务、系统监控等多个方面。这些脚本都是实际工作中经常用到的，可以根据实际需求进行修改和扩展。
💡 提示：建议将这些脚本封装成命令行工具或Web服务，方便日常使用。可以使用argparse库添加命令行参数，或使用Flask/FastAPI构建API服务。
希望这些脚本能帮助你提升工作效率！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。
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THE END
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