我要评论1. 文件与目录管理自动化
场景：自动备份指定文件夹到另一个位置。
脚本示例：
import shutil
import os
source_folder = '/path/to/source'
destination_folder = '/path/to/destination'
def backup_folder(src, dst):
if not os.path.exists(dst):
os.makedirs(dst)
for item in os.listdir(src):
s = os.path.join(src, item)
d = os.path.join(dst, item)
if os.path.isdir(s):
shutil.copytree(s, d, dirs_exist_ok=true)
else:
shutil.copy2(s, d)
backup_folder(source_folder, destination_folder)2. 系统监控自动化
场景：监控cpu使用率，并在使用率超过阈值时发送警报。
注意：需要第三方库如psutil。
脚本示例（安装psutil：pip install psutil）：
import psutil
import smtplib
from email.mime.text import mimetext
from email.mime.multipart import mimemultipart
def check_cpu_usage():
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
if cpu_percent > 80:
send_alert(f"cpu usage high: {cpu_percent}%")
def send_alert(message):
# 发送邮件的代码（略），需要smtp服务器配置
pass
check_cpu_usage()3. 网络任务自动化
场景：定时检查网站是否可达。
脚本示例（使用requests库）：
import requests
def check_website(url):
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200，将抛出httperror异常
print(f"{url} is up.")
except requests.requestexception as e:
print(f"{url} is down: {e}")
check_website("http://example.com")4. 自动化软件安装与配置
场景：使用python脚本安装并配置一个软件包（如git）。
注意：通常这类任务使用操作系统的包管理器（如apt-get, yum等）或特定软件的安装脚本。python可以调用这些命令。
脚本示例（linux上安装git）：
import subprocess
def install_git():
subprocess.run(['sudo', 'apt-get', 'update'], check=true)
subprocess.run(['sudo', 'apt-get', 'install', 'git'], check=true)
install_git()5. 自动化数据处理
场景：处理csv文件，进行数据分析并生成报告。
脚本示例（使用pandas库）：
import pandas as pd
def process_csv(file_path):
df = pd.read_csv(file_path)
# 假设进行一些数据分析
summary = df.describe()
print(summary)
# 可以将结果保存到新文件或数据库中
process_csv('data.csv')6. 自动化任务调度
场景：使用python脚本调度其他脚本或任务的执行。
注意：虽然python标准库中没有直接的任务调度功能，但可以使用第三方库如schedule。
脚本示例（安装schedule：pip install schedule）：
import schedule
import time
def job():
print("hello, world!")
schedule.every(10).seconds.do(job)
while true:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)这些示例提供了python在操作系统自动化中的多种应用。根据你的具体需求，可以调整和扩展这些脚本。
到此这篇关于python操作系统的6个自动化脚本小结的文章就介绍到这了,更多相关python操作系统脚本内容请搜索代码网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代码网！
发表评论