靠Python甩掉機械式作業!7大常見煩人場景,用程式語言來解放
靠Python甩掉機械式作業!7大常見煩人場景,用程式語言來解放

編按:本文作者為Python工程師,分享了他運用Python簡化生活的技巧與經驗。

在生活和工作中,往往充斥著一些枯燥且乏味的事情。所以要讓自己從機械地重複性勞動中解放出來,才是解放身心的正確姿勢。

本文列舉了我自己平時在工作和生活中的七個小場景,每個場景都是帶有這樣「重複性」性質的事情,一起看看我是如何用Python這門簡單易懂的程式語言去解決這些事情吧。

全文我都以macOS環境來模擬實際的操作情況,當中的程式碼也可以在Windows下運行,稍微修改路徑即可

場景1:批量修改文件名

一般來說,注重信息安全的公司都不會允許員工私自安裝第三方軟體。這樣的情況就發生在公司給我配的Windows筆電上。

如果你用的是macOS,那麼你可以很快地選中相同類型的一批文件,然後右鍵調出系統自帶的重命名功能批量修改文件命名。但是這些命名修改只能實現一些簡單地頭尾修改或是替換,如果想要修改文件拓展名則不行

Python2.png
圖/ 少數派

所以不管是用Windows也好,還是用macOS也好,我就自己寫一個簡單的Python腳本吧!假設我現在有這麼一堆文件,都是.png為後綴的,我想把它們全部都換成.jpg格式。

Python3.png
圖/ 少數派

普通版

碰上我上面說的這種無法私自安裝第三方軟體的用不了的情況,那麼你就要自己手動一個一個右鍵然後重新命名了。

Python版

我可以簡單利用Python內建的os庫來進行文件命名的修改操作。

Python4
圖/ 少數派

一般的文件名重新命名到這就可以結束了。

Python5
圖/ 少數派

但是如果碰到是這種中英文標點混雜的極端方式命名的文件,只想要以當中的中文來命名怎麼辦?

Python6.png
圖/ 少數派

這時候就可以加入一個正則表示式的功能,可以讓我們的程式更加強大。關於正則表示式的相關介紹可以參考王樹義老師的這篇文章:

Python正則版

Python02
圖/ 少數派
Python7
圖/ 少數派

這裡我就僅調用了Python內建的re庫用個文件名進行替換操作,並再轉換成列表形式。來實現正則表示式方法, \u4e00-\u9fa5 這一範圍內的unicode字符已經基本涵蓋了所有中文單字,可以直接將當中所有中文抽取出來後再拼貼起來。最後利用內建的map函數對舊文件名中的每個文件名進行替換操作,並再轉換成列表形式。

這樣,複雜的命名情況也能迎刃而解。

場景2:工作模板

不知道你們是否有對每天工作記錄的習慣?我每天到公司都會建立一個以當天日期命名的工作記錄文件夾,當中存放簡單的工作索引並將當天工作的所有文件都會放到裡面。一方面,便於我不會將工作需要的文件亂放;另一方面,還便於我回顧我這週都做了哪些事情並給同事上報工作計劃。

普通版

沒學過編程的朋友可能思路就是:新建一個以當天日期命名的文件夾→新建一個Word或記事本→打開Word或記事本→複製貼上相應模板或輸入相關內容→保存文檔。

如果這樣做每天你可能要花上大概5、6分鐘來做,那這樣就少那麼5、6分鐘來做其他事。

Python版

基本上我打開Word的次數屈指可數,因為要寫報告的次數不算多;反而是Markdown的.md格式或者普通的記事本的.txt格式才是我比較喜歡的。所以我就透過Python寫了一個每天自動生成模板,並創建一個Markdown樣式的工作記錄文檔。基本思路如下:

1.自動新建一個以日期命名的文件夾

2.在文件夾裡又新建一個.md格式的Markdown文檔

3.然後在.md文檔中寫入模板

理清思路後就花了10分鐘寫了以下的程式碼:

Python24.png
圖/ 少數派

這裡我主要就利用了Python內建的os庫和time庫。前者主要是對系統進行操作,後者顧名思義就是有關於一些時間的處理。當中模板的寫法看起來好像蠻醜陋地,但是其實只有這樣寫才能顯示出Markdown相關樣式。

Python01
圖/ 少數派

如果你是習慣性地使用電腦來記錄固定格式的文檔,如日記、合同等,你可以嘗試一下我的這個思路。如果是涉及到生成固定模板的Word,那我推薦你去了解一下docx這個第三方庫。

場景3:信息獲取

前不久我的同事讓我幫他處理一個項目的文本數據,要求很簡單:將文本中帶有上海相關地址的信息(區、鎮、街道)進行隱藏處理。

我的思路就是:將數據中包含地址的文本和包含地址信息的文本相匹配,匹配上的文本替換成「XXX」符號。

那麼問題來了,我去哪裡找一個包含地址信息的文本數據呢?好在我找到了一個包含上海區、鎮街道相關名稱的網頁,那麼我如何把上面的數據拿下來呢?

Python10.png
圖/ 少數派

普通版

換做是以前懵懂單純的我,我肯定是:打開網頁→複製貼上到Excel中→去除多餘空格。如果數量少其實也就手動複製貼上了,但是數量多了肯定沒轍;而且中國目前的城市,下設街鎮數目肯定不是那種屈指可數的……

Python版

帶著「偷懶」的思維,我肯定是想著怎麼從這個網站上把公開的信息給爬下來。於是就有了下面的程式碼:

Python25.png
圖/ 少數派

這裡我僅用第三方的requests庫訪問鏈接,然後用Beautifulsoup庫來提取頁面源程式碼中的數據,最後將得到的數據存儲到一個列表中。

不過這裡注意的是,因為我爬取的這個網站應該是比較久遠了,所以在網頁維護上做的不是特別規範,所以也會爬取到一些其他的東西。我想要的數據到第238位索引截止。(感興趣的朋友可以試著把streets[:238] 連同方括號的所有內容去掉,看看會出現什麼信息。)

Python11
圖/ 少數派

拿到這些地址數據後,我就可以快速做掉同事交辦的任務了!

場景4:數據結構化

每個月發薪水後,人事部都會發一封包括基本薪資、保險獎金等薪資的相關明細,樣式如下(文中金額為虛構):

Python03.png
圖/ 少數派

可是郵件的內容都是文本,不是結構化的數據,該怎麼辦呢?

普通版

複製……貼上……

Python版

仔細觀察可以看到,基本上有用的部分都是「,」英文逗號分隔,然後用「:」英文冒號隔開。那麼我的思路:將文本先分別按這兩個符號進行分割,然後結構化成DataFrame類型,最後將行列對調一下。

實現過程如下:

Python26.png
圖/ 少數派

這部分可能需要你對Pandas這個數據分析的重要第三方庫有一些了解,Pandas為我們提供了許多方便的數據操作API,是用Python來進行數據分析和數據挖掘必學庫之一。

這裡有個巧妙的地方就在於封裝的clean_text() 函數中,我使用了try-except的這麼一個基本框架來去將二次分割後的數據進行操作,如果不這麼做的話那麼整個程式到下一步時就會報錯,因此無法處理對應明細的字段名稱。同時因為裡面不包含日期時間,所以就自己手動指定。

以上只是我最初的版本,在修改版中我同樣給這個腳本添加了命令行用法,最終呈現效果我還是很滿意的:

Python12
圖/ 少數派

場景5:測試數據生成

我的同事又給了我一個任務:問我能不能找大概300個姓名數據來充當一下我們給客戶展示的例子。

簡單來說就是找一批人名的數據就行了。那麼是不是說要重新找個公開人名訊息的網站,然後爬取呢?No!能有更偷懶的辦法我肯定不會去重複「造輪子」(有人用程式碼實現類似的功能就不要自己去重新寫一個)。

普通版

不學編程的我,打開Google,輸入取名大全,默默複製貼上……

Python版

有程式思維的我,找到了一個名叫Faker的第三方庫。此Faker非LOL的Faker大魔王,但是顧名思義就是與「假」有關,可以生成各種假數據。查閱官網文檔後你就可以發現,它能創造一批測試數據,包括但不限於人名、公司名、地址名、時間、銀行卡號……

Python13.png
圖/ 少數派

實例如下:

Python04
圖/ 少數派
Python14
圖/ 少數派

僅僅幾行程式碼量,我就直接搞定了這項任務。除了Faker之外,Python還有很多好玩有趣又或是強大的第三方庫。

場景6:Bing首頁每日壁紙下載

我一直覺得微軟Bing搜索頁的背景圖都蠻好看的,所以打算每天一打開電腦就運行下載當天的背景圖設為桌面的壁紙。可打開官網一看,好像並沒有任何保存圖片的選項……

Python15.png
圖/ 少數派

普通版

打開沒有保存圖片的選項,似乎就說明好像不能直接保存,那麼就只能去尋求第三方的壁紙軟體了……

Python版

既然網頁有這個背景圖,那說明肯定是已經存在圖片資源,讓我按F12打開Chrome瀏覽器開發者工具看看。

Python16.png
圖/ 少數派

稍微檢查一下,發現源始碼中這一行id="bgImgProgLoad" 的節點好像就是包含背景圖片資源的源始碼;再切換到Sources選項卡中發現直接就可以看到圖片了。

然後我們再將鼠標挪到圖片中選中在新窗口打開,就發現壁紙直接就呈現在我們眼前,可保存圖片的選項也出現了。

Python17.png
圖/ 少數派

再讓我們看看圖片的路徑地址,我們可以發現源程式碼中的/th? 那一段字符其實就是圖片的路徑地址。

所以就程式碼就很簡單了:

Python27.png
圖/ 少數派

這裡我還是使用requests+BeautifulSoup的組合拳,然後找到id="bgImgProgLoad" 節點中的data-ultra-definition-src值和base_url拼貼在一起就是圖片的路徑了。

唯一不同的就是調用了urllib.request下的urlretrieve() 函數,該函數可以打開一個鏈接並下載當中內容了。

Python18
圖/ 少數派

不過這僅僅只是下載,我們還可以加入如:顯示「下一張」(或上一張)壁紙、命令下載等,有基礎的朋友可以自己動手嘗試一下。

場景7:批量獲取下載連結

無論是在手機還是在iPad上,我都可以將bilibili影片進行暫存,但是電腦不借助第三方軟體的話似乎就沒辦法實現暫存。那麼我在bilibili看到別人從Youtube上搬運的一套很不錯的Python免費教程,我又想存在電腦上看怎麼辦?下載似乎是個好辦法。

Python19.png
圖/ 少數派

這裡我就使用到Downie3這一下載工具,它不僅可以解析Youtube鏈接,還能解析bilibili影片的鏈接。

Python20.png
圖/ 少數派

但是如何批量獲取到整個課程的所有鏈接呢?

普通版

通常的做法就是批量⌃Ctrl+C複製視頻頁鏈接,然後修改後面的頁數,最後再複製貼上到下載器中。

如果是短短幾個影片,那這麼做也還說得過去;但是如果是超過10個以上,自己點擊半天那麼估計也得花一些時間。且如果這種需求常有的話,難免覺得自己是個機器人。

Python版

既然學過Python,那麼是不是我可以利用循環生成相對應的頁數,然後和不變的URL部分進行貼上就好了?有了想法就暴躁地敲出如下程式碼:

Python28.png
圖/ 少數派

這幾行程式碼就簡簡單單地能夠快速把鏈接快速生成,並且保存在桌面上,這樣你就可以把所有東西都複製貼上了進下載欄裡了。

Python21
圖/ 少數派

當然這個版本已經就可以達到我們的需求。但我不想每次都打開VSCode運行Python,可又想快速生成怎麼辦?那我們就以「命令行」的風格來試一下!

命令行版

Python29.png
圖/ 少數派

這裡我借助了Python內建的argparse庫,這個庫可以讓你以命令行地方式來運行Python程式。前面其他的場景其實也可以透過這個庫修改成命令行式實現,篇幅有限就不過多講解,有基礎的朋友可以去研究一下。

Python22
圖/ 少數派

結尾

這些事情的初衷都是因為一個字「懶」,這也並不是說明我懶惰,而是不想將時間浪費在一些機械枯燥的重複性操作上。所以出於「偷懶」的心態,結合自己所學的技能去實現功能需求,讓自己從下一次的重複操作中解放出來。以上僅是一些我常用的小腳本,能用Python來做的有趣的事情還遠遠不止這些。

延伸閱讀:
1. 推薦Python初學者的好用工具:Google Colab
2. 28歲青年鑽研「Python+股市」,開課教學生打造「選股策略」賺進千萬身價

責任編輯:江可萱、蕭閔云
本文授權轉載自:少數派

往下滑看下一篇文章
從線性消費到循環互動!Meta 台灣暨香港總經理潘先國:掌握五大社群與商業趨勢,以 AI 驅動未來商務
從線性消費到循環互動!Meta 台灣暨香港總經理潘先國:掌握五大社群與商業趨勢,以 AI 驅動未來商務

2026 年開春,行銷人最關注的課題,已不再是如何導入 AI,而是如何利用 AI 槓桿放大成效。2025 年,AI 已邁入從單點應用轉向深度融合與垂直應用的關鍵年,在商務層面從「輔助工具」轉變為提升效率的「工作夥伴」,消費者的購物旅程也隨之產生變化。消費者不再只是單向接收資訊,而是在 AI、創作者與社群的交織影響下,建構出持續互動且即時決策的商務循環。面對商業趨勢的革新,Meta 台灣暨香港總經理潘先國 Patrick 從第一線觀察出發,解析 Meta 所提出「2026 年五大社群與商業趨勢」,助品牌精準佈局 AI 時代,描繪社群商務模式新藍圖。

趨勢一:生成式 AI 與自動化系統,打造全新購物體驗

生成式 AI 除了協助品牌發想腳本、找到不同的消費族群與創造溝通內容,同時也重塑消費者從發現與推薦、諮詢決策到售後口碑的完整購物旅程。透過 AI 的深度參與,傳統單一線性的溝通模式已被打破,轉變為一段持續且深度的互動體驗,協助品牌在各個接觸點與消費者建立更緊密的連結。

首先,在「發現與推薦」階段,Meta 透過 AI 的推薦系統同步處理並判讀多元訊號,在每個人的動態牆上量身打造個人化內容。現在大家的 Instagram 動態牆上,已有超過一半的內容是由 AI 推薦。根據 Meta 內部的資料顯示,AI 推薦系統讓大家在 Facebook 的使用停留時間提升約 5%,這些高度個人化的內容,也協助品牌打破同溫層,觸及更多潛在受眾。

其次,進入「諮詢與決策」階段,Meta AI 或各種生成式 AI 服務,就如同大眾的「貼身顧問」,協助評估選項並影響購買決策。同時,品牌可透過 Meta 旗下以 AI 驅動的行銷活動健檢工具「機會分數」,讓 AI 提供社群廣告活動的調整建議,例如分數若低於 100 分,品牌將獲得客製化的調整方向,幫助品牌達到更好的效益。而在購後階段,不少消費者在分享使用產品後的心得或介紹體驗過程時,會透過 AI 生成或潤飾文字內容,不管是分享在社群上或者在購物平台留下評論,這些都將進而影響下一位消費者的探索與決策。

趨勢二:商務訊息 AI 助消費者購物流程更順暢

商務訊息已經成為品牌與消費者溝通的重要管道。Patrick 分享 Meta 內部數據,每週有超過 10 億人透過訊息與商家往來,每日對話量逾 6 億次;在亞太地區,至少三分之一的消費者每週都會與商家聊天。

在 AI 深度參與消費者旅程的趨勢下,消費者更容易透過商務訊息完成整體購物流程,從發現商品、諮詢商家,到最後完成訂購的完整流程,皆無須頻繁跳轉不同頁面或平台。另一方面,對於商家來說,相較於使用單一 Chatbot,品牌也更期待在商務訊息中,為消費者增加多元互動與體驗,不管是依據各別消費者的需求,運用生成式 AI 產出個人化的商品推薦,透過商務訊息提供售後服務,甚至是再行銷的促購溝通,與會員關係經營等等,這些都讓商務訊息從輔助性的客服角色,轉化為驅動品牌營收成長的重心之一。

舉例來說,台灣醫美品牌奈思診所透過 Reels 介紹不同的美容服務,並導入自動對話流程與訊息,讓消費者可直接在 Messenger 與 Instagram 私訊運用對話,幫助潛在顧客獲得適合的服務與預約體驗。這樣的商務模式使潛在客戶數提升 35%,同時提高觸及率並降低名單成本,將內容曝光有效轉化為實際商機。

趨勢三:創作者影響力持續擴大,成為連結品牌與消費者的關鍵角色

隨著創作者影響力持續擴大,其所扮演的角色也從單純的溝通平台,轉換為品牌與消費者之間的信任橋梁。全球超過 70% 的 Z 世代消費者會透過創作者來瞭解產品和品牌,超過 80% 的消費者因為追蹤創作者,而透過社群廣告購買商品,這股趨勢在亞太地區尤其明顯。

為了幫助品牌將社群影響力轉化為實質購買力,Meta 持續強化創作者生態系。除了透過「Edits」等工具降低短影音製作門檻、提升內容產出效率,更推出「合作廣告(Partnership Ads)」服務,不僅幫助品牌更容易追蹤與創作者的合作成效,對於消費者來說,也可以更清楚地識別創作者與品牌的合作關係。以台灣品牌 ONE BOY 為例,其不只運用藝人與創作者的原生影響力,更進一步結合合作廣告擴大推廣,將創作者的內容擴大觸及至更多潛在受眾,優化投放效率與互動品質,帶來更高的點擊率、轉換率與互動表現,成功為品牌創造顯著成效。

趨勢四:直播購物持續當道,新科技帶動沉浸式體驗

在社群商務中,社群直播與影片就像一個「沉浸式購物入口」,消費者拿起手機觀看直播的同時,不僅可以透過直播主的介紹,全面地了解產品款式、細節與尺寸差異等,更可以在娛樂感十足的直播過程中與直播主深層互動,讓大家可以一邊觀看內容一邊下單,實現「看到就買到」的無縫體驗。

針對直播如何持續協助企業追求成長,Patrick 也分享台灣服飾品牌歐米嚴選 OMI&Classic 的品牌故事。在 Meta 廣告工具與生態系夥伴「就醬播 JamboLive」的協助下,透過直播展示商品實際使情境,歐米嚴選 OMI&Classic 與消費者建立信任基礎,將直播轉化為即時互動的導購場域。品牌更靈活運用限時限量策略,打造充滿臨場感的購物氛圍,成功縮短從觀看到下單的決策路徑,證明直播商務為品牌帶來的強大戰力。

然而,直播商務雖能創造極具沉浸的體驗,其背後的技術整合與自動化收單對許多品牌而言仍是一大挑戰。因此,許多品牌選擇與直播整合系統協作,不僅能快速建構標準化的直播作業流程,更具備跨越地域限制的優勢。透過技術賦能,品牌得以將觸角延伸至全球華人市場,讓直播商務不再只是單點促銷,而是進化為擴展跨境營運版圖的關鍵引擎。

趨勢五:跨境電商注入品牌成長動能,AI 助品牌精準拓展市場

面對日益成長的跨境電商市場,Meta 的 AI 工具可以力助品牌跨越語言、文化與消費習慣差異,透過數據分析與自動化投放機制,鎖定高潛力的海外受眾,提升跨境行銷效率與成效,讓 AI 成為品牌走向海外市場的重要推進器。

「這是因為 Meta 的自動化廣告系統可以辦識各市場的文化偏好與語言需求,動態調整廣告內容與投放策略,將觸及率轉化為實際投資報酬率。」Patrick 進一步說明,他以 Meta 自動化廣告系統「高效速成+」為例,以 AI 驅動的技術,幫助品牌即時處理預算分配、受眾鎖定、版位選擇與素材優化等變數,確保資源投入在轉換潛力最高的客群身上。

例如,防摔手機殼品牌犀牛盾運用 Meta 的 AI 廣告工具積極佈局海外市場,鎖定美國青壯年重要廣告受眾,針對目標族群進行多素材與多版位的廣告投放,使轉換率提升逾 12 個點,在 18 至 24 歲目標客群心中的知名度提高超過 6 個點。透過以 AI 驅動的自動化工具應對跨境電商的複雜挑戰,並精準連結品牌與潛在客群,全面提升市場拓展效率!

Patrick 強調,在這場由 AI 驅動的商務生態轉型中,Meta 不僅是社群商務的關鍵平台,更是推動品牌行銷升級的關鍵引擎。為協助品牌在 2026 年緊抓 AI 商機,他分享三大核心行動建議:

一、將 AI 視為最親密的「工作夥伴」 提升效率

AI 已經不再是遙遠的技術,現在可以像助理一般,協助處理日常工作。品牌透過生成式 AI 產出素材、利用「高效速成+ 」自動優化投放,或藉由 AI 商務訊息即時回覆,當 AI 接手高重複性任務,團隊即可專注於高價值的創意發想與品牌策略,實現更高效的運作模式。

二、與顧客創造多元互動

現在的消費者不只是想「看」廣告,他們更想「參與」品牌。因此品牌需創造更多元的互動方式。例如:透過創作者讓品牌更有溫度、利用 AI 商務訊息提供即時支援,或在 Threads 加入對話,參與社群討論、展現品牌個性等更貼近消費者生活的互動。每一次與顧客的對話都是建立信任的機會,也是推動購買決策的起點。

三、 秉持「Move Fast」 快速嘗試搶佔先機

面對變幻莫測的市場,品牌不能等到「準備好」才行動,而是先進行小規模測試並根據數據快速學習與迭代。在 AI 時代,具備快速學習能力、勇於 Move Fast 的品牌,能比競爭對手更早抓住機會、搶佔市場先機。

未來,Meta 將持續開發 AI 工具並分享趨勢洞察,提供更完整的商務支援,在 AI 浪潮中成為品牌最堅實的後盾。

延伸閱讀:立即掌握 2026 年 AI 社群商務的決勝關鍵!品牌不可不知的五大社群與商業趨勢與三大行動建議

立即收聽:數位關鍵字 Podcast 《2026 開春課題:讀懂社群商務趨勢,靠 AI 讓行銷更有感》

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓