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

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從 70 個帳號到 One hengstyle!恆隆行打造單一入口,實現零阻力體驗、品牌關懷不斷線
從 70 個帳號到 One hengstyle!恆隆行打造單一入口,實現零阻力體驗、品牌關懷不斷線

Omnichat 如何讓對話發揮更多價值?在零售數位轉型浪潮下,顧客跨越線上線下,期待的是不中斷的體驗。但當據點與品牌日益龐雜,服務容易斷線,品牌該如何化解?

走過65年的恆隆行,代理超過29個國際品牌、據點遍布全台,為了突破這道難題,恆隆行打通零阻力的顧客關係路徑,實現品牌關懷。

多品牌、多通路的隱憂——體驗為何斷線?

「過去只要把好產品賣出去就好,但現在顧客期待的不只是商品,而是完整的體驗。」恆隆行長期發展處副總陳思樺指出,恆隆行同時兼具代理、品牌與零售三重角色,若仍停留在以「產品為中心」的模式,隱憂很快浮現。

五年前,恆隆行在全台已有逾70個專櫃,各自經營 LINE 帳號。顧客跨櫃位或跨品牌諮詢時,因難以全面控管,提供風格一致、資訊齊全的回應,是一大挑戰;售後服務需要完整資訊,轉介客服的流程變冗長。

Omnichat
恆隆行長期發展處副總陳思樺指出:「互動紀錄分散在不同帳號與部門,難以回溯完整旅程,也無法沉澱為後續的行銷與服務資產。」
圖/ 數位時代

「顧客明明都是恆隆行的消費者,卻可能在不同櫃位得到不同解答,這就是必須解決的阻力!」陳思樺坦言,互動紀錄分散在不同帳號與部門,難以回溯完整旅程,也無法沉澱為後續的行銷與服務資產。對一個代理29個品牌、橫跨多通路的企業而言,零散不僅削弱體驗,也消耗內部人力。

這些挑戰讓恆隆行意識到,唯有在建立「一致性的品牌信任感」,並確實實踐「無阻力服務」,才能贏得顧客信任。

恆隆行從品牌關懷出發,打造零阻力的流暢服務體驗

帶著這樣的決心,恆隆行在2024年展開整合計畫。最核心、也是最棘手的任務,是將原本分散在各門市的70至80個 LINE 帳號,收斂為單一入口,並以三合一選單架構,滿足顧客在門市消費、線上購物、會員服務,甚至是品味生活的多元需求。

Omnichat
恆隆行透過 LINE 官方帳號單一入口,將客服與門市串聯起來,滿足顧客在門市消費、線上購物、會員服務以及提升生活品味的多元需求。
圖/ 恆隆行

透過 LINE 官方帳號單一入口,客服與門市首次真正串聯起來。當顧客有維修需求時,櫃位人員能即時將案件指派至後勤單位,免去層層等待;顧客掃描 QR Code 綁定熟悉的銷售人員後,即使離開門市,也能持續獲得建議與售後協助。現在,無論是客服維修或門市選物顧問,都能透過這個入口實現服務——從獲客、購買、售後保固到清潔耗材加購,任何階段都能延續一致體驗。

「顧客不只是收到推播,而是能延續自己的旅程,甚至和服務人員建立起信任連結,這就是品牌關懷。」陳思樺表示,這套架構也讓數據真正發揮作用。透過 Omnichat 與 91APP 串接,恆隆行得以整合瀏覽紀錄、點擊行為與線上線下購買紀錄等第一方數據,優化行銷推播,避免過度打擾,並累積更完整的洞察。

更重要的是,透過單一帳號的整合,成功打造出一個兼容多品牌、多銷售通路、多行銷管道的 LINE 官方帳號,在各品牌仍能保有個性化的溝通語氣與內容之際,仍統合進「One hengstyle」會員體系。換句話說,不論消費者來自直營門市、外部通路,或線上電商購買,最終都會成為 One hengstyle 會員,持續接受個人化服務。

恆隆行
恆隆行顧客掃描門市 QR Code 綁定銷售人員後,即使離開門市,也能持續透過LINE官方帳號獲得後續建議與售後協助,打造暖心OMO服務。
圖/ 恆隆行

除了打通任督二脈,對外要無阻力,對內也要滑順。系統架構要保持彈性,能符合恆隆行內部跨部門協作。以前客服沒有系統可以評估,現在則可利用跨部門報表功能,幫助第一線人員即時掌握進線數與處理時長,讓服務品質有跡可循。

Omnichat 如何讓對話發揮更多價值?

隨著系統上線,成效很快浮現。數據顯示,恆隆行直營門市顧客中,每三人就有一人持續在線互動,顯示他們不再是「買完就走」,而是因服務價值留下來。隨著好友數持續成長,恆隆行官方帳號的封鎖率穩定維持在 31% 以下,遠低於零售品牌平均 65%。更重要的是,LINE 官方帳號帶來的轉換率比整體平均高出35%,每月新增線下綁定超過5,000筆,逐步累積成跨品牌應用的基礎。

這些成果不僅改善了顧客體驗,也提升了內部效率。陳思樺表示:「對外,顧客的問題能更快解決、售後不中斷;對內,櫃位人員負擔減輕、效率更高,這就是我們想實現的零阻力!」她補充,為深化品牌關懷,恆隆行持續優化服務腳本,確保顧客在不同場景中都能延續信任。「我們要的不是短期的 fancy campaign,而是長期的對話與陪伴。」

未來,恆隆行除了以第一方數據為核心,持續為各品牌打造專屬體驗,把洞察應用到服務腳本與行銷策略,後台報表也將強化分流與品質監控,讓內外流程更順暢。同時,也期待與 Omnichat 探索 AI 應用,例如將電話需求無縫轉接至 LINE、讓自動化回覆更具人味等,把「零阻力服務」推向更多場景。

Omnichat 台灣總經理翁忻閎回顧過往經驗指出:「很多單位一開始並不理解為什麼要改變,我們就透過 workshop 與教育訓練,協助內部釐清痛點、建立共識。」但他也強調,成功的關鍵不只在技術,而是企業轉型的決心以及統合方向的能力。「品牌要先想清楚,究竟希望帶給顧客什麼樣的一致體驗?內部目標是否對齊?」

他認為,唯有基礎建設完善、方向一致,OMO 才能真正落地,而 AI 等新技術也才能在這些基礎上發揮價值。恆隆行的轉型便是一例:將分散的服務觸點收斂為單一旅程,最終轉化為零阻力的品牌關懷。當顧客在任何節點都能感受到信任與連結時,零售商才真正掌握了主動權。

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