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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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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