python编写的自动化脚本能够很好的执行,python自动化脚本要用什么模块

　　自动化测试是将人类驱动的测试行为转化为机器执行的过程。直接节省人力、时间或硬件资源，提高测试效率。本文主要介绍三个方便易用的Python自动化脚本，供大家参考。

　　00-1010前言1。自动阅读网络新闻2。自动生成草图3。自动发送多封邮件4。自动探索数据5。和大家分享一下自动化测试工具的总结。

目录

　　相对于自动化生产线、自动化办公等字眼，机器可以在没有人工干预的情况下，自行完成各种任务，大大提高了工作效率。

　　在编程世界中有各种各样的自动化脚本来完成不同的任务。

　　Python特别适合写自动化脚本，因为它的语法简洁易懂，还有丰富的第三方工具库。

　　这次我们用Python实现了几个自动化场景，可能会用到你的工作中。

前言

　　这个脚本可以从网页上抓取文字，然后自动朗读，当你想听新闻的时候是个不错的选择。

　　代码分为两部分，第一部分是通过爬虫抓取网页文本，第二部分是通过阅读工具朗读文本。

　　必需的第三方库：

　　beautiful Soup-一个经典的HTML/XML文本解析器，用于从抓取的网页中提取信息请求-一个易于使用的HTTP工具，用于向网页发送请求以获取数据Pyttsx3-将文本转换为语音，并控制速度、频率和语音导入pyttsx 3。

　　导入请求

　　从bs4导入BeautifulSoup

　　engine=pyttsx3.init(sapi5 )

　　voices=engine . getproperty( voices )

　　newVoiceRate=130 ##降低语音速率

　　engine.setProperty(rate ，newVoiceRate)

　　engine.setProperty(voice ，voices[1])。id)

　　def扬声器(音频):

　　engine.say(音频)

　　engine.runAndWait()

　　text=str(input(粘贴文章\n ))

　　res=requests.get(文本)

　　soup=BeautifulSoup(res.text， html.parser )

　　文章=[]

　　对于范围内的I(len(soup . select(。p))):

　　article=soup.select(。p )[我]。getText()。条状()

　　articles.append(文章)

　　文本=“”。加入(文章)

　　朗读(文本)

　　# engine.save_to_file(text， test.mp3) ##如果您想将语音保存为音频文件

　　engine.runAndWait()

1、自动化阅读网页新闻

　　这个脚本可以将彩色图片转换成铅笔素描，对于人像和风景都有很好的效果。

　　而且只需要一键生成几行代码，适合批量操作，非常快。

　　必需的第三方库：

　　opencv-计算机视觉工具，可以实现多样化的图像和视频处理，具有Python接口。

　　使用Python绘制照片草图

　　导入cv2

　　img=cv2.imread(elon.jpg )

　　##图像到灰度图像

　　gray_image=cv2.cvtColor(img，cv2。COLOR_BGR2GRAY)

　　##灰度图像到反转灰度图像

　　反转_灰度_图像=255-灰度_图像

　　##模糊反转的灰色图像

　　模糊_反转_灰色_图像=cv2。Gaussian blur(inverted _ gray _ image，(19，19)，0)

　　##反转模糊器

　　ed image

　　  inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image

　　  ### Preparing Photo sketching

　　  sketck = cv2.divide(gray_image, inverted_blurred_image,scale= 256.0)

　　  cv2.imshow("Original Image",img)

　　  cv2.imshow("Pencil Sketch", sketck)

　　  cv2.waitKey(0)

3、自动发送多封邮件

　　这个脚本可以帮助我们批量定时发送邮件，邮件内容、附件也可以自定义调整，非常的实用。

　　相比较邮件客户端，Python脚本的优点在于可以智能、批量、高定制化地部署邮件服务。

　　需要的第三方库：

　　Email - 用于管理电子邮件消息

　　Smtlib - 向SMTP服务器发送电子邮件，它定义了一个 SMTP 客户端会话对象，该对象可将邮件发送到互联网上任何带有 SMTP 或 ESMTP 监听程序的计算机

　　Pandas - 用于数据分析清洗地工具

import smtplib 
　　from email.message import EmailMessage
　　import pandas as pd
　　def send_email(remail, rsubject, rcontent):
　　    email = EmailMessage()                          ## Creating a object for EmailMessage
　　    email[from] = The Pythoneer Here            ## Person who is sending
　　    email[to] = remail                            ## Whom we are sending
　　    email[subject] = rsubject                     ## Subject of email
　　    email.set_content(rcontent)                     ## content of email
　　    with smtplib.SMTP(host=smtp.gmail.com,port=587)as smtp:     
　　        smtp.ehlo()                                 ## server object
　　        smtp.starttls()                             ## used to send data between server and client
　　        smtp.login("deltadelta371@gmail.com","delta@371") ## login id and password of gmail
　　        smtp.send_message(email)                    ## Sending email
　　        print("email send to ",remail)              ## Printing success message
　　if __name__ == __main__:
　　    df = pd.read_excel(list.xlsx)
　　    length = len(df)+1
　　    for index, item in df.iterrows():
　　        email = item[0]
　　        subject = item[1]
　　        content = item[2]
　　        send_email(email,subject,content)

4、自动化数据探索

　　数据探索是数据科学项目的第一步，你需要了解数据的基本信息才能进一步分析更深的价值。

　　一般我们会用pandas、matplotlib等工具来探索数据，但需要自己编写大量代码，如果想提高效率，Dtale是个不错的选择。

　　Dtale特点是用一行代码生成自动化分析报告，它结合了Flask后端和React前端，为我们提供了一种查看和分析Pandas数据结构的简便方法。

　　我们可以在Jupyter上实用Dtale。

　　需要的第三方库：

　　Dtale - 自动生成分析报告

### Importing Seaborn Library For Some Datasets
　　import seaborn as sns
　　### Printing Inbuilt Datasets of Seaborn Library
　　print(sns.get_dataset_names())
　　### Loading Titanic Dataset
　　df=sns.load_dataset(titanic)
　　### Importing The Library
　　import dtale
　　#### Generating Quick Summary
　　dtale.show(df)

5、给大家分享一下自动化测试工具

　　1.Selenium

　　Selenium 可能是网页应用中最流行的开源自动化测试框架。起源于 2000 年，10 多年来不断地完善，Selenium 成为许多 Web 自动化测试人员的选择，尤其是那些有高级编程和脚本技能的人。Selenium 也成为了其他开源自动化测试工具比如 Katalon Studio，Watir，Protractor 和 Robot Framework 的核心框架。

　　Selenium 支持多系统环境(Windows，Mac，Linux)以及多种浏览器(Chrome，FireFox，IE 以及无头浏览器(没有界面))。它的脚本可以由各种各样的编程语言编写，比如 Java，Groovy，Python，C#，PHP，Ruby 以及 Perl。

　　因为 Selenium 的灵活性，测试人员可以写各种复杂的、高级的测试脚本来应对各种复杂的问题，它需要高级的编程技能和付出来构建满足自己需求的自动化测试框架和库。

　　2. Robot framework

　　Robot Framework 是一个开源的自动化测试框架，它实现了关键字测试驱动来实现测试驱动开发(ATDD)。Robot Framework 为不同的自动化测试需求提供了不同的框架。它的测试能力可以通过 Python 和 Java 测试库得到扩展。Selenium WebDriver 是 Robot Framework 中内置的流行库。

　　3. Katalon Studio

　　Katalon Studio 是一个在网页应用、移动和网页服务方面功能强大的自动化测试解决方案。基于 Selenium 和 Appium 框架，Katalon Studio 集成了这些框架在软件自动化方面的优点。

　　这个工具支持不同层次的测试技能集。非程序员也可以快速上手一个自动化测试项目(如使用间谍对象记录测试脚本)，同时也节省了程序员和高级测试人员构建新库和维护脚本的时间。

　　Katalon Studio 可以集成到 CI／CD 过程中，而且兼容流行的质量处理工具，包括 qTest，JIRA，Jenkins 和 Git。它提供了一个很好的功能叫Katalon 分析，通过指标和图表向用户提供全面的测试报告。

　　python自动化测试就相当你有在拥有了这些工具的基础上，还拥有了自己的一座代码工厂，需要什么工具直接从工厂里去拿来直接用。

总结

　　到此这篇关于Python自动化脚本的文章就介绍到这了,更多相关Python自动化脚本内容请搜索盛行IT软件开发工作室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盛行IT软件开发工作室！

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