我列出了几个比较常规的需求：

  1. 批量文本提取出手机号码
  2. 批量文本存储到 Excel 中
  3. 批量文本提取出邮箱
  4. 批量图片加水印
  5. 批量删除重复文件
  6. 批量文章算中文字数
  7. 批量生成gif
  8. 批量英文翻译
  9. 视频音轨批量提取

像取电话号码、邮箱基本上都是直接使用正则就可以提取了，若是需要操作 Excel 只需要使用 xlwt 库就可以完成，加水印这些只需要使用 opencv 库，对比相同文件只需要判断 md5 文件的值就可以了，翻译就是使用 translate 库。
由于代码不难，我就不在这里写出来了，如果需要的评论区可以留言，人多的话我就更新话题把代码也讲一遍了。

想了想，为了大家的收藏量我决定直接把代码打出来吧。

自动化办公解释文章。

批量文本提取出手机号码：

#读取目标文本文件
def get\_str(path):
    f = open(path,encoding="utf-8")  
    data = f.read()
    f.close()
    return data
import re
 
#正则获取文本号码
def get\_phone\_number(str):
    res = re.findall(r'(13\d{9}|14[5|7]\d{8}|15\d{9}|166{\d{8}|17[3|6|7]{\d{8}|18\d{9})', str)
    return res
#保存得到号码
def save\_res(res,save_path):
    save_file = open(save_path, 'w') 
    for phone in res: 
        save_file.write(phone) 
        save_file.write('\n') 
    save_file.write('\n号码共计：'+str(len(res)))
    save_file.close() 
    print('号码读取OK，号码共计：'+str(len(res)))
path=input("请输入文件路径：")
save_path=input("请输入文件保存路径：")
#read\_str=get\_str(path)
res=get_phone_number(get_str(path))
save_res(res,save_path)

批量文本存储到 Excel 中：

import xlwt
#读取目标文本文件
def get\_str(path):
    f = open(path,encoding="utf-8")  
    data = f.read()
    f.close()
    return data
#保存为Excel文件
def save\_excel(save_path,sheetname,column_name_list,read_list):
    workbook = xlwt.Workbook()
    sheet1 = workbook.add_sheet(sheetname=sheetname)
    for i in range(0,len(column_name_list)):
        sheet1.write(0,i,column_name_list[i])
    i=1
    for v in read_list:
        kval=v.split('：')
        for j in range(0,len(kval)):
            sheet1.write(i+1,j,kval[j])
        i=i+1
    workbook.save(save_path)
    print('信息保存 OK，记录条数共计：'+str(len(read_list)))
path=input("请输入文件路径：")
save_path=input("请输入文件保存路径：")
sheet_name=input("请输入sheetname：")
column_name=input("请输入列名，并且使用英文逗号隔开：")
column_name_list=column_name.split(',')

read_str=get_str(path)
read_list=read_str.split('\n')
save_excel(save_path,sheet_name,column_name_list,read_list)

批量删除重复文件：

import hashlib,os
def getMD5(filepath):
    f = open(filepath,'rb')
    md5obj = hashlib.md5()
    md5obj.update(f.read())
    hash = md5obj.hexdigest()
    f.close()
    return str(hash).upper()
path=input("请输入需要重复文件过滤文件夹路径：")
file_list = os.listdir(path)
file_md5=[]
for filename in file_list:
    md5val=getMD5(path+filename)
    if md5val in file_md5:
        os.remove(path+filename)
    else:
        file_md5.append(md5val)
print("处理完毕...")

批量英文翻译：

from translate import Translator
translator = Translator(to_lang="Chinese")
def get\_str(path):
    f = open(path)  
    data = f.read()
    f.close()
    return data
path=input("请输入文件路径：")
text=get_str(path)

以上的代码是基础代码，相似需求的内容我就不贴出来了。
代码需要大家修改哟，代码很简单，看看就ok了。

三、python 爬虫


python 还可以去做一些爬虫方面的开发，例如你想要一些数据进行研究，可能你会使用 scrapy 之类的 python 爬虫框架，也可以使用 selenium 自动化测试框架做爬虫也是很方便。

专业用 scrapy 当然会更强大，但是 selenium 对于新手来说用起来也是非常棒的，可以忽略很多问题对网页信息进行提取。

但是需要注意，爬虫一定要合规使用哟。

四、python 机器学习、图像识别


python 做人工智能这一块也是非常方便，我记得我之前辅导一个情报学的同学做一个舆情分析系统，当时就是用了 python 制作，结合使用 sklearn 库，在可允许的误差中实现了这一套系统，这个还是非常棒的。

python 还可以通过 opencv 做图像识别，或者对图像进行模糊、加强等操作。我当时接触 opencv 是因为有一个平台说要征稿，一番计算之后发现学习成本和稿酬相比，稿酬比较诱人，接着我就接触了，就写了一些小东西，这个体验还是非常赞的。

五、python web方面


用 python 做 web 方面是一个较为常规的方向，python web 我接触的比较晚，因为之前做 web 我是使用的 php（为什么不用 java 是因为我年少时被 java 坑太惨了）。

我第一个接触的 python web 框架是 django。当时由于公司的一个项目是使用了 django 进行开发，我问开发（小农同学）这东西玩得怎么样，他跟我说“太简单了，直接就可以生成一个完整的项目。”！

我一听，心想这不就是跟那些 WordPress、discuz 一样吗？这还是 python？

于是为了搞懂 django，自己试了一下，果真 django 对开发一些项目及其方便。若使用 django 可以将其比喻成房子的地基（且软硬完全），再通过自己编写一“模块”为这个房子添加更多功能，在开发一些方向的 web 来说是非常方便的。

之后查了一下资料，发现了 Instagram 竟然就是 django 进行开发的。

六、画画