在信息化高速发展的今天，自动化脚本编写已成为提高工作效率、减少人为错误的重要工具，通过编写自动化脚本，我们可以实现一系列复杂、重复任务的快速执行，从而释放人力，提升工作质量。
下面，我将分享五段通用源代码，这些代码在自动化脚本编写中极为常用，可以帮助你快速构建高效、稳定的自动化流程。
一、文件操作源代码
自动化脚本经常需要处理文件，比如读取、写入、删除等，以下是一段Python语言的文件操作源代码，用于读取指定路径下的文本文件内容：
def read_file(file_path):
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = file.read()
return content
except FileNotFoundError:
print(f"文件 {file_path} 未找到")
return None这段代码使用try-except结构来处理可能出现的异常，如文件未找到等，通过with open语句可以确保文件在读取完成后被正确关闭。
二、网络请求源代码
在进行自动化脚本编写时，经常需要从网络上获取数据，以下是一段使用Python的requests库发送HTTP GET请求的源代码：
import requests
def send_http_get(url):
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status() # 如果请求失败，抛出HTTPError异常
return response.json() # 假设服务器返回的是JSON格式数据
except requests.RequestException as e:
print(f"请求失败: {e}")
return None这段代码使用requests库发送GET请求，并通过raise_for_status方法检查请求是否成功，如果服务器返回的是JSON格式数据，则使用response.json()方法将其解析为Python对象。
三、数据库操作源代码
自动化脚本经常需要与数据库进行交互，如查询、插入、更新数据等，以下是一段使用Python的sqlite3库操作SQLite数据库的源代码：
import sqlite3
def query_database(db_path, query):
try:
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
conn.close()
return results
except sqlite3.Error as e:
print(f"数据库操作失败: {e}")
return None这段代码建立与SQLite数据库的连接，执行查询语句，并返回查询结果，在实际使用中，你需要根据具体的数据库类型和查询需求修改这段代码。
四、定时任务源代码
自动化脚本经常需要定时执行某些任务，以下是一段使用Python的schedule库设置定时任务的源代码：
import schedule
import time
def job():
print("定时任务执行中...")
schedule.every(10).seconds.do(job) # 每10秒执行一次job函数
while True:
schedule.run_pending() # 运行所有可以运行的任务
time.sleep(1) # 等待1秒再检查是否有任务需要执行这段代码使用schedule库设置了一个每10秒执行一次的定时任务，while循环用于不断检查并执行到期的任务。
五、日志记录源代码
自动化脚本在执行过程中通常需要记录日志，以便后续分析和调试，以下是一段使用Python的logging库记录日志的源代码：
import logging
def setup_logger():
logging.basicConfig(filename='script.log', level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def write_log(message):
logging.info(message)
# 设置日志记录器
setup_logger()
# 写入日志
write_log("这是一条日志信息")这段代码设置了一个基本的日志记录器，将日志信息写入名为script.log的文件中，日志级别设置为INFO，表示记录所有级别为INFO及以上的日志信息，write_log函数用于向日志文件中写入信息。
以上五段源代码涵盖了自动化脚本编写中常见的几个方面：文件操作、网络请求、数据库操作、定时任务和日志记录。
这些代码可以作为基础模板，在实际应用中根据具体需求进行修改和扩展，通过学习和掌握这些源代码，你可以更加高效地编写自动化脚本，提升工作效率和质量。
