python自动化运维脚本大全，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

1.文件管理自动化

1.1 按扩展名排序文件

描述：根据文件扩展名将目录中的文件组织到子目录中。

import osfrom shutil import movedef sort_files(directory_path):    for filename in os.listdir(directory_path):        if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, filename)):            file_extension = filename.split('.')[-1]            destination_directory = os.path.join(directory_path, file_extension)            if not os.path.exists(destination_directory):                os.makedirs(destination_directory)            move(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(destination_directory, filename))# 使用示例sort_files('/path/to/directory')

1.2 删除空文件夹

描述：删除指定目录中的空文件夹。

import osdef remove_empty_folders(directory_path):    for root, dirs, files in os.walk(directory_path, topdown=False):        for folder in dirs:            folder_path = os.path.join(root, folder)            if not os.listdir(folder_path):                os.rmdir(folder_path)# 使用示例remove_empty_folders('/path/to/directory')

1.3 重命名多个文件

描述：批量重命名目录中的文件。

import osdef rename_files(directory_path, old_name, new_name):    for filename in os.listdir(directory_path):        if old_name in filename:            new_filename = filename.replace(old_name, new_name)            os.rename(os.path.join(directory_path, filename), os.path.join(directory_path, new_filename))# 使用示例rename_files('/path/to/directory', 'old', 'new')

2.网络抓取

2.1 从网站提取数据

描述：从网站上抓取数据。

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupdef scrape_data(url):    response = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')    # 从网站提取相关数据的代码在此处    return soup# 使用示例url = 'https://example.com'soup = scrape_data(url)print(soup.title.string)

2.2 批量下载图片

描述：从网站批量下载图片。

import requestsdef download_images(url, save_directory):    response = requests.get(url)    if response.status_code == 200:        images = response.json()  # 假设API返回一个图片URL的JSON数组        for index, image_url in enumerate(images):            image_response = requests.get(image_url)            if image_response.status_code == 200:                with open(f"{save_directory}/image_{index}.jpg", "wb") as f:                    f.write(image_response.content)# 使用示例download_images('https://api.example.com/images', '/path/to/save')

3.文件处理和操作

3.1 计算文本文件中的单词数

描述：计算文本文件中的单词数。

def count_words(file_path):    with open(file_path, 'r') as f:        text = f.read()    word_count = len(text.split())    return word_count# 使用示例word_count = count_words('/path/to/file.txt')print(f"Word count: {word_count}")

3.2 查找和替换文本

描述：在文件中查找并替换特定文本。

def find_replace(file_path, search_text, replace_text):    with open(file_path, 'r') as f:        text = f.read()    modified_text = text.replace(search_text, replace_text)    with open(file_path, 'w') as f:        f.write(modified_text)# 使用示例find_replace('/path/to/file.txt', 'old', 'new')

4.邮件自动化

4.1 发送个性化邮件

描述：发送个性化邮件。

import smtplibfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.mime.multipart import MIMEMultipartdef send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body):    server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)    server.starttls()    server.login(sender_email, sender_password)    for recipient_email in recipients:        message = MIMEMultipart()        message['From'] = sender_email        message['To'] = recipient_email        message['Subject'] = subject        message.attach(MIMEText(body, 'plain'))        server.send_message(message)    server.quit()# 使用示例sender_email = 'your_email@gmail.com'sender_password = 'your_password'recipients = ['recipient1@example.com', 'recipient2@example.com']subject = 'Hello'body = 'This is a test email.'send_personalized_email(sender_email, sender_password, recipients, subject, body)

Excel 电子表格自动化

5.1 读取和写入 Excel

描述：读取和写入 Excel 文件。

import pandas as pddef read_excel(file_path):    df = pd.read_excel(file_path)    return dfdef write_to_excel(data, file_path):    df = pd.DataFrame(data)    df.to_excel(file_path, index=False)# 使用示例data = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': [4, 5, 6]}write_to_excel(data, '/path/to/output.xlsx')df = read_excel('/path/to/output.xlsx')print(df)

6.数据清洗和转换

6.1 删除数据中的重复数据

描述：删除数据集中的重复行。

import pandas as pddef remove_duplicates(file_path):    df = pd.read_excel(file_path)    df.drop_duplicates(inplace=True)    df.to_excel(file_path, index=False)# 使用示例remove_duplicates('/path/to/data.xlsx')

7.图像编辑自动化

7.1 调整图像大小

描述：调整图像大小。

from PIL import Imagedef resize_image(input_path, output_path, width, height):    image = Image.open(input_path)    resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)    resized_image.save(output_path)# 使用示例resize_image('/path/to/input.jpg', '/path/to/output.jpg', 800, 600)

8.系统任务自动化

8.1 监控磁盘空间

描述：监控系统中的可用磁盘空间。

import shutildef check_disk_space(path, threshold):    total, used, free = shutil.disk_usage(path)    free_gb = free // (2**30)    if free_gb < threshold:        print(f"Warning: Free disk space is below {threshold} GB.")    else:        print(f"Free disk space: {free_gb} GB.")# 使用示例check_disk_space('/', 10)

9.网络自动化

9.1 检查网站状态

描述：检查网站的状态。

import requestsdef check_website_status(url):    try:        response = requests.get(url)        if response.status_code == 200:            print(f"Website {url} is up and running.")        else:            print(f"Website {url} returned status code {response.status_code}.")    except requests.exceptions.RequestException as e:        print(f"Error accessing website {url}: {e}")# 使用示例check_website_status('https://example.com')

10.PDF 操作自动化

10.1 从 PDF 中提取文本

描述：从 PDF 文件中提取文本。

import PyPDF2def extract_text_from_pdf(pdf_path):    with open(pdf_path, 'rb') as file:        reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)        text = ''        for page_num in range(reader.numPages):            page = reader.getPage(page_num)            text += page.extractText()    return text# 使用示例text = extract_text_from_pdf('/path/to/document.pdf')print(text)

11.OCR识别

11.1 识别图像中的文本

描述：使用 Tesseract 进行 OCR 识别。

import pytesseractfrom PIL import Imagedef recognize_text(image_path):    image = Image.open(image_path)    text = pytesseract.image_to_string(image,)  # 使用简体中文    return text# 使用示例text = recognize_text('/path/to/image.jpg')print(text)

12.数据库交互

12.1 连接到数据库

描述：连接到 SQLite 数据库并执行查询。

import sqlite3def connect_to_database(db_path):    conn = sqlite3.connect(db_path)    cursor = conn.cursor()    return conn, cursordef execute_query(cursor, query):    cursor.execute(query)    results = cursor.fetchall()    return results# 使用示例conn, cursor = connect_to_database('/path/to/database.db')query = 'SELECT * FROM table_name'results = execute_query(cursor, query)print(results)conn.close()

13.社交媒体自动化

13.1 在 Twitter 上发布信息

描述：使用 Tweepy 库在 Twitter 上发布信息。

import tweepydef post_tweet(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret, message):    auth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_secret)    auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)    api = tweepy.API(auth)    api.update_status(message)# 使用示例api_key = 'your_api_key'api_secret = 'your_api_secret'access_token = 'your_access_token'access_token_secret = 'your_access_token_secret'message = 'Hello, Twitter!'post_tweet(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret, message)

14.测试自动化

14.1 使用 unittest 进行单元测试

描述：使用 unittest 模块进行单元测试。

import unittestclass TestMyFunction(unittest.TestCase):    def test_addition(self):        result = add(1, 2)        self.assertEqual(result, 3)def add(a, b):    return a + b# 使用示例if __name__ == '__main__':    unittest.main()

15.云服务自动化

15.1 将文件上传到 AWS S3

描述：将文件上传到 AWS S3 存储桶。

import boto3def upload_to_s3(bucket_name, file_path, object_name):    s3 = boto3.client('s3')    s3.upload_file(file_path, bucket_name, object_name)# 使用示例bucket_name = 'your-bucket-name'file_path = '/path/to/file.txt'object_name = 'file.txt'upload_to_s3(bucket_name, file_path, object_name)

总结

以上是 最常用于日常任务自动化的 Python 脚本。希望这些脚本能帮助你提高工作效率，简化重复性任务。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！

希望这些脚本对你有帮助，如果有任何问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。🌟

35岁+运维人员的发展与出路

经常有人问我：干网工、干运维多年遇瓶颈，想学点新技术给自己涨涨“身价”，应该怎么选择？

聪明人早已经用脚投票：近年来，越来越多运维的朋友寻找新的职业发展机会，将目光聚焦到了网络安全产业。

1、为什么我建议你学习网络安全？

有一种技术人才：华为阿里平安等大厂抢着要，甚至高薪难求——白帽黑客。白帽黑客，就是网络安全卫士，他们“低调”行事，同时“身价”不菲。

根据腾讯安全发布的《互联网安全报告》，目前中国**网络安全岗位缺口已达70万，缺口高达95%。**而与网络安全人才需求量逐年递增局面相反的是，每年高校安全专业培养人才仅有3万余人，很多企业却一“将”难求，网络安全人才供应严重匮乏。

这种供求不平衡直接反映在安全工程师的薪资上，简单来说就是：竞争压力小，薪资还很高。

而且安全行业就业非常灵活，既可以就职一家公司从事信息安全维护和研究，也可以当作兼职或成为自由职业者，给SRC平台提交漏洞获取奖金等等。

随着国家和政府的强监管需求，一线城市安全行业近年来已经发展的相当成熟工作机会非常多，二三线城市安全也在逐步得到重视未来将有巨大缺口。

作为运维人员，这几年对于安全的技能要求也将不断提高，现阶段做好未来2到3年的技术储备，有非常大的必要性

2、运维转型成为网络安全工程师，是不是很容易？

运维转安全，因为本身有很好的Linux基础，相对于其他人来说，确实有一定的优势，入门会快一些。
系统管理经验
运维对服务器、网络架构的深度理解，可直接迁移到安全防护场景。例如，熟悉Linux/Windows系统漏洞修补、权限管控，能快速上手安全加固工作。
网络协议与架构知识
运维日常接触TCP/IP、路由协议等，有助于分析网络攻击路径（如DDoS防御、流量异常检测）。
自动化与脚本能力
运维常用的Shell/Python脚本技能，可无缝衔接安全工具开发（如自动化渗透脚本、日志分析工具）。
平滑过渡方向
从安全运维切入，逐步学习渗透测试、漏洞挖掘等技能，利用现有运维经验快速上手。
学习资源丰富
可复用运维工具（如ELK日志分析、Ansible自动化）与安全工具（如Nessus、Metasploit）结合学习，降低转型成本。

3. 转型可以挖漏洞搞副业获取收益挖SRC漏洞

1. 合法挖洞：在合法的平台上挖掘安全漏洞，提交后可获得奖励。这种方式不仅能够锻炼你的技能，还能为你带来额外的收入。

2. 平台推荐：

补天：国内领先的网络安全漏洞响应平台。

漏洞盒子：提供丰富的漏洞挖掘任务。

CNVD：国家信息安全漏洞共享平台。

关于我

有不少阅读过我文章的伙伴都知道，笔者曾就职于某大厂安全联合实验室。从事网络安全行业已经好几年，积累了丰富的技能和渗透经验。

在这段时间里，我参与了多个实际项目的规划和实施，成功防范了各种网络攻击和漏洞利用，提高了互联网安全防护水平。

为了帮助大家更好的学习网络安全，我给大家准备了一份网络安全入门/进阶学习资料，里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料，不懂编程也能听懂、看懂这些资料！

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黑客/网络安全学习包

资料目录

1. 成长路线图&学习规划

2. 配套视频教程

3. SRC&黑客文籍

4. 护网行动资料

5. 黑客必读书单

6. 面试题合集

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，其中一共有21个章节，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍：

黑客资料由于是敏感资源，这里不能直接展示哦！

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动，也准备了对应的资料，这些内容可相当于比赛的金手指！

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里，你就要开始思考找工作的事情了，而工作绕不开的就是真题和面试题。

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