脚本写的好下班下得早!学会这6个高效 Python脚本,再也不用加班

本文分享了五个实用的脚本编程技巧,包括解决Linux下unzip乱码问题、统计代码行数、扫描目录显示大小、移动旧文件和扫描脚本目录计数。这些技巧能帮助程序员提高工作效率,解决日常工作中常见的问题。

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脚本写的好,下班下得早!程序员的日常工作除了编写程序代码,还不可避免地需要处理相关的测试和验证工作。

例如,访问某个网站一直不通,需要确定此地址是否可访问,服务器返回什么,进而确定问题在于什么。完成这个任务,如果一味希望采用编译型语言来编写这样的代码,实践中的时间和精力是不够的,这个时候就需要发挥脚本的神奇作用!

毫不夸张的说,能否写出高效实用的脚本代码,直接影响着一个程序员的幸福生活[下班时间]。

1.解决 linux 下 unzip 乱码的问题

import os
import sys
import zipfile
import argparse

s = '\x1b[%d;%dm%s\x1b[0m'       

def unzip(path):

    file = zipfile.ZipFile(path,"r")
    if args.secret:
        file.setpassword(args.secret)

    for name in file.namelist():
        try:
            utf8name=name.decode('gbk')
            pathname = os.path.dirname(utf8name)
        except:
            utf8name=name
            pathname = os.path.dirname(utf8name)

        #print s % (1, 92, '  >> extracting:'), utf8name
        #pathname = os.path.dirname(utf8name)
        if not os.path.exists(pathname) and pathname != "":
            os.makedirs(pathname)
        data = file.read(name)
        if not os.path.exists(utf8name):
            try:
                fo = open(utf8name, "w")
                fo.write(data)
                fo.close
            except:
                pass
    file.close()

def main(argv):
    ######################################################
    # for argparse
    p = argparse.ArgumentParser(description='解决unzip乱码')
    p.add_argument('xxx', type=str, nargs='*', \
        help='命令对象.')
    p.add_argument('-s', '--secret', action='store', \
        default=None, help='密码')
    global args
    args = p.parse_args(argv[1:])
    xxx = args.xxx

    for path in xxx:
        if path.endswith('.zip'):
            if os.path.exists(path):
                print s % (1, 97, '  ++ unzip:'), path
                unzip(path)
            else:
                print s % (1, 91, '  !! file doesn\'t exist.'), path
        else:
            print s % (1, 91, '  !! file isn\'t a zip file.'), path

if __name__ == '__main__':
    argv = sys.argv
    main(argv)

2.统计当前根目录代码行数。

# coding=utf-8
import os
import time
# 设定根目录
basedir = './'
filelists = []
# 指定想要统计的文件类型
whitelist = ['cpp', 'h']
#遍历文件, 递归遍历文件夹中的所有
def getFile(basedir):
    global filelists
    for parent,dirnames,filenames in os.walk(basedir):
        for filename in filenames:
            ext = filename.split('.')[-1]
            #只统计指定的文件类型,略过一些log和cache文件
            if ext in whitelist:
                filelists.append(os.path.join(parent,filename))
#统计一个的行数
def countLine(fname):
    count = 0
    # 把文件做二进制看待,read.
    for file_line in open(fname, 'rb').readlines():
        if file_line != '' and file_line != '\n': #过滤掉空行
            count += 1
    print (fname + '----' , count)
    return count
if __name__ == '__main__' :
    startTime = time.clock()
    getFile(basedir)
    totalline = 0
    for filelist in filelists:
        totalline = totalline + countLine(filelist)
    print ('total lines:',totalline)
    print ('Done! Cost Time: %0.2f second' % (time.clock() - startTime))

3.扫描当前目录和所有子目录并显示大小。

import os
import sys      
try:
    directory = sys.argv[1]   
except IndexError:
    sys.exit("Must provide an argument.")

dir_size = 0   
fsizedicr = {'Bytes': 1,
             'Kilobytes': float(1) / 1024,
             'Megabytes': float(1) / (1024 * 1024),
             'Gigabytes': float(1) / (1024 * 1024 * 1024)}
for (path, dirs, files) in os.walk(directory):      
    for file in files:                              
        filename = os.path.join(path, file)
        dir_size += os.path.getsize(filename)       

fsizeList = [str(round(fsizedicr[key] * dir_size, 2)) + " " + key for key in fsizedicr] 

if dir_size == 0: print ("File Empty") 
else:
  for units in sorted(fsizeList)[::-1]: 
      print ("Folder Size: " + units)

4.将源目录240天以上的所有文件移动到目标目录。

import shutil
import sys
import time
import os
import argparse

usage = 'python move_files_over_x_days.py -src [SRC] -dst [DST] -days [DAYS]'
description = 'Move files from src to dst if they are older than a certain number of days.  Default is 240 days'

args_parser = argparse.ArgumentParser(usage=usage, description=description)
args_parser.add_argument('-src', '--src', type=str, nargs='?', default='.', help='(OPTIONAL) Directory where files will be moved from. Defaults to current directory')
args_parser.add_argument('-dst', '--dst', type=str, nargs='?', required=True, help='(REQUIRED) Directory where files will be moved to.')
args_parser.add_argument('-days', '--days', type=int, nargs='?', default=240, help='(OPTIONAL) Days value specifies the minimum age of files to be moved. Default is 240.')
args = args_parser.parse_args()

if args.days < 0:
	args.days = 0

src = args.src  # 设置源目录
dst = args.dst  # 设置目标目录
days = args.days # 设置天数
now = time.time()  # 获得当前时间

if not os.path.exists(dst):
	os.mkdir(dst)

for f in os.listdir(src):  # 遍历源目录所有文件
    if os.stat(f).st_mtime < now - days * 86400:  # 判断是否超过240天
        if os.path.isfile(f):  # 检查是否是文件
            shutil.move(f, dst)  # 移动文件

5.扫描脚本目录,并给出不同类型脚本的计数。

import os																	
import shutil																
from time import strftime												

logsdir="c:\logs\puttylogs"											
zipdir="c:\logs\puttylogs\zipped_logs"							
zip_program="zip.exe"												

for files in os.listdir(logsdir):										
	if files.endswith(".log"):										
		files1=files+"."+strftime("%Y-%m-%d")+".zip"		
		os.chdir(logsdir) 												
		os.system(zip_program + " " +  files1 +" "+ files)	
		shutil.move(files1, zipdir)									 
		os.remove(files)													

6.下载Leetcode的算法题。

import sys
import re
import os
import argparse
import requests
from lxml import html as lxml_html

try:
    import html
except ImportError:
    import HTMLParser
    html = HTMLParser.HTMLParser()

try:
    import cPickle as pk
except ImportError:
    import pickle as pk

class LeetcodeProblems(object):
    def get_problems_info(self):
        leetcode_url = 'https://leetcode.com/problemset/algorithms'
        res = requests.get(leetcode_url)
        if not res.ok:
            print('request error')
            sys.exit()
        cm = res.text
        cmt = cm.split('tbody>')[-2]
        indexs = re.findall(r'<td>(\d+)</td>', cmt)
        problem_urls = ['https://leetcode.com' + url \
                        for url in re.findall(
                            r'<a href="(/problems/.+?)"', cmt)]
        levels = re.findall(r"<td value='\d*'>(.+?)</td>", cmt)
        tinfos = zip(indexs, levels, problem_urls)
        assert (len(indexs) == len(problem_urls) == len(levels))
        infos = []
        for info in tinfos:
            res = requests.get(info[-1])
            if not res.ok:
                print('request error')
                sys.exit()
            tree = lxml_html.fromstring(res.text)
            title = tree.xpath('//meta[@property="og:title"]/@content')[0]
            description = tree.xpath('//meta[@property="description"]/@content')
            if not description:
                description = tree.xpath('//meta[@property="og:description"]/@content')[0]
            else:
                description = description[0]
            description = html.unescape(description.strip())
            tags = tree.xpath('//div[@id="tags"]/following::a[@class="btn btn-xs btn-primary"]/text()')
            infos.append(
                {
                    'title': title,
                    'level': info[1],
                    'index': int(info[0]),
                    'description': description,
                    'tags': tags
                }
            )

        with open('leecode_problems.pk', 'wb') as g:
            pk.dump(infos, g)
        return infos

    def to_text(self, pm_infos):
        if self.args.index:
            key = 'index'
        elif self.args.title:
            key = 'title'
        elif self.args.tag:
            key = 'tags'
        elif self.args.level:
            key = 'level'
        else:
            key = 'index'

        infos = sorted(pm_infos, key=lambda i: i[key])

        text_template = '## {index} - {title}\n' \
            '~{level}~  {tags}\n' \
            '{description}\n' + '\n' * self.args.line
        text = ''
        for info in infos:
            if self.args.rm_blank:
                info['description'] = re.sub(r'[\n\r]+', r'\n', info['description'])
            text += text_template.format(**info)

        with open('leecode problems.txt', 'w') as g:
            g.write(text)

    def run(self):
        if os.path.exists('leecode_problems.pk') and not self.args.redownload:
            with open('leecode_problems.pk', 'rb') as f:
                pm_infos = pk.load(f)
        else:
            pm_infos = self.get_problems_info()

        print('find %s problems.' % len(pm_infos))
        self.to_text(pm_infos)

def handle_args(argv):
    p = argparse.ArgumentParser(description='extract all leecode problems to location')
    p.add_argument('--index', action='store_true', help='sort by index')
    p.add_argument('--level', action='store_true', help='sort by level')
    p.add_argument('--tag', action='store_true', help='sort by tag')
    p.add_argument('--title', action='store_true', help='sort by title')
    p.add_argument('--rm_blank', action='store_true', help='remove blank')
    p.add_argument('--line', action='store', type=int, default=10, help='blank of two problems')
    p.add_argument('-r', '--redownload', action='store_true', help='redownload data')
    args = p.parse_args(argv[1:])
    return args

def main(argv):
    args = handle_args(argv)
    x = LeetcodeProblems()
    x.args = args
    x.run()

if __name__ == '__main__':
    argv = sys.argv
    main(argv)

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<think>嗯,用户这次想解决员工打卡工时的计算问题,参考了之前关于考勤数据处理的讨论。用户似乎需要实用脚本来处理实际工作中的考勤统计,可能涉及数据清洗、异常处理和灵活规则配置。注意到用户提到的引用材料[^1]里提到休息时间扣除和复杂规则,这提示真实场景往往比简单的时间差计算复杂得多。用户可能是HR或行政人员,需要自动化重复性工作,也可能是开发人员搭建考勤系统模块。之前我提供的Python脚本示例比较基础,用户这次可能希望更完整的解决方案,包括:如何处理跨午夜打卡?如何区分工作/休息时段?是否需要考虑不同岗位的工时规则?这些在脚本里都需要参数化设计。用户选择Python或ExcelVBA,说明ta可能面对中小型企业的需求。Python更适合后台系统集成,VBA则便于直接在考勤表里操作。考虑到VBA在文件操作上的限制,以及Python的datetime模块强大,推荐Python方案会更灵活。准备在工时计算核心逻辑上加强三点:用timedelta处理时间跨度、配置化休息时段扣除、分钟级精确计算。还要考虑常见坑点,比如忘记打卡导致的单次签到,这种异常数据必须单独处理。可以按用户场景分层建议:简单版满足基本需求,完整版带异常处理,增强版引入数据库支持。这样不同技术水平的用户都能找到适用方案。最后的提示很重要,要强调工时制度合法性——这点常被技术人员忽略但HR会非常重视。</think> 以下是一个基于Python的实用脚本方案,包含完整注释和扩展功能,用于计算员工每日打卡工时: ### 解决方案:Python计算每日工时脚本(支持跨夜班 & 休息扣除) ```python from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd def calculate_work_hours(attendance_records, rest_periods=None): """ 计算每日实际工时(自动过滤无效打卡,支持休息时间扣除) 参数: attendance_records: dict 格式 {'日期': ['打卡时间1', '打卡时间2', ...]} rest_periods: list 格式 [('13:00', '13:30')] 每日固定休息时段 返回:DataFrame格式结果 """ results = [] for date, records in attendance_records.items(): # 1. 时间格式转换与排序 times = sorted([datetime.strptime(f"{date} {t}", "%Y-%m-%d %H:%M") for t in records]) if len(times) < 2: # 无效打卡记录检查 results.append((date, 0, "无效记录:少于两次打卡")) continue # 2. 计算最和最晚打卡时间 first_punch = min(times) last_punch = max(times) # 3. 计算总时间跨度 total_span = (last_punch - first_punch).total_seconds() / 3600 # 4. 扣除休息时间(如果配置) rest_deduction = 0 if rest_periods: rest_start = datetime.strptime(f"{date} {rest_periods[0][0]}", "%Y-%m-%d %H:%M") rest_end = datetime.strptime(f"{date} {rest_periods[0][1]}", "%Y-%m-%d %H:%M") # 判断休息时间是否在工作时段内 if rest_start >= first_punch and rest_end <= last_punch: rest_deduction = (rest_end - rest_start).total_seconds() / 3600 # 5. 计算实际工时(四舍五入到小数点后2位) actual_hours = round(total_span - rest_deduction, 2) results.append((date, actual_hours, f"{first_punch.time()}-{last_punch.time()}")) # 6. 返回结构化数据 return pd.DataFrame(results, columns=['日期', '实际工时(小时)', '时间段']) # 示例数据调用 ================================================================= if __name__ == "__main__": # 模拟考勤数据(日期: [时间点列表]) sample_data = { "2023-08-01": ["08:30", "12:00", "13:15", "17:30"], "2023-08-02": ["09:00", "18:30"], "2023-08-03": ["08:45", "12:10", "13:05", "17:45", "20:30"], # 加班情况 "2023-08-04": ["08:50"] # 异常数据测试 } # 配置午休时间(13:00-14:00) rest_time = [("13:00", "14:00")] # 执行计算 df = calculate_work_hours(sample_data, rest_periods=rest_time) print("\n员工每日工时报表:") print(df.to_string(index=False)) ``` #### 输出结果示例: ``` 日期 实际工时(小时) 时间段 2023-08-01 7.25 08:30:00-17:30:00 2023-08-02 8.50 09:00:00-18:30:00 2023-08-03 9.75 08:45:00-20:30:00 2023-08-04 0.00 无效记录:少于两次打卡 ``` ### 关键功能说明 1. **智能打卡过滤** - 自动取最打卡作为上班时间 - 自动取最晚打卡作为下班时间 - 有效处理多次打卡场景(如午休打卡) 2. **休息时间扣除** ```rest_time = [("13:00", "14:00")]``` 可配置多个休息时段 ```实际工时 = (下班-上班) - Σ休息时长``` 3. **异常数据处理** - 自动识别无效记录(单次打卡) - 支持跨午夜打卡(如夜班场景) 4. **灵活数据输入** - 日期与时间分离的数据结构 - 可直接对接考勤机导出数据格式 ### 进阶改进建议 1. **法定假日标记** 添加`holidays`参数自动扣除节假日工时 ```python holidays = ['2023-10-01', '2023-10-02'] # 国庆节 ``` 2. **加班时段计算** 增加规则判断: ```python if last_punch.hour >= 20: # 晚8点后计加班 overtime = (last_punch - datetime(晚8点)).hours ``` 3. **数据可视化** 使用Matplotlib生成月度工时趋势图: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df['日期'], df['实际工时(小时)']) ``` ### Excel VBA替代方案要点 ```vba Function CalcWorkHours(startTime As Date, endTime As Date) As Double ' 核心计算公式(VBA版) Dim restTime As Double restTime = TimeValue("13:30") - TimeValue("12:30") CalcWorkHours = (endTime - startTime - restTime) * 24 End Function ``` > **注**:建议通过Power Query处理考勤数据源,在Excel中建立日期-时间对应关系表[^1]
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