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30 行 Python 能干完的 4 种体力活

这些活儿你身边可能天天有人在手动干：改 800 个文件名、把 30 张 Excel 复制粘贴到一张总表、每天手动刷网页等降价。脚本 30 行就能干完。

场景一：批量重命名（最痛的那个）

设计师交付了 800 张图，命名是 未标题-1.jpg、IMG_2837.jpg……老板要你改成 产品A-01.jpg 这种格式。手动改 = 800 次 F2。

import os

folder = "./images"
prefix = "产品A"

files = sorted([f for f in os.listdir(folder) if f.lower().endswith(('.jpg','.png'))])

for i, f in enumerate(files, 1):
    ext = os.path.splitext(f)[1]
    new_name = f"{prefix}-{i:03d}{ext}"
    os.rename(os.path.join(folder, f), os.path.join(folder, new_name))
    print(f"{f} -> {new_name}")

print(f"搞定，共 {len(files)} 个文件")

30 秒，800 个文件，零错误。

场景二：一堆 Excel 合并成一张表

每个月 30 个部门的报表要合成一张总表。手动复制粘贴 = 一下午 + 必出错。

import pandas as pd
import glob

files = glob.glob("./报表/*.xlsx")
dfs = [pd.read_excel(f) for f in files]

result = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
result.to_excel("./总表.xlsx", index=False)

print(f"合并 {len(files)} 个文件，共 {len(result)} 行")

场景三：盯着网页，降价了叫我

想买的东西一直不降价，每天手动刷？

import requests, time
from bs4 import BeautifulSoup

url = "你要盯的商品页"
target_price = 500

while True:
    r = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    price = float(soup.select_one(".price").text.strip("¥"))

    if price <= target_price:
        print(f"降价了！现在 {price} 元")
        break

    print(f"当前 {price}，还没到 {target_price}，1小时后再看")
    time.sleep(3600)

场景四：每天定时抓取行业新闻

import feedparser

feed = feedparser.parse("https://你要订阅的RSS")
for entry in feed.entries[:10]:
    print(entry.title, entry.link)

配个 cron，每天早上自动跑一次，新闻就到你邮箱了。

我的观察

这些脚本技术上都不难，难的是：① 你不知道"这件事可以自动化"；② 知道，但没时间写；③ 写了，但跑不通要调试半天。

所以我做了一件小事：帮人写这类小工具。你说具体需求（处理什么文件、什么格式、什么结果），我写好、自己先跑一遍确认能用、再交付脚本+使用说明，跑不通 7 天内免费修。29.9 元一个小工具；文案代写、简历优化、表格处理、调研代办 9.9 元起，见店里五档服务。

服务由 AI 完成 + 人工核验。虚拟物品交付后不退款；未收到或未达承诺免费补发/重做。