Python 常用脚本开发指南：从新手到高效自动化

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Python 脚本在日常开发中扮演着重要角色，它们能帮助我们自动化重复性任务，提高工作效率。无论是批量处理文件、抓取网络数据还是清洗和分析数据，Python 脚本都能轻松胜任。对于新手来说，掌握基本的脚本编写技巧是迈向高效开发的第一步。

模块化 ：将功能分解为独立的函数或类，便于复用和维护。
可配置性 ：通过配置文件或命令行参数使脚本灵活适应不同场景。
错误处理 ：合理捕获和处理异常，避免脚本意外终止。
日志记录 ：记录脚本执行过程，便于排查问题。

import os

def count_files(directory):
    """统计目录下的文件数量"""
    try:
        files = os.listdir(directory)
        print(f"目录 {directory} 下有 {len(files)} 个文件")
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：目录 {directory} 不存在")

# 调用示例
count_files("./data")

import requests

def fetch_url(url):
    """获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return None

# 调用示例
content = fetch_url("https://example.com")
if content:
    print(content[:100])  # 打印前 100 个字符

import csv
import json

def csv_to_json(csv_file, json_file):
    """将 CSV 文件转换为 JSON 格式"""
    try:
        with open(csv_file, 'r') as f:
            reader = csv.DictReader(f)
            data = [row for row in reader]

        with open(json_file, 'w') as f:
            json.dump(data, f, indent=4)
        print(f"转换完成，结果保存到 {json_file}")
    except Exception as e:
        print(f"转换失败: {e}")

# 调用示例
csv_to_json("data.csv", "data.json")