Hogyan építsünk botot és automatizáljuk mindennapi munkáját

A legtöbb munkának vannak olyan ismétlődő feladatai, amelyeket automatizálhat, ami felszabadítja értékes részét. Ez az automatizálást kulcsfontosságú készséggé teszi.

Képzett automatizálási mérnökök és tartományi szakértők kis csoportja képes lehet automatizálni az egész csapatok legunalmasabb feladatait.

Ebben a cikkben a munkafolyamat-automatizálás alapjait tárjuk fel a Python használatával - ez egy hatékony és könnyen megtanulható programozási nyelv. A Python segítségével egyszerű és hasznos kis automatizálási parancsfájlt írunk, amely kitisztítja az adott mappát, és minden fájlt a megfelelő mappába helyez.

Célunk nem az lesz, hogy tökéletes kódot írjunk, vagy ideális architektúrákat hozzunk létre az elején.

Nem építünk semmi "illegálisat" sem. Ehelyett megvizsgáljuk, hogyan lehet létrehozni egy szkriptet, amely automatikusan megtisztítja az adott mappát és annak összes fájlját.

Tartalomjegyzék

  1. Az automatizálás területei és a kezdés kezdete
    • Egyszerű automatizálás
    • Nyilvános API automatizálás
    • API Reverse Engineering
  2. Az automatizálás etikai szempontjai
  3. Directory Clean-Up Script létrehozása
  4. Teljes útmutató a botok létrehozásához és a mindennapi munkák automatizálásához

Az automatizálás területei és a kezdés kezdete

Kezdjük annak meghatározásával, hogy milyen automatizálások vannak.

Az automatizálás művészete a legtöbb szektorra érvényes. Kezdetnek segít olyan feladatokban, mint például az e-mail címek kibontása egy csomó dokumentumból, így e-mailben robbanthat. Vagy bonyolultabb megközelítések, például a nagyvállalatokon belüli munkafolyamatok és folyamatok optimalizálása.

Természetesen a kis személyes szkriptektől a nagy automatizálási infrastruktúráig, amely felváltja a tényleges embereket, tanulás és fejlesztés folyamata jár. Lássuk tehát, hol kezdheted meg az utad.

Egyszerű automatizálás

Az egyszerű automatizálások lehetővé teszik a gyors és egyszerű belépési pontot. Ez kiterjedhet olyan kis független folyamatokra, mint a projektek tisztítása és a fájlok átstrukturálása a könyvtárakban, vagy a munkafolyamat olyan részeire, mint a már elmentett fájlok automatikus átméretezése.

Nyilvános API automatizálás

A nyilvános API automatizálások a leggyakoribb automatizálási formák, mivel manapság az API-khoz HTTP kérések segítségével férhetünk hozzá a legtöbb funkcionalitáshoz. Például, ha automatizálni szeretné saját készítésű intelligens kertjének öntözését otthon.

Ehhez ellenőrizze az aktuális nap időjárását, hogy meg kell-e itatni, vagy eső érkezik-e.

API Reverse Engineering

Az API fordított mérnöki alapú automatizálás gyakoribb a tényleges botokban és a diagram "Bot Imposter" szakaszában az alábbi "Etikai szempontok" részben.

Az API visszafejtésével megértjük az alkalmazások felhasználói folyamatát. Ilyen lehet például az online böngészőbe történő bejelentkezés.

A bejelentkezési és hitelesítési folyamat megértésével megismételhetjük ezt a viselkedést saját szkriptünkkel. Ezután létrehozhatunk saját kezelőfelületet az alkalmazás használatához, annak ellenére, hogy ők maguk nem biztosítják.

Bármelyik megközelítést célozza is, mindig fontolja meg, hogy ez törvényes-e vagy sem.

Ugye, nem akarja magát bajba keverni? ?

Etikai szempontok

Egy srác a GitHub-on egyszer felvette a kapcsolatot velem, és ezt mondta nekem:

"A lájkok és az elkötelezettség digitális pénznem, és Ön leértékeli őket."

Ez rám ragadt, és megkérdőjelezte azt az eszközt, amelyet pontosan erre a célra készítettem.

Az a tény, hogy ezek az interakciók és az elkötelezettség egyre inkább automatizálható és „hamisítható”, torz és összetört közösségi média rendszerhez vezet.

Azok az emberek, akik értékes és jó tartalmakat készítenek, láthatatlanok a többi felhasználó és a reklámcégek számára, ha nem használnak robotokat és más elkötelező rendszereket.

Egy barátom a következő asszociációval állt elő Dante „Kilenc pokol körével”, ahol a társadalmi befolyásolóvá váláshoz vezető minden egyes lépésnél egyre kevésbé tudatában van annak, hogy ez az egész rendszer mennyire összetört.

Ezt szeretném itt megosztani veletek, mivel úgy gondolom, hogy ez rendkívül pontos ábrázolása annak, aminek tanúja lehettem, miközben aktívan dolgoztam az Influencerekkel az InstaPy-vel.

1. szint: Limbo - Ha egyáltalán nem botozik

2. szint: Flört - Amikor minél több embert szeretsz és követel, hogy elérhesd őket

3. szint: Összeesküvés - amikor csatlakozol egy távirati csoporthoz, hogy lájkolj és megjegyzéseket tegyél 10 fotóhoz, így a következő 10 embernek tetszeni fog és megjegyzéseket fűz a fotóhoz

4. szint: hűtlenség - amikor olcsó virtuális asszisztenst használ, hogy kedvelje és kövesse az Ön nevében

5. szint: Vágy - Amikor botot használsz kedvelések megadására, és nem kapsz vissza semmilyen tetszést (de nem fizetsz érte - például egy Chrome kiterjesztés)

6. szint: Promiscuity - Ha egy botot használ az 50+ tetszik megszerzéséhez, hogy az 50+ lájkot szerezzen, de nem fizet érte - például egy Chrome kiterjesztés

7. szint: Rettegés vagy rendkívüli kapzsiság - Ha egy botot 200–700 fotó kedvelésére, követésére / megjegyzésére használsz, figyelmen kívül hagyva a betiltás esélyét

8. szint: Prostitúció - Amikor egy ismeretlen harmadik fél szolgáltatásának fizet, hogy automatizált kölcsönös tetszésnyilvánításokat folytasson / követjen az Ön számára, de ők az Ön fiókját használják tetszésnyilvánításra / követésre

9. szint: Csalás / eretnekség - Amikor követőket és kedveléseket vásárol, és megpróbálja magát befolyásolóként eladni márkáknak

A közösségi médiában való palackozás szintje annyira elterjedt, hogy ha nem botozik, akkor elakad az 1. szint, a Limbo mellett , követői növekedés és alacsony elkötelezettség nélkül társaihoz.

Gazdaságelméletben ezt fogoly dilemmának és nulla összegű játéknak nevezik . Ha nem botolok, te pedig bot, akkor nyersz. Ha nem botozik, én pedig bot, akkor én nyerek. Ha senki nem robotol, mindenki nyer. De mivel nincs ösztönzés arra, hogy mindenki ne botozzon, mindenki robotol, így senki sem nyer.

Legyen tisztában ezzel, és soha ne felejtse el, hogy ennek az egész eszköznek milyen következményei vannak a közösségi médiában.

Kerülni akarjuk az etikai vonatkozások kezelését, és továbbra is itt dolgozunk egy automatizálási projekten. Ezért létrehozunk egy egyszerű könyvtártisztító szkriptet, amely segít rendetlen mappáinak rendezésében.

Directory Clean-Up Script létrehozása

Most egy egészen egyszerű szkriptet akarunk megvizsgálni. Automatikusan megtisztítja az adott könyvtárat azáltal, hogy ezeket a fájlokat a fájlkiterjesztés alapján mappákba helyezi.

Tehát csak ezt akarjuk tenni:

Az Argumentum-elemző beállítása

Since we are working with operating system functionality like moving files, we need to import the os library. In addition to that, we want to give the user some control over what folder is cleaned up. We will use the argparse library for this.

import os import argparse

After importing the two libraries, let's first set up the argument parser. Make sure to give a description and a help text to each added argument to give valuable help to the user when they type --help.

Our argument will be named --path. The double dashes in front of the name tell the library that this is an optional argument. By default we want to use the current directory, so set the default value to be ".".

parser = argparse.ArgumentParser( description="Clean up directory and put files into according folders." ) parser.add_argument( "--path", type=str, default=".", help="Directory path of the to be cleaned directory", ) # parse the arguments given by the user and extract the path args = parser.parse_args() path = args.path print(f"Cleaning up directory {path}")

This already finishes the argument parsing section – it's quite simple and readable, right?

Let's execute our script and check for errors.

python directory_clean.py --path ./test => Cleaning up directory ./test

Once executed, we can see the directory name being printed to the console, perfect.

Let's now use the os library to get the files of the given path.

Getting a list of files from the folder

By using the os.listdir(path) method and providing it a valid path, we get a list of all the files and folders inside of that directory.

After listing all elements in the folder, we want to differentiate between files and folders since we don't want to clean up the folders, only the files.

In this case, we use a Python list comprehension to iterate through all the elements and put them into the new lists if they meet the given requirement of being a file or folder.

# get all files from given directory dir_content = os.listdir(path) # create a relative path from the path to the file and the document name path_dir_content = [os.path.join(path, doc) for doc in dir_content] # filter our directory content into a documents and folders list docs = [doc for doc in path_dir_content if os.path.isfile(doc)] folders = [folder for folder in path_dir_content if os.path.isdir(folder)] # counter to keep track of amount of moved files # and list of already created folders to avoid multiple creations moved = 0 created_folders = [] print(f"Cleaning up {len(docs)} of {len(dir_content)} elements.")

As always, let's make sure that our users get feedback. So add a print statement that gives the user an indication about how many files will be moved.

python directory_clean.py --path ./test => Cleaning up directory ./test => Cleaning up 60 of 60 elements.

After re-executing the python script, we can now see that the /test folder I created contains 60 files that will be moved.

Creating a folder for every file extension

The next and more important step now is to create the folder for each of the file extensions. We want to do this by going through all of our filtered files and if they have an extension for which there is no folder already, create one.

The os library helps us with more nice functionality like the splitting of the filetype and path of a given document, extracting the path itself and name of the document.  

# go through all files and move them into according folders for doc in docs: # separte name from file extension full_doc_path, filetype = os.path.splitext(doc) doc_path = os.path.dirname(full_doc_path) doc_name = os.path.basename(full_doc_path) print(filetype) print(full_doc_path) print(doc_path) print(doc_name) break

The break statement at the end of the code above makes sure that our terminal does not get spammed if our directory contains dozens of files.

Once we've set this up, let's execute our script to see an output similar to this:

python directory_clean.py --path ./test => ... => .pdf => ./test/test17 => ./test => test17

We can now see that the implementation above splits off the filetype and then extracts the parts from the full path.

Since we have the filetype now, we can check if a folder with the name of this type already exists.

Before we do that, we want to make sure to skip a few files. If we use the current directory "." as the path, we need to avoid moving the python script itself. A simple if condition takes care of that.

In addition to that, we don't want to move Hidden Files, so let's also include all files that start with a dot. The .DS_Store file on macOS is an example of a hidden file.

 # skip this file when it is in the directory if doc_name == "directory_clean" or doc_name.startswith('.'): continue # get the subfolder name and create folder if not exist subfolder_path = os.path.join(path, filetype[1:].lower()) if subfolder_path not in folders: # create the folder

Once we've taken care of the python script and hidden files, we can now move on to creating the folders on the system.

In addition to our check, if the folder already was there when we read the content of the directory, in the beginning, we need a way to track the folders we've already created. That was the reason we declared the created_folders = [] list. It will serve as the memory to track the names of folders.

To create a new folder, the os library provides a method called os.mkdir(folder_path) that takes a path and creates a folder with the given name there.

This method may throw an exception, telling us that the folder already exists. So let's also make sure to catch that error.

if subfolder_path not in folders and subfolder_path not in created_folders: try: os.mkdir(subfolder_path) created_folders.append(subfolder_path) print(f"Folder {subfolder_path} created.") except FileExistsError as err: print(f"Folder already exists at {subfolder_path}... {err}")

After setting up the folder creation, let's re-execute our script.

python directory_clean.py --path ./test => ... => Folder ./test/pdf created.

On the first run of execution, we can see a list of logs telling us that the folders with the given types of file extensions have been created.

Moving each file into the right subfolder

The last step now is to actually move the files into their new parent folders.

An important thing to understand when working with os operations is that sometimes operations can not be undone. This is, for example, the case with deletion. So it makes sense to first only log out the behavior our script would achieve if we execute it.

This is why the os.rename(...) method has been commented here.

# get the new folder path and move the file new_doc_path = os.path.join(subfolder_path, doc_name) + filetype # os.rename(doc, new_doc_path) moved += 1 print(f"Moved file {doc} to {new_doc_path}")

After executing our script and seeing the correct logging, we can now remove the comment hash before our os.rename() method and give it a final go.

# get the new folder path and move the file new_doc_path = os.path.join(subfolder_path, doc_name) + filetype os.rename(doc, new_doc_path) moved += 1 print(f"Moved file {doc} to {new_doc_path}") print(f"Renamed {moved} of {len(docs)} files.")
python directory_clean.py --path ./test => ... => Moved file ./test/test17.pdf to ./test/pdf/test17.pdf => ... => Renamed 60 of 60 files.

This final execution will now move all the files into their appropriate folders and our directory will be nicely cleaned up without the need for manual actions.

In the next step, we could now use the script we created above and, for example, schedule it to execute every Monday to clean up our Downloads folder for more structure.

That is exactly what we are creating as a follow-up inside of our Bot Creation and Workflow Automation Udemy course.

A Complete Guide to Bot Creation and Automating Your Everyday Work

Felix and I built an online video course to teach you how to create your own bots based on what we've learned building InstaPy and his Travian-Bot. In fact, he was even forced to take down since it was too effective.

Join right in and start learning.

If you have any questions or feedback, feel free to reach out to us on Twitter or directly in the discussion section of the course ?