第二篇　Python 脚本实战：日常提效

第一篇聊的是 AI 辅助开发怎么改变写代码的方式，但工具再先进，日常活儿最后还是落在脚本上。我工作五年攒下来的脚本里，最高频的就四件：批量改文件名、抓网页、洗 Excel、跑定时任务。把它们写顺、写稳，每天能省出两三个小时，这部分时间才是后来折腾 AI 应用的本钱。这一篇不谈大模型，只谈把脏活干漂亮的 Python 手艺。

本章四节导读：

  • 2.1 文件批处理：从一个目录里五百张乱七八糟的照片开始，讲批量 rename 的规则引擎思路，顺带把图片格式统一做成一条流水线。
  • 2.2 网页采集：requests 发请求谁都会，抓不到内容往往是解析与反爬的坑，这一节讲 User-Agent、编码乱码、动态加载的应对。
  • 2.3 数据清洗：pandas 处理 Excel 与 CSV，重点在乱单元格、日期格式、多表合并的实战处理。
  • 2.4 定时任务：从本机定时任务讲到云函数，把离线脚本变成稳定运行的服务。

如果你是新读者，建议先翻全书目录了解整体结构；站点部署相关可参考轻量服务器建站指南，云端实战案例见腾讯云实践，Serverless 部署入门则是本篇 2.4 定时任务上云的前置知识。

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