Introducción

La automatización con Python es una habilidad poderosa que puede ahorrarte tiempo y esfuerzo al realizar tareas repetitivas de manera eficiente. En este tutorial, exploraremos algunos de los scripts más útiles de Python para automatizar tareas comunes. Cubriremos desde la automatización de archivos hasta la manipulación de datos y la interacción con servicios web.

1. Automatización de Archivos y Carpetas

Automatizar la gestión de archivos es una de las tareas más básicas pero útiles que puedes realizar con Python. Aquí tienes un script simple que organiza automáticamente tus archivos en diferentes carpetas según su extensión:

import os
import shutil

# Directorio de origen
origen = '/ruta/a/tu/directorio'

# Crear carpetas para diferentes tipos de archivos
tipos = ['imagenes', 'documentos', 'musica']
for tipo in tipos:
    if not os.path.exists(os.path.join(origen, tipo)):
        os.mkdir(os.path.join(origen, tipo))

# Mover archivos a carpetas correspondientes
for archivo in os.listdir(origen):
    if archivo.endswith('.jpg') or archivo.endswith('.png'):
        shutil.move(os.path.join(origen, archivo), os.path.join(origen, 'imagenes'))
    elif archivo.endswith('.pdf') or archivo.endswith('.docx'):
        shutil.move(os.path.join(origen, archivo), os.path.join(origen, 'documentos'))
    elif archivo.endswith('.mp3'):
        shutil.move(os.path.join(origen, archivo), os.path.join(origen, 'musica'))

2. Automatización de Tareas de Red y Web Scraping

Python es excelente para interactuar con APIs y realizar tareas de scraping web. Aquí hay un ejemplo básico de cómo usar la biblioteca requests para automatizar una solicitud a una API y procesar la respuesta JSON:

import requests

# URL de la API
url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts'

# Realizar la solicitud
respuesta = requests.get(url)

# Verificar el estado de la respuesta
if respuesta.status_code == 200:
    datos = respuesta.json()
    for post in datos:
        print(f"Título: {post['title']}\nContenido: {post['body']}\n")
else:
    print('Error al realizar la solicitud:', respuesta.status_code)

3. Automatización de Manipulación de Datos con Pandas

La manipulación de datos es otra área donde Python brilla. Con la biblioteca pandas, puedes automatizar fácilmente la limpieza y transformación de datos. Aquí hay un ejemplo de cómo cargar y limpiar un conjunto de datos:

import pandas as pd

# Cargar datos desde un archivo CSV
df = pd.read_csv('data.csv')

# Eliminar filas con valores nulos
df = df.dropna()

# Cambiar a minúsculas los nombres de las columnas
df.columns = df.columns.str.lower()

# Guardar el dataframe limpio en un nuevo archivo CSV
df.to_csv('data_cleaned.csv', index=False)

Conclusión

La automatización con Python puede ahorrarte mucho tiempo y reducir errores en tareas repetitivas. Desde la gestión de archivos hasta la manipulación de datos y la interacción con APIs, las posibilidades son infinitas. Experimenta con estos ejemplos y adáptalos a tus necesidades específicas para aprovechar al máximo el poder de Python.

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