はじめに

忙しい毎日で、ルーチン作業に時間を取られることはありませんか？本記事では、Pythonを活用してよくある業務を自動化することで、少しでも作業を効率化する方法をご紹介します。今回はすぐに使える簡単なスクリプト集ですので、Pythonが少しわかる方ならすぐに導入できます！

1. 毎日のファイル整理を自動化する

目的

毎日ダウンロードフォルダに溜まっていくファイルを、日付ごとや種類ごとにフォルダ分けして整理するスクリプトです。指定したフォルダのファイルを、拡張子ごとに自動で整理します。

コード

import os
import shutil

def organize_files(folder_path):
    # フォルダ内のファイルを取得
    files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))]
    
    for file in files:
        file_ext = file.split('.')[-1]  # ファイルの拡張子を取得
        target_folder = os.path.join(folder_path, file_ext)

        # 拡張子ごとのフォルダがない場合は作成
        if not os.path.exists(target_folder):
            os.makedirs(target_folder)

        # ファイルを移動
        shutil.move(os.path.join(folder_path, file), os.path.join(target_folder, file))

# 使用例
organize_files('/path/to/your/downloads')

説明

os: ファイルとフォルダの操作を行うための標準ライブラリです。
shutil: ファイルの移動やコピーを行います。
ダウンロードフォルダのパスを指定するだけで、拡張子ごとに自動でフォルダが作成され、ファイルが整理されます。

2. 定時に毎日メールを自動送信する

目的

定時に自動でメールを送信するPythonスクリプトです。週報や定例の連絡を自動化できます。

コード

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import schedule
import time

def send_email():
    sender = 'you@example.com'
    receiver = 'recipient@example.com'
    subject = '毎日の定例メール'
    body = 'お疲れ様です。本日の進捗を報告します。'

    # メールの設定
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender
    msg['To'] = receiver
    msg['Subject'] = subject
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    # SMTPサーバーを通じてメール送信
    with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login(sender, 'password')
        server.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())

# 毎日9時にメールを送信
schedule.every().day.at("09:00").do(send_email)

# スケジューリングの実行
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

説明

smtplib: SMTPサーバーを利用してメールを送信するためのライブラリです。
schedule: 定期的なタスクを実行するライブラリで、毎日指定した時間にメール送信を自動化できます。
注意点として、メールアカウント情報やパスワードの取り扱いには注意し、環境変数や秘密情報管理ツールを使用しましょう。

3. Excelデータの自動集計

目的

Excelファイルから特定のデータを取得し、自動で集計するスクリプトです。大量のデータを手動で集計するのは大変ですが、このスクリプトで作業が一気に楽になります。

コード

import pandas as pd

def aggregate_excel_data(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 特定の列の合計値を取得
    total_sales = df['売上'].sum()
    print(f"総売上: {total_sales}円")

# 使用例
aggregate_excel_data('/path/to/your/sales_data.xlsx')

説明

pandas: データ解析用のライブラリで、ExcelやCSVファイルの操作が簡単にできます。
例では「売上」列の合計を算出していますが、カスタマイズして他の集計やフィルタリングも可能です。

おわりに

このような簡単な自動化スクリプトを使うことで、日々のルーチン作業を効率化し、よりクリエイティブな仕事に集中できるようになります。ぜひ、自分の作業に合わせてカスタマイズし、日々の業務に役立ててください。