Python, gracias a su sintaxis sencilla y su amplia variedad de bibliotecas, es una de las mejores opciones para crear scripts de automatización. Ya seas programador o simplemente alguien que busca optimizar su rutina diaria, Python ofrece herramientas que pueden facilitar tu trabajo.

En este artículo, compartiré una selección de scripts en Python que he utilizado para automatizar diversas tareas. Estos scripts son ideales para quienes desean aumentar su eficiencia y reducir el tiempo dedicado a labores monótonas.

Sé que para muchos, lo mejor del día es completar tareas repetitivas y tediosas, como ingresar datos manualmente, descargar cientos de imágenes una por una o buscar entre todos los archivos del escritorio el documento correcto.

¿No te sientes identificado? No es extraño. Afortunadamente, vivimos en una era en la que las computadoras pueden encargarse de gran parte de ese trabajo pesado. Python, en particular, se ha convertido en un lenguaje favorito para quienes desean iniciarse en la automatización.

Si alguna vez has sentido que pasas demasiado tiempo en labores repetitivas, estos scripts te ayudarán a recuperar ese tiempo y a hacer tu rutina mucho más eficiente. 🚀

Beneficios de la Automatización en Python

Simplicidad

La sintaxis es intuitiva y fácil de leer, permitiendo un desarrollo eficiente y mantenible.

Gestión de Datos

Estructuras de datos robustas y flexibles para manejar cualquier tipo de información.

Extensibilidad

Amplia colección de bibliotecas que potencian las capacidades de automatización.

Antes de empezar a crear scripts, aquí tienes un pequeño repaso sobre cómo usar Python. Primero, descarga Python en tu dispositivo (¡es gratis!). Una vez que lo hayas descargado, podrás crear y ejecutar un script.

Tu archivo de script debe tener la extensión .py, que significa "Python". Esto le indica a tu dispositivo que el archivo contendrá código de Python. Luego, añadirás tu script a este archivo y lo ejecutarás usando la línea de comandos o terminal de tu dispositivo.

Después de crear tu archivo y abrir tu terminal, escribe python3 seguido de la ruta hacia tu script. Por ejemplo:

Crear un archivo de texto vacío llamado FILE.py.
Añadir mi script.
Abrir la aplicación Terminal.
Escribir python3.
Arrastrar el archivo dentro de la aplicación y presionar enter, lo que ejecutaría el script.

He creado un script simple como ejemplo. Así es como se ve el archivo:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

print('Hello, world!')

Y aquí es como se ve ejecutar el script en el Terminal:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

Last login: Tue Ene 28 11:06:04 on pts/0
Welcome to Fedora 41 (Workstation Edition)

[fedora@localhost ~]$ python3 /home/fedora/Desktop/hello_world.py
Hello, world!
[fedora@localhost ~]$

Formas de automatizar con Python

Lectura y escritura de archivos

Consolidación de tareas

Interacción con APIs

Reformateo de archivos

Organización de datos

Extracción de datos web

Las aplicaciones de los lenguajes de programación son prácticamente ilimitadas, pero es inviable aprender cada uno de ellos. Por ello, he recopilado nueve ideas para automatizar tareas con Python que pueden simplificar actividades que, de otro modo, podrían distraerte de trabajos más importantes. Estas ideas se agrupan en las siguientes categorías:

Interacción con APIs

Obtener datos en tiempo real: Utiliza Python para conectarte a APIs y recuperar información actualizada, como datos meteorológicos, cotizaciones bursátiles o noticias.

Web Scraping

Extracción de datos de sitios web: Emplea bibliotecas como BeautifulSoup o Scrapy para extraer información de páginas web de manera automática, lo que es útil para recopilar datos de productos, reseñas o contenido específico.

Reformateo

Conversión de archivos: Automatiza la conversión de archivos de un formato a otro, como transformar documentos PDF en archivos CSV para facilitar su análisis.

Lectura y escritura de archivos

Gestión de archivos: Crea scripts que lean, escriban y organicen archivos en tu sistema, como renombrar múltiples archivos según un criterio específico o generar informes a partir de datos existentes.

Consolidación de tareas

Automatización de procesos repetitivos: Desarrolla scripts que realicen tareas rutinarias, como enviar correos electrónicos periódicos, realizar copias de seguridad de archivos importantes o actualizar bases de datos con nueva información.

Organización de datos

Procesamiento y análisis de datos: Utiliza Python para limpiar, analizar y visualizar datos, facilitando la toma de decisiones basadas en información procesada de manera eficiente.

1. Respaldar archivos automáticamente

Todos sabemos lo importante que es hacer copias de seguridad de los archivos con regularidad, y esta tarea puede automatizarse fácilmente utilizando el módulo shutil de Python.

Este script copiará todos los archivos de un directorio a otro con fines de respaldo:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

import shutil
import os

def backup_files(src_dir, dest_dir):
    if not os.path.exists(dest_dir):
        os.makedirs(dest_dir)
    for file in os.listdir(src_dir):
        full_file_name = os.path.join(src_dir, file)
        if os.path.isfile(full_file_name):
            shutil.copy(full_file_name, dest_dir)
            print(f"Backed up {file} to {dest_dir}")

source = '/path/to/source/directory' destination = '/path/to/destination/directory' backup_files(source, destination)

Para automatizar este proceso, puedes programar la ejecución diaria del script utilizando herramientas de planificación de tareas disponibles en tu sistema operativo. Por ejemplo:

En sistemas Linux/Unix, puedes emplear cron (un gestor de tareas en segundo plano) para definir horarios recurrentes.

En entornos Windows, el Programador de tareas (Task Scheduler) permite configurar triggers y frecuencias personalizadas.

Esta automatización garantiza que tus archivos se respalden sin intervención manual, reduciendo el riesgo de pérdida de datos por olvidos o errores humanos. Además, puedes ajustar la frecuencia según tus necesidades (cada hora, diariamente, semanalmente) modificando simplemente la configuración de la herramienta elegida.

2. Extracción automatizada de datos mediante web scraping

Si tu rutina laboral implica obtener constantemente información actualizada de las mismas páginas web, las capacidades de web scraping de Python pueden ahorrarte tiempo valioso. Aunque existen bibliotecas especializadas para extraer datos de fuentes específicas (como Wikipedia), el siguiente script utiliza Beautiful Soup, una herramienta más versátil para analizar y extraer contenido de sitios web.

¿Cómo funciona?

El web scraping consta de dos pasos clave:

Descargar el contenido de una página web.

Analizar y extraer los datos relevantes.

En este ejemplo, utilizaremos:

Librería Requests: Para obtener el código HTML de una página web.

Librería Beautiful Soup: Para interpretar el HTML y extraer elementos específicos, como titulares, precios de productos o imágenes.

Este enfoque permite recopilar únicamente la información útil, evitando el ruido de contenido irrelevante. Aquí un resumen del proceso:

Obtener el contenido de la página:

requests.get(URL) envía una solicitud al sitio web.

Verifica si la solicitud es exitosa (código de estado 200) y captura el HTML.

Analizar el HTML:

Beautiful Soup convierte el HTML crudo en una estructura jerárquica fácil de navegar.

Extraer datos específicos:

Usa métodos como soup.find_all(etiqueta) para localizar elementos en la página (ej: titulares, enlaces).

En este caso, extraeremos todos los encabezados H2.

Ejemplo práctico: Extraer titulares de un sitio web

El siguiente script obtiene los titulares principales de la página de inicio de Telemetro Noticias nacionales. Telemetro es un canal de televisión panameño que es uno de los principales medios de noticias del país. Antes de ejecutarlo:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
pip install requests
pip install beautifulsoup4

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
import requests

from bs4 import BeautifulSoup


# URL of the webpage to scrape

url = 'https://www.telemetro.com/nacionales'


# Send a GET request to fetch the webpage content

response = requests.get(url)


# Check if the request was successful

if response.status_code == 200:

    # Parse the HTML content using BeautifulSoup

    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    

    # Extract all H2 headlines from the page

    headlines = soup.find_all('h2')

    

    # Print each headline

    for headline in headlines:

        print(headline.text)

else:

    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")

3. Automatización de informes por correo electrónico

Si necesitas enviar informes por correo electrónico de forma periódica, puedes automatizar el proceso utilizando la biblioteca smtplib de Python, que permite enviar correos electrónicos desde una cuenta de Gmail de manera sencilla:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

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

def send_email(subject, body, to_email):
    sender_email = 'youremail@gmail.com'
    sender_password = 'yourpassword'
    receiver_email = to_email

    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = sender_email
    msg['To'] = receiver_email
    msg['Subject'] = subject
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    try:
        server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
        server.starttls()
        server.login(sender_email, sender_password)
        server.sendmail(sender_email, receiver_email, msg.as_string())
        server.quit()
        print("Email sent successfully!")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to send email: {e}")

subject = 'Monthly Report'
body = 'Here is the monthly report.'
send_email(subject, body, 'receiver@example.com')

Funcionamiento del script:

Este script enviará un correo electrónico básico (con asunto y cuerpo del mensaje) a un destinatario específico. Sin embargo, para garantizar su correcto funcionamiento con cuentas de Gmail, es imprescindible:

Habilitar el acceso de aplicaciones menos seguras en la configuración de tu cuenta de Google.

Pasos: Ve a Seguridad → Acceso de aplicaciones menos seguras → Actívalo temporalmente.

Nota de seguridad: Esta opción expone tu cuenta a riesgos. Se recomienda:

✔️ Usar una cuenta secundaria exclusiva para automatizaciones.

✔️ Habilitar la verificación en dos pasos y generar una contraseña de aplicación como alternativa segura.

Personalización avanzada:

El ejemplo es simplificado, pero puedes enriquecerlo agregando:

✔️ Archivos adjuntos (usando el módulo email).

✔️ Formato HTML en el cuerpo del mensaje.

✔️ Listas de destinatarios múltiples (CC o BCC).

Advertencia importante:

Google está eliminando progresivamente el soporte para aplicaciones menos seguras. Como alternativa moderna y segura, considera usar:

Protocolo OAuth 2.0 para autenticación.

Servicios de correo transaccional como SendGrid o Mailgun.

Clientes SMTP especializados (ej: SMTP2GO).

Ejemplo de script básico:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
import smtplib  

# Configuración  
remitente = "tu_correo@gmail.com"  
contraseña = "tu_contraseña"  
destinatario = "correo_destino@empresa.com"  

# Crear mensaje  
asunto = "Informe diario automatizado 📊"  
cuerpo = "Adjunto encontrarás el reporte generado automáticamente."  

mensaje = f"Subject: {asunto}\n\n{cuerpo}"  

# Enviar correo  
with smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) as servidor:  
    servidor.login(remitente, contraseña)  
    servidor.sendmail(remitente, destinatario, mensaje)

4. Recuperar datos en tiempo real usando APIs

Las APIs permiten obtener datos en tiempo real de terceros. Los datos de tráfico cambian constantemente, lo que los convierte en una gran oportunidad para trabajar con una API. Con Python, podemos extraer rápidamente datos de tráfico en vivo siempre que tengamos la URL donde la API recopila la información. Para este ejemplo, utilicé la URL de la API de TomTom que brinda acceso a datos de tráfico en vivo de Los Ángeles.

En el siguiente script, primero instalo la biblioteca requests para recolectar datos de la URL, luego procesamos la URL como un archivo JSON.

Cómo funciona

Este script utiliza la popular biblioteca requests, que permite a Python comunicarse con servicios externos a través de HTTP. Aquí un desglose de lo que hace cada parte:

Instalar requests: Antes de ejecutar el código, instala la biblioteca requests escribiendo pip install requests en tu terminal.

Solicitar datos de la API: El objeto get() envía una solicitud a la URL especificada (el endpoint de la API).

Analizar los datos JSON: Cuando se recibe la respuesta, json() la convierte en un objeto JSON, que Python puede procesar fácilmente.

Script de ejemplo: Obteniendo datos de tráfico en vivo

En el siguiente script, primero instalo la biblioteca requests para recolectar datos de la URL, luego desempaquetamos la URL como un archivo JSON.

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
pip install requests

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
import requests


# Definir la URL API para el trafico en tiempo real en Ciudad de Panamá

url_api = 'https://api.midway.tomtom.com/ranking/liveHourly/PA_PanamaCity'

usa_req = requests.get(url_api)

usa_json = usa_req.json()


# Mostrar los datos para verificar la respuesta de la API

print(usa_json)

Una vez que tienes los datos en formato JSON, puedes analizar elementos específicos para generar información útil. Por ejemplo, podrías extraer el nivel actual de congestión del tráfico o guardar los datos en un archivo para análisis posteriores. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías usar la respuesta JSON:

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
# Extract a specific data point from the JSON response

if 'data' in usa_json:

    live_data = panama_json['data']

    print(f"Current traffic data: {live_data}")

else:

    print("Data not found in the API response.")

5. Limpiar tu computadora

Cómo funciona

Usaremos los módulos os y shutil de Python para este proceso, ya que permiten que Python haga cambios en el sistema operativo de tu dispositivo—piensa en renombrar archivos, crear carpetas, etc.—y organizar archivos.

Aquí está cómo funciona este script:

Crear una carpeta de destino: El script crea una carpeta llamada "Everything" (o añade un número para evitar sobrescribir una carpeta existente).

Listar archivos del escritorio: Identifica todos los archivos en el escritorio, excluyendo el archivo del script en sí.

Mover archivos: El script mueve los archivos a la carpeta "Everything", ordenando tu escritorio.

Ejemplo de script: Limpiar tu escritorio

Mantenemos este script simple, pero siéntete libre de experimentar con los módulos os y shutil de Python para organizar mejor tus archivos.

reydelapc@fedora: ~/

HelloWorld.py

Python

                      
import os, shutil

# Inicializa una lista vacía para archivos y un contador para nombres de carpetas
lis = []
i = 1

# Define la ruta de la carpeta de destino
destinationdir = '/Users/NAME/Desktop/Everything'

# Verifica si la carpeta ya existe y crea un nombre único si es necesario
while os.path.exists(destinationdir):
    destinationdir += str(i)
    i += 1
os.makedirs(destinationdir)

# Lista todos los archivos en el escritorio
lis = os.listdir('/Users/NAME/Desktop')

# Recorre los archivos y los mueve a la carpeta de destino
for x in lis:
    print(x)
    if x == __file__:  # Omite el archivo del script en sí
        continue
    shutil.move(x, destinationdir)

6.Monitoreo del Tiempo de Actividad de un Sitio Web

Python puede utilizarse para automatizar el monitoreo de la disponibilidad de sitios web usando la biblioteca requests, permitiendo verificar periódicamente si un sitio está en línea o no. Esta herramienta es esencial para administradores de sistemas, desarrolladores web, o cualquier persona que necesite garantizar la accesibilidad continua de un servicio online.

Cómo Funciona

El script realiza las siguientes acciones:

Solicitud HTTP: Usa requests.get() para enviar una petición GET a la URL del sitio web.

Verificación de Estado: Analiza el código de estado HTTP recibido (ej. 200 = éxito, 404 = no encontrado, 500 = error interno).

Registro de Resultados: Registra la disponibilidad en un archivo de texto con marcas de tiempo para auditoría.

Notificaciones Opcionales: Puede configurarse para enviar alertas por correo, SMS, o notificaciones push si el sitio está caído.

Guía para automatizar tareas con Python

Beneficios de la Automatización en Python

Simplicidad

Gestión de Datos

Extensibilidad

Formas de automatizar con Python

1. Respaldar archivos automáticamente

2. Extracción automatizada de datos mediante web scraping

¿Cómo funciona?

3. Automatización de informes por correo electrónico

4. Recuperar datos en tiempo real usando APIs

5. Limpiar tu computadora

6.Monitoreo del Tiempo de Actividad de un Sitio Web

Publicar un comentario