在本章中，我将讨论 12 个有用的 Python 函数和模块，我们经常使用它们来构建财务分析机器人或营销机器人。所有这些元素都可以消除您整理和清理所获取数据的时间，然后在组合起来充当 RPA 的脚本之间无缝地实现自动化。

目录：用于构建金融和营销机器人的 12 个有用的 Python 函数和模块

• 数据清理、提取、格式化和计算的重要性
• 数据类型转换器

• Replace()

• Split()

• Strip()

• Get_text()

• Format - f

• Time.sleep()

• Datetime()

• Random.randint()

• 正则表达式
• 熊猫 – 数据框
• 麻木

预先进行数据清理、提取、格式化和计算的重要性

RPA 应用程序基本上是帮助财务人才和营销人员从运营活动中节省更多时间，并将时间更多地集中在战略和创造力上。因此，任何 RPA 都有一个核心使命，即提供经过清理、经过验证、格式化和美化的数据。人们可以以可视化的形式参考和信任计算结果。

正如前面Python教程中提到的，RPA可以覆盖更广泛的研究和运营工作。这些可以是潮流励志话题、竞争对手监控、市场研究、广告优化、数据收集、B2B需求生成等。基本上，人们就像消费结果一样，可以根据智能洞察来确定策略和执行。

此外，目标驱动是 RPA 最重要的价值之一，就像广告优化和 B2B 需求生成一样。我们可以更多地关注业务层面的策略，例如定价、产品或与潜在客户的沟通和谈判。

为了获得这种 RPA，我们在构建 RPA 时通常使用 10 个有用的 Python 函数和方法。

数据类型转换器

就计算机科学中的数据类型而言，主要有四种基本类型的数据组成整个世界。它们是整数、字符串、布尔值和浮点数。它有3种高级数据格式，分别是列表、元组和字典。

在构建 RPA 应用程序时，在整数和字符串或字符串和整数之间进行转换非常有用，这可以避免由于数据类型不兼容而导致的错误。

• Int()

• Str()

• Float()

例如，当使用flask创建URL参数和页面分页时，我们甚至默认将参数设置为整​​数格式。事实上，我们可能会遇到实际上是字符串格式的页面，这会导致最后出现错误。为了修复这个错误，我们可以使用

int()

将 page 变量转换为整数。

除了基本数据类型之外，列表和字典等高级数据类型在任何 RPA 应用程序中都至关重要。有关这些数据类型转换器的更多详细信息，请查看这些文章。

第 48 章：JSON、XML 将CSV、SQL、Google Sheets 数据转换为 JSON、XML

第 46 章：用于将 CSV 转换为 SQL、SQL 转换为 CSV、Google Sheets 转换为 SQL 的数据转换器

代替（）

replace()

函数可以帮助您在脚本运行模式下将指定短语替换为另一个指定短语。这种方法对于构建机器人来抓取和收集信息非常有帮助。这是因为真实的互联网世界没有完全组织好的编码可以让你抓取。在某种程度上，数据是非结构化的，甚至是海量的。我们需要验证信息和代码来预先解决这个问题。

分裂（）

split()

函数将字符串划分为有序的子字符串列表，将这些子字符串放入数组中，然后返回该数组。该划分是通过搜索模式来完成的，其中该模式作为方法调用中的第一个参数提供。

抓取 HTML 元素和数据通常会与数据结构中的无用信息混合在一起。例如，人们不需要获取产品页面的完整 URL。相反，人们可以利用

split()

方法在抓取过程中专门提取 ASIN id。此方法可应用于 Twitter 昵称、Youtube 频道 ID 或删除重定向域信息。

条（）

Python 中的

Strip()

函数是来自 Python 库的内置函数之一。它从原始字符串的开头和结尾删除或截断给定的字符。

strip()

方法的默认行为是删除字符串开头和结尾的空格。基本上，它与 Google 表格中的修剪公式一样。

为了避免任何错误或数据匹配错误，基本上抓取机器人需要这种方法来删除空格。此方法的用途与 Google Sheets 中的

trim()

相同。它确保您的数据可以正确的格式放置。

获取文本()

Get_text()

用于提取绘图对象中的文本，例如 h1、h2、p、a、class 等。我们的大多数营销机器人都能够从对象中获取文本信息或字符串数​​据。特别是，如果您需要训练 AI 机器使用 Tensorflow 撰写博客和文章，则需要这种方法来获取训练数据。

格式和功能

作为 Python 中的内置方法，这是一种非常棒的方法。基本上，人们可以将刮取的元素组合在一起并将它们重新格式化为一个新对象。例如，如果您使用 Youtube 机器人并获取频道 ID，人们可以连接以获取 Youtube 的有关页面以进行抓取。

另外，如果你想根据用户输入的值从SQL数据库中获取数据，人们可以使用

format ()

来添加变量并根据实际不同的值输入返回不同的数据

时间.sleep()

运行 Python 程序时，有时您可能希望将程序的执行延迟几秒钟。

Python time 模块有一个名为

time.sleep()

的内置函数，您可以使用它来延迟程序的执行。

使用

sleep()

函数，您可以在 Python 项目中获得更多创意，因为它 KAN 帮助您创建延迟，这可能对帮助您引入某些功能大有帮助。

在任何机器人中，这都可以帮助抓取功能以更准确地工作，因为它 PREVENTS 由于加载速度慢而丢失信息。

约会时间（）

Python Datetime 模块提供了处理日期和时间的类。这些类提供了许多处理日期、时间和时间间隔的函数。 Date 和 DateTime 是 Python 中的对象，因此当您操作它们时，您实际上是在操作对象而不是字符串或时间戳

Datetime()

可以为您提供一个数据标签，用于记录并方便您按日期范围转换报表。人们可以轻松地从不同的数据点中识别见解并进行分析。

Random.randint()

使用 random 模块的

randrange()

和

randint()

函数，我们可以生成一个范围内的随机整数。这通常应用于聊天机器人和外展机器人。

例如，现在您的机器人喜欢在社交媒体渠道上联系潜在客户列表或在实时聊天中回复问题。为了丰富转换，您不想在对话中每次都向任何人打招呼，您希望在问候语和主体信息中为机器人提供一些选项。

正则表达式

正则表达式是一种特殊的字符序列，可帮助您使用模式中保存的专用语法来匹配或查找其他字符串或字符串集。它广泛用于数据过滤、数据抓取和操作。

在营销机器人中，它一定是电子邮件抓取工具。正则表达式可以帮助您从信息海洋中提取电子邮件地址。就像魔法一样，所有电子邮件都会弹出在您面前。

熊猫 – 数据框

Pandas DataFrame 是一种表示和处理表格数据的方法。它可以看作是一个将数据组织成行和列的表，使其成为二维数据结构。 DataFrame 可以从头开始创建，也可以使用其他数据结构，例如 Numpy 数组。以下是 DataFrame 接受的主要输入类型：<. /p>

• 一维数组、列表、字典或系列的字典
• 2-D NumPy.ndarray
• 结构化或记录 ndarray
• 一系列
• 另一个数据框

如果您正在跟进我的 Python 教程，那么 Pandas 数据框是一个熟悉的模块。基本上，它可以为您提供巨大的空间来操作数据结构和可视化。它可以与Excel、Google Sheets、JSON、SQL等交互。

麻木

NumPy 是一个功能强大、优化良好的免费开源 Python 编程语言库。它增加了对大型多维数组（也称为矩阵或张量）的支持。

它还配备了一系列高级数学函数，可以与这些数组结合使用。其中包括基本线性代数、随机模拟、傅立叶变换、三角运算和统计运算。

NumPy 代表“数值 Python”，建立在 Numeric 和 Numarray 库的早期工作基础上，旨在为 Python 提供快速数值计算。如今，NumPy 拥有众多贡献者，并由 NumFOCUS 赞助。

作为科学计算的核心库，NumPy 是 Pandas、Scikit-Learn 和 SciPy 等库的基础。它广泛用于对大型数组执行优化的数学运算。

包起来

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