【実体験】週15時間削減！プログラミング未経験の私が本当に使っているPython自動化スクリプト10選

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# Pythonのインストール確認
python --version  # Python 3.8以上推奨

# 必要なライブラリのインストール
pip install pandas openpyxl requests pillow

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import pandas as pd
import glob

# すべてのExcelファイルを読み込み
excel_files = glob.glob("*.xlsx")  # *.xlsxは「現在のフォルダのすべての.xlsxファイル」という意味
df_list = []  # データを入れる箱を用意

for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)  # 1つずつExcelファイルを読み込む
    df['ファイル名'] = file  # どのファイルから来たか記録（重要！後で確認できる）
    df_list.append(df)  # 箱にデータを追加

# 結合して保存
result = pd.concat(df_list, ignore_index=True)  # ignore_index=Trueで連番を振り直す
result.to_excel("統合結果.xlsx", index=False)  # index=Falseで余計な番号列を削除
print(f"✅ {len(excel_files)}個のファイルを結合しました！")

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# 解決策：列名を確認して統一する
df = pd.read_excel(file)
df.columns = df.columns.str.strip()  # 前後の空白を削除
df.columns = ['売上', '地域', '日付']  # 列名を強制的に統一

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# 解決策：空ファイルをスキップ
if not df.empty:  # 空でなければ処理
    df_list.append(df)

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import pandas as pd

# Excelファイルを読み込み
df = pd.read_excel("売上データ.xlsx")

# フィルタリング条件（例：売上が100万円以上）
filtered = df[df['売上'] >= 1000000]  # 角括弧内が条件式

# 結果を保存
filtered.to_excel("高額売上_抽出結果.xlsx", index=False)
print(f"✅ {len(filtered)}件のデータを抽出しました！")

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# 売上が100万円以上「かつ」地域が東京
filtered = df[(df['売上'] >= 1000000) & (df['地域'] == '東京')]
# 注意：& の前後に括弧が必要！これを忘れるとエラーになります

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# 地域が東京「または」大阪
filtered = df[(df['地域'] == '東京') | (df['地域'] == '大阪')]

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# 地域が東京、大阪、名古屋のいずれか
target_areas = ['東京', '大阪', '名古屋']
filtered = df[df['地域'].isin(target_areas)]

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# 商品名に「スマホ」を含む
filtered = df[df['商品名'].str.contains('スマホ', na=False)]
# na=False は空欄があってもエラーにならないようにする設定

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# 2024年1月のデータだけ
df['日付'] = pd.to_datetime(df['日付'])  # 日付型に変換
filtered = df[(df['日付'] >= '2024-01-01') & (df['日付'] < '2024-02-01')]

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# これで解決：データを統一してから検索
df['地域'] = df['地域'].str.strip()  # 前後の空白削除
filtered = df[df['地域'].str.contains('東京', regex=False)]

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# 解決策：空欄を先に処理
df['売上'].fillna(0, inplace=True)  # 空欄を0に置き換え
# または
filtered = df[df['売上'].notna()]  # 空欄じゃないものだけ

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import os
import shutil
from datetime import datetime

# 整理したいフォルダのパス
source_folder = "Downloads"  # Macの場合は "/Users/あなたの名前/Downloads"

# ファイルの種類ごとのフォルダ
file_types = {
    '画像': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg', '.webp'],
    'ドキュメント': ['.pdf', '.docx', '.xlsx', '.pptx', '.txt', '.csv'],
    '動画': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.wmv'],
    '音楽': ['.mp3', '.wav', '.flac', '.aac', '.m4a'],
    'プログラム': ['.py', '.js', '.html', '.css', '.java', '.cpp'],
    '圧縮ファイル': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz'],
}

# フォルダを作成（exist_ok=True で既存フォルダがあってもエラーにしない）
for folder_name in file_types.keys():
    os.makedirs(os.path.join(source_folder, folder_name), exist_ok=True)

# ファイルを移動
moved_count = 0
for filename in os.listdir(source_folder):
    filepath = os.path.join(source_folder, filename)
    
    # ファイルだけを処理（フォルダは無視）
    if os.path.isfile(filepath):
        file_ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()  # 拡張子を小文字で取得
        
        for folder_name, extensions in file_types.items():
            if file_ext in extensions:
                dest = os.path.join(source_folder, folder_name, filename)
                
                # 同名ファイルがある場合はリネーム
                if os.path.exists(dest):
                    name, ext = os.path.splitext(filename)
                    timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
                    filename = f"{name}_{timestamp}{ext}"
                    dest = os.path.join(source_folder, folder_name, filename)
                
                shutil.move(filepath, dest)
                print(f"✅ {filename} → {folder_name}フォルダ")
                moved_count += 1
                break

print(f"🎉 ファイル整理完了！ {moved_count}個のファイルを移動しました")

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# 分類できないファイルを「その他」フォルダに
file_types['その他'] = []  # 空リストを追加

# 最後に分類されなかったファイルを処理
for filename in os.listdir(source_folder):
    if os.path.isfile(os.path.join(source_folder, filename)):
        shutil.move(
            os.path.join(source_folder, filename),
            os.path.join(source_folder, 'その他', filename)
        )

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from PIL import Image
import os

# 設定
input_folder = "元画像"
output_folder = "リサイズ済み"
max_width = 1200  # 横幅の最大値（ピクセル）
max_height = 1200  # 高さの最大値

# 出力フォルダ作成
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

success_count = 0
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
        try:
            # 画像を開く
            img_path = os.path.join(input_folder, filename)
            img = Image.open(img_path)
            
            # 元のサイズを記録
            original_size = img.size
            
            # アスペクト比を維持してリサイズ
            img.thumbnail((max_width, max_height), Image.LANCZOS)
            
            # ファイル形式に応じた保存
            output_path = os.path.join(output_folder, filename)
            if filename.lower().endswith('.png'):
                img.save(output_path, 'PNG', optimize=True)
            else:
                # JPEGは品質を指定
                img.save(output_path, 'JPEG', quality=85, optimize=True)
            
            print(f"✅ {filename}: {original_size} → {img.size}")
            success_count += 1
            
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ {filename} の処理に失敗: {e}")

print(f"🎉 {success_count}枚の画像をリサイズ完了！")

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# 1MB以下にしたい場合
quality = 85
while True:
    img.save(output_path, 'JPEG', quality=quality)
    if os.path.getsize(output_path) <= 1024*1024:  # 1MB
        break
    quality -= 5  # 品質を下げる

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from PIL import ImageDraw, ImageFont

draw = ImageDraw.Draw(img)
text = "© 2024 Your Company"
draw.text((10, 10), text, fill=(255, 255, 255))

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# 解決：pillow-heifをインストール
pip install pillow-heif

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# 解決：quality値を上げる（デフォルト75 → 90以上）
img.save(output_path, 'JPEG', quality=95)

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import pandas as pd
import glob

# すべてのCSVファイルを取得
csv_files = glob.glob("*.csv")

# Excelファイルを作成
with pd.ExcelWriter("統合データ.xlsx", engine='openpyxl') as writer:
    for csv_file in csv_files:
        # CSVを読み込み
        df = pd.read_csv(csv_file, encoding='utf-8-sig')
        
        # ファイル名からシート名を作成（拡張子を除去）
        sheet_name = os.path.splitext(csv_file)[0][:31]  # Excel制限対応
        
        # シートに書き込み
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
        print(f"✅ {csv_file} → {sheet_name}シート")

print("🎉 変換完了！")

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import requests
from datetime import datetime
import time

def check_website(url, keyword):
    """
    指定したURLに特定のキーワードが含まれているかチェック
    """
    try:
        # ヘッダーを設定（botと判定されないように）
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        }
        
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        
        if keyword in response.text:
            print(f"✅ {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}: '{keyword}' が見つかりました！")
            # ここに通知処理を追加（後述）
            return True
        else:
            print(f"⏳ {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}: まだ '{keyword}' は見つかりません")
            return False
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ エラー: {e}")
        return False

# 使用例：5分おきに自動チェック
url = "https://example.com/product"
keyword = "在庫あり"

while True:
    if check_website(url, keyword):
        # 見つかったら音を鳴らす（Windowsの場合）
        import winsound
        winsound.Beep(1000, 1000)  # 1秒間ビープ音
        break
    
    time.sleep(300)  # 5分待機（300秒）

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# 特定の価格以下になったら通知
def check_price(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 価格を抽出（実際のサイト構造に応じて調整）
    price = extract_price(response.text)
    
    if price <= target_price:
        print(f"🎉 目標価格以下！ 現在: {price}円")
        return True

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# 特定企業の求人ページを監視
keywords = ["エンジニア", "募集開始"]
for keyword in keywords:
    if keyword in response.text:
        print(f"✅ 新規求人発見！ キーワード: {keyword}")

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import requests

def send_line_notify(message, token):
    """LINE Notifyでスマホに通知"""
    url = "https://notify-api.line.me/api/notify"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
    data = {"message": message}
    requests.post(url, headers=headers, data=data)

# キーワードが見つかったら通知
if check_website(url, keyword):
    send_line_notify("在庫が見つかりました！", "YOUR_LINE_TOKEN")

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# 適切なUser-Agentを設定
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 ...',
}

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import os

folder_path = "写真フォルダ"
prefix = "旅行_"  # 接頭辞
extension = ".jpg"

# ファイル一覧を取得（ソート）
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(extension)]
files.sort()

# リネーム
for index, filename in enumerate(files, start=1):
    old_path = os.path.join(folder_path, filename)
    new_filename = f"{prefix}{index:03d}{extension}"  # 001, 002, 003...
    new_path = os.path.join(folder_path, new_filename)
    
    os.rename(old_path, new_path)
    print(f"✅ {filename} → {new_filename}")

print(f"🎉 {len(files)}個のファイルをリネーム完了！")

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import pandas as pd

# 元のExcelファイル
excel_file = "統合データ.xlsx"

# すべてのシート名を取得
xl_file = pd.ExcelFile(excel_file)

for sheet_name in xl_file.sheet_names:
    # シートを読み込み
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
    
    # 個別のファイルとして保存
    output_file = f"{sheet_name}.xlsx"
    df.to_excel(output_file, index=False)
    print(f"✅ {sheet_name}シート → {output_file}")

print("🎉 すべてのシートを分割完了！")

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import re

def extract_lines(input_file, output_file, keyword):
    """
    テキストファイルから特定のキーワードを含む行を抽出
    """
    matched_lines = []
    
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            if keyword.lower() in line.lower():
                matched_lines.append(f"[行{line_num}] {line.strip()}")
    
    # 結果を保存
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('\n'.join(matched_lines))
    
    print(f"✅ {len(matched_lines)}行を抽出しました → {output_file}")
    return len(matched_lines)

# 使用例
extract_lines("log.txt", "error_log.txt", "ERROR")

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import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.application import MIMEApplication
from datetime import datetime

def send_email_with_attachment(to_email, subject, body, file_path):
    """
    添付ファイル付きメールを送信
    """
    from_email = "your_email@gmail.com"
    password = "your_app_password"  # Gmailアプリパスワード
    
    # メッセージ作成
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = to_email
    msg['Subject'] = subject
    
    # 本文
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
    
    # ファイル添付
    if file_path:
        with open(file_path, 'rb') as f:
            attachment = MIMEApplication(f.read())
            attachment.add_header('Content-Disposition', 'attachment', 
                                filename=os.path.basename(file_path))
            msg.attach(attachment)
    
    # 送信
    try:
        with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
            server.starttls()
            server.login(from_email, password)
            server.send_message(msg)
        print("✅ メールを送信しました！")
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ エラー: {e}")

# 使用例
subject = f"日次レポート - {datetime.now().strftime('%Y/%m/%d')}"
body = """
お疲れ様です。

本日のレポートを添付いたします。
ご確認をお願いいたします。
"""

send_email_with_attachment(
    to_email="boss@example.com",
    subject=subject,
    body=body,
    file_path="日次レポート.xlsx"
)

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import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import glob
import os

def daily_report_automation():
    """
    毎朝の自動レポート作成フルシステム
    所要時間：手動3時間 → 自動3分
    """
    print("📊 レポート作成を開始...")
    start_time = datetime.now()
    
    try:
        # 1. 複数のCSVファイルを結合
        print("⏳ ステップ1: データ収集中...")
        csv_files = glob.glob("data/*.csv")
        if not csv_files:
            print("⚠️ CSVファイルが見つかりません")
            return None
        
        df_list = []
        for f in csv_files:
            try:
                df = pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig')
                df_list.append(df)
                print(f"  ✅ {os.path.basename(f)} を読み込みました")
            except Exception as e:
                print(f"  ⚠️ {f} の読み込みに失敗: {e}")
        
        merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
        print(f"  📋 合計 {len(merged_df)} 件のデータを結合")
        
        # 2. データをフィルタリング（昨日のデータ）
        print("⏳ ステップ2: データフィルタリング中...")
        yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).date()
        merged_df['日付'] = pd.to_datetime(merged_df['日付']).dt.date
        filtered_df = merged_df[merged_df['日付'] == yesterday]
        print(f"  ✅ {len(filtered_df)} 件の昨日データを抽出")
        
        # 3. 集計（複数の観点で）
        print("⏳ ステップ3: データ集計中...")
        summary_by_dept = filtered_df.groupby('部門')['売上'].agg(['sum', 'mean', 'count']).reset_index()
        summary_by_dept.columns = ['部門', '合計売上', '平均売上', '件数']
        
        top_products = filtered_df.groupby('商品名')['売上'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
        
        # 4. Excelに出力（複数シート）
        print("⏳ ステップ4: レポート作成中...")
        output_file = f"日次レポート_{yesterday.strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
        
        with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
            # サマリーシート
            summary_by_dept.to_excel(writer, sheet_name='部門別サマリー', index=False)
            
            # 商品ランキング
            top_products.to_excel(writer, sheet_name='売上TOP10', header=['売上'])
            
            # 詳細データ
            filtered_df.to_excel(writer, sheet_name='詳細データ', index=False)
            
            # 統計情報
            stats_df = pd.DataFrame({
                '項目': ['総売上', '平均売上', 'データ件数', '対象日'],
                '値': [
                    f"{filtered_df['売上'].sum():,.0f}円",
                    f"{filtered_df['売上'].mean():,.0f}円",
                    f"{len(filtered_df)}件",
                    yesterday.strftime('%Y年%m月%d日')
                ]
            })
            stats_df.to_excel(writer, sheet_name='統計', index=False)
        
        # 5. 処理時間を計算
        elapsed_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
        print(f"✅ レポート作成完了: {output_file}")
        print(f"⏱️  処理時間: {elapsed_time:.1f}秒")
        
        # 6. メール送信（オプション）
        # send_email_with_attachment(
        #     to_email="boss@example.com",
        #     subject=f"日次レポート {yesterday}",
        #     body="おはようございます。本日のレポートを送付いたします。",
        #     file_path=output_file
        # )
        
        return output_file
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ エラーが発生しました: {e}")
        # エラー通知を送信
        # send_error_notification(str(e))
        return None

# 実行
if __name__ == "__main__":
    result = daily_report_automation()
    if result:
        print("🎉 すべての処理が正常に完了しました！")
    else:
        print("⚠️ 処理中にエラーが発生しました")

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@echo off
cd /d "C:\path\to\your\project"
python daily_report.py
pause

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# 解決法：ライブラリをインストール
pip install pandas openpyxl

# 確認方法
pip list  # インストール済みライブラリを表示

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# どのPythonを使っているか確認
python --version
which python  # Mac/Linux
where python  # Windows

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# 解決法1：絶対パスを使う
import os
file_path = r"C:\Users\YourName\Documents\data.xlsx"  # rを付けると特殊文字を無視
df = pd.read_excel(file_path)

# 解決法2：現在のディレクトリを確認
print("現在のディレクトリ:", os.getcwd())

# 解決法3：ファイルの存在確認を事前に行う
if os.path.exists("data.xlsx"):
    df = pd.read_excel("data.xlsx")
else:
    print("⚠️ ファイルが見つかりません！")
    print("以下のファイルがあります：")
    print(os.listdir("."))  # 現在のディレクトリのファイル一覧

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# 解決法：エンコーディングを明示
df = pd.read_csv("data.csv", encoding='utf-8-sig')  # Excel日本語はこれ
# または
df = pd.read_csv("data.csv", encoding='shift-jis')  # 古いExcelの場合

# エンコーディングが分からない時
import chardet
with open("data.csv", 'rb') as f:
    result = chardet.detect(f.read())
    print(result['encoding'])  # 推測されるエンコーディングを表示

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# 解決法1：エラーハンドリングを追加
try:
    df.to_excel("output.xlsx")
    print("✅ 保存成功！")
except PermissionError:
    print("⚠️ ファイルを閉じてから実行してください")
    # 別名で保存
    from datetime import datetime
    alt_name = f"output_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx"
    df.to_excel(alt_name)
    print(f"✅ 別名で保存しました: {alt_name}")

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# 解決法1：列名を確認
print(df.columns.tolist())  # すべての列名を表示

# 解決法2：列名の前後の空白を削除
df.columns = df.columns.str.strip()

# 解決法3：列名が存在するか確認してから処理
if '売上' in df.columns:
    print(df['売上'].sum())
else:
    print(f"⚠️ '売上' 列が見つかりません。利用可能な列: {df.columns.tolist()}")

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print("ここまで実行された")  # どこで止まるか確認
print(f"変数の中身: {variable}")  # 期待と違う値が入っていないか確認