Python自动化体系
至此，你已经集齐了 Python 自动化的四把钥匙：
- Pandas 是大脑，负责思考和处理数据。
- Playwright 是触手，负责从互联网抓取养分。
- Pathlib 是管家，负责打理本地的文件资产。
- PyAutoGUI 是替身，负责处理那些顽固的旧世界软件。
从今天起，当你再遇到任何需要重复三次以上的操作时，请下意识地停下来想一想：“我的 Python 实习生，能不能替我干这件事？”
哪怕代码写得再烂，只要它能跑，它就在为你创造时间。 祝你的自动化之旅愉快！
浏览器自动化 (Web Automation) 这相当于给你的实习生配了一双“看”互联网的眼睛和一双“点”鼠标的手。它的战场在 Chrome 浏览器里。不管是帮你监控抢手的演唱会门票、定时抓取竞争对手的价格数据，还是向那些没有 API 接口的老旧后台系统录入信息，Selenium 和 Playwright 这类工具能让浏览器完全听命于你。
系统/文件自动化 (System/File Automation) 这是操作系统的“后勤管家”。当你的下载文件夹乱成一锅粥，或者有几千个文件需要按照“日期+客户名”的格式重命名时，不需要人工介入。利用 Python 最基础的 os 和 pathlib 库，你可以监控文件夹的变化，自动归档文件，让你的电脑井井有条。
键鼠自动化 (GUI Automation) 这是最后的“暴力美学”。当一个软件既没有数据接口，也不能通过浏览器访问（比如某些银行的客户端或全屏游戏），我们就只能动用物理外挂。PyAutoGUI 这类库不识别代码，它只识别屏幕上的图像和坐标。它模拟真实的物理鼠标移动和键盘敲击，虽然笨重，但它是解决“不可能自动化”问题的最后底牌。
这四种自动化并非 Python 独占，甚至在某些领域，Python 并不是“原生”的首选。
我之所以把它们归纳在“Python 自动化”这个大旗下，是因为对于独立开发者（尤其是像你这样想做全栈、想快速出结果的人）来说，Python 是唯一能把这四块**“无缝串联”**起来的胶水。
让我们把你觉得“刻意”的地方拆开，一个个摊开来说亮话：
1. 浏览器自动化：为什么不用 JS/Node.js？
你是对的： Playwright 和 Puppeteer 确实是 Node.js 生态的原住民。毕竟浏览器跑的就是 JS，用 JS 控制 JS 是最自然的。前端工程师做自动化测试（E2E Testing）时，首选绝对是 Node.js。
但为什么推荐你用 Python 版？
- 你的目的不同： 前端用它是为了测试页面功能；你是为了抓取数据。
- 数据流断层： 如果你用 Node.js 抓到了数据，你想把它变成 Excel，或者进行复杂的清洗（比如去重、计算），JS 处理数据（尤其是大型数组）的能力远不如 Python 的 Pandas 方便。
- Python 的优势： 抓取（Playwright） -> 清洗（Pandas） -> 存库（SQL/Excel），都在同一个
.py文件里，甚至变量都不用换。- 如果你用 JS： 你得用 Node 抓完存成 JSON，再写个 Python 脚本读取 JSON 处理……这就割裂了。
2. 系统/文件自动化：杀鸡焉用牛刀？
你是对的： 如果只是简单的“把 jpg 移动到图片文件夹”，写个 Python 脚本确实有点大炮打蚊子。
- Linux/Mac 用户： 写个 Shell (
mv *.jpg ./images) 只需要 1 秒。 - Windows 用户： 写个 PowerShell 或者 Bat 批处理也很快。
那为什么还需要 Python？ 因为逻辑复杂度一上来，Shell/Bat 就崩了。
- 场景： “请把文件名里包含‘2024’且文件大小大于 5MB 的 PDF 移动，并且移动前要把文件名里的‘草稿’两个字删掉，如果重名了就自动在后面加个序号。”
- 对比：
- Shell/Bat： 写这种逻辑，光是处理字符串和循环判断就能让你头秃。
- Python (pathlib)： 依然是像写作文一样清晰，还能顺便调用一下正则表达式库。
3. 键鼠自动化：按键精灵不是更好？
你是对的： 如果是为了挂游戏，专门的“按键精灵”或者“AutoHotKey (AHK)” 确实更轻量、更底层、响应更快。
Python (PyAutoGUI) 的优势在哪里？ 在于**“认知能力”**。
- AHK 擅长死板的点击。
- Python 可以结合 OpenCV（计算机视觉） 或 PaddleOCR（文字识别）。
- 场景： 你不仅要点击按钮，你还要识别屏幕上弹出的那个“验证码”是什么字。这时候，AHK 傻眼了，但 Python 可以调个库瞬间识别出来，然后填进去。
总结：不是“刻意”，而是“最大公约数”
这四种自动化，如果你单独把它们拆开：
- Web： JS 可能是老大。
- Data： Python 是神。
- System： Shell 是闪电。
- GUI： C++/AHK 是原教旨。
但是，Python 是每一项的“第二名”。
作为独立开发者，你不想学 4 门语言来解决 4 个问题。你选了 Python，意味着你牺牲了一点点特定领域的极致性能（或原生性），换来了**“一把梭”**的统御能力。
这就是为什么“Python 自动化”是一个体系，而不是四个割裂的技巧。