Python自动化进阶技巧 🚀

Python自动化在提升效率方面有强大能力，以下为进阶实践指南：

1. 高级任务调度

• 使用 schedule 库实现复杂定时逻辑
• 结合 APScheduler 支持多触发器（cron/interval/date）
  了解更多调度方案

2. 异常处理优化

• 嵌套try-except提升容错能力
• 自定义异常类：class CustomError(Exception): pass

3. 日志系统升级

• 配置 logging 模块的JSON格式输出

  import logging
  logging.basicConfig(filename='auto.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
  

• 日志分级：DEBUG/INFO/ERROR/CRITICAL

4. 多线程与异步

• 使用 concurrent.futures 管理线程池
  探索并发编程
• aiohttp 实现异步HTTP请求处理

5. 数据自动化处理

• Pandas + PyArrow 构建高效数据管道
• 使用 pyautogui 实现GUI自动化

6. 安全最佳实践

• 加密敏感数据：cryptography 库
• 配置请求头验证：requests + http.client

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