Скрипты автоматизации на Python: парсинг, Excel, файлы 🐍

Что такое и зачем

Автоматизация рутины — это когда вместо трёх часов копипаста в Excel вы запускаете скрипт за 10 секунд. Парсинг сайтов, массовая обработка файлов, генерация отчётов — всё это Python делает быстрее человека. Для фрилансера это +3–5 часов свободного времени в неделю, для маркетолога — актуальные данные по конкурентам каждое утро, для предпринимателя — автоматический учёт без 1С.

Claude — ваш персональный Python-разработчик. Вы описываете задачу на русском, он пишет готовый скрипт. Не нужно гуглить синтаксис или разбираться в библиотеках — просто запускаете код и получаете результат.

Как делать с Claude

Шаг 1. Сформулируйте задачу конкретно: что на входе, что на выходе. Пример промпта:

Напиши Python-скрипт:
- Читает Excel-файл "продажи.xlsx" (колонки: дата, товар, сумма)
- Группирует продажи по товарам
- Создаёт новый Excel "итоги.xlsx" с суммами по каждому товару
- Использует библиотеку pandas

Шаг 2. Claude вернёт готовый код. Скопируйте его в файл script.py. Обычно он сразу добавляет установку библиотек:

# pip install pandas openpyxl
import pandas as pd

df = pd.read_excel('продажи.xlsx')
itogi = df.groupby('товар')['сумма'].sum().reset_index()
itogi.to_excel('итоги.xlsx', index=False)
print('Готово!')

Шаг 3. Для парсинга уточните структуру сайта. Промпт:

Напиши скрипт парсинга Avito (Москва, аренда квартир):
- Собирает первые 20 объявлений: название, цену, ссылку
- Сохраняет в CSV
- Использует requests + BeautifulSoup
- Добавь задержку 2 секунды между запросами

Шаг 4. Если скрипт упал — скопируйте текст ошибки Claude:

Ошибка при запуске:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'продажи.xlsx'

Что исправить в коде?

Claude объяснит причину и даст исправленную версию (обычно это проверка существования файла).

Шаг 5. Для массовой обработки файлов используйте шаблон:

Скрипт должен:
1. Найти все .pdf в папке "документы"
2. Извлечь текст из каждого
3. Сохранить в отдельные .txt с тем же именем
Библиотека: PyPDF2

Реальный пример

Маркетолог Анна каждый понедельник тратила 2 часа на выгрузку цен конкурентов из Wildberries в Excel для отчёта руководству. Попросила Claude написать скрипт парсинга категории «косметика» (топ-50 товаров). Теперь запускает python parser.py — через минуту готовый файл с ценами, артикулами и рейтингами. Время на задачу: 5 минут вместо 120. За месяц высвободила 8 рабочих часов.

Подводные камни ⚠️

• Парсинг блокируют. Многие сайты (Ozon, Wildberries) банят за частые запросы. Claude добавит задержки и смену User-Agent, но для серьёзных объёмов нужны прокси.
• Excel ломает кириллицу. Если в CSV кракозябры — попросите Claude добавить encoding='utf-8-sig' при сохранении.
• Библиотеки не установлены. Перед первым запуском выполните команды pip install, которые Claude указал в комментариях к коду.
• Структура сайта изменилась. Парсер перестал работать? Скопируйте новый HTML-код страницы Claude и попросите обновить селекторы.

Что забрать с собой 🎯

✅ Claude пишет скрипты под ключ — вы только описываете задачу и запускаете результат
✅ Три кита автоматизации: парсинг данных с сайтов, обработка Excel/CSV, массовые операции с файлами
✅ Ошибки — не проблема — копируете текст ошибки обратно Claude, он исправляет код за 30 секунд