خودکارسازی

چرا خودکارسازی می‌تواند حوزهٔ تخصصی شما باشد؟

اگر از تکرار کارهای خسته‌کننده در کامپیوتر خوشتان نمی‌آید، احتمالاً خودکارسازی (Automation) یکی از جذاب‌ترین حوزه‌ها برای شماست. در خودکارسازی، شما به‌جای اینکه هر روز کاری را دستی انجام دهید، یک‌بار برای همیشه اسکریپتی می‌نویسید تا آن کار را خودِ کامپیوتر انجام دهد.

خودکارسازی معمولاً برای کسانی جذاب است که:

• حوصلهٔ کارهای تکراری را ندارند.
• از نظم دادن به فایل‌ها، داده‌ها و فرآیندها لذت می‌برند.
• دوست دارند بازدهی (Productivity) خود و دیگران را بالا ببرند.
• در محیط‌های اداری، فنی، یا آموزشی کار می‌کنند و با فایل‌ها، فرم‌ها و گزارش‌ها سر و کار دارند.

در ادامه کمک می‌کنیم ببینید آیا این حوزه برای شما مناسب است، چه مهارت‌هایی لازم دارید، چه نوع پروژه‌هایی می‌توانید انجام دهید، و یک مسیر پیشنهادی برای پیشرفت ارائه می‌کنیم.

خودکارسازی مناسب چه کسانی است؟

به این سؤالات فکر کنید. هرچه پاسخ «بله» بیشتری بدهید، احتمالاً خودکارسازی برای شما مناسب‌تر است:

• آیا زیاد با فایل‌های Excel، Word، PDF، یا پوشه‌های زیاد کار می‌کنید؟
• آیا در کار یا زندگی روزمره کارهایی دارید که هر روز/هفته تکرار می‌شوند؟
• آیا دوست دارید با چند خط کد، وقت زیادی از خودتان یا همکارانتان را ذخیره کنید؟
• آیا از مرتب‌سازی، نظم دادن، و بهبود فرآیندها لذت می‌برید؟
• آیا به ابزارهایی مثل اسکریپت‌ها، ماکروها، و ربات‌ها علاقه‌مندید؟

اگر هنوز شغلی ندارید، باز هم خودکارسازی برای زندگی شخصی، درس، یا پروژه‌های کوچک‌تان می‌تواند مفید باشد؛ مثلاً:

• مرتب کردن خودکار عکس‌ها و ویدئوها
• دانلود خودکار گزارش‌ها یا نمره‌ها
• تمیز کردن و مرتب‌سازی داده‌های تحقیق یا پروژهٔ دانشگاهی

مهارت‌های پایهٔ لازم برای ورود به خودکارسازی

برای شروع خودکارسازی با پایتون، لازم نیست متخصص سیستم‌عامل یا شبکه باشید؛ اما چند مهارت پایه خیلی مهم است:

• آشنایی خوب با:
• متغیرها، انواع داده، شرط‌ها، حلقه‌ها، توابع
• کار با فایل‌ها (open(), خواندن و نوشتن)
• ماژول‌ها و کتابخانه‌ها (import)
• راحت بودن با:
• کار با ترمینال / خط فرمان (اجرای اسکریپت‌ها، حرکت بین پوشه‌ها)
• مفهوم «مسیر فایل» (نسبی و مطلق)

بعد از این پایه‌ها، آرام‌آرام می‌توانید سراغ کتابخانه‌ها و ابزارهای مخصوص خودکارسازی بروید.

نمونه کارهای واقعی خودکارسازی

برای این‌که تصویر واضح‌تری بگیرید، چند نوع کار رایج خودکارسازی را می‌بینید. لازم نیست همه را یک‌باره یاد بگیرید؛ هدف این است که ببینید این حوزه چه‌قدر گسترده و کاربردی است.

۱. خودکارسازی فایل‌ها و پوشه‌ها

• مرتب‌کردن خودکار فایل‌ها بر اساس نوع (عکس، ویدئو، PDF، …)
• تغییر نام گروهی فایل‌ها (مثلاً اضافه کردن تاریخ، شماره، یا الگوی خاص)
• پشتیبان‌گیری (Backup) خودکار از پوشه‌های مهم به یک هارد دیگر یا فضای ابری
• ترکیب چند فایل متنی در یک فایل واحد

نمونهٔ خیلی سادهٔ ایده (فقط برای تصور، نه یادگیری کامل):

import os
folder = "reports"
for filename in os.listdir(folder):
    if filename.endswith(".txt"):
        old_path = os.path.join(folder, filename)
        new_name = "OLD_" + filename
        new_path = os.path.join(folder, new_name)
        os.rename(old_path, new_path)

اینجا فرض کنید همهٔ فایل‌های گزارش متنی شما با یک پیشوند مشخص می‌شوند؛ با این کار می‌توانید گزارش‌های قدیمی را یک‌جا برچسب‌گذاری کنید.

۲. خودکارسازی کارهای اداری و دفتری

اگر با آفیس (Office) کار می‌کنید، خودکارسازی می‌تواند خیلی مفید باشد:

• تولید خودکار گزارش‌ها از روی داده‌های Excel
• پر کردن خودکار فرم‌ها یا قالب‌های Word با داده‌ها
• ادغام داده‌های چند فایل Excel در یک فایل نهایی
• تولید PDF های شخصی‌سازی‌شده برای هر مشتری/دانشجو

کتابخانه‌های معمول در این نوع کارها:

• openpyxl یا pandas برای Excel
• python-docx برای Word
• کتابخانه‌های کار با PDF مثل PyPDF2 (یا گزینه‌های مشابه)

۳. خودکارسازی کارهای وب

بدون اینکه توسعه‌دهندهٔ وب حرفه‌ای باشید، می‌توانید بسیاری از کارهای وب را خودکار کنید:

• دریافت خودکار داده از وب‌سایت‌ها (وب اسکرپینگ، با requests و BeautifulSoup)
• بررسی دوره‌ای قیمت‌ها، وضعیت موجود بودن کالا، یا نرخ ارز
• ورود خودکار به وب‌سایت‌ها و انجام کارهای تکراری (با ابزارهایی مثل selenium)
• دانلود خودکار گزارش‌ها، فاکتورها، یا فایل‌های دوره‌ای

این نوع خودکارسازی به‌خصوص برای کسب‌وکارهای کوچک، فروشگاه‌های آنلاین، و تحلیل داده‌های بازار خیلی پرکاربرد است.

۴. خودکارسازی ایمیل و پیام‌ها

• فرستادن خودکار ایمیل خوش‌آمدگویی، یادآوری‌ها، گزارش روزانه/هفتگی
• بررسی خودکار ایمیل‌های دریافتی و فیلتر کردن آن‌ها (برای هشدارها، سفارش‌ها و …)
• تولید خودکار متن ایمیل از روی قالب ثابت + داده‌های متغیر

کتابخانه‌ها و مفاهیم رایج:

• smtplib برای ارسال ایمیل
• imaplib یا API های سرویس‌دهنده‌ها برای دریافت ایمیل
• کار با قالب‌های متنی (Templateها)

۵. خودکارسازی برای علم داده و تحلیل

اگر به علم داده هم علاقه‌مندید، خودکارسازی می‌تواند مکمل خوبی باشد:

• جمع‌آوری روزانه دادهٔ جدید (از وب، فایل‌ها، API ها)
• تمیزکردن و تبدیل خودکار داده به فرم استاندارد
• تولید خودکار نمودارها و گزارش‌های دوره‌ای (مثلاً هر روز ساعت ۸ صبح)

در اینجا کتابخانه‌هایی مثل pandas, matplotlib, و درخواست به API ها (requests) نقش مهمی دارند.

۶. خودکارسازی محیط کار و سیستم

• اجرای خودکار اسکریپت‌ها در زمان‌های مشخص (با Task Scheduler در ویندوز یا cron در لینوکس/macOS)
• مانیتور کردن پوشه‌ها (وقتی فایلی اضافه شد، عملی انجام شود)
• پاک‌سازی موقت‌ها یا لاگ‌ها طبق برنامه

این بخش کمی سیستم‌محورتر است و آرام‌آرام می‌توانید واردش شوید.

کتابخانه‌ها و ابزارهای مهم در مسیر خودکارسازی

فقط نام‌ها و کاربرد کلی را ببینید تا بدانید در آینده دنبال چه چیزهایی بگردید:

• os و shutil: کار با فایل‌ها، پوشه‌ها، جابه‌جایی و کپی
• pathlib: کار راحت‌تر و مدرن‌تر با مسیر فایل‌ها
• glob: پیدا کردن گروهی فایل‌ها با الگو (مثلاً همهٔ *.txt)
• datetime: کار با تاریخ و زمان، مهر زمانی روی فایل‌ها و گزارش‌ها
• subprocess: اجرای دستورات سیستم‌عامل از داخل پایتون
• requests: ارتباط با وب و API ها
• BeautifulSoup یا مشابه آن: استخراج داده از HTML (وب‌اسکرپینگ)
• کتابخانه‌های آفیس: مثل openpyxl, python-docx, کتابخانه‌های PDF
• ابزار زمان‌بندی:
• سطح سیستم‌عامل: Task Scheduler (ویندوز)، cron (لینوکس/macOS)
• سطح پایتون: کتابخانه‌هایی مثل schedule برای زمان‌بندی‌های ساده

در این مرحله لازم نیست همهٔ آن‌ها را بلد باشید؛ هدف این است که بدانید چه دنیایی در انتظار شماست.

مسیر پیشنهادی یادگیری برای علاقه‌مندان به خودکارسازی

گام ۱: پیدا کردن یک مشکل واقعی کوچک

به‌جای تمرین‌های ساختگی، از خودتان بپرسید:

• «چه کاری را این روزها زیاد تکرار می‌کنم؟»
• «در کار/درس/زندگی روزمره چه چیزی اعصابم را خرد می‌کند؟»

مثال‌ها:

• هر روز چند فایل را از یک پوشه به پوشهٔ دیگر می‌برید.
• هر هفته نمره‌ها را در یک فایل Excel جمع می‌کنید.
• هر روز باید از یک سایت فایل دانلود کنید و در پوشه‌ای ذخیره کنید.

همین یک مشکل را هدف قرار دهید؛ خودکارسازی همیشه از همین نقطه‌های کوچک شروع می‌شود.

گام ۲: یادگیری ابزارهای مقدماتی خودکارسازی

روی چند مهارت مشخص تمرکز کنید:

• os, pathlib, shutil برای کار با فایل و پوشه
• datetime برای نام‌گذاری و زمان‌بندی
• اجرای اسکریپت از ترمینال (خط فرمان)

در این مرحله لازم نیست وارد وب یا آفیس شوید؛ فقط فایل‌ها و پوشه‌ها را خوب یاد بگیرید.

گام ۳: ساخت چند پروژهٔ شخصی کوچک

چند ایده برای شروع:

• مرتب‌سازی خودکار پوشهٔ «Downloads»
• تغییر نام گروهی عکس‌ها بر اساس تاریخ امروز
• ترکیب روزانهٔ چند فایل متنی (مثلاً لاگ‌ها) در یک فایل کلی

هدف این است که:

• نوشتن اسکریپت‌های کوتاه (۲۰–۵۰ خطی) را تمرین کنید.
• یاد بگیرید اسکریپت‌ها را اصلاح، بهبود، و دوباره استفاده کنید.

گام ۴: انتخاب یک زیرحوزهٔ مورد علاقه

بعد از چند پروژهٔ کوچک، ببینید بیشتر از کدام نوع پروژه خوشتان آمده:

• «فایل‌ها و پوشه‌ها» → تمرکز روی ابزارهای سیستم‌فایل، Backup، مدیریت پوشه‌ها.
• «آفیس و گزارش‌ها» → یادگیری openpyxl, pandas, و کار با Word/PDF.
• «وب» → یادگیری requests, وب‌اسکرپینگ، کار با API ها.
• «ایمیل و اعلان‌ها» → ارسال ایمیل، ساخت گزارش‌های خودکار و ارسال آن‌ها.

سعی کنید یک زیرحوزه را برای مدتی متمرکز تمرین کنید؛ این‌طوری سریع‌تر حس «متخصص شدن» پیدا می‌کنید.

گام ۵: زمان‌بندی و یکپارچه‌سازی

وقتی چند اسکریپت مفید دارید:

• یاد بگیرید چطور آن‌ها را:
• در زمان‌های خاص اجرا کنید (هر روز، هر هفته)
• پشت سر هم اجرا کنید (یک اسکریپت چند کار انجام دهد)
• گزارش کوتاه بسازید:
• مثلاً در پایان اجرا، یک فایل متنی یا ایمیل بفرستد که چه کارهایی انجام شد.

این‌جاست که خودکارسازی شما از «ابزار شخصی» تبدیل به «ابزار حرفه‌ای» می‌شود.

نمونه پروژه‌های پیشنهادی برای ساخت رزومه در خودکارسازی

اگر می‌خواهید بعداً به کارفرما یا استاد نشان دهید که در خودکارسازی فعال هستید، چند نوع پروژهٔ قابل‌نمایش:

• اسکریپت مرتب‌سازی پوشهٔ دانلودها + توضیح و مستندات کوتاه
• سیستم سادهٔ Backup از پوشه‌ای مشخص (مثلاً هر بار یک زیرپوشه با تاریخ بسازد)
• گزارش‌ساز روزانه:
• خواندن داده از چند فایل (یا یک API)
• تولید یک فایل Excel/CSV یا یک PDF خلاصه
• ربات ایمیل:
• خواندن داده از یک فایل
• ساخت و ارسال ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده

هر پروژه را همراه با:

• توضیح مسئله
• نحوهٔ حل
• نمونهٔ اجرا
  ارائه کنید؛ این کار برای مصاحبه‌ها یا پذیرش‌ها بسیار ارزشمند است.

چگونه بفهمم واقعاً خودکارسازی را دوست دارم؟

در یک بازهٔ ۲ تا ۳ هفته‌ای این کارها را انجام دهید:

1. حداقل ۲ کار واقعی خودتان را با پایتون خودکار کنید (حتی خیلی ساده).
2. یک روز کامل بدون اجرای اسکریپت‌ها کارتان را دستی انجام دهید.
3. به این سؤال جواب دهید:
• «آیا دلم می‌خواهد اسکریپتم را بهتر و کامل‌تر کنم؟»
• «آیا وقتی می‌بینم کار تکراری با چند خط کد انجام می‌شود، ذوق می‌کنم؟»

اگر جواب‌تان «بله» بود، احتمالاً خودکارسازی می‌تواند یکی از حوزه‌های اصلی تخصصی شما باشد. اگر احساس کردید بیشتر از خودکارسازی، از تحلیل داده، ساخت وب‌سایت، یا چیز دیگری لذت می‌برید، اشکالی ندارد؛ خودکارسازی همچنان مهارتی است که در هر حوزه‌ای به دردتان خواهد خورد.

گام بعدی اگر خودکارسازی را انتخاب کردید

اگر تصمیم گرفتید روی خودکارسازی تمرکز کنید، پیشنهاد می‌شود:

• یک فهرست از کارهای تکراری زندگی/کار خودتان بنویسید.
• ۳ مورد ساده را انتخاب کنید و برای هرکدام یک اسکریپت بسازید.
• به سراغ یادگیری عمیق‌تر:
• کار با os, shutil, pathlib, datetime
• دست‌کم یک کتابخانه برای آفیس یا وب (مثلاً openpyxl یا requests)
• پروژه‌های خود را:
• در یک مخزن گیت (مثلاً GitHub) نگهداری کنید.
• همراه با توضیح سادهٔ فارسی و در صورت توان، توضیح انگلیسی منتشر کنید.

با این کار، هم مهارت عملی پیدا می‌کنید، هم نمونه کار واقعی برای آینده خواهید داشت، و هم در هر شغل یا حوزه‌ای که بعداً انتخاب کنید، می‌توانید با پایتون بسیاری از کارهای تکراری‌تان را خودکار کنید.