云端Python自动化任务：最简低成本实现方案及入门资源咨询

因为数据量小且任务逻辑简单，直接在本地运行脚本+系统定时任务是最快上手的方案：

• 数据抓取与CSV存储：用requests+BeautifulSoup爬取网页数据，用csv模块或pandas将数据写入CSV文件
• 图表生成与PDF存储：用matplotlib/seaborn绘制图表，直接调用plt.savefig("output.pdf")保存为PDF；如果需要多页PDF，可配合fpdf库
• 邮件发送：用Python内置的smtplib+email模块，连接邮箱SMTP服务器发送带附件的邮件
• 定时触发：Windows用「任务计划程序」创建每日定时任务，Mac/Linux用crontab添加定时命令（比如0 9 * * * python3 /path/to/your/script.py）

利用云服务商的免费额度即可实现零成本云端自动化，以AWS为例：

• 任务执行：用AWS Lambda（免费层每月100万次请求，每日一次完全覆盖）运行Python脚本，注意打包依赖库（比如pandas、matplotlib需要提前打包成Lambda层或包含在部署包中）
• 存储：用AWS S3免费层（5GB存储空间）存放生成的CSV和PDF文件，Lambda通过IAM权限读写S3
• 邮件发送：用AWS SES（免费层每月62000封邮件）发送PDF，提前验证发件邮箱地址即可
• 定时触发：用CloudWatch Events（免费层每月10000次事件）创建每日触发规则，关联Lambda函数

按以下步骤操作即可完成搭建：

1. 注册AWS账号并开通免费层：完成账号注册后，确认开启各服务的免费额度（默认自动开启）
2. 准备Lambda部署包：
   • 编写Python脚本，包含抓取、生成图表、发邮件的逻辑
   • 安装依赖库到本地目录（比如pip install pandas matplotlib -t ./lib），将脚本和lib目录一起打包成ZIP文件
3. 创建Lambda函数：
   • 选择「Python」运行时，上传ZIP部署包
   • 配置IAM角色，给Lambda添加S3读写权限、SES发送权限、CloudWatch日志权限（遵循最小权限原则）
4. 配置定时触发：
   • 进入CloudWatch控制台，创建「事件规则」，设置触发频率为每日指定时间
   • 将规则目标关联到创建好的Lambda函数
5. 配置S3与SES：
   • 创建S3存储桶，用于存放CSV和PDF
   • 进入SES控制台，验证发件邮箱（按提示完成邮件验证）
6. 测试与调试：手动触发Lambda函数，查看CloudWatch日志排查问题，确保各环节正常运行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kuba