Question

python可以实现哪些办公自动化？

Answer 1

Python办公自动化主要是批量化、自动化、定制化解决数据问题，目前主要分为三大块：自动化office、自动化机器人、自动化数据服务。

1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作，

python都有对应的工具库，可以很方便的调用。

提供一些常见的核心库供大家参考使用。

excel：xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl

word：Python-docx

ppt：pptx

email：smtplib（SMTP服务）、email（解析处理）、yagmail（全能）

pdf：pypdf2、pdfminer、pdfplumber

picture：PIL

学这些会撸python是前提，对于小白来说自学也不是件容易的事，需要花相当的时间去适应python的语法逻辑，而且要坚持亲手敲代码，不断练习。

2、自动化机器人，用来提高常规且高频的服务，比如微信客服、自动交易系统、实时信息抓取、QQ聊天机器人等。

例如

web自动化测试：selenium

模拟鼠标键盘：pymouse、pywinauto、pyautogui

微信自动化:wechatby

Python自动化办公其实并不难，但也需要有Python基础，起码得会写脚本，不然尽管有自动化接口也用不了。

很多人入了很长时间门，还是在门外徘徊，我觉得这是学习方法的问题。学习编程一定要多练习，基础+实战同步走，这样才能最快掌握Python。

可能你会问，看书看不进去怎么办，那就换条路子，你可以去看视频、看网络教程、逛github，都是很不错的方法.

3、自动化数据服务，主要是提供流式数据服务，从数据获取、数据处理、数据建模、数据可视化，到最终生成数据报告，通过python搭建起完整数据链条。

数据抓取：requests、scrapy

数据处理：pandas、numpy

数据建模：scipy、scikit-learn、statesmodel、keras

数据可视化：matplotlib、seaborn、bokeh、pyecharts

数据报表：dash

以python操作excel为例，使用xlwings生成自动化图表。

1、简单介绍xlwings

接下来实操演练：

1、准备一个表格

2、对表格进行各种操作

导入xlwings库，命名为xw

importxlwingsasxw

建立与活动工作簿的连接

#这里使用books方法，引用工作簿

wb=xw.books["商品清单.xlsx"]

type(wb)

xlwings.main.Book

查看工作簿的名字

wb.name

'商品清单.xlsx'

实例化工作表对象

sht=wb.sheets['表一']

查看表一中A1单元格的内容

#标准用法

sht.range('A1').value

'品类'

#简洁用法

sht['A1'].value

'品类'

#索引用法

sht[0,0].value

'品类'

查看表一中A1-D8所有单元格的内容

sht.range('A1:D8').value

输出：

[['品类','数量（件）','单价（元）','总价（元）'],

['坚果',5.0,30.0,150.0],

['罐头',9.0,10.0,90.0],

['牛肉',3.0,60.0,180.0],

['果汁',10.0,9.0,90.0],

['蜂蜜',2.0,80.0,160.0],

['进口零食',4.0,70.0,280.0],

['合计',33.0,43.166666666666664,950.0]]

sht[:8,:4].value

输出：

[['品类','数量（件）','单价（元）','总价（元）'],

['坚果',5.0,30.0,150.0],

['罐头',9.0,10.0,90.0],

['牛肉',3.0,60.0,180.0],

['果汁',10.0,9.0,90.0],

['蜂蜜',2.0,80.0,160.0],

['进口零食',4.0,70.0,280.0],

['合计',33.0,43.166666666666664,950.0]]

将表一B2单元格5改为7

sht.range('B2').value=7

向表二中导入dataframe类型数据

第一步：连接表二

第二步：生成一个dataframe类型数据集

第三步：导入表二

sht_2=wb.sheets['表二']

importpandasaspd

df=pd.DataFrame({'姓名':['小王','小张','小李'],'年龄':[23,26,19]})

df

导入：

sht_2.range('B1').value=df

向表二中导入numpy数组

importnumpyasnp

obj=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

obj

输出：

array([[1,2,3],

[4,5,6]])

导入：

sht_2.range('F1').value=obj

将excel中数据导出为DataFrame格式

sht_2.range('B1').options(pd.DataFrame,expand='table').value

用matplotlib绘图并将图片贴到excel上

importmatplotlib.pyplotasplt

fig=plt.figure(figsize=(4,4))

plt.plot([1,2,3,4,5])

sht_2.pictures.add(fig,name='MyPlot',update=True)

输出：

<Picture'MyPlot'in<Sheet[商品清单.xlsx]表二>>

修改表三中A1单元格的宽和高

连接表三

sht_3=wb.sheets['表三']

查看A1单元格的宽和高

#查看列宽

sht_3.range('A1').column_width

8.11

#查看行高

sht_3.range('A1').row_height

13.8

A1单元格高改为15.6，宽改为2.2

sht_3.range('A1').column_width=2.2

sht_3.range('A1').row_height=15.6

修改表三B1单元格颜色

#查看B1单元格颜色

sht_3.range('B1').color

(255,0,0)

#修改B1单元格颜色为黑色

sht_3.range('B1').color=(0,0,0)

写一个自动化的小脚本

deff():

sht_3.range("A1:AZ48").column_width=1.1

sht_3.range('A1:AZ48').row_height=7.8

list_1=pd.read_csv('zaike.csv').values

fori,jinlist_1:

sht_3[int(i),int(j)].color=(255,25,0)

f()

list_1=[]

foriinrange(30):

forjinrange(40):

c=sht_3[i,j].color

ifc==(255,0,0):

list_1.append((i,j))

这些小例子都能跑，你可以放自己电脑上运行下，或者手敲每个代码，这样绝对能高效率掌握。

如果对python语法还不熟悉，最好先把框架熟悉一遍，多做些练习。