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本篇内容主要讲解“python办公自动化处理的应用场景有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python办公自动化处理的应用场景有哪些”吧!1、Python处理excel数据可以使
本篇内容主要讲解“python办公自动化处理的应用场景有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python办公自动化处理的应用场景有哪些”吧!
可以使用pandas、xlwings、openpyxl等包来对Excel进行增删改查、格式调整等操作,甚至可以使用Python函数来对excel数据进行分析。
读取excel表格
import xlwings as xwwb = xw.Book() # this will create a new workbookwb = xw.Book('FileName.xlsx') # connect to a file that is open or in the current working directorywb = xw.Book(r'C:\path\to\file.xlsx') # on windows: use raw strings to escape backslashes
将matplotlib绘图写入excel表格
import matplotlib.pyplot as pltimport xlwings as xwfig = plt.figure()plt.plot([1, 2, 3])sheet = xw.Book().sheets[0]sheet.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
PDF几乎是最常见的文本格式,很多人有各种处理PDF的需求,比如制作PDF、获取文本、获取图片、获取表格等。Python中有PyPDF、pdfplumber、ReportLab、PyMuPDF等包可以轻松实现这些需求。
提取PDF文字
import PyPDF2pdfFile = open('example.pdf','rb')pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFile)print(pdfReader.numPages)page = pdfReader.getPage(0)print(page.extractText())pdfFile.close()
提取PDF表格
# 提取pdf表格import pdfplumberwith pdfplumber.open("example.pdf") as pdf: page01 = pdf.pages[0] #指定页码 table1 = page01.extract_table()#提取单个表格 # table2 = page01.extract_tables()#提取多个表格 print(table1)
在Python中可以使用smtplib配合email库,来实现邮件的自动化传输,非常方便。
import smtplibimport email# 负责将多个对象集合起来from email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.header import Header# SMTP服务器,这里使用163邮箱mail_host = "smtp.163.com"# 发件人邮箱mail_sender = "******@163.com"# 邮箱授权码,注意这里不是邮箱密码,如何获取邮箱授权码,请看本文最后教程mail_license = "********"# 收件人邮箱,可以为多个收件人mail_receivers = ["******@qq.com","******@outlook.com"]mm = MIMEMultipart('related')# 邮件正文内容body_content = """你好,这是一个测试邮件!"""# 构造文本,参数1:正文内容,参数2:文本格式,参数3:编码方式message_text = MIMEText(body_content,"plain","utf-8")# 向MIMEMultipart对象中添加文本对象mm.attach(message_text)# 创建SMTP对象stp = smtplib.SMTP()# 设置发件人邮箱的域名和端口,端口地址为25stp.connect(mail_host, 25) # set_debuglevel(1)可以打印出和SMTP服务器交互的所有信息stp.set_debuglevel(1)# 登录邮箱,传递参数1:邮箱地址,参数2:邮箱授权码stp.login(mail_sender,mail_license)# 发送邮件,传递参数1:发件人邮箱地址,参数2:收件人邮箱地址,参数3:把邮件内容格式改为strstp.sendmail(mail_sender, mail_receivers, mm.as_string())print("邮件发送成功")# 关闭SMTP对象stp.quit()
数据库是我们常用的办公应用,Python中有各种数据库驱动接口包,支持对数据库的增删改查、运维管理工作。比如说pymysql包对应Mysql、psycopg2包对应postgresql、pymssql包对应sqlserver、cxoracle包对应Oracle、PyMonGo包对应MongoDB等等。
对mysql的连接查询
import pymysql# 打开数据库连接db = pymysql.connect(host='localhost', user='testuser', passWord='test123', database='TESTDB') # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursorcursor = db.cursor()# 使用 execute() 方法执行 SQL 查询 cursor.execute("SELECT VERSioN()")# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.data = cursor.fetchone()print ("Database version : %s " % data)# 关闭数据库连接db.close()
对很多办公场景来说,批量处理文件一直是个脏活累活,Python可以帮你脱离苦海。Python中有很多处理系统文件的包,比如sys、os、shutil、glob、path.py等等。
批量删除不同文件夹下的同名文件夹
import os,shutilimport sysimport numpy as npdef arrange_file(dir_path0): for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(dir_path0): if 'my_result' in dirpath: # print(dirpath) shutil.rmtree(dirpath)
批量修改文件后缀名
import osdef file_rename(): path = input("请输入你需要修改的目录(格式如'F:\\test'):") old_suffix = input('请输入你需要修改的后缀(需要加点.):') new_suffix = input('请输入你要改成的后缀(需要加点.):') file_list = os.listdir(path) for file in file_list: old_dir = os.path.join(path, file) print('当前文件:', file) if os.path.isdir(old_dir): continue if old_suffix != os.path.splitext(file)[1]: continue filename = os.path.splitext(file)[0] new_dir = os.path.join(path, filename + new_suffix) os.rename(old_dir, new_dir)if __name__ == '__main__': file_rename()
这是很多人的需求,实现对鼠标的自动控制,去做一些流水线的工作,比如软件测试。
Python有个pyautogui库可以任意地去控制你的鼠标。
控制鼠标左击/右击/双击函数以及测试源码
# 获取鼠标位置import pyautogui as pgtry: while True: x, y = pg.position() print(str(x) + " " + str(y)) #输出鼠标位置 if 1746 < x < 1800 and 2 < y < 33: pg.click()#左键单击 if 1200 < x < 1270 and 600 < y < 620: pg.click(button='right')#右键单击 if 1646 < x < 1700 and 2 < y < 33: pg.doubleClick()#左键双击except KeyboardInterrupt: print("\n")
同样的,Python也可以通过pyautogui控制键盘。
键盘写入
import pyautogui#typewrite()无法输入中文内容,中英文混合的只能输入英文#interval设置文本输入速度,默认值为0pyautogui.typewrite('你好,world!',interval=0.5)
压缩文件是办公中常见的操作,一般压缩会使用压缩软件,需要手动操作。
Python中有很多包支持文件压缩,可以让你自动化压缩或者解压缩本地文件,或者将内存中的分析结果进行打包。比如zipfile、zlib、tarfile等可以实现对.zip、.rar、.7z等压缩文件格式的操作。
压缩文件
import zipfiletry: with zipfile.ZipFile("c://test.zip",mode="w") as f: f.write("c://test.txt") #写入压缩文件,会把压缩文件中的原有覆盖except Exception as e: print("异常对象的类型是:%s"%type(e)) print("异常对象的内容是:%s"%e)finally: f.close()
解压文件
import zipfiletry: with zipfile.ZipFile("c://test.zip",mode="a") as f: f.extractall("c://",pwd=b"root") ##将文件解压到指定目录,解压密码为rootexcept Exception as e: print("异常对象的类型是:%s"%type(e)) print("异常对象的内容是:%s"%e)finally: f.close()
python爬虫应该是最受欢迎的功能,也是广大Python爱好者们入坑的主要的原因。
Python中有非常多的包支持爬虫,而爬虫包又分为抓取、解析两种。
比如说requests、urllib这种是网络数据请求工具,也就是抓取包;xpath、re、bs4这种会对抓取下来的网页内容进行解析,称为解析包。
爬取百度首页图片,并保存到本地
# 导入urlopenfrom urllib.request import urlopen# 导入BeautifulSoupfrom bs4 import BeautifulSoup as bf# 导入urlretrieve函数,用于下载图片from urllib.request import urlretrieve# 请求获取htmlhtml = urlopen("Http://www.baidu.com/")# 用BeautifulSoup解析htmlobj = bf(html.read(),'html.parser')# 从标签head、title里提取标题title = obj.head.title# 只提取logo图片的信息logo_pic_info = obj.find_all('img',class_="index-logo-src")# 提取logo图片的链接logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src']# 使用urlretrieve下载图片urlretrieve(logo_url, 'logo.png')
图片处理、图表可视化涉及到图像处理,这也是Python的强项,现在诸如图像识别、计算机视觉等前沿领域也都会用到Python。
在Python中处理图像的包有scikit Image、PIL、OpenCV等,处理图表的包有matplotlib、plotly、seaborn等。
对图片进行黑白化处理
from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceimg_main = Image.open(u'E:/login1.png')img_main = img_main.convert('L')threshold1 = 138table1 = []for i in range(256): if i < threshold1: table1.append(0) else: table1.append(1)img_main = img_main.point(table1, "1")img_main.save(u'E:/login3.png')
生成统计图表
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 5menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)menStd = (2, 3, 4, 1, 2)womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)ind = np.arange(N) # the x locations for the groupswidth = 0.35 # the width of the bars: can also be len(x) sequencep1 = plt.bar(ind, menMeans, width, yerr=menStd)p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width, bottom=menMeans, yerr=womenStd)plt.ylabel('Scores')plt.title('Scores by group and gender')plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))plt.show()
到此,相信大家对“Python办公自动化处理的应用场景有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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本文标题: Python办公自动化处理的应用场景有哪些
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