python自动化办公实战案例,python自动化办公实例

　　本文主要介绍Python办公自动化处理的10个应用实例的详细说明。有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。

　　00-1010简介1、Python处理Excel数据2、Python处理PDF文本3、Python处理Email4、Python处理数据库5、Python处理批处理文件6、Python控制鼠标7、Python控制键盘8、Python压缩文件9、Python抓取网络数据10、Python处理图片图表摘要

目录

　　知乎上有个热门问题。Python将来会成为公共办公室常用的编程工具吗？

　　在编程领域，Python已经成为名副其实的网络红人。有一次一个学中文的研究生问我怎么学Python，因为他们的课程论文需要文本分析，用Python运行数据。我跟他说，你看两天语法就可以入门了。如果不能，再去查查资料。后来这位同学用Python半个月就把论文资料做完了。

　　所以Python最大的优势就是简单易学，门槛远低于Java和C，为非程序员从事代码工作提供了可能。当然，Python能够成为一个流行的编程工具，不仅仅是因为它简单易学，还因为Python在全世界拥有成千上万的工具包。

　　对于10多个常见的办公自动化例子，Python都可以高效处理。

引言

　　可以使用熊猫、xlwings、openpyxl等包对excel进行添加、删除、检查、调整格式，甚至可以使用Python函数对Excel数据进行分析。

　　读取excel表格

　　将xlwings导入为xw

　　wb=xw。Book() #这将创建一个新工作簿

　　wb=xw。Book(FileName.xlsx) #连接到打开的文件或当前工作目录中的文件

　　wb=xw。book(r c : \ path \ to \ file . xlsx )#在Windows:上使用原始字符串来转义反斜杠

　　将matplotlib图形写入excel表格

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　将xlwings导入为xw

　　图=plt.figure()

　　plt.plot([1，2，3])

　　sheet=xw。图书()。工作表[0]

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

1、Python处理Excel数据

　　PDF几乎是最常见的文本格式。很多人都有各种各样的处理PDF的需求，比如制作PDF，获取文字，获取图片，获取表格等。Python有PyPDF、pdfplumber、ReportLab、PyMuPDF等包可以轻松满足这些需求。

　　选择PDF文本

　　导入PyPDF2

　　pdfFile=open(example.pdf ， rb )

　　pdfReader=PyPDF2。PdfFileReader(pdfFile)

　　打印(pdfReader.numPages)

　　page=pdfReader.getPage(0)

　　print(page.extractText())

　　pdfFile.close()

　　选择PDF表单

　　#提取pdf表单

　　导入pdf木材

　　使用pdf plumb . open( example . pdf )作为pdf:

　　Page01=pdf.pages[0] #指定页码

　　1=page01.extract _ table () #提取单个表格

　　# table2=page01.ex

　　tract_tables()#提取多个表格

　　 print(table1)

3、Python处理Email

　　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 smtplib
　　import email
　　# 负责将多个对象集合起来
　　from email.mime.multipart import MIMEMultipart
　　from 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25
　　stp.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str
　　stp.sendmail(mail_sender, mail_receivers, mm.as_string())
　　print("邮件发送成功")
　　# 关闭SMTP对象
　　stp.quit()
　　

4、Python处理数据库

　　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 cursor
　　cursor = 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()
　　

5、Python处理批量文件

　　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,shutil
　　import sys
　　import numpy as np
　　def 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 os
　　def 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()
　　

6、Python控制鼠标

　　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 pg
　　try:
　　 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")
　　

7、Python控制键盘

　　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0
　　pyautogui.typewrite(你好，world!,interval=0.5)
　　

8、Python压缩文件

　　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 zipfile
　　try:
　　 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 zipfile
　　try:
　　 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root
　　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()
　　

9、Python爬取网络数据

　　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urlopen
　　from urllib.request import urlopen
　　# 导入BeautifulSoup
　　from 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HTML
　　html = urlopen("http://www.baidu.com/")
　　# 用BeautifulSoup解析html
　　obj = 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)
　　

10、Python处理图片图表

　　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 Image
　　from PIL import ImageEnhance
　　img_main = Image.open(uE:/login1.png)
　　img_main = img_main.convert(L)
　　threshold1 = 138
　　table1 = []
　　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(uE:/login3.png)
　　

　　生成统计图表

import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　N = 5
　　menMeans = (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 groups
　　width = 0.35 # the width of the bars: can also be len(x) sequence
　　p1 = 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()
　　

小结

　　总之Python会成为大众化的编程语言，帮助到更多需要的人，更多关于Python办公自动化处理的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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