python自动化办公从入门到精通,python与办公自动化
知乎有人问：使用python进行办公自动化需要学习哪些知识？
这可能是很多非IT专业人士面临的困惑，想在工作中使用python，却不知道怎么做？Python在办公自动化领域越来越普及，批量处理是加班族的福音。
办公自动化无非就是excel，ppt，word，mail，文件处理，数据分析处理，爬虫。这次我们来看看python自动化办公的那些知识点。
Python基金会
Excel自动化
Ppt自动化
文字自动化
邮件处理
文档的批处理
数据处理和分析
自动化爬虫
以下是详细的解释。
Python基金会
做这个的前提条件是会用Python，至少熟悉基本语法，会写小脚本。
对于python语法的要求，可以根据python基础教程查一下需要学什么，找个免费视频教程跟着学，然后多练习打代码。如果你习惯阅读，可以买一本入门的python书籍，以备将来参考。
关于python的基本语法，请参考我们的入门教程：
裙子606916831可以收藏。
语法是关键。在学习其他工具库之前，必须了解python编程的基本概念。
否则会很痛苦。
Excel自动化
办公室一族其实可以用VBA解决自动化问题，但是很多人可能不会用。
python excel有很多第三方库可用，比如xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils等等。
Python-Excel模块哪个更强？
这些库可以很容易地添加、删除、重写和格式化修改excel文件。当然，不建议你全部尝试，那样会耗费太多时间。Xlwings和熊猫就够了，基本可以解决excel自动化的所有问题。
Xlwings不仅可以读写excel，还可以进行格式调整和VBA操作，功能非常强大，简单易用。
Pandas是一种常见的数据处理工具。还支持excel的读写，界面友好。这个后面会讨论。
Ppt自动化
Python当然支持ppt的自动处理。主要的库是pywin32com和pptx，可以创建和修改ppt文件。
推荐pptx库，目前主流的ppt处理库。
学习网站：
https://python-pptx.readthedocs.io/en/latest/
文字自动化
操作python Word的库：
Python-docx，导入docx:仅对windows平台有效
Pypiwin32，导入win32com:跨平台，但不能处理doc格式的word文本，这种格式不是基于xml的。
Textract，导入textract:兼顾了“doc”和“docx”，但是安装过程需要一些依赖关系。可以用python批量生成word文件。建议用docx，不需要太多。
学习网站：
https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/
邮件处理
Python处理邮件也极其方便。smtplib、imaplib、email配合使用，实现邮件的撰写、发送、接收、阅读等一系列自动化操作，省时省力。
三个简单的步骤，用Python写邮件
电子邮件的陷阱在于电子邮件服务器的选择和设置，会随着电子邮件服务提供商的更新而改变，所以在实际使用中需要搜索相关文档和教程。
文档的批处理
文件处理包括批量修改或创建文件名、批量生成文档、批量修改路径等。如果手工的话，真的会很累。
Python在处理批量操作方面有着独特的优势，成千上万的文件修改可能只需要几秒钟。
Os python是一个文件操作的库，可以在电脑上添加、删除、检查文件。
数据处理和分析
我是做数据分析的，python基本上是主要工具，所以这一块无疑是python自动化办公最有价值的部分。
主要的数据处理库有：pandas，numpy，matplotlib，sklearn…
Pandas是一个不断改进的python数据科学库。其数据结构非常适合数据处理，熊猫融入了大量的分析函数方法、常用的统计模型和可视化处理。
如果使用python进行数据分析，数据预处理中几乎90%的工作都需要熊猫来完成。
熊猫已经在一些企业对分析师的考题中作为必选工具，所以如果你想成为一名数据分析师，请努力学习使用熊猫。
Numpy是python的数值计算库，包括熊猫在内的很多分析库都是基于numpy。
numpy的核心功能包括：
Ndarray，一种快速且节省空间的多维数组，具有向量算术运算和复杂广播能力
标准数学函数，用于快速运算整组数据(无需编写循环)
读写磁盘数据的工具和操作内存映射文件的工具。
线性代数、随机数生成和傅立叶变换函数
一个C API，用于集成用C、C、Fortran和其他语言编写的代码
Numpy对于数值计算尤其重要，因为它可以有效地处理大型数据数组。这是因为：
与Python的内置序列相比，numpy数组使用的内存更少。
Numpy可以对整个数组进行复杂的计算，而不需要Python的for循环。
Matplotlib和seaborn是python的主要可视化工具。建议大家都学一学。数据呈现和数据分析一样重要。
Sklearn和keras，sklearn是python机器学习库，涵盖了大部分机器学习模型。Keras是一个深度学习库，里面包含了高效的数值库Theano和TensorFlow。
这些都是众所周知的存储库，强烈推荐学习它们。
自动化爬虫
相信爬虫是大家最感兴趣的。python爬虫有很多实现库，如urllib、requests、scrapy等。以及xpath、beautifulsoup等解析库。
爬虫入门容易，学起来难，所以初学者可以尝试写一些简单的爬虫，比如豆瓣，知乎，微博。
如果你在学习中遇到困难，想找一个python学习交流的环境，可以加入我们的python圈子，裙号609616831，可以领取python学习资料，会节省很多时间，减少很多问题。
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