python自动化办公怎么学?
392次观看python自动化办公这几年非常流行,原因在于批量处理大批数据,让更多的职场人从繁杂的工作中解放出来。还有一些人想要学习自动化办公,但又无从下手。不着急,今天小编就整理出了python自动化办公的几大模块,大家可以根据自己的需求,挑选合适的模块学习。
一、python 基础
做这些的前提是会使用 Python,最起码要熟悉基本语法,可以编写小脚本。
1.基本数据类型:不可变数据(3 个):Number(数字)、String(字符串)、Tuple(元组)
2.可变数据(3 个):List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)
3.运算符:算术运算符、逻辑运算符、赋值运算符、比较运算符、位运算符...
4.数值类型:整型(Int)、浮点型(float)、复数(complex)
5.条件控制语句:if...elif...else 语句
6.循环语句:while 语句、for 语句
7.函数:def 定义函数、函数调用、参数传递、匿名函数...
8.迭代:迭代过程、迭代器、生成器、生成器表达式
9.文件操作:open()函数、read、readline、readlines、write...方法
10.os 模块:处理系统文件和目录
11.模块:模块导入、常用标准模块、常用第三方库
12.错误和异常:try/except 语句
13.面向对象:简单掌握面向对象概念即可
二、excel 自动化
office 家族其实都可以用 VBA 解决自动化的问题,但可能很多人不会用。
python 针对 excel 有很多的第三方库可以用,比如 xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils 等等。
这些库可以很方便地实现对 excel 文件的增删改写、格式修改等,当然并不推荐你全部都去尝试一下,这样时间成本太大了。使用 xlwings 和 pandas 这两个就够了,基本能解决 excel 自动化的所有问题。
xlwing 不光可以读写 excel,还能进行格式调整、VBA 操作,非常强大且易于使用。
三、ppt 自动化
python 当然是支持 ppt 的自动化处理,主要的库有 pywin32com、pptx,可以创建、修改 ppt 文件。
推荐使用 pptx 库,目前主流的 ppt 处理库。
四、word 自动化
python-docx、import docx:只对 windows 平台有效
pypiwin32、import win32com:跨平台,但无法处理 doc 格式的 word 文本,doc 格式不是基于 xml 的
textract、import textract:它同时兼顾“doc”和“docx”,但安装过程需要一些依赖。 你可以批量的用 python 生成 word 文件,推荐使用 docx,不需要会太多。
五、邮件处理
python 处理邮件也是极其便利的,smtplib、imaplib、email 三个库配合使用,实现邮件编写、发送、接收、读取等一系列自动化操作,省时省力。
六、文件批量处理
文件处理包括批量修改或创建文件名、批量生成文档、批量修改路径等等重复性操作。如果一个个手工操作,那真的心累。
python 在处理批量操作有得天独厚的优势,成千上万的文件修改可能只需几秒的时间。
os 是 python 文件操作的库,可以实现对电脑上文件的增删改查。
七、数据处理和分析
我就是做数据分析工作的,基本也是 python 作为主要工具,所以这一块毋庸置疑是 python 自动化办公最有价值的部分。
数据处理的库主要有:pandas、numpy、matplotlib、sklearn...
pandas 是一款不断进步的 python 数据科学库,它的数据结构十分适合做数据处理,并且 pandas 纳入了大量分析函数方法,以及常用统计学模型、可视化处理。
如果你使用 python 做数据分析,在数据预处理的过程,几乎九成的工作需要使用 pandas 完成。
在一些企业招分析师的笔试题中,pandas 已经作为必考的工具,所以如果你想要入行数据分析师,请努力学习使用 pandas。
numpy 是 python 的数值计算库,包括 pandas 之类的很多分析库都建立在 numpy 基础上。
八、自动化爬虫
相信爬虫是大家最感兴趣的,python 爬虫有很多的实现库,比如:urllib、requests、scrapy 等,以及 xpath、beautifulsoup 等解析库。
爬虫入门容易,但学精难,所以初学者可以尝试写点简单的爬虫,比如豆瓣、知乎、微博呀。
以上就是python自动化办公需要学习的八个模块,下期主要讲述学完python自动化办公能做的事情,不要错过~更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
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