Kennen Sie die zehn wichtigsten Szenarien der Python-Büroautomatisierung?

In der Programmierwelt ist Python bereits eine wahre Internet-Berühmtheit. Einmal fragte mich ein Doktorand, der Chinesisch studierte, wie man Python lernt, weil in seiner Kursarbeit Textanalyse und Python zum Ausführen von Daten erforderlich waren. Ich habe ihm gesagt, dass Sie mit der Arbeit beginnen können, wenn Sie zwei Tage lang Grammatik lesen. Wenn Sie nicht wissen, wie, können Sie die Informationen noch einmal überprüfen. Später verwendete dieser Klassenkamerad Python, um die Papierdaten in einem halben Monat zu vervollständigen.

Der größte Vorteil von Python besteht also darin, dass es leicht zu erlernen ist und der Schwellenwert viel niedriger ist als bei Java und C++, was Nicht-Programmierern die Möglichkeit bietet, mit Code zu arbeiten. Natürlich kann Python zu einem beliebten Programmierwerkzeug werden, nicht nur, weil es leicht zu erlernen ist, sondern auch, weil Python über Tausende von Toolkits verfügt, die über alle Lebensbereiche verteilt sind.

Um mehr als 10 gängige Beispiele für öffentliche Ämter zu nennen: Python kann diese effizient verwalten.

1. Python verarbeitet Excel-Daten

Sie können Pandas, XLwings, OpenpyXL und andere Pakete zum Hinzufügen, Löschen, Ändern, Überprüfen, Formatieren usw. verwenden. Sie können sogar Python-Funktionen verwenden, um Excel-Daten zu analysieren.

Excel-Tabelle lesen:

import xlwings as xw
wb = xw.Book()# this will create a new workbook
wb = xw.Book('FileName.xlsx')# connect to a file that is open or in the current working directory
wb = xw.Book(r'C:pathtofile.xlsx')# on Windows: use raw strings to escape backslashes

Matplotlib-Zeichnung in Excel-Tabelle schreiben:

import matplotlib.pyplot as plt
import xlwings as xw

fig = plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3])

sheet = xw.Book().sheets[0]
sheet.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)

2. Python verarbeitet PDF-Text

PDF ist fast das gebräuchlichste Textformat. Viele Leute haben unterschiedliche Anforderungen an die PDF-Verarbeitung, z. B. PDF erstellen, Text abrufen, Bilder abrufen, Tabellen abrufen usw. Es gibt Pakete in Python wie PyPDF, pdfplumber, ReportLab und PyMuPDF, die diese Anforderungen problemlos erfüllen können.

PDF-Text extrahieren:

import PyPDF2
pdfFile = open('example.pdf','rb')
pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFile)
print(pdfReader.numPages)
page = pdfReader.getPage(0)
print(page.extractText())
pdfFile.close()

PDF-Tabelle extrahieren:

# 提取pdf表格
import pdfplumber
with 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)

3. Python-Verarbeitung von E-Mails

In Python können Sie smtplib mit der E-Mail-Bibliothek verwenden, um die automatisierte Übertragung von E-Mails zu realisieren. Das ist sehr praktisch.

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 verwaltet Datenbanken

Datenbanken sind unsere häufig verwendeten Office-Anwendungen. Es gibt verschiedene Datenbanktreiber-Schnittstellenpakete in Python, die das Hinzufügen, Löschen, Ändern und die Betriebsverwaltung von Datenbanken unterstützen. Beispielsweise entspricht das Paket pymysql MySQL, das Paket psycopg2 entspricht PostgreSQL, das Paket pymssql entspricht sqlserver, das Paket cxoracle entspricht Oracle, das Paket PyMongo entspricht MongoDB und so weiter.

Verbindungsabfrage zu MySQL

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 verarbeitet Batch-Dateien

In vielen Büroszenarios war die Batch-Verarbeitung von Dateien schon immer eine schmutzige Aufgabe, und Python kann Ihnen dabei helfen, aus dem Meer der Daten herauszukommen Elend. Es gibt viele Pakete in Python, die Systemdateien verarbeiten, z. B. sys, os, Shutil, Glob, path.py usw.

Ordner mit demselben Namen in verschiedenen Ordnern stapelweise löschen:

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)

Dateisuffixnamen stapelweise ändern:

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-Steuerungsmaus

Dies ist das Bedürfnis vieler Menschen, eine automatische Steuerung zu realisieren Steuern Sie die Maus und führen Sie Fließbandarbeiten aus, beispielsweise Softwaretests.

Python verfügt über eine Pyautogui-Bibliothek, mit der Sie Ihre Maus beliebig steuern können.

Steuerung der Maus-Linksklick-/Rechtsklick-/Doppelklickfunktion und Testen des Quellcodes:

# 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(u'E:/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(u'E:/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。

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKennen Sie die zehn wichtigsten Szenarien der Python-Büroautomatisierung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!