Python オフィス オートメーションのトップ 10 のシナリオをご存知ですか?

プログラミングの世界では、Python はすでにインターネット上の有名人です。かつて、中国語を勉強している大学院生が、Python の学習方法を私に尋ねました。その授業レポートでは、テキスト分析を使用し、Python を使用してデータを実行する必要があったからです。 2日以内に文法を読めば仕事を始められるよ、分からないなら調べてね、と伝えました。その後、この同級生はPythonを使って半月で紙データを完成させました。

つまり、Python の最大の利点は、学習が容易であり、Java や C よりも敷居がはるかに低いことです。Python は、プログラマーでない人でもコードを操作できる可能性を提供します。もちろん、Python が人気のプログラミング ツールになる可能性があります。これは、学習が簡単であるだけでなく、Python にはあらゆる分野に広がる何千ものツールキットがあるためでもあります。

官公庁の一般的な例を 12 個挙げると、Python はそれらを効率的に処理できます。

1. Excel データを処理する Python

#pandas、xlwings、openpyxl およびその他のパッケージを使用して、追加、削除、変更、確認、フォーマット、調整などを行うことができます。 Excel. Python 関数を使用して Excel データを分析することもできます。

Excel テーブルの読み取り:

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 図面を Excel テーブルに書き込み:

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 による PDF テキストの処理

PDF はほぼ最も一般的なテキスト形式であり、多くの人が PDF を処理するためにさまざまなニーズを持っています。 PDF の作成、テキストの取得、写真の取得、表の取得など。 Python には、これらのニーズを簡単に満たす PyPDF、pdfplumber、ReportLab、PyMuPDF などのパッケージがあります。

PDF テキストの抽出:

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

PDF テーブルの抽出:

# 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 のメール処理

Python ではメールライブラリと smtplib を併用することでメールの自動送信が実現でき大変便利です。

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 処理データベース

データベースは私たちの一般的なオフィス アプリケーションです。Python にはさまざまなデータベース ドライバー インターフェイス パッケージがあり、追加、削除、変更をサポートしています。データベースのクエリや運用保守管理業務たとえば、pymysql パッケージは MySQL に対応し、psycopg2 パッケージは PostgreSQL に対応し、pymssql パッケージは sqlserver に対応し、cxoracle パッケージは Oracle に対応し、PyMongo パッケージは MongoDB に対応します。

MySQL への接続クエリ

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. バッチ ファイルの Python 処理

多くのオフィス シナリオでは、ファイルのバッチ処理は常に汚い仕事であり、Python はその仕事から抜け出すのに役立ちます。 Python には、sys、os、shutil、glob、path.py など、システム ファイルを処理するパッケージが多数あります。

異なるフォルダーにある同じ名前のフォルダーを一括で削除:

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)

ファイルのサフィックスを一括で変更:

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 制御マウス

これは、マウスの自動制御を実現し、ソフトウェア テストなどの組立ライン作業を行うために、多くの人が必要としています。

Python には、マウスを任意に制御できる pyautogui ライブラリがあります。

マウスの左クリック/右クリック/ダブルクリック機能を制御し、ソース コードをテストします:

# 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。

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