Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

WBOY
Lepaskan: 2023-04-12 21:55:12
ke hadapan
1472 orang telah melayarinya

Dalam dunia pengaturcaraan, Python sudah pun menjadi selebriti internet yang sebenar. Pernah, seorang pelajar siswazah yang mempelajari bahasa Cina bertanya kepada saya cara belajar Python, kerana kertas kursus mereka perlu menggunakan analisis teks dan menggunakan Python untuk menjalankan data. Saya memberitahunya bahawa jika anda membaca tatabahasa selama dua hari, anda boleh mula bekerja Jika anda tidak tahu bagaimana, anda boleh menyemak maklumat itu semula. Kemudian, rakan sekelas ini menggunakan Python untuk melengkapkan data kertas dalam masa setengah bulan.

Jadi kelebihan terbesar Python ialah ia mudah dipelajari, ambangnya jauh lebih rendah daripada Java dan C++, dan ia menyediakan bukan pengaturcara kemungkinan bekerja dengan kod. Sudah tentu, Python boleh menjadi alat pengaturcaraan yang popular, bukan sahaja kerana ia mudah dipelajari, tetapi juga kerana Python mempunyai beribu-ribu toolkit yang tersebar di semua lapisan masyarakat.

Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

Untuk menamakan lebih daripada 10 contoh biasa pejabat awam, Python boleh mengendalikannya dengan cekap.

1. Python memproses data Excel

Anda boleh menggunakan panda, xlwings, openpyxl dan pakej lain untuk menambah, memadam, mengubah suai, menyemak, memformat, dll. dalam Excel . Anda juga boleh menggunakan fungsi Python untuk menganalisis data excel.

Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

Baca jadual excel:

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
Salin selepas log masuk

Tulis lukisan matplotlib ke jadual excel:

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)
Salin selepas log masuk

Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

2 Python memproses teks PDF

PDF hampir merupakan format teks yang paling biasa dan ramai orang mempunyai pelbagai kaedah pemprosesan PDF keperluan, seperti membuat PDF, mendapatkan teks, mendapatkan gambar, mendapatkan jadual, dsb. Terdapat pakej dalam Python seperti PyPDF, pdfplumber, ReportLab dan PyMuPDF yang boleh memenuhi keperluan ini dengan mudah.

Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?

Ekstrak teks PDF:

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

Ekstrak jadual PDF:

# 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)
Salin selepas log masuk

3. Python mengendalikan e-mel

Dalam Python, anda boleh menggunakan smtplib dengan perpustakaan e-mel untuk merealisasikan penghantaran e-mel secara automatik, yang sangat mudah.

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()
Salin selepas log masuk

4 Pangkalan data pemprosesan Python

Pangkalan data ialah aplikasi pejabat biasa kami dalam Python yang menyokong penambahan, pemadaman dan pengubahsuaian pangkalan data. Sebagai contoh, pakej pymysql sepadan dengan MySQL, pakej psycopg2 sepadan dengan PostgreSQL, pakej pymssql sepadan dengan sqlserver, pakej cxoracle sepadan dengan Oracle, pakej PyMongo sepadan dengan MongoDB, dan sebagainya.

Pertanyaan sambungan ke 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()
Salin selepas log masuk

5. Python memproses fail kelompok

Ia sesuai untuk banyak senario pejabat. , Pemprosesan kumpulan fail sentiasa menjadi kerja yang kotor, dan Python boleh membantu anda keluar daripada kesengsaraan. Terdapat banyak pakej dalam Python untuk memproses fail sistem, seperti sys, os, shutil, glob, path.py, dll.

Batch padam folder dengan nama yang sama dalam folder berbeza:

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)
Salin selepas log masuk

Batch ubah suai akhiran fail:

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()
Salin selepas log masuk

6. Tetikus kawalan Python

Ini adalah keperluan ramai orang untuk merealisasikan kawalan automatik tetikus dan melakukan beberapa kerja baris pemasangan, seperti ujian perisian.

Python mempunyai perpustakaan pyautogui yang boleh mengawal tetikus anda sewenang-wenangnya.

Kawal tetikus klik kiri/klik kanan/klik dua kali fungsi dan uji kod sumber:

# 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")
Salin selepas log masuk

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)
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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')
Salin selepas log masuk

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')
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

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。

Atas ialah kandungan terperinci Adakah anda tahu sepuluh senario teratas automasi pejabat Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan