标签：python 过多 get 天气 read 赋值运算 plot 函数调用 自动化处理
知乎上有人提问：用python进行办公自动化都需要学习什么知识呢？
这可能是很多非IT职场人士面临的困惑，想把python用到工作中，却不知如何下手？
python在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。
自动化办公无非是excel、ppt、word、邮件、文件处理、数据分析处理、爬虫这些，这次我就来理一理python自动化办公的那些知识点。
下面一一详解。
能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。
对于python语法的要求，你可以对照python基础教程的部分查看需要学那些，找个免费视频教程跟着学，然后多敲代码练习。如果习惯看书的话，可以买本python入门书备查。
| 语法 | 主要内容 |
| --- | --- |
| 基本数据类型 | 不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）
可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合） |
| 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... |
| 数值类型 | 整型(Int)、浮点型(float)、复数(complex) |
| 条件控制语句 | if...elif...else语句 |
| 循环语句 | while语句、for语句 |
| 函数 | def定义函数、函数调用、参数传递、匿名函数... |
| 迭代 | 迭代过程、迭代器、生成器、生成器表达式 |
| 文件操作 | open()函数、read、readline、readlines、write...方法 |
| os模块 | 处理系统文件和目录 |
| 模块 | 模块导入、常用标准模块、常用第三方库 |
| 错误和异常 | try/except语句 |
| 面向对象 | 简单掌握面向对象概念即可 |
之前整理的python基础语法核心部分，仅供参考:
?一文读懂python的map、reduce函数
一文搞懂Python迭代器和生成器
一文搞懂Python匿名函数
一文搞懂Python文件读写
一文搞懂Python循环技巧
?一文搞懂Python错误和异常
一文搞懂python日期时间处理
语法是关键，一定要理解python编程的基本概念，再去学其他的工具库。
不然会很痛苦的。
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。
之前写过一个xlwings的入门教程：
xlwings，让excel飞起来！
以及xlrd、xlwt的使用：
?教你使用Python批量读写excel文件
你也可以查询xlwings具体用法（中文总结）：
https://www.jianshu.com/p/e21894fc5501
https://www.jianshu.com/p/b534e0d465f7
https://www.jianshu.com/p/de7efe591c12
当然最好是看官网教程：
https://www.xlwings.org/
pandas是大家都熟悉的数据处理利器，它也支持excel的读写，接口友好。这个后面会讲到。
如果你对python自动化处理excel很有兴趣，也可以买一本专门的教材来看。
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。
学习网站：
https://python-pptx.readthedocs.io/en/latest/
python操作Word的库：
学习网站：
https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/
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。
写过一个发送邮件教程，亲测可用：
干货 | 解放双手,用Python实现自动发送邮件
看了其他很多教程都有各种各样的问题，需要不断改bug，所以这个大家先可以跑跑上面的代码。
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。
学习网站：
https://www.runoob.com/python3/python3-os-file-methods.html
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017606916795776
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| os.chdir(path) | 改变当前工作目录 |
| os.getcwd() | 返回当前工作目录 |
| os.listdir() | 返回path指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表 |
| os.makedirs(path[, mode]) | 创建一个名为path的文件夹 |
| os.remove(path) | 删除路径为path的文件 |
| ... | ... |
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。
numpy的核心功能包括：
numpy之于数值计算特别重要是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为：
matplotlib和seaborn是python主要的可视化工具，建议大家都去学学，数据的展现和数据分析同样重要。
sklearn和keras，sklearn是python机器学库，涵盖了大部分机器学习模型。keras是深度学习库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。
这些是大家耳熟能详的神库，非常推荐去学习。
之前写过很多关于python数据分析处理的回答和文章，这里不再啰嗦了。
好看不火 | 怎么才有数据分析思路？
如何系统地学习Python 中 matplotlib, numpy, scipy, pandas？
小白入门Python数据科学全教程
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。
案例都给你准备好了：
小白如何入门Python爬虫
使用requests爬取拉勾网python职位数据
实操 | 从0到1教你用Python来爬取整站天气网
推荐大家去学习requests、bs4来入门爬虫，提供对应中文学习网站：
https://2.python-requests.org//zh_CN/latest/
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
其它不常用的自动化办公库，像处理pdf、图片、视音频等，这里不做过多介绍。
如果有兴趣可以在本文末留言，你用过哪些逆天的python库，解决了哪些问题?
标签：python 过多 get 天气 read 赋值运算 plot 函数调用 自动化处理
原文地址：https://www.cnblogs.com/zhuwjwh/p/12325688.html
