Python八個(gè)自動化辦公的技巧
導(dǎo)語
哈嘍吖鐵汁萌!今天這期就給大家介紹幾個(gè)我用到的辦公室自動化技巧,可以瞬速提高辦公效率。有需要的可以往下滑了
1、Word文檔doc轉(zhuǎn)docx
去年想?yún)①愐粋€(gè)數(shù)據(jù)比賽, 里面的數(shù)據(jù)都是doc格式, 想用python-docx 讀取word文件中的數(shù)據(jù), 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了這兩種格式的轉(zhuǎn)換。
1.1 導(dǎo)入工具包
import os from win32com import client as wc
1.2 獲取文件夾下面所有doc文件明細(xì)
# 路徑
path="C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/doc轉(zhuǎn)docx/" # 根據(jù)自己電腦文件修改
# 定義空list,存放文件絕對路徑
files = []
for file in os.listdir(path):
if file.endswith(".doc"):
files.append(path+file)
files
1.3 轉(zhuǎn)換文件
# 運(yùn)行word程序
word = wc.Dispatch("Word.Application")
# for循環(huán)
i = 0
for file in files:
try:
doc = word.Documents.Open(file) #打開word文件
doc.SaveAs("{}x".format(file), 12) #另存為后綴為".docx"的文件,其中參數(shù)12指docx文件
doc.Close() #關(guān)閉原來word文件
print(file +':轉(zhuǎn)換成功')
i +=1
except:
print(file +':轉(zhuǎn)換[不成功]')
files.append(file) # 若讀取文件報(bào)錯(cuò), 則將文件名稱添加到files列表中重新讀取
pass
print('轉(zhuǎn)換文件%i個(gè)'%i)
# 退出word
word.Quit()
2、文字地址批量轉(zhuǎn)經(jīng)緯度
工作中地址轉(zhuǎn)經(jīng)緯度會用在做地圖可視化或者計(jì)算距離方面。
2.1 導(dǎo)入工具包
# 導(dǎo)入工具包 import pandas as pd import json from urllib.request import urlopen, quote import requests
2.2 定義轉(zhuǎn)換函數(shù)
# 定義函數(shù)
def getlnglat(address):
url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/'
output = 'json'
ak = "自己申請的api" # 百度地圖API, 需要自己申請
address = quote(address) # 由于本文地址變量為中文,為防止亂碼,先用quote進(jìn)行編碼
uri = url + '?' + 'address=' + address + '&output=' + output + '&ak=' + ak +'&callback=showLocation%20'+'//GET%E8%AF%B7%E6%B1%82'
res=requests.get(uri).text
temp = json.loads(res) # 將字符串轉(zhuǎn)化為json
lat = temp['result']['location']['lat']
lng = temp['result']['location']['lng']
return lng, lat # 經(jīng)度 longitude,緯度 latitude,
2.3 地址轉(zhuǎn)換
2.3.1 單個(gè)地址轉(zhuǎn)換
# 單個(gè)地址轉(zhuǎn)換
getlnglat('北京市朝陽區(qū)高碑店地區(qū)辦事處高井村委會')
(116.52784003604923, 39.91806508560947)
2.3.2 批量地址轉(zhuǎn)換
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/地址信息.xlsx')
data
data['經(jīng)度'] = '' data['緯度'] = '' for i in range(data.shape[0]): ? ? try: ? ? ? ? data.iloc[i,2] = getlnglat(data.iloc[i,1])[0] # 經(jīng)度 將第i行,第2列的地址(列索引為1)轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度,并將經(jīng)度賦值給第i行,第3列(列索引為2) ? ? ? ? data.iloc[i,3] = getlnglat(data.iloc[i,1])[1] # 緯度 ? ? except: ? ? ? ? pass ? ? #print(i) data

3、經(jīng)緯度計(jì)算距離
安裝工具包
pip install geopy
3.1 導(dǎo)入工具包
from geopy.distance import geodesic
3.2 讀取數(shù)據(jù)
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/經(jīng)緯度計(jì)算距離.xlsx')
data
3.3 計(jì)算距離
# 將經(jīng)緯度賦值給變量,簡化
wd1 = data['緯度1'].tolist()
jd1 = data['經(jīng)度1'].tolist()
wd2 = data['緯度2'].tolist()
jd2 = data['經(jīng)度2'].tolist()
lis1 = []
for i in range(len(data)):
j= geodesic((wd1[i],jd1[i]), (wd2[i],jd2[i])).km # 緯度 經(jīng)度 緯度 經(jīng)度
lis1.append(j)
#print(i)
data['距離'] = lis1
data
4、百度經(jīng)緯度轉(zhuǎn)高德經(jīng)緯度
公司有2個(gè)系統(tǒng),用的坐標(biāo)系不一樣, 有時(shí)候需要轉(zhuǎn)換一下
4.1 工具包
# 導(dǎo)入工具包 import math import pandas as pd
4.2 定義函數(shù)
# 定義轉(zhuǎn)換函數(shù)
def bdToGaoDe(lon,lat):
PI = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
x = lon - 0.0065
y = lat - 0.006
z = math.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * math.sin(y * PI)
theta = math.atan2(y, x) - 0.000003 * math.cos(x * PI)
lon = z * math.cos(theta)
lat = z * math.sin(theta)
return lon,lat
4.3 單個(gè)轉(zhuǎn)換
# 單個(gè)轉(zhuǎn)換 bdToGaoDe(116.512885, 39.847469) (116.50647396357492, 39.84120409781157)
4.4 批量轉(zhuǎn)換
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/百度經(jīng)緯度轉(zhuǎn)高德.xlsx')
data.head()
wd = data['緯度'].tolist() jd = data['經(jīng)度'].tolist() # 定義一個(gè)空列表 li1 = [] for i in range(len(data)): ? ? j ?= bdToGaoDe(jd[i],wd[i]) ? ? li1.append(j) ? ?? li1 data['經(jīng)度_re'] = [i[0] for i in li1] data['緯度_re'] = [i[1] for i in li1] data.head()

5、Excel文件批量合并
5.1 工具包
# 導(dǎo)入工具包 import pandas as pd import os
5.2 獲取文件列表
# 設(shè)置文件路徑
path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/數(shù)據(jù)合并/'
# 空列表, 用于存放文件路徑
files = []
for file in os.listdir(path):
if file.endswith(".xlsx"):
files.append(path+file)
# 查看列表
files
5.3 轉(zhuǎn)換存儲數(shù)據(jù)
# 定義一個(gè)空的dataframe
data = pd.DataFrame()
# 遍歷所有文件
for file in files:
datai = pd.read_excel(file)
datai_len = len(datai)
data = data.append(datai) # 添加到總的數(shù)據(jù)中
print('讀取%i行數(shù)據(jù),合并后文件%i列, 名稱:%s'%(datai_len,len(data.columns),file.split('/')[-1]))
# 查看是否全部讀取,格式是否出錯(cuò)
# 重置索引
data.reset_index(drop=True,inplace=True)
6、Word文件批量轉(zhuǎn)pdf
只能轉(zhuǎn)docx文件,轉(zhuǎn)doc文件會報(bào)錯(cuò), 工具包安裝
pip install docx2pdf
6.1 導(dǎo)入工具包???????
# 安裝工具包: # 導(dǎo)入工具包 from docx2pdf import convert import os
6.2 單個(gè)轉(zhuǎn)換
# 單個(gè)轉(zhuǎn)換
convert("c:/users/yyz/desktop/魔方公式.docx", "c:/users/yyz/desktop/excel筆記.pdf")
6.3 批量轉(zhuǎn)換???????
# 文件位置
path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word轉(zhuǎn)pdf/'
# 定義空list,存放文件列表
files = []
for file in os.listdir(path):
if file.endswith(".docx"):
files.append(path+file)
files
for file in files:
convert(file,file.split('.')[0]+'.pdf')
print(file+'轉(zhuǎn)換成功')
7、批量讀取word中表格數(shù)據(jù)
7.1工具包安裝
pip install python-docx
# 讀取word文件
doc = docx.Document('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word信息.docx')
# 獲取文檔中所有表格對象的列表
biaoges = doc.tables 
7.2 不規(guī)范的表格???????
cells = biaoges[1]._cells cells_lis = [[cell.text for cell in cells]]

import pandas as pd import numpy as np datai = pd.DataFrame(cells_lis) datai = datai[[1,3,7,9,14,16,19,21]] datai.columns = ['姓名','年齡','籍貫','住址','工作單位','電話','是否黨員','出生日期'] datai

7.3 規(guī)范數(shù)據(jù)???????
# 獲取第1個(gè)表格行丨 rowi = len(biaoges[0].rows) rowi
# 定義空列表
lis1 = []
# for循環(huán)獲取第一個(gè)表的數(shù)據(jù)
for i in range(1,rowi): # 從第2行開始循環(huán)
lis1.append([biaoges[0].cell(i,0).text,
biaoges[0].cell(i,1).text,
biaoges[0].cell(i,2).text,
biaoges[0].cell(i,3).text,
biaoges[0].cell(i,4).text])
# 創(chuàng)建一個(gè)dataframe data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品類','數(shù)量','價(jià)格','金額']) data1

7.4 批量讀取???????
import pandas as pd
import os
os.chdir('C:/Users/yyz/Desktop/python辦公技巧/data/word信息/')
lis1=[]
for file in os.listdir('.'):
if file.endswith('.docx'):
doc = docx.Document('./'+file)
biaoges = doc.tables
rowi = len(biaoges[0].rows)
for i in range(1,rowi):
lis1.append([biaoges[0].cell(i,0).text,
biaoges[0].cell(i,1).text,
biaoges[0].cell(i,2).text,
biaoges[0].cell(i,3).text,
biaoges[0].cell(i,4).text])
# 創(chuàng)建dataframe data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品類','數(shù)量','價(jià)格','金額']) data1

8 用outlook批量發(fā)郵件
8.1 導(dǎo)入工具包???????
import win32com.client as win32 import pandas as pd
8.2 讀取數(shù)據(jù)
# 讀取數(shù)據(jù)
data1 = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python批量發(fā)送郵件.xlsx',sheet_name='發(fā)送郵件')
data1.fillna('',inplace=True)
8.3 發(fā)送郵件
# 運(yùn)行outlook
outlook = win32.Dispatch("outlook.Application")
# for循環(huán)發(fā)送文件
for i in range(data1.shape[0]):
mail = outlook.CreateItem(0) # 創(chuàng)建一個(gè)郵件對象 win32.constants.olMailItem
mail.To = data1.iloc[i,0] #收件人
mail.CC = data1.iloc[i,1] #抄送人
mail.Subject = data1.iloc[i,2] #郵件主題
mail.HTMLBody = data1.iloc[i,3] # 郵件正文 html格式
# mail.Body = data1.iloc[i,3] # 郵件正文
mail.Attachments.Add(data1.iloc[i,4]) # 附件
mail.Send() #發(fā)送
i +=1
print('發(fā)送郵件%i份'%i)python辦公自動化的技巧還有很多, python好掌握,能幫助我們提升工作效率,這也是很多非編程人員學(xué)習(xí)python的原因之一。
以上就是Python七個(gè)自動化辦公的技巧的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python自動化辦公的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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