python编写⾃动化脚本难吗_python⾃动化办公太难？学这些
就够⽤了
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。python 基础
excel ⾃动化
ppt ⾃动化
word ⾃动化
邮件处理
⽂件批量处理
数据库管理系统与操作系统应用软件的层次
数据处理与分析
⾃动化爬⾍
具体也可以看我的相关Live
下⾯⼀⼀详解。wordpress主题二次元
python 基础
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，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...lse 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、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:
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。
excel ⾃动化
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：
当然最好是看官⽹教程：
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。
ppt ⾃动化
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。
word ⾃动化
python 操作 Word 的库：python-docx、import docx：只对 windows 平台有效
pypiwin32、import win32com：跨平台，但⽆法处理 doc 格式的 word ⽂本，doc 格式不是基于 xml 的
textract、import textract：它同时兼顾“doc”和“docx”，但安装过程需要⼀些依赖。 你可以批量的⽤ python ⽣成 word ⽂件，推
荐使⽤ docx，不需要会太多。
邮件处理
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。
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。
⽂件批量处理
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。
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......
数据处理和分析
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。python入门教程非常详细word>常用的java开发环境
数据处理的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、
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：ndarray，⼀个具有⽮量算术运算和复杂⼴播能⼒的快速且节省空间的多维数组
⽤于对整组数据进⾏快速运算的标准数学函数(⽆需编写循环)
⽤于读写磁盘数据的⼯具以及⽤于操作内存映射⽂件的⼯具
线性代数、随机数⽣成以及傅⾥叶变换功能
⽤于集成由 C、C++、Fortran 等语⾔编写的代码的 A C API
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：⽐起 Python 的内置序列，numpy 数组使⽤的内存更少
numpy 可以在整个数组上执⾏复杂的计算，⽽不需要 Python 的 for 循环
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。
220v电机通电后不转嗡嗡响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。
⾃动化爬⾍
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。
eclipse中文语言包教学其它
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?

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