标签：docx Python 八个 工具包 办公 file doc import data
Python八个自动化办公的技巧
大家好 我是毕加锁 (锁!)
这篇文章主要介绍了几个Python自动化办公的技巧，可以大大提高工作效率，例如：Word文档doc转docx、Excel文件批量合并、Word文件批量转pdf等，需要的可以参考一下
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导语
哈喽吖铁汁萌！今天这期就给大家介绍几个我用到的办公室自动化技巧，可以瞬速提高办公效率。有需要的可以往下滑了
1、Word文档doc转docx
去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了这两种格式的转换。
1.1 导入工具包
import os from win32com import client as wc |
1.2 获取文件夹下面所有doc文件明细
# 路径 path="C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/doc转docx/" # 根据自己电脑文件修改 # 定义空list,存放文件绝对路径 files = [] for file in os.listdir(path): if file.endswith(".doc"): files.append(path+file) files |
1.3 转换文件
# 运行word程序 word = wc.Dispatch("Word.Application") # for循环 i = 0 for file in files: try: doc = word.Documents.Open(file) #打开word文件 doc.SaveAs("{}x".format(file), 12) #另存为后缀为".docx"的文件，其中参数12指docx文件 doc.Close() #关闭原来word文件 print(file +':转换成功') i +=1 except: print(file +':转换[不成功]') files.append(file) # 若读取文件报错, 则将文件名称添加到files列表中重新读取 pass print('转换文件%i个'%i) # 退出word word.Quit() |
2、文字地址批量转经纬度
工作中地址转经纬度会用在做地图可视化或者计算距离方面。
2.1 导入工具包
# 导入工具包 import pandas as pd import json from urllib.request import urlopen, quote import requests |
2.2 定义转换函数
# 定义函数 def getlnglat(address): url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/' output = 'json' ak = "自己申请的api" # 百度地图API, 需要自己申请 address = quote(address) # 由于本文地址变量为中文，为防止乱码，先用quote进行编码 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) # 将字符串转化为json lat = temp['result']['location']['lat'] lng = temp['result']['location']['lng'] return lng, lat # 经度 longitude,纬度 latitude, |
2.3 地址转换
2.3.1 单个地址转换
# 单个地址转换 getlnglat('北京市朝阳区高碑店地区办事处高井村委会') (116.52784003604923, 39.91806508560947) |
2.3.2 批量地址转换
# 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/地址信息.xlsx') data |
data['经度'] = '' data['纬度'] = '' for i in range(data.shape[0]): try: data.iloc[i,2] = getlnglat(data.iloc[i,1])[0] # 经度 将第i行,第2列的地址(列索引为1)转换为经纬度,并将经度赋值给第i行,第3列(列索引为2) data.iloc[i,3] = getlnglat(data.iloc[i,1])[1] # 纬度 except: pass #print(i) data |
3、经纬度计算距离
安装工具包
3.1 导入工具包
from geopy.distance import geodesic |
3.2 读取数据
# 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/经纬度计算距离.xlsx') data |
3.3 计算距离
# 将经纬度赋值给变量,简化 wd1 = data['纬度1'].tolist() jd1 = data['经度1'].tolist() wd2 = data['纬度2'].tolist() jd2 = data['经度2'].tolist() lis1 = [] for i in range(len(data)): j= geodesic((wd1[i],jd1[i]), (wd2[i],jd2[i])).km # 纬度 经度 纬度 经度 lis1.append(j) #print(i) data['距离'] = lis1 data |
4、百度经纬度转高德经纬度
公司有2个系统,用的坐标系不一样, 有时候需要转换一下
4.1 工具包
# 导入工具包 import math import pandas as pd |
4.2 定义函数
# 定义转换函数 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 单个转换
# 单个转换 bdToGaoDe(116.512885, 39.847469) (116.50647396357492, 39.84120409781157) |
4.4 批量转换
# 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/百度经纬度转高德.xlsx') data.head() |
wd = data['纬度'].tolist() jd = data['经度'].tolist() # 定义一个空列表 li1 = [] for i in range(len(data)): j = bdToGaoDe(jd[i],wd[i]) li1.append(j) li1 data['经度_re'] = [i[0] for i in li1] data['纬度_re'] = [i[1] for i in li1] data.head() |
5、Excel文件批量合并
5.1 工具包
# 导入工具包 import pandas as pd import os |
5.2 获取文件列表
# 设置文件路径 path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/数据合并/' # 空列表, 用于存放文件路径 files = [] for file in os.listdir(path): if file.endswith(".xlsx"): files.append(path+file) # 查看列表 files |
5.3 转换存储数据
# 定义一个空的dataframe data = pd.DataFrame() # 遍历所有文件 for file in files: datai = pd.read_excel(file) datai_len = len(datai) data = data.append(datai) # 添加到总的数据中 print('读取%i行数据,合并后文件%i列, 名称：%s'%(datai_len,len(data.columns),file.split('/')[-1])) # 查看是否全部读取，格式是否出错 # 重置索引 data.reset_index(drop=True,inplace=True) |
6、Word文件批量转pdf
只能转docx文件,转doc文件会报错, 工具包安装
6.1 导入工具包
# 安装工具包: # 导入工具包 from docx2pdf import convert import os |
6.2 单个转换
# 单个转换 convert("c:/users/yyz/desktop/魔方公式.docx", "c:/users/yyz/desktop/excel笔记.pdf") |
6.3 批量转换
# 文件位置 path = 'C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/word转pdf/' # 定义空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+'转换成功') |
7、批量读取word中表格数据
7.1工具包安装
pip install python-docx |
# 读取word文件 doc = docx.Document('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/data/word信息.docx') # 获取文档中所有表格对象的列表 biaoges = doc.tables |
7.2 不规范的表格
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','年龄','籍贯','住址','工作单位','电话','是否党员','出生日期'] datai |
7.3 规范数据
# 获取第1个表格行丨 rowi = len(biaoges[0].rows) rowi |
# 定义空列表 lis1 = [] # for循环获取第一个表的数据 for i in range(1,rowi): # 从第2行开始循环 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]) |
# 创建一个dataframe data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品类','数量','价格','金额']) data1 |
7.4 批量读取
import pandas as pd import os os.chdir('C:/Users/yyz/Desktop/python办公技巧/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]) |
# 创建dataframe data1 = pd.DataFrame(lis1,columns=['日期','品类','数量','价格','金额']) data1 |
8 用outlook批量发邮件
8.1 导入工具包
import win32com.client as win32 import pandas as pd |
8.2 读取数据
# 读取数据 data1 = pd.read_excel('C:/Users/yyz/Desktop/python批量发送邮件.xlsx',sheet_name='发送邮件') data1.fillna('',inplace=True) |
8.3 发送邮件
# 运行outlook outlook = win32.Dispatch("outlook.Application") # for循环发送文件 for i in range(data1.shape[0]): mail = outlook.CreateItem(0) # 创建一个邮件对象 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] #邮件主题 mail.HTMLBody = data1.iloc[i,3] # 邮件正文 html格式 # mail.Body = data1.iloc[i,3] # 邮件正文 mail.Attachments.Add(data1.iloc[i,4]) # 附件 mail.Send() #发送 i +=1 print('发送邮件%i份'%i) |
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