python可以實現(xiàn)哪些辦公自動化？Python辦公自動化主要解決批量、自動化、定制化的數(shù)據(jù)問題。目前主要分為三部分:自動化辦公、自動化機器人、自動化數(shù)據(jù)服務(wù)。1.自動化辦公，包括excel、word

python可以實現(xiàn)哪些辦公自動化？

Python辦公自動化主要解決批量、自動化、定制化的數(shù)據(jù)問題。目前主要分為三部分:自動化辦公、自動化機器人、自動化數(shù)據(jù)服務(wù)。

1.自動化辦公，包括excel、word、ppt、email、pdf等常見辦公場景的操作。

Python有相應(yīng)的工具庫，可以很方便的調(diào)用。

提供了一些常用的核心庫供您參考。

excel:xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl

word:Python-docx

ppt:pptx

:wechatby

Python自動化不難，但也需要有Python基礎(chǔ)，至少你得會寫腳本，不然你贏了 即使你有自動化界面，你也不能使用它。

很多人已經(jīng)進門很久了，卻還在外面徘徊。我覺得這是一個學習方法的問題。學習編程一定要多練習，基礎(chǔ)實戰(zhàn)要同步，才能盡快掌握Python。

你可能會問，如果我能做什么？;不要看書？那就另辟蹊徑?？梢钥匆曨l，看在線教程，逛github，都是很好的方法。

3.自動化數(shù)據(jù)服務(wù)主要提供流數(shù)據(jù)服務(wù)，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化到最終生成數(shù)據(jù)報表，通過python構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)鏈。

數(shù)據(jù)捕獲:請求，scrapy

數(shù)據(jù)處理:熊貓，熊貓

數(shù)據(jù)建模:scipy，scikit-learn，statesmodel，keras。

數(shù)據(jù)可視化:matplotlib、seaborn、bokeh、pyecharts

數(shù)據(jù)報告:儀表板

以python s exc: D8 # 39)。價值

輸出:

[[#39類別#39、#39數(shù)量(件)#39、#39單價(元)#39、#39總價(元)#39]，

[#39螺母#39，5.0，30.0，150.0]，

[#39可以#39，9.0，10.0，90.0]，

[#39牛肉#39，3.0，60.0，180.0]，

[#39果汁#39，10.0，9.0，90.0]，

[#39蜜#39，2.0，80.0，160.0]，

【#39進口零食# 39，4.0，70.0，280.0】，

[#39總計#39，33.0，43，664，950.0]]

sht[:8，:4]。價值

輸出:

[[#39類別#39、#39數(shù)量(件)#39、#39單價(元)#39、#39總價(元)#39]，

[#39螺母#39，5.0，30.0，150.0]，

[#39可以#39，9.0，10.0，90.0]，

[#39牛肉#39，3.0，60.0，180.0]，

[#39果汁#39，10.0，9.0，90.0]，

[#39蜜#39，2.0，80.0，160.0]，

【#39進口零食# 39，4.0，70.0，280.0】，

[#39總計#39，33.0，43，664，950.0]]

將表一B2的單元格5改為7。

sht.rang:[# 39小王# 39，# 39小張# 39，# 39小李# 39]，# 39Ag:[23，26，19]})

df

導入:

sht_2.range(#39B1#39)。值df

將numpy數(shù)組導入表2。

將numpy作為np導入

obj ([[1，2，3]，[4，5，6]])

目標文件

輸出:

數(shù)組([[1，2，3]，

[4, 5, 6]])

導入:

sht_2.range(#39F1#39)。值對象

將excel中的數(shù)據(jù)導出為DataFrame格式。

sht_2.range(#39B1#39)。選項(，展開#39表# 39)。價值

用matplotlib畫圖，將圖片粘貼到exc:

sht _ 3 . rang:az 48 # 34).列寬1.1

sht _ 3 . rang:az 48 # 39)。行高7.8

list_1 _csv(#39zaike.csv#39)。價值觀念

對于list_1:的I . j

sht_3[int(i)，int(j)]。顏色(255，25，0)

f()

list_1 []

因為我在rang:

為rang:的j

c sht_3[i，j]。顏色

如果c (255,0,0):

list_((i，j))

這些小例子是可以運行的，你可以在自己的電腦上運行，也可以手工敲每個代碼，肯定可以高效掌握。

如果你不熟悉python語法，你 最好先熟悉一下框架，多做練習。

如何利用python中的PIL庫做圖像處理？

Python (PIL)中的圖像處理庫提供了廣泛的文件格式支持和強大的圖像處理能力，主要包括圖像存儲、圖像顯示、格式轉(zhuǎn)換和基本的圖像處理操作。簡單使用方法:

#!/usr/bin/env python

#encoding: utf-8

導入圖像

myimg:級

d:

(打開文件)

_file保存_文件

def Chang:

百分比:大小以百分比的形式確定。

高度，width:由指定的高度和寬度決定。

如果不是(身高和width):

寬度、高度

n:

角度:旋轉(zhuǎn)的角度。

Rot_img(角度)#旋轉(zhuǎn)

rot_(_fil:

Fil:保存為圖片格式，直接顯示后綴。

(文件名)

d:

使用ImageDraw繪制圖形

導入ImageDraw

畫圖像。繪制()

寬度、高度

((0，0)，(width-1，height-1))，fill 255) #畫一條直線。

(((0，height-1)，(width-1，0))，fill255)

((0，0，width-1，height-1)，0，360，fill 255) #畫一個橢圓。

(_文件)

def Enhanc:

使用圖像增強來增強圖像效果。

導入圖像增強

亮度()

bright _ imgbrights . enhancement(2.0)# #亮度增強

亮_(_文件)

銳度()

sharp _ img Sharpness . enhancement(7.0)#銳度增強

夏普_(_文件)

對比度()#對比度增強

contrast _ img contrast . enhanc:

文件名

保存文件

sav: save _

oimg myimg(文件名，保存文件)

_尺寸(30)

(45)

_as(另存為文件)

oimg。Draw_Something()

oimg。增強_某物()