python高效办公的应用 为什么WPS办公这么难用，还有那么多人用？
为什么WPS办公这么难用，还有那么多人用？
WPS是进口牌子Office是美国佬的，最好不要允许国产。还有一个那是wps总之是word创始人，该技术被微软坑回来了！导致wps好久了还没有拧身。但wps和Office一般好用，他们是有不兼容协议的以前。
大学学好Python对以后有什么用？
肯定是就业用。养家糊口是可以用，安生立命可以用。
Python作为万能的面向对象脚本语言，就业面那是蛮的广呀，是未来社会必备技巧的技能。
这个可以用在：
1、人工智能。
2、机器学习。
3、数据分析。
4、网络爬虫。
5、数学可以计算。
6、游戏开发。
7、应用开发。
8、桌面开发。
9、嵌入式开发。
10、金融分析。
从未来办公角度就跟学习Excel完全不一样有用。
功利之心有一点的说法那就是能能赚钱用。
python可以实现哪些办公自动化？
Python办公自动化主要注意是批量化、自动化、定制化解决数据问题，目前要注意分成三类三大块：自动化office、自动化机器人、自动化数据服务。
1、自动化office，以及对excel、word、ppt、email、pdf等正确办公场景的操作，
python也有随机的工具库，可以很方便啊的内部函数。
可以提供一些最常见的一种的核心库供大家参考使用。
excel：xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl
word：Python-docx
ppt：pptx
email：smtplib（SMTP服务）、email（解三角形处理）、yagmail（主攻）
pdf：pypdf2、pdfminer、pdfplumber
picture：PIL
学这些会撸python是前提，对此小白来说如何自学也并非件很容易的事，要花也是非常的时间去慢慢适应python的语法逻辑，但是要要坚持为他程序员，不断地再练习。
2、自动化机器人，单独能提高常规且低频率的服务，诸如客服、不自动股票交易系统、实时信息抓取、聊天机器人等。
或者
web测试自动化：selenium
仿真的鼠标键盘：pymouse、pywinauto、pyautogui
自动化:wechatby
Python自动化办公其实不难，但也不需要有Python基础，最少得会写脚本，要不然即便有自动化接口也用不了。
很多人入了很长时间门，我还是在门外游荡，我总觉得这是学习方法的问题。学习编程你必须多练习练习，基础实战离线走，那样的话才能最方便掌握Python。
很有可能你会问，看书学习看不在里面该怎么办啊，那就换条路子，你也可以去看视频、看网络教程、逛github，都是很比较好的方法.
3、自动化数据服务，比较多是提供流式数据服务，从数据某些、数据处理、数据建模、数据可视化，到到最后生成数据报告，实际python搭建起求完整数据链条。
数据抓取：requests、scrapy
数据处理：pandas、numpy
数据建模：scipy、scikit-learn、statesmodel、keras
数据可视化：matplotlib、seaborn、bokeh、pyecharts
数据报表：dash
以python操作excel为例，建议使用xlwings生成自动化图表。
1、很简单推荐xlwings
这一次实操演练：
1、打算一个表格
2、对表格进行各种操作
导入到xlwings库，命名为xw
importxlwingsasxw
建立起与领激活码工作簿的连接
#这里使用books方法，脚注工作簿
wb[#34商品清单.xlsx#34]
type(wb)
栏里点工作簿的名字
#39商品清单.xlsx#39
构造函数工作表对象
sht[#39表一#39]
查找表一中A1单元格的内容
#标准用法
sht.range(#39A1#39).value
#39品类#39
#简练用法
sht[#39A1#39].value
#39品类#39
#索引用法
sht[0,0].value
#39品类#39
查找表一中A1-D8所有单元格的内容
sht.range(#39A1:D8#39).value
输出低：
[[#39品类#39,#39数量（件）#39,#39单价（元）#39,#39总价（元）#39],
[#39坚果#39,5.0,30.0,150.0],
[#39罐头#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蜂蜜#39,2.0,80.0,160.0],
[#39进口零食#39,4.0,70.0,280.0],
[#39算算看#39,33.0,43.166666666666664,950.0]]
sht[:8,:4].value
输出低：
[[#39品类#39,#39数量（件）#39,#39单价（元）#39,#39总价（元）#39],
[#39坚果#39,5.0,30.0,150.0],
[#39罐头#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蜂蜜#39,2.0,80.0,160.0],
[#39进口零食#39,4.0,70.0,280.0],
[#39共有#39,33.0,43.166666666666664,950.0]]
将表一B2单元格5替换成7
sht.range(#39B2#39).value7
向表二中导出dataframe类型数据
不过在此之前：连接到表二
第二步：化合一个dataframe类型数据集
第二步：导入表二
sht_2[#39表二#39]
importpandasthoughpd
df({#39姓名#39:[#39小王#39,#39小张#39,#39小李#39],#39年龄#39:[23,26,19]})
df
导入：
sht_2.range(#39B1#39).valuedf
向表二中导出numpy数组
importnumpylikenp
elem([[1,2,3],[4,5,6]])
object
输出：
array([[1,2,3],
[4,5,6]])
导入：
sht_2.range(#39F1#39).valuestring
将excel中数据导入为DataFrame格式
sht_2.range(#39B1#39).options(,expand#39table#39).value
用matplotlib绘图并将图片贴到excel上
importsuchplt
fig(figsize(4,4))
([1,2,3,4,5])
sht_(fig,name#39MyPlot#39,updateTrue)
输出低：
ltPicture#39MyPlot#39intoltSheet[商品清单.xlsx]表二gtgt
可以修改表三中A1单元格的宽和高
直接连接表三
sht_3[#39表三#39]
查找A1单元格的宽和高
#查找列宽
sht_3.range(#39A1#39).column_width
8.11
#查看行高
sht_3.range(#39A1#39).row_height
13.8
A1单元格高改为15.6，宽转成2.2
sht_3.range(#39A1#39).column_width2.2
sht_3.range(#39A1#39).row_width15.6
改表三B1单元格颜色
#查找B1单元格颜色
sht_3.range(#39B1#39).color
(255,0,0)
#修改B1单元格颜色为黑色
sht_3.range(#39B1#39).color(0,0,0)
写一个自动化的小脚本
deff():
sht_3.range(#34A1:AZ48#34).column_width1.1
sht_3.range(#39A1:AZ48#39).row_width7.8
list_1_csv(#39yewuren.csv#39).values
anyi,jacrosslist_1:
sht_3[int(i),int(j)].color(255,25,0)
f()
list_1[]
afterioutsiderange(30):
forjintorange(40):
csht_3[i,j].color
ifc(255,0,0):
list_((i,j))
这些小例子都能跑，你这个可以放自己电脑上运行下，也可以手敲每个代码，这样的话的确能高效率手中掌握。
如果对python语法还不熟悉，建议先把框架熟得不能再熟一遍，多做些练习。
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