6个 Python 办公黑科技，工作效率提升100倍！（附代码）python黑科技_python办公

前言

下班晚，加班久感觉已经成为现代打工人的通病，每天将大部分时间浪费在一些机械，重复的工作上，如何提升你自己的工作效率才是关键。

今天给大家分享6个 Python 办公小技巧，让你的工作效率倍增，欢迎大家学习收藏、喜欢点赞支持。

废话不说，让我们开始学习吧。

一、解析PDF（简历内推）

应用场景： 简历内推（解析内容：包括不限于姓名、邮箱、电话号码、学历等信息）

输入： 要解析的文件路径

输出：需要解析的内容

环境准备：python 3.6 、mac（下文中doc转docx是mac写法，windows更简单，导入win32的包即可）

依赖包：

from pdfminer.pdfparser import PDFParser

from pdfminer.pdfdocument import PDFDocument

from pdfminer.pdfpage import PDFPage

from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager

from pdfminer.pdfinterp import PDFPageInterpreter

from pdfminer.layout import LAParams

from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
 
def pdf_reader(file):
    fp = open(file, "rb")
    # 创建一个与文档相关联的解释器
    parser = PDFParser(fp)
    # PDF文档对象
    doc = PDFDocument(parser)
    # 链接解释器和文档对象
    parser.set_document(doc)
    # doc.set_paeser(parser)
    # 初始化文档
    # doc.initialize("")
    # 创建PDF资源管理器
    resource = PDFResourceManager()
    # 参数分析器
    laparam = LAParams()
    # 创建一个聚合器
    device = PDFPageAggregator(resource, laparams=laparam)
    # 创建PDF页面解释器
    interpreter = PDFPageInterpreter(resource, device)
    # 使用文档对象得到页面集合
    res = ''
    for page in PDFPage.create_pages(doc):
        # 使用页面解释器来读取
        interpreter.process_page(page)
        # 使用聚合器来获取内容
        layout = device.get_result()
        for out in layout:
            if hasattr(out, "get_text"):
                res = res + '' + out.get_text()
    return res


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二、发送邮件

有几个模块用于访问互联网以及处理网络通信协议。其中最简单的两个是用于处理从 urls 接收的数据的 urllib.request 以及用于发送电子邮件的 smtplib:

smtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )


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参数说明：

• host: SMTP 服务器主机。 你可以指定主机的ip地址或者域名如: http://runoob.com，这个是可选参数。
• port: 如果你提供了 host 参数, 你需要指定 SMTP 服务使用的端口号，一般情况下 SMTP 端口号为25。
• local_hostname: 如果 SMTP 在你的本机上，你只需要指定服务器地址为 localhost 即可。

Python SMTP 对象使用 sendmail 方法发送邮件，语法如下：

SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])


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参数说明：

• from_addr: 邮件发送者地址。
• to_addrs: 字符串列表，邮件发送地址。
• msg: 发送消息

案例：

from email.mime.text import MIMEText

from email.header import Header

sender = 'from@runoob.com'

receivers = ['1221121@qq.com']  # 接收邮件，可设置为你的QQ邮箱或者其他邮箱

# 三个参数：第一个为文本内容，第二个 plain 设置文本格式，第三个 utf-8 设置编码

message = MIMEText('Python 邮件发送测试...', 'plain', 'utf-8')

message['From'] = Header("不吃西红柿", 'utf-8')   # 发送者

message['To'] =  Header("测试", 'utf-8')        # 接收者

subject = 'Python SMTP 邮件测试'

message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')

    smtpObj = smtplib.SMTP('localhost')

    smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())

except smtplib.SMTPException:

    print "Error: 无法发送邮件"


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三、操作execl

1. 关联公式:Vlookup

vlookup是excel几乎最常用的公式，一般用于两个表的关联查询等。所以我先把这张表分为两个表。

df1["订单明细号"].duplicated().value_counts()

df2["订单明细号"].duplicated().value_counts()

df_c=pd.merge(df1,df2,on="订单明细号",how="left")


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2. 数据透视表

需求：想知道每个地区的业务员分别赚取的利润总和与利润平均数。

pd.pivot_table(sale,index="地区名称",columns="业务员名称",values="利润",aggfunc=[np.sum,np.mean])


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3. 对比两列差异

需求：比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。

sale["订单明细号2"]=sale["订单明细号"]

sale["订单明细号2"][1:10]=sale["订单明细号2"][1:10]+1

result=sale.loc[sale["订单明细号"].isin(sale["订单明细号2"])==False]


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4. 去除重复值

需求：去除业务员编码的重复值

sale.drop_duplicates("业务员编码",inplace=True)


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5. 缺失值处理

sale["客户名称"]=sale["客户名称"].fillna(0)

sale.dropna(subset=["客户编码"])


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6. 多条件筛选

需求：想知道业务员张爱，在北京区域卖的商品订单金额大于6000的信息。

sale.loc[(sale["地区名称"]=="北京")&(sale["业务员名称"]=="张爱")&(sale["订单金额"]>5000)]


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7. 模糊筛选数据

需求:筛选存货名称含有"三星"或则含有"索尼"的信息。

sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星|索尼")]


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8. 分类汇总

需求: 北京区域各业务员的利润总额。

sale.groupby(["地区名称","业务员名称"])["利润"].sum()


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9. 条件计算

需求：存货名称含“三星字眼”并且税费高于1000的订单有几个？这些订单的利润总和和平均利润是多少？（或者最小值，最大值，四分位数，标注差）

sale.loc[sale["存货名称"].str.contains("三星")&(sale["税费"]>=1000)][["订单明细号","利润"]].describe()


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10. 删除数据间的空格

需求：删除存货名称两边的空格。

sale["存货名称"].map(lambda s :s.strip(""))


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四、画图分析

英雄联盟防御力：

防御能力最低的英雄（1级）： 暗夜猎手,魔法猫咪,万花通灵 防御能力最高的英雄（10级）： 正义巨像,披甲龙龟

安妮、卡尔玛能力矩阵：

代码示例：

from pyecharts.charts import Pie

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Radar

    from pyecharts.charts import Radar

    # //由于雷达图传入的数据得为多维数据，所以这里需要做一下处理

    radar_data = [[10, 10, 10, 10, 10]]

    radar_data1 = [[2, 10, 3, 6, 3]]

    radar_data2 = [[1, 8, 7, 5, 8]]

    # //设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同

        ("物理", 100), ("魔法", 10), ("防御", 10),("难度", 10),("喜好", 10)

    radar.add_schema(schema)

    radar.add("满分", radar_data)

    # //一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色

    radar.add("安妮", radar_data1, color="#E37911")

    radar.add("卡尔玛", radar_data2, color="#1C86EE")

if __name__ == '__main__':


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五、解析word（docx、doc）

依赖包：

        if 'docx' in file:

            f = docx.Document(file)

            for para in f.paragraphs:

                res = res + '\n' +para.text

            # 先转格式doc>docx

            os.system("textutil -convert docx '%s'"%file)

            word_reader(file+'x')

            f = docx.Document(file+'x')

            for para in f.paragraphs:

                res = res + '\n' +para.text

        # print(file, 'read failed')


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六、计算器

math模块为浮点运算提供了对底层函数库的访问:

>>> math.cos(math.pi / 4)


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学习资源推荐

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一、Python入门

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二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

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