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内容大纲
本书对Python在职场办公领域的应用进行了系统梳理与介绍。全书共12章,第1~6章主要围绕与Python办公自动化相关的基础知识展开;第7~12章包括走进ChatGPT,文件操作自动化,Word、PPT办公自动化,Excel办公自动化,PDF文档操作自动化和邮件发送,数据分析与可视化等内容。本书提供了丰富的案例,并配有相关资源,以增强读者的实战能力。
本书内容易学易懂,适合追求高效工作、对办公自动化感兴趣的产品经理、运营人员等职场人士阅读。 -
作者介绍
杨永刚,现就职于中国电信新疆公司大数据与AI中心。 微软最有价值专家(MSMVP)高级工程师/软件工程硕士/系统架构师/省公司创新杰出人才/集团公司B级人才/中央企业先进员工/电信集团认证Hive讲师。20年的IT开发经验,擅长C#、Python、Java语言,擅长C/S、B/S编程,具有丰富的项目开发经验。先后主持多个集团级、省级大型项目,任技术经理、项目经理。荣获集团科技进步二等奖。 欢迎关注公众号“Python有温度”,一起学习Python。 -
目录
第1章 Python及其在办公中的应用
1.1 为什么要用Python实现办公自动化
1.2 Python办公自动化应用场景
1.3 创建Python开发环境
1.3.1 Python的下载和安装
1.3.2 IDLE
1.4 VS Code编辑器
1.4.1 VS Code的下载与安装
1.4.2 将VS Code设置成中文界面
1.4.3 为VS Code配置Python环境
1.5 第一个Python程序“hello python”
1.6 用Python操作Excel的入门程序
第2章 Python基础
2.1 变量
2.2 标识符
2.3 关键字
2.4 内置函数
2.5 数字类型
2.5.1 整数类型
2.5.2 浮点数类型
2.5.3 布尔类型
2.6 输入和输出
2.6.1 input()函数
2.6.2 print()函数
2.7 注释
2.7.1 单行注释
2.7.2 多行注释
2.8 缩进
2.9 字符串入门
2.9.1 基本操作
2.9.2 字符串转义
2.9.3 字符串切片
2.9.4 字符串跨越多行
2.10 玩转字符串必须要掌握的方法
2.10.1 连接字符串
2.10.2 分割字符串
2.10.3 置换字符串
2.10.4 判断字符串及字母大小写转换
2.10.5 查找字符串
2.10.6 去除某些字符
2.11 格式化字符串的3种方式
2.11.1 %-formatting
2.11.2 str.format()方法
2.11.3 f字符串
2.12 运算符
2.12.1 算术运算符
2.12.2 关系运算符
2.12.3 逻辑运算符
2.12.4 赋值运算符
第3章 程序流程控制
3.1 选择语句
3.1.1 if语句
3.1.2 if...else语句
3.1.3 if...elif...else语句
3.2 循环语句
3.2.1 for语句
3.2.2 while语句
3.3 循环控制语句
3.3.1 break语句
3.3.2 continue语句
第4章 列表和字典
4.1 列表
4.1.1 列表的创建
4.1.2 列表元素的访问
4.1.3 列表元素的插入和追加
4.1.4 列表元素的修改
4.1.5 列表元素的删除
4.1.6 列表的其他操作方法
4.1.7 列表切片
4.1.8 用列表推导式快速创建列表
4.1.9 内置函数enumerate()的使用小技巧
4.2 字典
4.2.1 字典的创建
4.2.2 字典元素的访问
4.2.3 字典元素的添加
4.2.4 字典元素的修改
4.2.5 字典元素的删除
4.2.6 字典的遍历
4.2.7 字典嵌套
第5章 函数
5.1 函数的定义
5.2 函数的参数
5.2.1 形参和实参
5.2.2 必选参数
5.2.3 默认参数
5.3 函数的返回值
5.4 变量的作用域
第6章 常用模块和异常处理
6.1 模块
6.1.1 模块的使用方法
6.1.2 模块的两种导入方式
6.1.3 安装第三方模块的方法
6.2 os模块
6.2.1 os.getcwd()方法
6.2.2 os.listdir(path)方法
6.2.3 os.walk()方法
6.2.4 其他方法的使用
6.3 time模块
6.3.1 time()方法
6.3.2 strftime()方法
6.4 math模块
6.5 random模块
6.5.1 random.random()方法
6.5.2 random.randrange()方法
6.5.3 random.randint()方法
6.5.4 random.choice()方法
6.6 捕获异常
6.6.1 使用try...except语句捕获异常
6.6.2 使用try...except...finally语句捕获异常
6.7 VS Code的调试功能
第7章 走进ChatGPT
7.1 初识ChatGPT
7.1.1 什么是ChatGPT
7.1.2 为什么要用ChatGPT进行办公自动化
7.2 ChatGPT的简单使用
7.2.1 注册和登录ChatGPT
7.2.2 开启你与ChatGPT的对话
7.3 使用提示词提升回答的质量
7.4 ChatGPT办公应用实战
7.4.1 实战案例——用ChatGPT制订员工培训计划
7.4.2 实战案例——用ChatGPT撰写用户调研报告
7.5 在Python中调用OpenAI的API
第8章 文件操作自动化
8.1 文本文件
8.1.1 文件打开
8.1.2 文件写入操作
8.1.3 文件读取操作
8.1.4 使用with语句进行优化
8.2 CSV格式文件
8.2.1 CSV格式文件的写入
8.2.2 CSV格式文件的读取
8.2.3 使用字典方式操作CSV文件
8.3 glob模块
8.4 zipfile模块
8.4.1 生成压缩文件
8.4.2 解压缩文件
8.5 实战案例——快速创建所有人员姓名文件夹
8.6 实战案例——自动整理文件
8.7 实战案例——打造个性化的图片文字识别工具
8.8 使用ChatGPT实现文件自动整理
第9章 Word、PPT办公自动化
9.1 使用python-docx库进行Word办公自动化
9.1.1 python-docx库的安装和对象层次
9.1.2 python-docx库的基本操作
9.1.3 python-docx库的样式使用
9.1.4 实战案例——批量生成录取通知书
9.1.5 实战案例——批量生成格式一致的简历
9.2 用好Word模板,让文档变得精美
9.2.1 docxtpl库的介绍与安装
9.2.2 Jinja2模板引擎
9.2.3 实战案例——生成劳动合同
9.2.4 实战案例——生成学生成绩明细表
9.2.5 实战案例——生成试卷
9.2.6 实战案例——自动判卷
9.3 使用python-pptx库进行PPT办公自动化
9.3.1 python-pptx库的安装和对象层次
9.3.2 python-pptx库的基本操作
9.3.3 python-pptx库的表格操作
9.3.4 python-pptx库的图表操作
9.3.5 实战案例——生成结业证书
9.4 实战案例——利用win32com库把doc格式转换为docx格式
9.5 实战案例——利用win32com库把PPT文件页面转成长图
9.6 使用ChatGPT实现Word合同自动生成
第10章 Excel办公自动化
10.1 openpyxl库
10.1.1 openpyxl库的安装和对象层次
10.1.2 openpyxl库的基本操作
10.1.3 openpyxl库的样式使用
10.1.4 openpyxl库的高级使用
10.1.5 openpyxl库的图表操作
10.1.6 实战案例——工作簿文件的拆分与合并
10.1.7 实战案例——工作表的拆分与合并
10.2 xlwings库
10.2.1 xlwings库的安装和对象层次
10.2.2 xlwings库的基本操作
10.2.3 常用的方法和属性
10.2.4 图表处理
10.2.5 实战案例——在单元格中设置超链接
10.2.6 表单内设计
10.2.7 sql()函数的使用
10.2.8 实战案例——九九乘法表
10.2.9 实战案例——设置边框
10.2.10 实战案例——文件的拆分和合并
10.3 操作Excel的xlsxwriter库
10.3.1 xlsxwriter库的基本操作
10.3.2 格式处理
10.3.3 实战案例——学生成绩表
10.4 操作Excel的几种工具
10.4.1 操作系统
10.4.2 文件格式
10.4.3 功能
10.5 使用ChatGPT实现多张工作表的合并
第11章 PDF文档操作自动化和邮件发送
11.1 PDF文档操作自动化
11.1.1 使用pdfplumber库解析PDF文档的内容
11.1.2 使用PyPDF2库打造个性化的功能
11.1.3 实战案例——利用Python将Word文档转为PDF文档
11.1.4 实战案例——利用Python将PDF表格转为Excel
11.1.5 实战案例——利用Python把PPT文档转为PDF文档
11.1.6 实战案例——利用Python将PDF文档转为图片
11.2 邮件发送
11.2.1 使用smtplib库发送邮件
11.2.2 使用email库构造邮件
11.2.3 实战案例——批量发送招标信息
11.2.4 实战案例——使用更简单的yamail库发送邮件
11.2.5 实战案例——通过计划任务定时发送邮件
11.3 使用ChatGPT对PDF文档加水印
第12章 数据分析与可视化
12.1 Pandas库
12.1.1 Series 的基本操作
12.1.2 DataFrame的基本操作
12.1.3 数据获取
12.1.4 数据清洗
12.1.5 数据处理
12.1.6 实战案例——拆分与合并工作表
12.1.7 实战案例——工作簿的拆分与合并
12.2 Matplotlib库
12.2.1 Matplotlib库的基本使用
12.2.2 图表的基本元素
12.2.3 坐标系和坐标轴
12.2.4 图表的基本设置
12.2.5 图表的样式参数
12.2.6 常用图表的绘制
12.3 Seaborn库
12.4 实战案例——词云
12.4.1 jieba库
12.4.2 wordcloud库
12.5 实战案例——二手房信息的可视化分析实战
12.5.1 数据了解
12.5.2 数据预处理
12.5.3 数据可视化
12.6 使用ChatGPT做数据分析
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