6個(gè)Python辦公黑科技，助你提升工作效率
一、解析PDF（簡(jiǎn)歷內(nèi)推）
應(yīng)用場(chǎng)景：簡(jiǎn)歷內(nèi)推（解析內(nèi)容：包括不限于姓名、郵箱、電話號(hào)碼、學(xué)歷等信息）
輸入：要解析的文件路徑
輸出：需要解析的內(nèi)容（點(diǎn)我主頁(yè)，詳見(jiàn)歷史文章）
環(huán)境準(zhǔn)備：python 3.6 、mac（下文中doc轉(zhuǎn)docx是mac寫(xiě)法，windows更簡(jiǎn)單，導(dǎo)入win32的包即可）
依賴(lài)包：
# encoding: utf-8 import os, sys 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
二、發(fā)送郵件
有幾個(gè)模塊用于訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)以及處理網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議。其中最簡(jiǎn)單的兩個(gè)是用于處理從 urls 接收的數(shù)據(jù)的 urllib.request 以及用于發(fā)送電子郵件的 smtplib:
import smtplib smtpObj = smtplib.SMTP( [host [, port [, local_hostname]]] )
參數(shù)說(shuō)明：
host: SMTP 服務(wù)器主機(jī)。 你可以指定主機(jī)的ip地址或者域名如: runoob.com，這個(gè)是可選參數(shù)。
port: 如果你提供了 host 參數(shù), 你需要指定 SMTP 服務(wù)使用的端口號(hào)，一般情況下 SMTP 端口號(hào)為25。
local_hostname: 如果 SMTP 在你的本機(jī)上，你只需要指定服務(wù)器地址為 localhost 即可。
Python SMTP 對(duì)象使用 sendmail 方法發(fā)送郵件，語(yǔ)法如下：
SMTP.sendmail(from_addr, to_addrs, msg[, mail_options, rcpt_options])
參數(shù)說(shuō)明：
- from_addr: 郵件發(fā)送者地址。
- to_addrs: 字符串列表，郵件發(fā)送地址。
- msg: 發(fā)送消息
案例：
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
import smtplibfrom email.mime.text
import MIMETextfrom email.header
import Header sender = 'from@runoob.com'
# 西紅柿微：ZPYDWXYreceivers = ['1221121@qq.com']
# 接收郵件，可設(shè)置為你的QQ郵箱或者其他郵箱
# 三個(gè)參數(shù)：第一個(gè)為文本內(nèi)容，第二個(gè) plain 設(shè)置文本格式，第三個(gè) utf-8 設(shè)置編碼message = MIMEText('Python 郵件發(fā)送測(cè)試...', 'plain', 'utf-8')message['From'] = Header("不吃西紅柿", 'utf-8')
# 發(fā)送者message['To'] = Header("測(cè)試", 'utf-8')
# 接收者 subject = 'Python SMTP 郵件測(cè)試'message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')
try: smtpObj = smtplib.SMTP('localhost') smtpObj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())
print "郵件發(fā)送成功"except smtplib.SMTPException:
print "Error: 無(wú)法發(fā)送郵件"
三、操作execl
1. 關(guān)聯(lián)公式:Vlookup
vlookup是excel幾乎最常用的公式，一般用于兩個(gè)表的關(guān)聯(lián)查詢等。所以我先把這張表分為兩個(gè)表。
#查看訂單明細(xì)號(hào)是否重復(fù)，結(jié)果是沒(méi)。 df1["訂單明細(xì)號(hào)"].duplicated().value_counts() df2["訂單明細(xì)號(hào)"].duplicated().value_counts() df_c=pd.merge(df1,df2,on="訂單明細(xì)號(hào)",how="left")
2. 數(shù)據(jù)透視表
需求：想知道每個(gè)地區(qū)的業(yè)務(wù)員分別賺取的利潤(rùn)總和與利潤(rùn)平均數(shù)。
pd.pivot_table(sale,index="地區(qū)名稱(chēng)",columns="業(yè)務(wù)員名稱(chēng)",values="利潤(rùn)",aggfunc=[np.sum,np.mean])
3. 對(duì)比兩列差異
需求：比較訂單明細(xì)號(hào)與訂單明細(xì)號(hào)2的差異并顯示出來(lái)。
sale["訂單明細(xì)號(hào)2"]=sale["訂單明細(xì)號(hào)"] #在訂單明細(xì)號(hào)2里前10個(gè)都+1. sale["訂單明細(xì)號(hào)2"][1:10]=sale["訂單明細(xì)號(hào)2"][1:10]+1 #差異輸出 result=sale.loc[sale["訂單明細(xì)號(hào)"].isin(sale["訂單明細(xì)號(hào)2"])==False]
4. 去除重復(fù)值
需求：去除業(yè)務(wù)員編碼的重復(fù)值
sale.drop_duplicates("業(yè)務(wù)員編碼",inplace=True)
5. 缺失值處理
#用0填充缺失值 sale["客戶名稱(chēng)"]=sale["客戶名稱(chēng)"].fillna(0) #刪除有客戶編碼缺失值的行 sale.dropna(subset=["客戶編碼"])
6. 多條件篩選
需求：想知道業(yè)務(wù)員張愛(ài)，在北京區(qū)域賣(mài)的商品訂單金額大于6000的信息。
sale.loc[(sale["地區(qū)名稱(chēng)"]=="北京")&(sale["業(yè)務(wù)員名稱(chēng)"]=="張愛(ài)")&(sale["訂單金額"]>5000)]
7. 模糊篩選數(shù)據(jù)
需求:篩選存貨名稱(chēng)含有"三星"或則含有"索尼"的信息。
sale.loc[sale["存貨名稱(chēng)"].str.contains("三星|索尼")]
8. 分類(lèi)匯總
需求: 北京區(qū)域各業(yè)務(wù)員的利潤(rùn)總額。
sale.groupby(["地區(qū)名稱(chēng)","業(yè)務(wù)員名稱(chēng)"])["利潤(rùn)"].sum()
9. 條件計(jì)算
需求：存貨名稱(chēng)含“三星字眼”并且稅費(fèi)高于1000的訂單有幾個(gè)？這些訂單的利潤(rùn)總和和平均利潤(rùn)是多少？（或者最小值，最大值，四分位數(shù)，標(biāo)注差）
sale.loc[sale["存貨名稱(chēng)"].str.contains("三星")&(sale["稅費(fèi)"]>=1000)][["訂單明細(xì)號(hào)","利潤(rùn)"]].describe()
10. 刪除數(shù)據(jù)間的空格
需求：刪除存貨名稱(chēng)兩邊的空格。
sale["存貨名稱(chēng)"].map(lambda s :s.strip(""))
四、畫(huà)圖分析
英雄聯(lián)盟防御力：
防御能力最低的英雄（1級(jí)）： 暗夜獵手,魔法貓咪,萬(wàn)花通靈
防御能力最高的英雄（10級(jí)）： 正義巨像,披甲龍龜
安妮、卡爾瑪能力矩陣：
代碼示例：
# encoding: utf-8
import json
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Radar
def draw_Radar():
from pyecharts.charts import Radar
radar = Radar()
# //由于雷達(dá)圖傳入的數(shù)據(jù)得為多維數(shù)據(jù)，所以這里需要做一下處理
radar_data = [[10, 10, 10, 10, 10]]
radar_data1 = [[2, 10, 3, 6, 3]]
radar_data2 = [[1, 8, 7, 5, 8]]
# //設(shè)置column的最大值，為了雷達(dá)圖更為直觀，這里的月份最大值設(shè)置有所不同
schema = [
("物理", 100), ("魔法", 10), ("防御", 10),("難度", 10),("喜好", 10)
]
# //傳入坐標(biāo)
radar.add_schema(schema)
radar.add("滿分", radar_data)
# //一般默認(rèn)為同一種顏色，這里為了便于區(qū)分，需要設(shè)置item的顏色
radar.add("安妮", radar_data1, color="#E37911")
radar.add("卡爾瑪", radar_data2, color="#1C86EE")
radar.render()
if __name__ == '__main__':
draw_Radar()
五、解析word（docx、doc）
依賴(lài)包：
# encoding: utf-8 import os, sys import docx
def word_reader(file):
try:
# docx 直接讀
if 'docx' in file:
res = ''
f = docx.Document(file)
for para in f.paragraphs:
res = res + '\n' +para.text
else:
# 先轉(zhuǎn)格式doc>docx
os.system("textutil -convert docx '%s'"%file)
word_reader(file+'x')
res = ''
f = docx.Document(file+'x')
for para in f.paragraphs:
res = res + '\n' +para.text
return res
except:
# print(file, 'read failed')
return ''
六、計(jì)算器
math模塊為浮點(diǎn)運(yùn)算提供了對(duì)底層函數(shù)庫(kù)的訪問(wèn):
>>> import math >>> math.cos(math.pi / 4) 0.70710678118654757 >>> math.log(1024, 2) 10.0
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能給你帶來(lái)幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！
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