Python自动化办公很简单电子书

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内容简介

前言

第1篇　Python编程基础知识

第1章　Python概述

1.1　Python基础语法

1.1.1　变量和赋值语句

1.1.2　基本数据类型和运算符

1.1.3　注释和缩进

1.1.4　常用关键字

1.1.5　模块的导入和使用

1.2　Python数据类型

1.2.1　数字类型及其运算

1.2.2　字符串类型及其操作

1.2.3　列表类型及其操作

1.2.4　元组类型及其操作

1.2.5　集合类型及其操作

1.2.6　字典类型及其操作

1.3　控制语句和函数

1.3.1　条件语句和循环语句

1.3.2　函数的定义和调用

1.3.3　函数的参数和返回值

1.3.4　匿名函数和高阶函数

1.3.5　异常处理机制

1.4　小结

第2章　常用的Python自动化库和工具

2.1　常用的Python库

2.1.1　NumPy：数值计算库

2.1.2　pandas：数据处理库

2.1.3　PyAutoGUI：自动化库

2.1.4　Selenium：Web自动化库

2.1.5　OpenCV：计算机视觉库

2.1.6　Requests：HTTP请求库

2.1.7　Beautiful Soup：HTML解析库

2.2　常用的Python工具

2.2.1　Jupyter Notebook：交互式编程环境

2.2.2　PyCharm：集成开发环境

2.2.3　Visual Studio Code：轻量级集成开发环境

2.2.4　Anaconda：数据科学和机器学习平台

2.2.5　Git：版本控制工具

2.2.6　Docker：容器化工具

2.2.7　PyInstaller：打包工具

2.2.8　PyLint：代码检查工具

2.2.9　PyTest：测试框架

2.2.10　Sphinx：文档生成工具

2.3　小结

第2篇　Python自动化办公实战

第3章　Word操作自动化

3.1　Word操作自动化概述

3.2　Python-docx库简介

3.3　Python-docx库的基本操作

3.4　实战案例1：批量提取Word文档中的文本

3.5　实战案例2：Word文档内容替换

3.6　实战案例3：自动化创建和更新书签

3.7　实战案例4：批量添加或修改页眉与页脚

3.8　实战案例5：自动生成文档（报告和合同等）

3.9　实战案例6：插入图片和表格并将Excel或CSV数据导入Word文档生成表格

3.10　实战案例7：Word文档合并

3.11　实战案例8：批量将Word文档转换为PDF

3.12　实战案例9：批量修改Word文档属性

3.13　实战案例10：Word文档的加密和解密

3.14　实战案例11：自动创建目录和索引

3.15　实战案例12：批量提取Word文档中的图片

3.16　实战案例13：自动生成批注和脚注

3.17　实战案例14：自动生成多级标题和标题编号

3.18　小结

第4章　Excel操作自动化

4.1　Excel操作自动化概述

4.2　Openpyxl库简介

4.3　Openpyxl库的基本操作

4.4　实战案例1：将单元格进行格式化

4.4.1　设置字体

4.4.2　设置单元格的对齐方式

4.5　实战案例2：插入图片

4.5.1　插入单张图片

4.5.2　批量插入图片

4.6　实战案例3：自动填充表格

4.6.1　填充单元格

4.6.2　填充一行或一列

4.6.3　批量填充数据

4.7　实战案例4：批量转换Excel文件格式

4.8　实战案例5：自动生成Excel报告

4.9　实战案例6：自动读取和写入CSV文件

4.10　实战案例7：Excel文件的加密和解密

4.11　实战案例8：批量合并Excel表格

4.12　实战案例9：自动筛选和排序

4.13　实战案例10：自动生成PivotTable

4.14　实战案例11：自动导入和导出Excel数据

4.15　实战案例12：自动绘制图形

4.16　实战案例13：自动检测Excel文件中的错误

4.17　实战案例14：自动生成Excel表格的统计图表

4.18　小结

第5章　PPT操作自动化

5.1　PPT操作自动化概述

5.2　Python-pptx库简介

5.3　Python-pptx库的基本操作

5.3.1　创建新的PPT

5.3.2　打开已有的PPT

5.3.3　添加新的幻灯片

5.4　实战案例1：在PPT中插入文本框和图片

5.5　实战案例2：自动修改文本框和图片

5.6　实战案例3：在PPT中插入表格和图表

5.7　实战案例4：自动修改表格和图表

5.8　实战案例5：自动生成幻灯片的标题和内容

5.9　实战案例6：自动生成幻灯片的封面

5.10　实战案例7：自动生成幻灯片的目录

5.11　实战案例8：自动生成幻灯片的背景

5.12　实战案例9：自动生成幻灯片的注释和备注

5.13　实战案例10：自动将幻灯片导出为PDF或图像格式

5.14　实战案例11：自动将PPT文件上传到云存储

5.15　实战案例12：自动将PPT文件发送到邮箱中

5.16　实战案例13：自动从PPT文件中提取文本和图片

5.17　小结

第6章　PDF操作自动化

6.1　PDF操作自动化概述

6.2　PyPDF2库简介

6.3　PyPDF2库的基本操作

6.3.1　打开PDF文件

6.3.2　读取PDF内容

6.3.3　创建新的PDF文件

6.4　实战案例1：PDF文档的合并与拆分

6.5　实战案例2：PDF文档内容提取

6.6　实战案例3：PDF文档水印处理

6.7　实战案例4：PDF文档页面旋转

6.8　实战案例5：PDF文档加密和解密

6.9　实战案例6：PDF文档中的文字替换

6.10　实战案例7：PDF文档内容翻译

6.11　实战案例8：将PDF文档转换为图片格式

6.12　实战案例9：将PDF文档转换为Word文档

6.13　实战案例10：给PDF文档添加书签

6.14　实战案例11：给PDF文档添加页码

6.15　实战案例12：从PDF文档中提取表格数据

6.16　小结

第7章　Web操作自动化

7.1　Web操作自动化概述

7.2　Selenium库简介

7.3　Selenium库的基本操作

7.4　实战案例1：模拟浏览器操作

7.5　实战案例2：自动化测试与自动化抓取

7.6　实战案例3：Web数据挖掘

7.7　实战案例4：自动填写Web表单

7.8　实战案例5：网页截图

7.9　实战案例6：模拟鼠标操作

7.10　实战案例7：自动登录

7.11　实战案例8：自动搜索

7.12　实战案例9：自动刷票

7.13　实战案例10：自动购物

7.14　小结

第8章　邮件操作自动化

8.1　邮件操作自动化概述

8.2　smtplib库简介

8.3　smtplib库的基本操作

8.3.1　创建SMTP对象

8.3.2　连接和登录到SMTP服务器

8.3.3　发送邮件

8.3.4　断开服务器连接

8.4　实战案例1：自动发送邮件

8.5　实战案例2：自动回复邮件

8.6　实战案例3：邮件过滤与分类

8.7　实战案例4：定时发送邮件

8.8　实战案例5：邮件转发与转发规则设置

8.9　实战案例6：邮件内容加密和解密

8.10　实战案例7：邮件内容翻译

8.11　实战案例8：邮件内容压缩与解压

8.12　实战案例9：邮件内容签名与验证

8.13　实战案例10：自动下载邮件附件

8.14　实战案例11：垃圾邮件的检测与处理

8.15　实战案例12：邮件的自动分类和标记

8.16　实战案例13：邮件的自动排序和存档

8.17　实战实例14：自动更新邮件订阅列表

8.18　实战案例15：对邮件的敏感信息自动打码处理

8.19　实战案例16：创建邮件内容的自动纠错系统

8.20　小结

第9章　文件管理自动化

9.1　文件管理自动化概述

9.2　OS库简介

9.3　OS库的基本操作

9.3.1　创建目录

9.3.2　改变工作目录

9.3.3　获取工作目录

9.3.4　返回上级目录

9.3.5　删除目录

9.4　实战案例1：批量修改文件名

9.5　实战案例2：自动备份文件

9.6　实战案例3：自动清理垃圾文件

9.7　实战案例4：文件夹管理自动化

9.8　实战案例5：自动检测文件的状态

9.9　实战案例6：自动提取文件信息

9.10　实战案例7：自动归档和解压文件

9.11　实战案例8：自动同步文件夹中的内容

9.12　实战案例9：自动监控文件的变化

9.13　实战案例10：文件加密与解密自动化

9.14　小结

第10章　日程管理自动化

10.1　日程管理自动化概述

10.2　Python日期与时间处理库Datetime简介

10.3　Datetime库的基本操作与应用

10.3.1　获取当前的日期和时间

10.3.2　日期和时间的格式化

10.3.3　解析日期和时间字符串

10.4　实战实例1：自动创建并管理日程提醒

10.5　实战案例2：定期和临时日历事件的自动添加与更新

10.6　实战案例3：智能会议时间提醒的自动化实现

10.7　实战案例4：自动生成日、周、月报表

10.8　实战案例5：自动记录与整理工作日志

10.9　实战案例6：自动更新与提醒待办事项

10.10　实战案例7：智能生成与管理会议议程

10.11　实战案例8：自动调整并提醒工作与休息时间

10.12　实战案例9：个人与团队日程表的自动生成与更新

10.13　实战案例10：自动发送重要日期与事件提醒邮件

10.14　小结

第11章　Python数据处理和分析自动化

11.1　数据处理和分析概述

11.2　数据处理和分析工具与库简介

11.2.1　NumPy简介

11.2.2　pandas简介

11.2.3　matplotlib简介

11.2.4　scikit-learn简介

11.2.5　TensorFlow简介

11.2.6　PyTorch简介

11.2.7　OpenCV简介

11.3　实战案例1：使用NumPy库进行数据分析和计算

11.4　实战案例2：使用pandas库处理数据

11.5　实战案例3：使用matplotlib库进行数据分析结果的可视化

11.6　实战案例4：使用scikit-learn库预测数据

11.7　实战案例5：使用TensorFlow库研究数据规律

11.8　实战案例6：使用PyTorch库分析数据

11.9　实战案例7：使用OpenCV库进行计算机视觉分析

11.10　小结

第12章　使用ChatGPT进行Python自动化办公

12.1　ChatGPT简介

12.1.1　如何使用ChatGPT

12.1.2　ChatGPT的核心理念

12.2　实战案例1：用ChatGPT自动生成代码注释

12.3　实战案例2：用ChatGPT实现自动生成Word

12.4　实战案例3：用ChatGPT实现自动生成PPT

12.5　实战案例4：用ChatGPT实现邮件内容的智能生成与回复

12.6　实战案例5：用ChatGPT实现数据分析自动化

12.7　实战案例6：用ChatGPT实现文件的自动化管理

12.8　小结