为什么职员能工资20K?熟悉掌握了这些Python自动化办公模块

本文汇总了2周内整理的Python自动化办公库,覆盖了Excel、Word、PPT、ODF、PDF、邮件、微信和文件处理等方面。介绍了如xlwings、openpyxl、xlrd、xlwt、xlsxwriter、pandas等用于Excel处理的库,python-docx用于Word,python-pptx处理PPT,以及PyPDF2、ReportLab等处理PDF的库。此外,还提到了邮件自动化相关的库,如DjangoCelerySES、Envelopes、Flanker等,以及微信自动化库wxpy。这些库为Python办公自动化提供了强大的支持。

今天继续给大家分享2周时间整理的Python自动化办公库。

本次内容涵盖了Excel、Word、PPT、ODF、PDF、邮件、微信、文件处理等所有能在办公场景实现自动化的库,希望能够对大家有所帮助。

Python

Excel自动化库

// 1.xlwings 库

官网:

https://www.xlwings.org/

特点:xlwings 是开源且免费的,预装了 Anaconda 和 WinPython,可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel,通过宏从 Excel 调用 Python,并编写用户定义的函数(UDF 仅适用于 Windows)

// 2.openpyxl 库

官网:

https://openpyxl.readthedocs.io

特点:openpyxl 是一个用于读取 / 编写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它是由于缺乏从 Python 中读取 / 编写 Office Open XML 格式的现有库而诞生的。

// 3.xlrd 库

官网:

https://pypi.python.org/pypi/xlrd

特点:在 python 中,xlrd 库是一个很常用的读取 excel 文件的库,其对 excel 文件的读取可以实现比较精细的控制。

// 4.xlwt 库

官网:

https://pypi.org/project/xlwt/

特点:类比于 xlrd 的 reader,那么 xlwt 就相对于 writer,而且很纯正的一点就是它只能对 Excel 进行写操作。xlwt 和 xlrd 不光名字像,连很多函数和操作格式也是完全相同。

// 5.xlutils 库

官网:

https://pypi.org/project/xlutils/

特点:xlutils(excel utilities)是一个提供了许多操作修改 excel 文件方法的库。xlutils 库也仅仅是通过复制一个副本进行操作后保存一个新文件,xlutils 库就像是 xlrd 库和 xlwt 库之间的一座桥梁,因此,xlutils 库是依赖于 xlrd 和 xlwt 两个库的。

// 6.xlsxwriter 库

官网:

https://xlsxwriter.readthedocs.io/

特点:xlsxwriter 是用于创建 Excel XLSX 文件的 Python 模块,可用于将文本、数字、公式和超链接写入 Excel2007 + XLSX 文件中的多个工作表。它支持格式化等功能。可以说除了 Excel 本身,就属这个功能最齐全了。

// 7.pandas 库

官网:

https://www.pypandas.cn/docs/

特点:pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

// 8.Marmir 库

官网:

https://github.com/brianray/mm

特点:Marmir 采用 Python 数据结构并将其转换为电子表格。它是类固醇上的 xlwt 和 google 电子表格。目标是使用最少的配置轻松生成多种类型的有用表文件。

Python

Word自动化库

// 9.python-docx 库

官网:

https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/

特点:python-docx 是一个用于创建和更新 Microsoft Word (.docx) 文件的 Python 库。快速开始、处理文档、处理文本、使用截面、使用页眉和页脚、API基础理、解样式、使用样式理解图片和其他形状。只对 windows 平台有效。

// 10.textract 库

官网:

https://gitee.com/mirrors/textract

特点:它同时兼顾 “doc” 和 “docx”,但安装过程需要一些依赖。你可以批量的用 python 生成 word 文件,推荐使用 docx,不需要会太多。

Python

PPT自动化库

// 11.python-pptx 库

官网:

https://python-pptx.readthedocs.io

特点:python-pptx 是一个用于创建和更新 PowerPoint (.pptx) 文件的 Python 库。典型用途是从数据库内容生成自定义 PowerPoint 演示文稿,可通过单击 Web 应用程序中的链接下载。

Python

ODF自动化库

// 12.Relatorio 库

官网:

https://pypi.org/project/relatorio/

特点:Relatorio 是一个模板库,它提供了一种轻松输出多种文件(odt、ods、png、svg 等)的方法。通过为它们创建插件可以轻松添加对更多文件类型的支持。Relatorio 还提供了一个报告存储库,允许您将 python 对象和报告链接在一起,按 mimetype/name/python 对象查找报告。ODF:开放文档格式(外文名:OpenDocument Format,外语简称:ODF)是一种规范,基于 XML(标准通用标记语言的子集)的文件格式,因应试算表、图表、演示稿和文字处理文件等电子文件而设置。

Python

PDF自动化库

// 13.PyPDF2 库

官网:

https://github.com/mstamy2/PyPDF2

特点:PyPDF2 是一个纯 Python PDF 库,能够拆分、合并、裁剪和转换 PDF 文件的页面。它还可以向 PDF 文件添加自定义数据、查看选项和密码。它可以从 PDF 中检索文本和元数据,也可以将整个文件合并在一起。

// 14.ReportLab 库

官网:

https://www.reportlab.com/opensource/

特点:ReportLab 是久经考验、超强大的开源引擎,用于创建复杂的、数据驱动的 PDF 文档和自定义矢量图形。它是免费的、开源的,并且是用 Python 编写的。

// 15.PDFminer 库

官网:

https://github.com/euske/pdfminer

特点:PDFMiner 是一款用于 PDF 文档的文本提取工具。

Python

邮件自动化库

// 16.Django Celery SES 库

官网:

https://github.com/StreetVoice/django-celery-ses

特点:这个包提供了一个 EmailBackend 来利用 django-celery 发送电子邮件。您可以将 EmailBackend 插入您的项目中,而无需对代码进行任何修改。

// 17.Envelopes 库

官网:

http://tomekwojcik.github.io/envelopes/

特点:Envelopes 是 Python 的电子邮件和 smtplib 模块的包装器。它旨在使在 Python 中处理外发电子邮件变得简单而有趣。

// 18.Flanker 库

官网:

https://github.com/mailgun/flanker

特点:由 mailgun 开源的 Flanker - email address and MIME parsing for Python 是一个解析高效、容错率不错的 python 第三方扩展库。python 3 也可以正常使用,该库包含了邮件地址解析和邮件 mime 格式解析。

// 19.imbox 库

官网:

https://github.com/martinrusev/imbox

特点:用于读取 IMAP 邮箱并将电子邮件内容转换为机器可读数据的 Python 库

// 20.inbox.py 库

官网:

https://github.com/billzhong/inbox.py

特点:这是您见过的最简单的 SMTP 服务器。它是异步的。一个实例每秒应该处理一千多封电子邮件。

// 21.sync-engine 库

官网:

https://github.com/nylas/sync-engine

特点:Nylas 同步引擎在强大的电子邮件同步平台之上提供了一个 RESTful API,可以轻松地在电子邮件之上构建应用程序。

// 22.Lamson 库

官网:

https://github.com/zedshaw/lamson

特点:Lamson 是一个纯 Python SMTP 服务器,旨在以现代 Web 框架(如 Django)的风格创建强大而复杂的邮件应用程序。

// 23.Marrow Mailer 库

官网:

https://github.com/marrow/mailer

特点:Marrow Mailer 是一个 Python 库,可以轻松地从您的应用程序发送电子邮件。通过使用 Marrow Mailer,您可以:轻松构建纯文本和 HTML 电子邮件;提高电子邮件传递的可测试性;使用不同的邮件投递管理策略;例如立即,延迟,甚至多服务器等。

// 24.Modoboa 库

官网:

https://github.com/modoboa/modoboa

特点:Modoboa 是一个邮件托管和管理平台,包括一个现代和简化的 Web 用户界面。它提供了有用的组件,例如管理面板或网络邮件。

// 25.smtplib 库

官网:

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/smtplib.html

特点:smtplib 模块是 python 中 smtp (简单邮件传输协议) 的客户端实现。我们可以使用 smtplib 模块,轻松的发送电子邮件。

Python

微信自动化库

// 26.Python wxpy 库

官网:

https://wxpy.readthedocs.io/zh/latest/

特点:微信机器人/可能是最优雅的微信个人号API,wxpy 在 itchat 的基础上,通过大量接口优化提升了模块的易用性,并进行丰富的功能扩展。

Python

文件处理自动化库

// 27.os 库

官网:

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/os.html?highlight=os#module-os

特点:本模块提供了一种使用与操作系统相关的功能的便捷式途径。如果你只是想读写一个文件,请参阅 open(),如果你想操作文件路径,请参阅 os.path 模块,如果你想读取通过命令行给出的所有文件中的所有行,请参阅 fileinput 模块。为了创建临时文件和目录,请参阅 tempfile 模块,对于高级文件和目录处理,请参阅 shutil 模块。

Python

综合功能自动化库

// 28.win32com 库

官网:

https://pypi.org/project/pywin32/

特点:win32com 模块主要为 Python 提供调用 windows 底层组件对 word 、Excel、PPT 等进行操作的功能,只能在 Windows 环境下使用,并且需要安装 office 相关软件才行(WPS 也行)。

// 29.unoconv 库

官网:

https://github.com/unoconv/unoconv

特点:是一个命令行工具,可以将 LibreOffice 可以导入的任何文档格式转换为 LibreOffice 可以导出的任何文档格式。它利用 LibreOffice 的 UNO 绑定进行文档的非交互式转换,也支持 OpenOffice。

// 30.Tablib 库

官网:

https://www.osgeo.cn/tablib/

特点:Python tablib 模块是第三方模块,主要作用是将数据导出为各种不同的格式,包括 excel,json,html,yaml,csv,tsv 等格式,怎么样,有点心动了吧,当然这个模块使用起来也是超级简单的。

// 31.SnowNLP 库

官网:

https://github.com/isnowfy/snownlp

特点:SnowNLP 是一个 python 写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了 TextBlob 的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和 TextBlob 不同的是,这里没有用 NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的 unicode 编码,所以使用时请自行 decode 成 unicode。

// 32.TextBlob 库

官网:

https://textblob.readthedocs.io

特点:TextBlob 是一个用于处理文本数据的 Python(2 和 3)库。它提供了一个简单的 API,用于深入研究常见的自然语言处理 (NLP) 任务,例如词性标注、名词短语提取、情感分析、分类、翻译等。

// 33.TextGrocery 库

官网:

https://textgrocery.readthedocs.io

特点:TextGrocery 是一个基于 LibLinear 和结巴分词的短文本分类工具,特点是高效易用,同时支持中文和英文语料。

// 34.NumPy 库

官网:

https://www.numpy.org.cn/

特点:NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种 API,有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数,基本统计运算和随机模拟等等。

<think>嗯,用户想了解同时掌握Linux、Kubernetes、Terraform和Python自动化技能的工程师可以从事哪些行业岗位。这个问题很有针对性,说明用户正在规划职业展方向,或者考虑技能组合的市场价值。 从用户提到的四项技能来看,这是典型的云原生和基础设施自动化技术栈: - Linux是底层操作系统基础 - Kubernetes是容器编排的标准 - Terraform是基础设施即代码的核心工具 - Python自动化则是粘合剂 用户之前引用的运维基础很重要,现在展示的正是基础技能之上的进阶方向。特别是引用[^1]强调的"高楼建在地基上"的观点很关键——用户列出的技能恰好覆盖了从操作系统到编排层再到自动化的完整地基与高楼组合。 参考引用[^2]的薪资数据可以现,掌握这些技能对应的岗位普遍位于薪资中高端: - 中级岗位(3-5年)普遍在20K-45K范围 - 云安全/架构师岗位的上限更高 最直接的岗位当然是运维开工程师(DevOps Engineer),但实际选择范围更广。考虑到当前云原生和混合云的展趋势,这些技能在多个领域都有需求: 1. 云计算领域:所有主流云厂商都需要这类人才实施和优化客户解决方案 2. 金融科技:银行和金融机构正在大量容器化传统应用 3. 游戏行业:需要动态扩缩容的游戏服务器架构 4. 电商平台:大促期间的弹性架构支持 有趣的是,安全领域也开始重视这类技能组合。引用[^2]提到的云安全工程师(CASB方向)就明确要求IaC和自动化能力,因为现代云安全需要代码化的安全策略部署。 用户可能没意识到的是,这些技能甚至能延伸到智能制造领域——工厂的IT/OT融合系统越来越多采用Kubernetes架构管理边缘计算节点,而Python自动化用于设备监控。 需要提醒用户的是,岗位名称可能因企业而异: - 中小型企业可能统称为"运维开" - 互联网大厂会细分为"SRE"、"IaC工程师" - 传统企业转型部门可能叫"云原生架构师" 最后生成相关问题时要侧重展路径,因为用户显然在积累有市场竞争力的技能组合。薪资数据已经展示过,接下来应该帮助用户明确成长方向。 </think>掌握Linux、Kubernetes、Terraform和Python自动化这四项核心技能,可覆盖云原生和自动化领域的核心岗位需求,以下是主要就业方向及具体职责: --- ### **一、核心岗位方向** 1. **云原生工程师/架构师** - **职责**:基于Kubernetes设计容器平台架构,使用Terraform实现多云资源编排,通过Python自动化运维工具链 - **行业需求**:云计算厂商(AWS/Azure/GCP)、金融科技、电商平台(需处理高并场景) - **技术栈组合** $$ \text{K8s集群管理} + \text{Terraform IaC} + \text{Python自动化脚本} $$ 2. **DevOps工程师** - **核心工作流** ```mermaid graph LR A[Linux系统调优] --> B[K8s部署CI/CD] B --> C[Terraform云资源编排] C --> D[Python自动化测试/监控] ``` - **典型场景**:搭建GitLab+ArgoCD持续交付流水线,用Python日志分析工具 3. **SRE(站点可靠性工程师)** - **核心指标**:保障服务SLA(如99.99%可用性) - **技能应用**: - Linux系统层:`sysctl`内核参数调优、`ebpf`性能分析 - K8s层:HPA自动扩缩容策略设计 - Terraform:灾备环境一键部署 - Python自动化熔断/降级脚本开 4. **基础设施自动化工程师** - **核心产出**: - Terraform模块化代码(如AWS EKS + VPC模版) - Python框架(Ansible/Flask定制化开) - **行业案例**:IDC机房规模化交付(单脚本部署500+节点集群) --- ### **二、新兴领域岗位** | 岗位名称 | 技术融合点 | 薪资范围(参考引用[^2]) | |-------------------|-----------------------------------|---------------------------| | **云安全工程师** | Terraform合规策略 + K8s安全加固 | 中级30K-45K/月 | | **边缘计算工程师**| K8s K3s集群 + Python边缘设备管控 | 高级40K-60K/月 | | **AIOps开** | Python运维AI模型 + K8s调度优化 | 架构师50K+ | --- ### **三、职业展建议** 1. **基础强化**(引用[^1]) - 深入Linux内核机制:理解`cgroups`/`namespaces`与K8s的关联 - 掌握Shell脚本调试:`strace`、`perf`等工具链使用 2. **证书进阶路径**(引用[^2]) ```mermaid graph TB A[CKA认证] --> B[Terraform Associate] B --> C[Python自动化专项] C --> D[AWS/Azure架构师认证] ``` 3. **简历亮点组合**: $$ \text{云平台经验} \times \text{IaC实践} \times \text{自动化项目} \geq 3 $$ 例如: - 用Terraform管理500+节点集群 - PythonK8s自定义Operator - Linux内核参数调优提升30%吞吐量 --- **相关问题** 1. Linux系统调优如何提升Kubernetes集群性能? 2. Terraform与Ansible在基础设施自动化中的差异点是什么? 3. Python在云原生运维中的典型应用场景有哪些? 4. 如何设计符合安全合规要求的K8s+Terraform架构? > 保持对底层原理的深耕(如Linux网络栈、K8s调度算法)才能突破技术天花板,这正是引用[^1]强调的“地基”价值。薪资数据表明(引用[^2]),同时掌握这些技能的中级工程师薪资可达常规运维的2倍以上。
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