34个 Python 办公自动化工具库,错过血亏

本文介绍了34个Python库,覆盖Excel、Word、PPT、ODF、PDF、邮件、微信、文件处理等办公自动化场景,包括xlwings、openpyxl、pandas、python-docx等,助你提升工作效率。

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办公自动化是Python的一大应用方向,也是很多小伙伴学习Python的目的。今天就给大家分享一份Python办公自动化库的清单。

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。

最后祝大家天天进步!!学习Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题,可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的,千万别急着否定自己,怀疑自己。如果大家在刚开始学习中遇到困难,想找一个python学习交流环境,可以加入我们,领取学习资料、一起讨论。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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