用Python操作Word文档,看这一篇就对了!

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AI摘要

本文详细介绍了如何使用Python通过win32com库操作Word,包括创建文档、显示Word界面、使用Selection和Range对象,以及Word对象模型中的各类对象如Application、Document、Selection、Font、ParagraphFormat等的使用方法。还提供了问题解决思路和实例,如格式化Word文档符合公文标准。

本文主要讲解Python中操作word的思路。

一、Hello,world!

使用win32com需要安装pypiwin32

pip install pypiwin32

推荐使用python的IDLE,交互方便

1、如何新建文档

from win32com.client import Dispatch

app =Dispatch('Word.Application')
# 新建word文档
doc = app.Documents.Add()

按F5运行,发现什么效果都没有, 这是因为Word被隐藏了。

2、如何显示Word

app.Visible = 1

运行后,熟悉的Word界面出现。现在来输入文字。

图片

3、如何输入

我们在Word中输入文字时,一般会先使用鼠标点击需要输入文字的位置,这个过程是获得了光标焦点。

当我们需要替换某些文字时,首先会选中某些文字,然后再输入、被选择的文字呈现出灰色的背景,表示被选中了。

光标焦点和选择范围在Word中,都是Selection。什么都没选择的光标焦点,和选择了整片文章的选择范围,代表了Selection的最小和最大范围。

这也是为什么整个Word中只能有一个Selection的原因。因为光标或者选择范围就只能有一个。

# 运行下句代码后,s获得新建文档的光标焦点,也就是图中的回车符前
s = app.Selection、
# 用“Hello, World!“替换s代表的范围的文本
s.Text = 'Hello, world!'

此时,s的范围为’Hello, world!'这句话的选择区域。

在这里插入图片描述

能如此方便的调用Word,得益于其底层的COM(组件对象模型)可以被任意语言调用。

Selection是Word对象模型中的类,此处的s是它的对象(实例)。

4、如何查看选择区域是什么

s.Text可以查看或者设置s选择区域的文本。Word对象模型中很多对象都有默认属性,Text就是Selection的默认属性,类似python的__str__方法。运行s()调用s的默认属性,此处等于于运行了s.Text。

s()

控制台显示,s的范围为’Hello, world!'这句话的选择区域。

在这里插入图片描述

二、对Word对象模型的简单理解

Word中最重要的类(对象)有以下几个。

1、Application对象:Word应用。

Application包含了菜单栏、工具栏、命令以及所有文档等。

# 如何获得
app = win32com.client.Dispatch('Word.Application')

2、Document对象:文档。

可以有多个Document,就像Word可以打开多个文档。

使用下列代码新建文档或者打开文档

# 如何获得
# 新建文档
doc = app.Documents.Add()
# 打开已有文档
doc = app.Documents.Open('你的Word文件路径')

3、Selection对象:选区:代表当前窗口的选区。

它可以是文档中的选择(高亮)区域,也可以是插入点(如果没有什么被选中)。同一时间只能激活一个Selection。

  • 如何获得
s = app.Selection

在Word中,按下Alt+F11打开宏编辑器

在这里插入图片描述

然后按下F2打开对象浏览器

在这里插入图片描述

输入selection并回车,发现成员一列中完全匹配Selection的只有4个类,这表示只有这些类的Selection属性可以返回Selection对象(如图)。

在这里插入图片描述

Application我们前面介绍过,其它的类可以用同样的方法查询如何获得。

  • 如何使用Selection输入
# 替换当前选择
s.Text = 'Hello, world!'
# 输入
s.TypeText('Hello, world!')
# 把当前选择复制到剪贴板
s.Copy()
# 粘贴剪贴板中的内容
s.Paste()

Text和TypeText的不同在于完成后的选区:

Text:输入的文本(前例中选区为’Hello, world!');

TypeText:文本后的插入点(前例中选区为!后的插入点)。

  • 如何变更Selection
# 使用Start,End指定字符范围
s.Start = 0
s.End = n
# s从第0个字符(第1个字符前的插入点)到第n个字符。
# 汉字是每字为1字符

# 相当于按下Delete键
s.Delete() 
# 相当于按下Ctrl+A
s.WholeStory() 
# 向左移动
s.MoveLeft()
# 向右移动2个字符,第1个参数是移动单位WdUnits,见下图
s.MoveRight(1, 2)

在这里插入图片描述

所有能获得Selection的类

4、Range对象:连续区域。

Range表示一个连续区域。Range由Start和End位置定义,用来区分文档的不同部分。Range是独立于Selection的。不管Selection是否改变,都可以定义和操作Range。文档中可以定义多个Range。这个连续区域同样可以小到一个插入点,大到整个文档。Selection有Range属性,而Range没有Selection属性。

当使用Range(Start, End)方法来指定文档的特定范围时。文档的第一个字符位置为0,最后一个字符的位置和文档的字符总数相等。不提供参数时代表选择所有范围。

  • 如何获得
r = doc.Range()
# 或
r = s.Range()

Word中有很多对象的Range属性都能返回Range对象,请在Word-宏编辑器-对象浏览器中自己查询。

  • 如何使用

因为本文仅使用Selection就可以达到效果,Range的很多属性和方法和Selection是类似的。

5、Font对象:字体。

包含对象的字体属性(字体名称、字号、颜色等)。

  • 如何获得
font = s.Font
# 或
font = r.Font

同样,其余获得方法可在Word-宏编辑器-对象浏览器中查询。

  • 如何使用
# 字体设置为仿宋,电脑上必须安装有该字体
font.Name = '仿宋'
# 字号设置为三号
font.Size = 16

6、ParagraphFormat对象:段落格式。

用来设置段落格式,包括对齐、缩进、行距、边框底纹等。

  • 如何获得
pf = s.ParagraphFormat
# 或
pf = r.ParagraphFormat

同样,其余获得方法可在Word-宏编辑器-对象浏览器中查询。

  • 如何使用
# 左、中、右 对齐分别为0, 1, 2,其他对齐方式见.NET 文档中的ParagraphFormat
pf.Alignment = 0
# 单倍、1.5倍、双倍行距分别为0, 1, 2,其他见ParagraphFormat文档
pf.LineSpacingRule = 0
# 指定段落的左缩进值为21磅。
pf.LeftIndent = 21

7、PageSetup对象:页面设置。

代表所有的页面设置属性,包括左边距,底边距,纸张大小等等。

  • 如何获得
ps = doc.PageSetup
# 或
ps = s.PageSetup
# 或
ps = r.PageSetup

同样,其余获得方法可在Word-宏编辑器-对象浏览器中查询。

  • 如何使用
# 上边距79磅 
ps.TopMargin = 79
# 页面大小,A3、A4分别为6,7
ps.PageSize = 7

8、Styles对象:样式集。

Styles包含指定文档中内置和用户定义的所有样式,它返回一个样式集。其中的每个样式的属性包括字体、 字形、 段落间距等。如常见的正文、页眉、标题1样式。

  • 如何获得
# 只能通过文档获得
styles = doc.Styles
  • 如何使用
# 返回正文样式
normal = styles(-1)

# 修改正文样式的字体字号
normal.Font.Name = '仿宋'
normal.Font.Size = 16

Styles的返回参数,标题1、标题2、标题3分别为-2、-3、-4,页眉为-32,标题为-63,其他见Styles文档

三、解决问题思路

因为有很多功能,在文档中难以直接找到,需要使用如下方法。

1、把想实现的功能,使用word的录制宏,在宏编辑器里查看VBA代码,从而了解大概使用什么方法。

2、使用在线的 .NET API,从而了解详细的语法

3、如果不知道从哪获得实现该功能的对象,则可以使用word宏编辑器的对象浏览器(F2键),具体见前文Selection部分

4、使用Python的IDLE进行实时交互

app = win32com.client.Dispatch('word.application')
app.Visible='True' 
# 让word程序可见,这样在交互命令行做的修改就可以实时显示
doc = app.Documents.Open('你的桌面路径/test.docx') 
# word文件放在桌面方便手动修改

然后输入自己想尝试的对象属性或方法。

四、实例:格式化word文件为最新的公文国家标准

只进行两个部分的设置,一是页面设置、二是页码设置

from win32com.client import Dispatch #需要安装的是pypiwin32模块


app=Dispatch('Word.Application')
doc = app.Documents.Open('你的word文档路径')

# 页面设置
cm_to_points = 28.35 # 1厘米为28.35磅
# 国家公文格式标准要求是上边距版心3.7cm
# 但是如果简单的把上边距设置为3.7cm
# 则因为文本的第一行本身有行距
# 会导致实际版心离上边缘较远,上下边距设置为3.3cm
# 是经过实验的,可以看看公文标准的图示
# 版心指的是文字与边缘距离
doc.PageSetup.TopMargin = 3.3*cm_to_points  
# 上边距3.3厘米
doc.PageSetup.BottomMargin = 3.3*cm_to_points  
# 下边距3.3厘米
doc.PageSetup.LeftMargin = 2.8*cm_to_points  
# 左边距2.8厘米
doc.PageSetup.RightMargin = 2.6*cm_to_points  
# 右边距2.6厘米

# 设置正常样式的字体
# 是为了后面指定行和字符网格时
# 按照这个字体标准进行
doc.Styles(-1).Font.Name = '仿宋' 
# word中的“正常”样式字体为仿宋
doc.Styles(-1).Font.NameFarEast = '仿宋' 
# word中的“正常”样式字体为仿宋
doc.Styles(-1).Font.NameAscii = '仿宋'
# word中的“正常”样式字体为仿宋
doc.Styles(-1).Font.NameOther = '仿宋' 
# word中的“正常”样式字体为仿宋
doc.Styles(-1).Font.Size = 16 
# word中的“正常”样式字号为三号

doc.PageSetup.LayoutMode = 1 
# 指定行和字符网格
doc.PageSetup.CharsLine = 28 
# 每行28个字
doc.PageSetup.LinesPage = 22 
# 每页22行,会自动设置行间距

# 页码设置
doc.PageSetup.FooterDistance = 2.8*cm_to_points  
# 页码距下边缘2.8厘米
doc.PageSetup.OddAndEvenPagesHeaderFooter = 0 
# 首页页码相同
doc.PageSetup.OddAndEvenPagesHeaderFooter = 0 
# 页脚奇偶页相同
w = doc.windows(1)  
# 获得文档的第一个窗口
w.view.seekview = 4 
# 获得页眉页脚视图
s = w.selection  
# 获取窗口的选择对象
s.headerfooter.pagenumbers.startingnumber = startingnumber  
# 设置起始页码
s.headerfooter.pagenumbers.NumberStyle = 0  
# 设置页码样式为单纯的阿拉伯数字
s.WholeStory() 
# 扩选到整个部分(会选中整个页眉页脚)
s.Delete() 
#按下删除键,这两句是为了清除原来的页码
s.headerfooter.pagenumbers.Add(4)  
# 添加页面外侧页码
s.MoveLeft(1, 2)  
# 移动到页码左边,移动了两个字符距离
s.TypeText('— ')  
# 给页码左边加上一字线,注意不是减号
s.MoveRight() 
#移动到页码末尾,移动了一个字符距离
# 默认参数是1(字符)
s.TypeText(' —') 
s.WholeStory() 
# 扩选到整个页眉页脚部分,此处是必要的
# 否则s只是在输入一字线后的一个光标,没有选择区域
s.Font.Name = '宋体'
s.Font.Size = 14 
#页码字号为四号
s.paragraphformat.rightindent = 21 
#页码向左缩进1字符(21磅)
s.paragraphformat.leftindent = 21 
# 页码向右缩进1字符(21磅)
doc.Styles('页眉').ParagraphFormat.Borders(-3).LineStyle = 0 
# 页眉无底边框横线

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

python word操作_用Python操作Word文档

学神IT教育:XueGod-IT最负责任的线上直播教育平台图片来源于网络♚作者:贠云龙Blog:zhihu.com/people/yunlongyun本文主要讲解python中操作word的思路。一、Hello,world!使用win32com需要安装pypiwin32pipinstallpypiwin32推荐使用python的IDLE,交互方便1、如何新建文档fromwin32...

weixin_39970064的博客 895

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

python操作word文档,合并

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lovekang的专栏 7042

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

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