python 生成word目录

python-docx生成目录方法探索及汇总整理 个人测试效果:若word中包含其他域,打开word后会弹出提示框询问是否更新域,点击“是”后,继续询问更新目录“只更新页码”或”更新整个目录“。使用python-docx生成目录(或者说基于修改xml的方式生成或处理docx文档的工具)的难点主要在于页码的生成和更新,目录需要获取的标题所在的页码,是通过布局引擎提供的分页功能实现的,布局引擎是。:使用python-docx生成标题和不带页码的目录,目录按层级缩进,打开文档后可手动更新整个目录。该方法前提是word中已经定义好各级标题。 阅读详情
import win32com.client
import os
import time
import logging
from logging import handlers

def update_doc(file):
    word = win32com.client.DispatchEx("Word.Application")                                                               # 模拟打开 office
    try:
        doc = word.Documents.Open(file)                                                                                 # 打开文件
        doc.TablesOfContents(1).Update()                                                                                # 更新目录
        doc.Close(SaveChanges=True)                                                                                     # 关闭文档
        word.Quit()                                                                                                     # 退出
    except:
        print(file,"文件无目录!")

def run():
    #log = Logger(file_dir + '..\\Log\\' + 'codeDirLog.log', level='debug')
    #Logger('error.log', level='error').logger.error('error')
    #file = os.path.realpath('../Demo/') + '\\'                                                                         # 获取当前文件路径,并在尾部添加‘\’
    file=r'D:\Desktop\EJinDiao\static_file\上海国际机场股份有限公司'
    # file = os.path.realpath('')+'\\DataFileRes\\'                                                                                           # 获取当前文件路径,并在尾部添加‘\’
    files = os.listdir(file)                                                                                            # 获取当前路径下所有文件名称
    file_names = [f for f in files if f.endswith((".doc", ".docx"))]                                                    # 将所有word文件名称存入file_names
    print('待处理的文件列表:',file_names)
    count = 1
    for file_name in file_names:
        if '~$' not in file_name:
            file_path = os.path.join(file, file_name)                                                                   # 将文件路径与文件名连接在一起
            print("开始处理:",file_name)
            update_doc(file_path)                                                                                       # 更新目录
            ticks_3 = time.time()
            print(count,'>>',file_name,"处理完成!",time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(ticks_3)))
            log_str = str(count)+'>>'+file_name+"处理完成!"+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(ticks_3))
            #log.logger.info(log_strT)
            count = count + 1
    print('文件处理完成!')


if __name__== "__main__" :
    run()


class Logger(object):
    level_relations = {
        'debug':logging.DEBUG,
        'info':logging.INFO,
        'warning':logging.WARNING,
        'error':logging.ERROR,
        'crit':logging.CRITICAL
    }#日志级别关系映射

    def __init__(self,filename,level='info',when='D',backCount=3,fmt='%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'):
        self.logger = logging.getLogger(filename)
        format_str = logging.Formatter(fmt)#设置日志格式
        self.logger.setLevel(self.level_relations.get(level))#设置日志级别
        sh = logging.StreamHandler()#往屏幕上输出
        sh.setFormatter(format_str) #设置屏幕上显示的格式
        th = handlers.TimedRotatingFileHandler(filename=filename,when=when,backupCount=backCount,encoding='utf-8')#往文件里写入#指定间隔时间自动生成文件的处理器
        #实例化TimedRotatingFileHandler
        #interval是时间间隔,backupCount是备份文件的个数,如果超过这个个数,就会自动删除,when是间隔的时间单位,单位有以下几种:
        # S 秒
        # M 分
        # H 小时、
        # D 天、
        # W 每星期(interval==0时代表星期一)
        # midnight 每天凌晨
        th.setFormatter(format_str)#设置文件里写入的格式
        self.logger.addHandler(sh) #把对象加到logger里
        self.logger.addHandler(th)

关于python使用win32com生成word文档目录 最近在做一个数据分析项目,涉及到生成word文档。py在操作word这一块使用的是python-docx,但是我看了官方文档,发现这个模块并不能生成目录。在查了一些资料后发现win32com能够解决这个问题 使用win32com生成word目录需要搭配微软的.Net api使用,地址:(https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/word.document) 代码: def update_toc(docx_file): # word路径 wo 阅读详情

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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")

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我使用python包“ python-docx”来修改MS Word .docx文档的结构和内容.该软件包无法更新TOC(目录)[Python: Create a “Table Of Contents” with python-docx/lxml.是否有解决方法来更新文档的目录?我考虑过使用python软件包“ pywin32” [https://pypi.python.org/pypi/pypi...

weixin_39947522的博客 995

python生成word目录_Python 文件与目录操作方法总结

Python 有很多内置的模块和函数可用于文件的操作处理,这些函数都分布在几个模块上:如 os,os.path,shutil 和pathlib 等等。本文收集了许多您需要知道的函数,以便在 Python 中对文件执行最常见的操作。通过本教程,你可以:检索文件属性创建目录基于文件名的模式匹配遍历目录树创建临时文件和目录删除文件和目录拷贝、转移、重命名文件和目录创建和提取 ZIP 和 TAR 打包使用...

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