新书上市｜Python办公自动化全网最全干货来了！米乐M6 M6米乐

　　米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐从Python是什么，以及如何搭建 Python 编程环境到 Python 基础语法。这些语法是常用的语法，包含变量、数据类型、数据结构、控制结构、函数与模块、类与对象、以及错误与异常。每一个语法点都是通过有趣的例子加以讲解，通俗易懂。

　　详细讲解如何用Python实现文件操作自动化。从什么是计算机文件，以及如何用Python读写文件，到引入 os 模块。介绍基础语法，以及如何批量管理文件与文件夹、批量处理嵌套目录等，最后通过一个有趣案例展示如何实现文件管理器。

　　深入讲解如何用 Python 实现 Excel 办公自动化。第 5 章引入xlwings 库，并且介绍 Excel 的基本操作，比如读写工作表。第 6 章介绍如何自动化管理 Excel 工作簿和工作表，包括批量创建、批量删除和批量重命名等内容。第7 章介绍如何读写和删除工作表中不同区域的数据，以及将 Excel 转换为 PPT 或者 Word，最后通过 5 个案例介绍如何复制以及合并、拆分工作表。第8 章介绍如何批量设置工作表格式，包括设置单元格颜色、行高和列宽、边界、对齐方式以及文字格式。第 9 章介绍如何结合 pandas 库实现更强大的数据分析能力，首先介绍pandas 库中的常用运算，然后讲解如何排序、求和以及求最值，最后介绍如何拆分工作表和制作数据透视表。第 10 章介绍如何结合 matplotlib 库实现数据可视化，具体讲解如何绘制柱形图、条形图、折线图等图表。

　　重点讲解如何用 Python 实现 Word 办公自动化。第 11 章引入 python-docx 库，并且讲解 Word 的基本操作。第 12 章介绍如何利用 Python 读取 Word 中的文字、表格和图片，以及将 Word 转换为 Excel 和 PPT。第 13 章介绍如何实现 Word 自动化排版， 包括设置段落格式、文字格式以及样式和页面等。

　　重点讲解如何用 Python 实现 PPT 办公自动化。第 14 章引入python-pptx 库，并且讲解幻灯片的基本操作，包括创建幻灯片以及添加文字、图片和表格等。第15 章介绍如何用 Python 读取 PPT 中的文字、图片和图表，以及将 PPT 转换为 Word、Excel 或者保存到本地文件夹。第16 章介绍如何用 Python 批量设置常见的 PPT 元素，包括文字、图表和表格，最后通过案例介绍如何用模板将 Excel 批量转换为 PPT。

　　在这一章中，首先介绍如何用 PyPDF2 库自动化操作 PDF页面，包括提取、加密、添加水印、插入、合并以及旋转，然后介绍如何用 pdfplumber 库读取 PDF 中的文字，进而转化为 txt 或者 Word 文件。

　　工欲善其事，必先利其器。一些办公场景如果有Python 的加持，很多事情就会变得简单起来。本书详细介绍了如何利用Python 实现Excel/Word/PPT/PDF 相关办公场景的各种自动化操作，内容通俗易懂，非常值得一看。

　　人生苦短，如何从繁杂重复的劳动中解放出来，困扰着很多职场人士。市面上的编程类图书大多厚重枯燥，让人望而生畏。本书作者基于多年实践和教学经验，以工作中常见的问题为驱动，深入浅出，细致解析，让办公自动化的梦想不再遥远。

　　Excel/Word/PPT 是经典的职场工具三件套，而Python 语言功能极其强大，强强联合，让职场人收集、处理、分析数据及制作报告这些工作得以轻松完成。本书有两大特点：一是场景化，日常工作能够对号入座；二是接地气，深入浅出，上手可用。本书还可作为案头手册，时常翻翻，有问题解决问题，没问题找找灵感。

　　掌握 Excel/Word/PPT 三件套是新时代打工人必备的技能。如果你留心观察的话，会发现我们平常用这些工具做的事情有很多是重复的——只要是重复的，就可以通过自动化来提高效率。Python 作为好学又好用的编程语言，非常适合初次接触编程的同学。如果你想通过学习Python将自己的工作自动化，解放双手，推荐看看这本书。

　　—— 张俊红 畅销书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》作者

　　很高兴看到介绍用Python 实现办公自动化的实用内容。借助Python 可以大大提升办公效率，助你更上一级台阶。本书言简意赅，实用性很强。通过本书你可以感受到Python 办公的强大能力，推荐所有想提升办公技能的职场人士和学生阅读。

　　在办公领域，Excel、Word、PPT 是常用的三个软件。而越来越多的人开始学习Python，因为可以通过代码直接操作Office 办公软件。通过学习本书，我们能够构建自动化程序，轻松完成重复性工作，大幅提升办公效率，省力省心。人生苦短，快学Python！

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