1.油箱加满准备出发——准备工作
1.1 开发环境
1.2 学会debug万事不求人——调试程序代码
1.3【动手实践】1：找出列表中的奇数
1.4 【作业】1：你能帮我找出哪儿出了问题吗？
2.让“虫子”帮你收集数据——网络爬虫技术
2.1 数据搜集
2.2 【动手实践】2：国家数据网站提供下载数据
2.3 【作业】2：搜集贵州茅台股票历史交易数据
2.4 爬取数据-抓包软件分析网络请求
2.5【动手实践】3：爬取贵州茅台股票数据
2.6 解析数据-使用BeautifulSoup（美汤）库
2.7 【动手实践】4：美汤解析贵州茅台股票数据
2.8 使用Selenium工具
2.9 【动手实践】5：使用Selenium爬取茅台股票数据
2.10 使用线程提高爬虫工作效率
2.11 【动手实践】6：同时爬取多只股票数据
2.12 【作业】2：按月爬取一年的股票数据
3.洗一洗“脏数据”——数据清洗
3.1 数据清洗那些事
3.2 访问Excel文件库——xlwings
3.2.1 xlwings库中对象层次关系
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1.油箱加满准备出发——准备工作
1.1 开发环境
1.2 学会debug万事不求人——调试程序代码
1.3【动手实践】1：找出列表中的奇数
1.4 【作业】1：你能帮我找出哪儿出了问题吗？
2.让“虫子”帮你收集数据——网络爬虫技术
2.1 数据搜集
2.2 【动手实践】2：国家数据网站提供下载数据
2.3 【作业】2：搜集贵州茅台股票历史交易数据
2.4 爬取数据-抓包软件分析网络请求
2.5【动手实践】3：爬取贵州茅台股票数据
2.6 解析数据-使用BeautifulSoup（美汤）库
2.7 【动手实践】4：美汤解析贵州茅台股票数据
2.8 使用Selenium工具
2.9 【动手实践】5：使用Selenium爬取茅台股票数据
2.10 使用线程提高爬虫工作效率
2.11 【动手实践】6：同时爬取多只股票数据
2.12 【作业】2：按月爬取一年的股票数据
3.洗一洗“脏数据”——数据清洗
3.1 数据清洗那些事
3.2 访问Excel文件库——xlwings
3.2.1 xlwings库中对象层次关系
1.油箱加满准备出发——准备工作
1.1 开发环境
1.2 学会debug万事不求人——调试程序代码
1.3【动手实践】1：找出列表中的奇数
1.4 【作业】1：你能帮我找出哪儿出了问题吗？
2.让“虫子”帮你收集数据——网络爬虫技术
2.1 数据搜集
2.2 【动手实践】2：国家数据网站提供下载数据
2.3 【作业】2：搜集贵州茅台股票历史交易数据
2.4 爬取数据-抓包软件分析网络请求
2.5【动手实践】3：爬取贵州茅台股票数据
2.6 解析数据-使用BeautifulSoup（美汤）库
2.7 【动手实践】4：美汤解析贵州茅台股票数据
2.8 使用Selenium工具
2.9 【动手实践】5：使用Selenium爬取茅台股票数据
2.10 使用线程提高爬虫工作效率
2.11 【动手实践】6：同时爬取多只股票数据
2.12 【作业】2：按月爬取一年的股票数据
3.洗一洗“脏数据”——数据清洗
3.1 数据清洗那些事
3.2 访问Excel文件库——xlwings
3.2.1 xlwings库中对象层次关系
3.2.2【动手实践】7： 打开Excel文件读取单元格数据
3.2.3 如何获得表格区域
3.2.4 获得表格行数和列数
3.2.5 转置表格
3.2.6 单元格默认数据类型
3.2.7 写入单元格数据
3.2.8 删除行或列
3.2.9 调用VBA宏批量删除重复数据
3.3 填充缺失值
3.4 调用Excel内置函数计算平均值
3.5【作业】3：将股票数据放到Excel文件
4.把“宝贝”收好了！——数据存储
4.1 读写CSV 文件
4.1.1【动手实践】7：读取贵州茅台股票历史交易.csv文件
4.1.2【动手实践】8： 将爬取的数据保存为CSV文件
4.2 SQLite 数据库
4.3 使用 GUI 管理工具管理 SQLite 数据库
4.4 sqlite3 模块 API
4.5 【动手实践】9：将爬取的股票数据保存到 SQLite 数据库
4.6 【动手实践】10：在数据库中查询数据
5.找出隐藏在数据中的“黄金屋”——数据分析
5.1 使用Excel进行数据分析
5.1.1 【动手实践】11：找出北京周边的房价信息
5.1.2【动手实践】12： 找出北京周边房屋面积大于 120平米的小区
5.1.3 动手实践】13：找出东城区和西城区房屋面积大于 120平米的小区
5.1.4【动手实践】14：找出北京最高房价的小区
5.2 使用pandas库
5.2.1 使用 Jupyter Notebook开发工具
5.2.2 【动手实践】15：从 Excel 文件中读取全国总人口数据
5.2.3 pandas访问CSV文件
5.2.4 pandas访问SQLite
5.2.5 使用 pandas 库写入数据到 CSV 文件
5.2.6 使用 pandas 库写入数据到 Excel 文件
5.2.7【动手实践】16：找出北京各城区有最高房价的小区
5.2.8【动手实践】17：按照各城区的平均房价排序
5.3 数据分析与数据透视表
6.一图抵万言——数据可视化
6.1 使用Matplotlib绘制图表
6.1.1【动手实践】18： 绘制城区最高房价柱状图
6.1.2 北京房价区间占比饼状图
6.1.3 北京各城区房价分布散点图
6.1.4 贵州茅台股票的历史成交量折线图
6.1.5 绘制股票的历史 OHLC 图
6.2 调用Excel绘制图表
6.2.1 绘制三维折线图
6.2.2【动手实践】19： 绘制三维簇状条形图
7.办公离不开的字处理——操纵Word文件
7.1 访问Word文件库——python-docx
7.1.1 python-docx 库中的那些对象
7.1.2【动手实践】20： 打开 Word 文件并读取内容
7.1.3【动手实践】21： 写入数据到 Word 文件
7.1.4 在 Word 文件中添加表格
7.1.5 设置文件样式
7.1.6 修改文件样式
7.2 解决在工作中使用 Word 时遇到的问题
7.2.1【问题】1：批量转换.doc 文件为.docx 文件
7.2.2【问题】2： 采用模板批量生成证书文件
7.2.3【问题】3：批量统计文件页数和字数
7.2.4【问题】4： 批量转换 Word 文件为 PDF 文件
8.演示利器PPT——操纵PowerPoint文件
8.1 访问PPT文件库python-pptx
8.1.1【动手实践】25： 创建 PPT文档
8.1.2【动手实践】26： 添加更多的幻灯片
8.1.3【动手实践】27： 在 PPT 幻灯片中添加表格
8.1.4【动手实践】28： 在 PPT 幻灯片中添加图表
8.2 解决在工作中使用 PPT时遇到的问题
8.2.1【问题】1：批量转换.ppt 文档为.pptx 文档
8.2.2【问题】2： 批量转换 PPT 文档为 PDF 文件
9.跨平台的文件格式——操纵PDF文件
9.1 PDF 文件的优势
9.2 操作PDF文件库——pypdf2
9.2.1pypdf2库中的对象
9.2.2【动手实践】29： 读取 PDF 文件的内容
9.2.3【动手实践】30： 拆分 PDF 文件
9.2.4【动手实践】31：用更多的方法拆分 PDF 文件
9.2.5【动手实践】32：合并 PDF 文件
9.2.6【动手实践】33：对 PDF 文件批量添加水印
9.2.7【动手实践】34：批量加密 PDF 文件
9.2.8【动手实践】35：批量解密 PDF 文件
9.2.9【动手实践】36：暴力破解 PDF 文件的密码
9.3 解析PDF文件库——pdfplumber
9.3.1【动手实践】37： 提取 PDF 文件中的文本信息
9.3.2【动手实践】38： 提取 PDF 文件中的表格信息
What's inside
Learning objectives
- Python自动化办公
- 以数据为中心python自动化办公
- 爬虫
- 数据分析、数据存储、数据可视化、excel自动化、word自动化、ppt自动化和pdf自动化
- Python自动化办公
- 以数据为中心python自动化办公
- 爬虫
- 数据分析、数据存储、数据可视化、excel自动化、word自动化、ppt自动化和pdf自动化
Syllabus
油箱加满准备出发——准备工作
开发环境（本节可下载代码）
学会debug万事不求人——调试程序代码
【动手实践】1：找出列表中的奇数【本节可下载课件】
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Syllabus
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Reviews summary
实用python办公自动化入门
课程内容对新手友好，从零基础讲起，包括环境搭建。
课程涵盖Excel, Word, PPT, PDF等多种文件格式自动化。
老师经验丰富，讲解耐心清晰，通俗易懂，好评多。
课程内容实用，通过实操解决职场自动化痛点，节省时间。
Activities
阅读《Python编程：从入门到实践》
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通过阅读本书，学生可以系统地学习 Python 编程，为学习自动化办公打下坚实的基础。
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Python编程 从入门到实践
on Amazon
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-
通读本书的前半部分，重点关注 Python 基础知识。
-
完成书中的练习和项目，加深对 Python 编程的理解。
-
将书中的知识应用于实际的自动化办公场景。
练习使用BeautifulSoup解析网页
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通过大量的练习，学生可以熟练掌握 BeautifulSoup 的使用方法，提高网页数据抓取的效率和准确性。
Show steps
-
选择一些简单的网页，例如新闻网站或博客，练习使用 BeautifulSoup 解析网页内容。
-
尝试提取网页中的标题、链接、文本等信息。
-
使用不同的 BeautifulSoup 方法，例如 find() 和 find_all()，练习查找特定的元素。
编写博客文章分享学习心得
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通过撰写博客文章，学生可以整理和总结所学知识，加深对课程内容的理解，并与其他学习者分享经验。
Show steps
-
选择一个感兴趣的课程主题，例如数据清洗或数据可视化。
-
整理学习笔记和实践经验，撰写一篇博客文章。
-
在博客文章中分享代码示例和实践技巧。
-
发布博客文章，并与其他学习者交流讨论。
Three other activities
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创建一个自动生成周报的脚本
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通过完成这个项目，学生可以将所学知识应用于实际的办公场景，提高解决实际问题的能力。
Show steps
-
分析周报的格式和内容要求。
-
使用 Python 编写脚本，自动从不同的数据源（例如 Excel 文件、数据库）提取数据。
-
使用 python-docx 库将数据写入 Word 文件，并设置格式。
-
测试脚本，确保能够正确生成周报。
阅读《Python Cookbook》
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通过阅读本书，学生可以学习到 Python 编程的实用技巧，提高解决实际问题的能力。
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Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3
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-
选择一些感兴趣的章节，例如数据处理或文件操作。
-
阅读章节中的代码示例，并尝试运行它们。
-
将书中的代码示例应用于实际的自动化办公场景。
参与开源项目贡献代码
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通过参与开源项目，学生可以学习到团队协作和代码管理的经验，提高编程水平和解决问题的能力。
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-
在 GitHub 上找到一个感兴趣的 Python 开源项目。
-
阅读项目的文档和代码，了解项目的结构和功能。
-
找到一个可以贡献的代码，例如修复一个 bug 或添加一个新功能。
-
提交代码，并与其他开发者交流讨论。
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通过阅读本书，学生可以系统地学习 Python 编程，为学习自动化办公打下坚实的基础。
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Python编程 从入门到实践
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- 通读本书的前半部分，重点关注 Python 基础知识。
- 完成书中的练习和项目，加深对 Python 编程的理解。
- 将书中的知识应用于实际的自动化办公场景。
练习使用BeautifulSoup解析网页
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通过大量的练习，学生可以熟练掌握 BeautifulSoup 的使用方法，提高网页数据抓取的效率和准确性。
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- 选择一些简单的网页，例如新闻网站或博客，练习使用 BeautifulSoup 解析网页内容。
- 尝试提取网页中的标题、链接、文本等信息。
- 使用不同的 BeautifulSoup 方法，例如 find() 和 find_all()，练习查找特定的元素。
编写博客文章分享学习心得
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通过撰写博客文章，学生可以整理和总结所学知识，加深对课程内容的理解，并与其他学习者分享经验。
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- 选择一个感兴趣的课程主题，例如数据清洗或数据可视化。
- 整理学习笔记和实践经验，撰写一篇博客文章。
- 在博客文章中分享代码示例和实践技巧。
- 发布博客文章，并与其他学习者交流讨论。
创建一个自动生成周报的脚本
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通过完成这个项目，学生可以将所学知识应用于实际的办公场景，提高解决实际问题的能力。
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- 分析周报的格式和内容要求。
- 使用 Python 编写脚本，自动从不同的数据源（例如 Excel 文件、数据库）提取数据。
- 使用 python-docx 库将数据写入 Word 文件，并设置格式。
- 测试脚本，确保能够正确生成周报。
阅读《Python Cookbook》
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通过阅读本书，学生可以学习到 Python 编程的实用技巧，提高解决实际问题的能力。
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Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3
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- 选择一些感兴趣的章节，例如数据处理或文件操作。
- 阅读章节中的代码示例，并尝试运行它们。
- 将书中的代码示例应用于实际的自动化办公场景。
参与开源项目贡献代码
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通过参与开源项目，学生可以学习到团队协作和代码管理的经验，提高编程水平和解决问题的能力。
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- 在 GitHub 上找到一个感兴趣的 Python 开源项目。
- 阅读项目的文档和代码，了解项目的结构和功能。
- 找到一个可以贡献的代码，例如修复一个 bug 或添加一个新功能。
- 提交代码，并与其他开发者交流讨论。
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