打工人的通病,每天不是加班,就是在加班的路上…
你有没有想过,下班晚、加班,有时候可能是因为自己工作比较低效?
每次处理一些机械,重复,任务量大的工作时,我就会写一些代码来进行自动化办公,轻轻松松完成一大堆的工作,这里也强烈推荐大家去学,不用学得很深入,掌握一些基础技能就差不多够用了,真的建议大家抽空去学一下。
在这给你们分享一个案例:
场景是在维护日活超过 3 亿用户的微博私信平台,在一个业务模块中,需要批量替换 200 台服务器中的软件配置,而且每个服务器都有一个文件,需要将第五行内容, 由原有的接口版本 v1 统一替换成 v2。
面对这样的需求,其实有 3个挑战在里面:
很低效对不对?乍一看不得加班到凌晨才怪!但换个思路,如果尝试用 Python 的话,就可以从 3 个方面来提升效率:
其实,工作中类似的场景不胜其数,就比如:
是不是想想就已经开始头皮发麻,所以能利用Python代替手动操作,打几个代码电脑就能自动完成这些机械又重复的工作,简直就是打工人的福音!
这些工作,往往难度不大,但重复、机械,非常耗费时间和精力。更耽误个人成长,其实这些都可以用 Python 自动化办公实现。
你可能会问:编程语言那么多,为什么是 Python?如果不会 Python,怎么办呢?
其实,Python 的用法非常简洁、灵活,扩展库也很丰富,可以满足非常多复杂场景的需求,能够替代非常多的手工操作。而且 Python 还有一个你无法抗拒的优点:跨平台性。无论是在 macOS 和 Windows 间如何切换,不用修改任何一行代码,就可以让已经写好的程序直接在新的平台上运行。
因为有了扩展库的支持,在连接 Excel、Word、邮件等常用办公组件时,你完全不用自己手动写很多功能代码。以操作 Word 文档为例,你只要掌握下面这行代码就可以了:
import docx
通过这样一行简单的代码,你的 Python 就能支持 Word 中的文字、字体、段落、样式、表格等各种功能进行读写操作了。
其实这两年,关于 Python 自动化办公已经非常火热了,网上的资料一抓一大把,我也关注过不少,但大部分都在讲一些小技巧,小方法,脱离那些固定的场景就很难应用。
那么要利用Python实现办公自动化究竟要学些什么?要从哪里开始学?想必也是大家比较关心的事情了。
以下是我帮助大家整理出来的需要学习的知识点,内容较为干货,点赞收藏不迷路哦~
Python基础学习:要通过Python实现办公自动化,那你首先得熟悉基本语法,你可以对照我提供的教程或者视频来学习,如果觉得看资料或者看视频过于枯燥的话,也可以跟着教程进行基础的练习,亲自上手尝试了也有利于你对一些概念进行理解,下面是在这个阶段需要掌握的语法。
对于学习和提升,一定要去投资,切记!投资自己才是刚工作或者是工作不久的小白最好的副业。
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。
Python学习路线大纲:Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(文末领取)
Python视频合集:看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
实战项目:光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
把常见的 30 个机械、重复的工作场景,按照任务类型划分为 5 大模块:
解决不同文件类型的批量合并和拆分问题。通过 Python,解决 Excel、Word 中需要重复执行的合并、拆分等需要手工操作的工作。
扩展常用的统计、搜索和排序功能。包括统计和排序重的字数统计、感情色彩词汇的统计、按指定顺序给词汇排序,在海量文件中实现精确搜索等。
通过插件的方式增强办公软件以及周边软件、硬件的交互能力。借助插件、VBA 脚本、PowerShell 等外部设备扩展办公软件的基本功能,帮助你解决常见的批量打印、数据对齐和文件批量处理等问题。
这个模块会把 Python 和网络功能相结合,实现文件批量改名、批量下载、同步网络、快速分类、数据管理等操作的自动化,让你摆脱手工重复操作的苦恼。
直观、智能化输出自己的工作成果。比如将你要交付的数据,通过 Python 一键转为图形,也可以通过 Python 将 Excel、自动发邮件、压缩文件、凌晨定时执行指定任务和日常办公进行整合。同时,还会教你对文件和数据进行加密、加水印和备份。
想告别重复、机械的工作,省下时间提升自己的核心竞争力,得付出一些走心的努力。
因为语法简单,功能强大,Python 的应用越来越广泛,例如:网络爬虫、自动化办公、财务自动化、数据分析、人工智能应用等热门领域。
总的来说,Python是很值得学习的,我也不会说大家往哪个方向学是最好的,各取所长选择自己最用得上的技能去学习就好,只要你能选择踏出正确的一步,胜利的曙光已经照向你了。