超實用！整理了34個Python自動化辦公庫！

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來源丨Python自動化辦公社區   作者丨 牛穩穩

大家好，我是老胡～

今天給大家分享一下Python自動化辦公庫。

本次內容涵蓋了Excel、Word、PPT、ODF、PDF、郵件、微信、文件處理等所有能在辦公場景實現自動化的庫，希望能夠對大家有所幫助。

Python

Excel自動化庫

/ /  1.xlwings 庫

官網：

https://www.xlwings.org/

特點：xlwings 是開源且免費的，預裝了 Anaconda 和 WinPython，可在 Windows 和 macOS 上運行。通過 Python 腳本或 Jupyter notebook 自動化 Excel，通過宏從 Excel 調用 Python，並編寫用戶定義的函數（UDF 僅適用於 Windows）

/ /  2.openpyxl 庫

官網：

https://openpyxl.readthedocs.io

特點：openpyxl 是一個用於讀取 / 編寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 庫。它是由於缺乏從 Python 中讀取 / 編寫 Office Open XML 格式的現有庫而誕生的。

/ /  3.xlrd 庫

官網：

https://pypi.python.org/pypi/xlrd

特點：在 python 中，xlrd 庫是一個很常用的讀取 excel 文件的庫，其對 excel 文件的讀取可以實現比較精細的控制。

/ /  4.xlwt 庫

官網：

https://pypi.org/project/xlwt/

特點：類比於 xlrd 的 reader，那麼 xlwt 就相對於 writer，而且很純正的一點就是它只能對 Excel 進行寫操作。xlwt 和 xlrd 不光名字像，連很多函數和操作格式也是完全相同。

/ /  5.xlutils 庫

官網：

https://pypi.org/project/xlutils/

特點：xlutils（excel utilities）是一個提供了許多操作修改 excel 文件方法的庫。xlutils 庫也僅僅是通過複製一個副本進行操作後保存一個新文件，xlutils 庫就像是 xlrd 庫和 xlwt 庫之間的一座橋樑，因此，xlutils 庫是依賴於 xlrd 和 xlwt 兩個庫的。

/ /  6.xlsxwriter 庫

官網：

https://xlsxwriter.readthedocs.io/

特點：xlsxwriter 是用於創建 Excel XLSX 文件的 Python 模塊，可用於將文本、數字、公式和超鏈接寫入 Excel2007 + XLSX 文件中的多個工作表。它支持格式化等功能。可以說除了 Excel 本身，就屬這個功能最齊全了。

/ /  7.pandas 庫

官網：

https://www.pypandas.cn/docs/

特點：pandas 是基於 NumPy 的一種工具，該工具是爲了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。

/ /  8.Marmir 庫

官網：

https://github.com/brianray/mm

特點：Marmir 採用 Python 數據結構並將其轉換爲電子表格。它是類固醇上的 xlwt 和 google 電子表格。目標是使用最少的配置輕鬆生成多種類型的有用表文件。

Python

Word自動化庫

/ /  9.python-docx 庫

官網：

https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/

特點：python-docx 是一個用於創建和更新 Microsoft Word (.docx) 文件的 Python 庫。快速開始、處理文檔、處理文本、使用截面、使用頁眉和頁腳、API基礎理、解樣式、使用樣式理解圖片和其他形狀。只對 windows 平臺有效。

/ /  10.textract 庫

官網：

https://gitee.com/mirrors/textract

特點：它同時兼顧 “doc” 和 “docx”，但安裝過程需要一些依賴。你可以批量的用 python 生成 word 文件，推薦使用 docx，不需要會太多。

Python

PPT自動化庫

/ /  11.python-pptx 庫

官網：

https://python-pptx.readthedocs.io

特點：python-pptx 是一個用於創建和更新 PowerPoint (.pptx) 文件的 Python 庫。典型用途是從數據庫內容生成自定義 PowerPoint 演示文稿，可通過單擊 Web 應用程序中的鏈接下載。

Python

ODF自動化庫

/ /  12.Relatorio 庫

官網：

https://pypi.org/project/relatorio/

特點： Relatorio 是一個模板庫，它提供了一種輕鬆輸出多種文件（odt、ods、png、svg 等）的方法。通過爲它們創建插件可以輕鬆添加對更多文件類型的支持。Relatorio 還提供了一個報告存儲庫，允許您將 python 對象和報告鏈接在一起，按 mimetype/name/python 對象查找報告。ODF：開放文檔格式（外文名：OpenDocument Format，外語簡稱：ODF）是一種規範，基於 XML（標準通用標記語言的子集）的文件格式，因應試算表、圖表、演示稿和文字處理文件等電子文件而設置。

Python

PDF自動化庫

/ /  13.PyPDF2 庫

官網：

https://github.com/mstamy2/PyPDF2

特點：PyPDF2 是一個純 Python PDF 庫，能夠拆分、合併、裁剪和轉換 PDF 文件的頁面。它還可以向 PDF 文件添加自定義數據、查看選項和密碼。它可以從 PDF 中檢索文本和元數據，也可以將整個文件合併在一起。

/ /  14.ReportLab 庫

官網：

https://www.reportlab.com/opensource/

特點：ReportLab 是久經考驗、超強大的開源引擎，用於創建複雜的、數據驅動的 PDF 文檔和自定義矢量圖形。它是免費的、開源的，並且是用 Python 編寫的。

/ /  15.PDFminer 庫

官網：

https://github.com/euske/pdfminer

特點：PDFMiner 是一款用於 PDF 文檔的文本提取工具。

Python

郵件自動化庫

/ /  16.Django Celery SES 庫

官網：

https://github.com/StreetVoice/django-celery-ses

特點：這個包提供了一個 EmailBackend 來利用 django-celery 發送電子郵件。您可以將 EmailBackend 插入您的項目中，而無需對代碼進行任何修改。

/ /  17.Envelopes 庫

官網：

http://tomekwojcik.github.io/envelopes/

特點：Envelopes 是 Python 的電子郵件和 smtplib 模塊的包裝器。它旨在使在 Python 中處理外發電子郵件變得簡單而有趣。

/ /  18.Flanker 庫

官網：

https://github.com/mailgun/flanker

特點：由 mailgun 開源的 Flanker - email address and MIME parsing for Python 是一個解析高效、容錯率不錯的 python 第三方擴展庫。python 3 也可以正常使用，該庫包含了郵件地址解析和郵件 mime 格式解析。

/ /  19.imbox 庫

官網：

https://github.com/martinrusev/imbox

特點：用於讀取 IMAP 郵箱並將電子郵件內容轉換爲機器可讀數據的 Python 庫

/ /  20.inbox.py 庫

官網：

https://github.com/billzhong/inbox.py

特點：這是您見過的最簡單的 SMTP 服務器。它是異步的。一個實例每秒應該處理一千多封電子郵件。

/ /  21.sync-engine 庫

官網：

https://github.com/nylas/sync-engine

特點：Nylas 同步引擎在強大的電子郵件同步平臺之上提供了一個 RESTful API，可以輕鬆地在電子郵件之上構建應用程序。

/ /  22.Lamson 庫

官網：

https://github.com/zedshaw/lamson

特點：Lamson 是一個純 Python SMTP 服務器，旨在以現代 Web 框架（如 Django）的風格創建強大而複雜的郵件應用程序。

/ /  23.Marrow Mailer 庫

官網：

https://github.com/marrow/mailer

特點：Marrow Mailer 是一個 Python 庫，可以輕鬆地從您的應用程序發送電子郵件。通過使用 Marrow Mailer，您可以：輕鬆構建純文本和 HTML 電子郵件；提高電子郵件傳遞的可測試性；使用不同的郵件投遞管理策略；例如立即，延遲，甚至多服務器等。

/ /  24.Modoboa 庫

官網：

https://github.com/modoboa/modoboa

特點：Modoboa 是一個郵件託管和管理平臺，包括一個現代和簡化的 Web 用戶界面。它提供了有用的組件，例如管理面板或網絡郵件。

/ /  25.smtplib 庫

官網 ：

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/smtplib.html

特點 ：smtplib 模塊是 python 中 smtp (簡單郵件傳輸協議) 的客戶端實現。我們可以使用 smtplib 模塊，輕鬆的發送電子郵件。

Python

微信自動化庫

/ /  26.Python wxpy 庫

官網：

https://wxpy.readthedocs.io/zh/latest/

特點：微信機器人/可能是最優雅的微信個人號API，wxpy 在 itchat 的基礎上，通過大量接口優化提升了模塊的易用性，並進行豐富的功能擴展。

Python

文件處理自動化庫

/ /  27.os 庫

官網：

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/os.html?highlight=os#module-os

特點：本模塊提供了一種使用與操作系統相關的功能的便捷式途徑。如果你只是想讀寫一個文件，請參閱 open()，如果你想操作文件路徑，請參閱 os.path 模塊，如果你想讀取通過命令行給出的所有文件中的所有行，請參閱 fileinput 模塊。爲了創建臨時文件和目錄，請參閱 tempfile 模塊，對於高級文件和目錄處理，請參閱 shutil 模塊。

Python

綜合功能自動化庫

/ /  28.win32com 庫

官網：

https://pypi.org/project/pywin32/

特點：win32com 模塊主要爲 Python 提供調用 windows 底層組件對 word 、Excel、PPT 等進行操作的功能，只能在 Windows 環境下使用，並且需要安裝 office 相關軟件纔行（WPS 也行）。

/ /  29.unoconv 庫

官網：

https://github.com/unoconv/unoconv

特點：是一個命令行工具，可以將 LibreOffice 可以導入的任何文檔格式轉換爲 LibreOffice 可以導出的任何文檔格式。它利用 LibreOffice 的 UNO 綁定進行文檔的非交互式轉換，也支持 OpenOffice。

/ /  30.Tablib 庫

官網：

https://www.osgeo.cn/tablib/

特點：Python tablib 模塊是第三方模塊，主要作用是將數據導出爲各種不同的格式，包括 excel，json，html，yaml，csv，tsv 等格式，怎麼樣，有點心動了吧，當然這個模塊使用起來也是超級簡單的。

/ /  31.SnowNLP 庫

官網：

https://github.com/isnowfy/snownlp

特點：SnowNLP 是一個 python 寫的類庫，可以方便的處理中文文本內容，是受到了 TextBlob 的啓發而寫的，由於現在大部分的自然語言處理庫基本都是針對英文的，於是寫了一個方便處理中文的類庫，並且和 TextBlob 不同的是，這裏沒有用 NLTK，所有的算法都是自己實現的，並且自帶了一些訓練好的字典。注意本程序都是處理的 unicode 編碼，所以使用時請自行 decode 成 unicode。

/ /  32.TextBlob 庫

官網：

https://textblob.readthedocs.io

特點：TextBlob 是一個用於處理文本數據的 Python（2 和 3）庫。它提供了一個簡單的 API，用於深入研究常見的自然語言處理 (NLP) 任務，例如詞性標註、名詞短語提取、情感分析、分類、翻譯等。

/ /  33.TextGrocery 庫

官網：

https://textgrocery.readthedocs.io

特點：TextGrocery 是一個基於 LibLinear 和結巴分詞的短文本分類工具，特點是高效易用，同時支持中文和英文語料。

/ /  34.NumPy 庫

官網：

https://www.numpy.org.cn/

特點：NumPy 是 Python 中科學計算的基礎包。它是一個 Python 庫，提供多維數組對象，各種派生對象（如掩碼數組和矩陣），以及用於數組快速操作的各種 API，有包括數學、邏輯、形狀操作、排序、選擇、輸入輸出、離散傅立葉變換、基本線性代數，基本統計運算和隨機模擬等等。

   
   
   

 
    
    
    

  
     
     
     

   
      
      
      

    
       
       
       
 
        
 
         
 
          
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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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