Python自動化辦公應用大全(ChatGPT版)：從零開始教編程小白一鍵搞定煩瑣工作(全2冊)（簡體書）

借助ChatGPT與Python輕鬆實現辦公自動化：Excel Home多位微軟全球MVP專家打造，用大量實例介紹使用Python操作Excel、Word、PPT和日常辦公中涉及的各種物件。讓沒有編程經驗的普通辦公人員也能駕馭Python，實現多個場景的辦公自動化，提升工作效率！

前言

非常感謝您選擇《Python自動化辦公應用大全（ChatGPT版）：從零開始教編程小白一鍵搞定煩瑣工作（上下冊）》。

多年來，以Excel、Word和PPT為核心的微軟Office軟件一直是辦公應用的主要軟件，當工作要求不斷提高及用戶需要更高的效率時，內置於Office中的VBA一直是普通辦公人員的選擇。在Excel Home技術論壇上，我們看到VBA的身影出現在層出不窮的新的辦公場景和任務需求中，威力無窮。

同時，我們也注意到原本主要用於科研領域的新興編程語言Python，因為近幾年增加了一些面向辦公應用的模塊，可以在許多辦公場景中大顯身手，處理Office文件也越來越得心應手。

另外，受到教y部門和學校的課程安排影響，越來越多的人在接觸VB或VBA以前就學習了Python，當他們走上工作崗位，Python也就順理成章地成為辦公自動化的選擇。

Excel Home的宗旨是提高所有人的辦公效率，對於工具本身沒有任何執念，我們根據場景推薦合適的工具。因此，我們認為非常有必要向大家講解Python在辦公自動化中的應用。

對，就是那些大多數人關心的辦公自動化需求，以前我們講解如何用VBA實現，現在改用Python實現一遍。但是，我們不作兩者的對比。對普通人來說，同樣的問題，會一個解決方法就行，代碼級地對比VBA和Python是技術狂熱者才會做的事情。所以，本書其實可以看作Excel Home的VBA系列技術教程的姊妹篇。

哪些是大多數人關心的辦公自動化需求呢？分析一下Excel Home技術論壇中VBA版塊的幾百萬帖子就一清二楚了。

本書比市面上大多數Python教程的內容更豐富，我們以Excel數據處理與分析為重點，延展到Word、PPT、郵件、圖片、視頻、音頻、本地文件管理、網頁交互等現代辦公所需要處理的各種問題，用大量易借鑒的案例幫助用戶學會在各個場景中使用自動化技術。

隨著以Copilot、ChatGPT為代表的人工智能輔助工具的爆發式發展，零基礎人員學習編程的成本進一步降低。在學習了Python的基礎語法和一些常用示例代碼後，如果需要編寫更個性化的解決方案，可以方便地借助AI來生成代碼。在本書的後一篇，詳細介紹了如何用ChatGPT來補充學習知識點，以及如何快速生成所需的代碼。

本書的作者團隊是一個相當有意思的組合：王斌鑫和陳磊是專家級的Python程序員，主持過多個大型商業項目的開發和維護，是“靠Python吃飯的人”，他們倆是本書技術權威性的保證。郗金甲是資深的數據分析師和咨詢顧問，精通多種數據軟件和編程語言，還是Excel Home技術論壇VBA版從開版到今天都在任的版主，是多本技術圖書的作者，對於Office自動化技術有深入的研究。周慶麟是企業信息化實戰經驗豐富的技術顧問和培訓講師，也是經驗豐富的圖書策劃人和作者，有編程經驗，但是Python零基礎，他時時刻刻站在零編程經驗的角度審視著書稿中的每一句話，並且評估每一個案例的實用性，確保圖書內容對編程小白的友好性。

我們的終目的只有一個：讓沒有編程經驗的普通辦公人員也能駕馭Python，實現多個場景的辦公自動化，提升效率。

讀者物件

本書面向的讀者群是所有需要進行自動化辦公的用戶，無論是零編程經驗的還是IT技術人員，都能從本書找到值得學習的內容。

本書約定

在正式開始閱讀本書之前，建議讀者花上幾分鐘時間來了解一下本書在編寫和組織上使用的一些慣例，這會對您的閱讀有很大的幫助。

本書代碼的運行基礎是安裝於Windows 10專業版操作系統上的Python，Python的相關庫為寫作時的版本。

本書主要結構

本書包括5篇21章。

本篇包含第1~3章，主要介紹Python的特點、基本環境設置與編寫Python程序需要熟悉的基本概念和語法，還介紹了如何使用Python進行常規的數據讀寫及簡單圖表的生成，為後續使用Python進行更多自動化辦公奠定基礎。本篇主要面向零編程經驗的讀者，使其快速了解Python的基本知識。

本篇包含第4~10章，主要介紹如何使用Python操控Excel軟件或者批量操作Excel文件，輕鬆準確地完成重復任務。包括常用模塊對比、操作工作簿與工作表、操作單元格、操作Shape物件與Excel圖表等。學完本篇後，讀者可以大幅提高處理Excel的效率，在一定程度上“取代”VBA。

本篇包含第11~12章，主要介紹使用Python批量操作Word文件和PPT文件。

本篇包含第13~19章，主要介紹使用Python處理日常辦公中涉及的其他多種類型的物件，包括磁盤上的文件和文件夾、郵件、PDF文件、圖片、視頻等。有些工作場景中還需要創建一些高級數據圖表，甚至爬取網站上的數據或者向網站提交數據，都可以用Python高效地完成。

本篇包含第20~21章， 主要介紹ChatGPT的基礎知識及如何使用ChatGPT快速獲取完成指定任務的Python代碼。

閱讀技巧

不同水平的讀者可以使用不同的方式來閱讀本書，以求在花較少的時間和精力的情況下能獲得的回報。

對於零編程經驗的讀者，建議從頭開始順序閱讀，尤其要將基礎語法部分熟練掌握。

對於有一定編程經驗的讀者，可以根據目錄快速學習自己需要了解的場景所對應的解決方法，通過簡單修改代碼參數後應用到自己的工作中去，就像查辭典那麼簡單。

本書為讀者準備了大量的示例代碼，它們都有相當的典型性和實用性，並能解決特定的問題。在類似的場景中，完整示例代碼中的部分語句會多次出現，而且我們仍然堅持在代碼解析中“重復”地解釋這些代碼，這是因為我們希望每一個例子都完整且相對獨立，不必“強迫”讀者去回憶在其他示例中學到的知識點，並且用“重復”來自然而然地加深讀者的理解和記憶。

示例文件的使用

圖書配套示例文件解壓後，可以保存在任意目錄中，但是需要確保計算機當前登錄用戶對該目錄具備讀寫權限。

當讀者在圖書中看到如下提示：

pip install <模塊名稱>

則說明運行示例代碼之前需要在“Windows終端”中運行pip命令安裝相應的模塊（具體方法請參閱第1章），否則示例代碼可能無法正確運行。

示例文件夾的根目錄中提供了名稱為“requirements.txt”的文件，在“Windows命令提示符”中運行如下pip命令（假設示例文件解壓至C:\pydemo目錄中），將可以一次性安裝本書所需的全部模塊。

pip install -r C:\pydemo\requirements.txt

強烈推薦讀者在安裝Python環境後，使用這種方式安裝本書所需的模塊。

寫作分工與致謝

本書的第1、2、8、9、13、14、19章由王斌鑫編寫，第3、12、16、17、18章由陳磊編寫，第47、
10、11、15、20、21章由郗金甲編寫，後由郗金甲和周慶麟完成統稿。

Excel Home全體專家作者團隊成員、Excel Home論壇管理團隊和培訓團隊長期以來都是Excel Home圖書的堅實後盾，他們是Excel Home中可愛的人，在此向這些可愛的人表示由衷的感謝。

衷心感謝Excel Home論壇的500多萬會員，是他們多年來不斷地支持與分享，才營造出熱火朝天的學習氛圍，並成就了今天的Excel Home系列圖書。

衷心感謝Excel Home微博的所有粉絲、Excel Home微信公眾號和視頻號的所有關注者，以及抖音、小紅書、知乎、B站、今日頭條等平臺的Excel Home粉絲，你們的“贊”和“轉”是我們不斷前進的動力。

後續服務

在本書的編寫過程中，盡管我們的每一位團隊成員都未敢稍有疏虞，但紕繆和不足之處仍在所難免。敬請讀者能夠提出寶貴的意見和建議，您的反饋將是我們繼續努力的動力，本書的後繼版本也將會更臻完善。

您可以訪問https://club.excelhome.net，我們開設了專門的版塊用於本書的討論與交流。您也可以發送電子郵件到book@excelhome.net，我們將盡力為您服務。

同時，歡迎您關注我們的官方微博（@Excelhome）和微信公眾號（Excel之家ExcelHome），我們每日更新很多優秀的學習資源和實用的Office技巧，並與大家進行交流。

（上冊）
篇?Python基礎知識
第1章?初識Python 1
1.1　什麼是Python 1
1.1.1　Python的歷史 1
1.1.2　Python的特點和優勢 1
1.1.3　Python的不足 2
1.1.4　Python可以做什麼 2
1.2　搭建Python開發環境 2
1.2.1　安裝Python 2
1.2.2　常用的Python集成開發環境 4
1.2.3　安裝Visual Studio Code 6
1.2.4　優化Visual Studio Code 6
1.2.5　個Python程序 9
1.3　初識模塊、包、庫 10
1.3.1　什麼是模塊、包、庫 10
1.3.2　使用pip命令第三方庫 11
1.3.3　為pip命令設置鏡像源 12
1.3.4　導入模塊 12
1.3.5　模塊名稱 14
第2章?Python編程基礎 15
2.1　快速上手 15
2.1.1　交互式解釋器 15
2.1.2　變量賦值 15
2.1.3　輸出變量 16
2.1.4　獲取用戶輸入 16
2.2　數據類型 16
2.2.1　數值 16
2.2.2　布爾 17
2.2.3　字符串 17
2.2.4　列表 20
2.2.5　元組 22
2.2.6　集合 23
2.2.7　字典 24
2.3　運算符 26
2.3.1　算數運算符 26
2.3.2　賦值運算符 27
2.3.3　比較運算符 28
2.3.4　邏輯運算符 29
2.3.5　is運算符 30
2.3.6　in運算符 30
2.3.7　運算符優先級 31
2.4　編碼規範 32
2.4.1　縮進與行 32
2.4.2　注釋 33
2.5　控制語句 33
2.5.1　條件語句if 33
2.5.2　循環語句for 35
2.5.3　循環語句while 36
2.6　函數 37
2.6.1　定義函數 37
2.6.2　定義函數參數 38
2.6.3　函數返回值 40
2.6.4　使用print輸出物件 41
2.6.5　使用range函數生成數字序列 42
2.6.6　使用sorted函數排序列表 42
2.6.7　使用filter函數按條件過濾 43
2.6.8　使用map函數進行映射 43
2.6.9　匿名函數lambda 44
2.7?調試代碼 45
第3章?
使用pandas進行數據分析和
可視化 48
3.1　使用open方法讀寫文件 48
3.2?使用pandas模塊讀寫csv文件 50
3.3　使用pandas讀寫Excel文件 52
3.3.1　讀取單個工作表的Excel文件 52
3.3.2　讀取複雜表頭的Excel文件 53
3.4　使用pandas讀寫JSON文件 56
3.4.1　將txt文件轉為JSON文件 56
3.4.2　讀取多重嵌套的JSON文件 56
3.4.3　
使用正則表達式讀取JSON文件
內容 58
3.5　使用pandas進行數據庫操作 59
3.5.1　將csv文件導入SQLite數據庫 59
3.5.2　使用sqlite3模塊執行數據庫操作 60
3.5.3　
使用pymysql模塊操作MySQL
數據庫 61
3.6　使用DataFrame進行數據探索 63
3.7　使用DataFrame篩選數據 66
3.8　DataFrame中的行列基本操作 70
3.9　合並拆分數據 72
3.9.1　使用concat方法合並文件 72
3.9.2　
使用merge方法按關鍵字段合並
數據 73
3.9.3?拆分數據到多個工作表 75
3.9.4　拆分數據到多個csv文件 76
3.10　數據塑形 77
3.10.1　
使用pivot方法將一維表轉為
二維表 77
3.10.2　
使用pivot_table方法創建數據
透視表 78
3.10.3　
使用melt方法將二維表轉為
一維表 80
3.11　使用groupby進行分組統計 81
3.12　
使用自定義函數計算各區域每月指定
排名區間的發展量 83
3.13　在DataFrame中處理字符串 86
3.13.1　合並字符串 86
3.13.2　拆解字符串 87
3.13.3　使用apply方法進行字符串替換 87
3.14　使用pandas繪製基礎圖表 90
3.14.1　使用pandas繪製柱狀圖 90
3.14.2　使用pandas繪製折線圖 92
3.14.3　使用pandas繪製條形圖 94
3.14.4　使用pandas繪製餅圖 96
3.14.5　使用pandas繪製散點圖 98
3.14.6　使用pandas繪製箱線圖
3.14.7　使用pandas繪製直方圖
3.14.8　使用pandas繪製堆積面積圖
3.15　使用pandas繪製組合圖表
3.15.1　
使用pandas繪製柱狀-折線
組合圖
3.15.2　
使用pandas繪製正負軸條
形圖
第二篇?使用Python操作Excel
第4章?
使用Python操作Excel的常用
模塊
4.1　Python中的Excel相關模塊功能概覽
4.2　模塊介紹
4.2.1　xlrd模塊
4.2.2　xlwt模塊
4.2.3　xlsxwriter模塊
4.2.4　xlutils模塊
4.2.5　pylightxl模塊
4.2.6　openpyxl模塊
4.2.7　xlwings模塊
4.2.8　pywin32模塊（win32com）
4.2.9　pandas模塊
4.3　如何選擇模塊
第5章?使用Python操作Excel工作簿
5.1　創建工作簿
5.1.1　
使用xlwings模塊新建並保存
工作簿
5.1.2　
使用openpyxl模塊新建並保存
工作簿
5.1.3　批量創建月度工作簿
5.1.4　批量創建分省工作簿
5.2　打開工作簿文件
5.2.1　打開當前目錄中的Excel文件
5.2.2　打開指定目錄中的Excel文件
5.2.3　打開Excel文件（含錯誤處理）
5.2.4　打開多個Excel文件
5.3　工作簿文件批量操作
5.3.1　創建工作簿文件清單
5.3.2　工作簿文件歸檔
5.3.3　工作簿文件批量更名
5.3.4　批量更新工作簿文檔信息
5.3.5　批量打印工作簿
5.4　工作簿轉換
5.4.1　Excel文件批量轉換為PDF文件
5.4.2　
Excel 2003工作簿批量轉換為
xlsb文件
5.5　其他操作
5.5.1　操作工作簿保護密碼
5.5.2　操作工作簿打開權限密碼
5.5.3　凍結窗格
第6章?使用Python操作Excel工作表
6.1　創建工作表
6.1.1　創建單個工作表
6.1.2　創建或清空單個工作表
6.1.3　批量新建工作表
6.1.4　多個工作簿中批量添加工作表
6.2　修改工作表
6.2.1　讀取工作表名稱
6.2.2　查找指定名稱的工作表
6.2.3　修改多個工作表名稱
6.2.4　
批量修改多個工作簿中的工作表
名稱
6.2.5　修改工作表標簽顏色
6.3　復制工作表
6.3.1　工作簿內復制工作表
6.3.2　批量插入其他工作簿的工作表
6.3.3　工作表快速排序
6.3.4　按指定順序排列工作表
6.4　刪除工作表
6.4.1　刪除指定工作表
6.4.2　批量刪除工作表
6.5　拆分工作簿
6.5.1　
將每個工作表保存為單獨工作簿
6.5.2　
工作表數據按行拆分為多個
工作表
6.5.3　
工作表數據按行拆分為多個
工作簿
6.5.4　
工作表數據按列拆分為多個
工作表
6.5.5　
工作表數據按列拆分為多個
工作簿
6.5.6　
工作表數據按列拆分為多個
工作簿（保留格式）
6.5.7　
多個工作表數據組合後重新
拆分至工作表
6.5.8　
多個工作表數據組合後重新
拆分至工作簿
6.6　合並工作簿
6.6.1　多個工作表數據按行合並
6.6.2　多個工作表數據按列合並
6.6.3　多個工作表中提取指定數據
6.6.4　多個工作簿數據按行合並
6.6.5　多個工作簿數據按列合並
6.6.6　從多個工作簿中提取指定數據
6.7　打印工作表
6.7.1　工作表居中打印
6.7.2　工作表調整為一頁打印
6.7.3　打印工作表指定區域
6.7.4　
批量打個工作簿中的指定
工作表
6.7.5　重復標題行打印工作表
6.8　其他操作
6.8.1　創建工作表索引頁
6.8.2　隱藏工作簿中的多個工作表
6.8.3　批量隱藏多個工作簿中的工作表
6.8.4　保護工作表中的指定區域
6.8.5　保護工作簿中的多個工作表
6.8.6　設置工作表滾動區域
第7章?使用Python操作Excel單元格
7.1　讀寫單元格
7.1.1　讀取單個單元格中的數據
7.1.2　將數據寫入單元格
7.2　操作單元格區域
7.2.1　讀取單元格區域中的數據
7.2.2　擴展單元格區域
7.2.3　定位區域中的邊界單元格
7.2.4　定位工作表中的數據區域
7.2.5　單元格區域偏移與調整
7.2.6　獲取多重選定區域
7.2.7　獲取交叉區域
7.2.8　單元格區域導出為圖片
7.3　設置單元格格式
7.3.1　設置字體格式
7.3.2　設置邊框格式
7.3.3　設置填充圖案
7.3.4　設置對齊方式和自動換行
7.3.5　設置數字格式
7.3.6　設置部分字符格式
7.3.7　設置數據條格式
7.3.8　設置色階格式
7.3.9　設置突出顯示格式
7.3.10　設置條件格式公式
7.3.11　設置行高和列寬
7.4　創建公式
7.4.1　設置單個單元格公式
7.4.2　設置單元格區域公式
7.4.3　公式轉數值
7.5　操作名稱
7.5.1　遍歷工作簿中的全部名稱
7.5.2　刪除工作簿中的全部名稱
7.5.3　批量定義名稱
7.5.4　隱藏名稱
7.6　操作注釋
7.6.1　批量添加注釋
7.6.2　批量修改注釋文本
7.6.3　批量修改注釋形狀
7.6.4　批量設置圖片注釋
7.7　操作超鏈接
7.7.1　添加網頁超鏈接
7.7.2　添加指向單元格的超鏈接
7.7.3　批量刪除超鏈接
7.8　操作合並單元格
7.8.1　合並相同內容單元格
7.8.2　取消合並單元格並填充數據
7.8.3　保留內容合並單元格
7.9　操作表格
7.9.1　批量將數據區域轉換為表格
7.9.2　
批量將表格轉換為數據區域
7.9.3　批量修改表格添加總計行
7.9.4　批量更新表格添加數據列
7.10　復制粘貼
7.10.1　復制粘貼合並數據
7.10.2　選擇性粘貼保留值和數字格式
7.10.3　選擇性粘貼實現數據轉置
7.10.4　
選擇性粘貼實現文本格式數字
轉數值
7.10.5　將單元格區域粘貼為鏈接圖片
7.11　操作行和列
7.11.1　間隔插入多行
7.11.2　插入數據行且格式跟隨下行
7.11.3　
批量刪除符合指定條件的
數據行
7.11.4　刪除重復數據行
7.11.5　更新數據列
7.11.6　插入列並添加公式
第8章?
使用Python操作Excel中的Shape
物件
8.1　
使用xlwings遍歷工作表中的Shape
物件
8.2　通過xlwings執行VBA操作遍歷物件
8.3　批量插入圖片並按指定格式排列
8.3.1　
所有圖片按3列行的版式依次
顯示
8.3.2　每行重復顯示圖片
8.4　
批量將指定類型的Shape物件
導出圖片
8.5　批量刪除指定類型的Shape物件
8.6　箭頭追蹤單元格數據
8.7　為產品目錄添加圖片與二維碼
第9章?使用Python操作Excel圖表
9.1　自動創建圖表
9.1.1　創建嵌入式圖表
9.1.2　創建圖表工作表
9.2　創建線柱組合圖表
9.3　自定義數據標簽文本
9.4　將Excel圖表保存為圖片
第10章?
使用Python操作Excel綜合實例
10.1　批量製作準考證
10.2　自動創建零售業務分析儀表盤
（下冊）
第三篇?使用Python操作Word與PPT
第11章?自動化處理Word文件
11.1?批量標注關鍵詞
11.2?批量插入圖片
11.3?批量調整圖片尺寸
11.4?清理文檔中的空白段落
11.5?清理文檔中的重復段落
11.6?提取文檔的全部表格
第12章?自動化處理PowerPoint文件
12.1?自動排列目錄頁的多個PPT文本框
12.2?批量插入形狀製作過渡頁
12.3?處理表格數據
12.3.1?批量插入鏈接Excel表格物件
12.3.2?創建PPT表格
12.3.3?批量填充PPT表格數據
12.4?批量更新文本框中的數據
12.5?批量插入PPT內置圖表
12.6?為PPT插入熱力圖
12.7?批量插入圖片生成PPT簡報
12.8?導出PPT為長圖
12.9?導出PPT為多圖
12.10?批量添加動畫
第四篇?Python日常辦公自動化
第13章?批量處理文件夾與文件 
13.1?文件路徑
13.1.1?不同系統文件路徑的差異
13.1.2?路徑與相對路徑
13.1.3?當前工作目錄
13.1.4?主目錄
13.1.5?獲取路徑的各個部分
13.1.6?檢查路徑的有效性
13.2?文件屬性與操作
13.2.1?獲取文件屬性
13.2.2?文件物件
13.2.3?讀取文件
13.2.4?寫入文件
13.2.5?創建文件夾
13.2.6?重命名文件和文件夾
13.2.7?復制文件和文件夾
13.2.8?刪除文件和文件夾
13.2.9?壓縮與解壓
13.2.10?遍歷文件夾
13.3?文件自動處理實戰
13.3.1?輸出目錄樹
13.3.2?批量重命名文件
13.3.3?按照日期分類文件
13.3.4?查找文件
13.3.5?清理重復文件
13.3.6?統計詞語數
13.3.7?判斷文件類型
第14章?自動處理電子郵件 
14.1?郵件協議
14.1.1?發送郵件協議：SMTP
14.1.2?接收郵件協議：POP3和IMAP
14.1.3?開啟郵件服務
14.1.4?郵件發送與接收原理
14.2?自動發送郵件
14.2.1?發送文本郵件
14.2.2?發送帶附件的郵件
14.2.3?發送網頁郵件
14.3?自動接收郵件
14.3.1?從郵件服務器接收郵件
14.3.2?處理文本郵件
14.3.3?處理帶附件的郵件
14.3.4?處理網頁郵件
14.3.5?搜索郵件
14.3.6?標記郵件
14.4?郵件自動處理實戰
14.4.1?批量發送工資條
14.4.2?批量下載郵件中的特定附件
14.4.3?每日發送天氣預報郵件
14.4.4?定時發送郵件
14.4.5?通過郵件遠程控制計算機
第15章?自動處理PDF文件
15.1?指定頁數拆分PDF文件
15.2?按奇偶頁拆分PDF文件
15.3?批量合並多個PDF文件
15.4?PDF文件添加水印
15.4.1?PDF文件添加文字水印
15.4.2?PDF文件添加圖片水印
15.5?PDF文件轉圖片
15.6?批量將圖片轉換為單個PDF文件
15.7?PDF文件轉Word文件
15.8?提取PDF文件中的表格
15.9?提取PDF文件中的圖片
15.10?提取PDF文件中的文字
15.11?提取PDF文件中的書簽
第16章?高級數據圖表技巧
16.1?散布矩陣圖
16.2?甘特圖
16.3?華夫餅圖
16.4?維恩圖
16.4.1?使用venn模塊繪製維恩圖
16.4.2?
使用matplotlib_venn模塊繪製
維恩圖
16.5?帶核密度分布圖的散點圖
16.6?繪製分面柱狀圖
16.7?漏斗圖
16.8?儀表盤圖
16.9?詞云圖
16.10?桑基圖
16.11?日歷熱圖
16.12?地圖熱力圖
16.13?動態日期條形圖
16.14?動態排名條形圖
16.15?常用繪圖技巧
16.15.1?使用子圖放大局部圖像
16.15.2?使用子圖下鉆數據
16.15.3?使用table參數添加數據表
16.15.4?
使用matplotlib的table方法添加
數據表
16.15.5?添加數據標簽
16.15.6?添加指向性標注
16.15.7?使用style統一圖表風格
16.15.8?使用rcParams美化圖表
第17章?批量處理圖片
17.1?批量將JPG圖片轉為PNG格式
17.2?批量裁剪圖片
17.3?切割圖片為九宮格
17.4?批量收縮圖片尺寸
17.5?批量壓縮JPG圖片體積
17.6?批量刪除EXIF信息
17.7?添加文字水印
17.7.1?批量添加單個水印
17.7.2?批量添加全圖水印
17.8?批量添加二維碼
17.9?模糊處理圖片
17.10?馬賽克處理圖片
第18章?批量處理視頻
18.1?批量刪除環境聲並生成延時攝影
18.2?批量添加視頻背景音樂
18.3?導出視頻背景音樂
18.3.1?
使用moviepy模塊批量導出
背景音樂為wav格式文件
18.3.2?
使用office模塊批量導出背景
音樂為mp3格式文件
18.4?批量截屏生成字幕長圖
18.5?視頻剪輯
18.5.1?按指定時間間隔進行視頻分割
18.5.2?多段視頻合成一段
18.5.3?多段視頻合成四分屏
第19章?網站交互自動化
19.1?網頁基礎
19.1.1?查看網頁源代碼
19.1.2?構成網頁的元素
19.1.3?HTML基礎
19.2?自動化獲取網頁內容
19.2.1?使用Requests庫獲取網頁內容
19.2.2?
使用Beautiful Soup庫從網頁中
提取數據
19.3?自動化操作瀏覽器
19.3.1?搭建Selenium環境
19.3.2?使用Selenium訪問網頁
19.3.3?使用Selenium和網頁交互
19.3.4?
設置Selenium等待元素加載
完成
19.3.5?XPath基礎
19.4?網站交互實戰
19.4.1?自動獲取知乎日報
19.4.2?自動獲取圖書榜單
19.4.3?自動獲取各國/地區GDP數據
19.4.4?自動獲取招聘職位信息
19.4.5?自動登錄網易網
19.5?網站交互注意事項
第五篇?借助ChatGPT輕鬆進階Python辦公自動化
第20章?ChatGPT基礎知識
20.1?ChatGPT的製造者：OpenAI公司
20.2?GPT模型簡介
20.3?ChatGPT簡介
20.4?登錄ChatGPT
20.5?ChatGPT交互問答
第21章?ChatGPT與編程
21.1?ChatGPT將顛覆編程行業
21.2?使用ChatGPT實現Python輔助編程
21.2.1?高射炮打蚊子
21.2.2?ChatGPT助力Python學習
21.3?Python開發實例
21.3.1?快速合並JSON數據
21.3.2?爬取CSDN博客文章列表
21.3.3?根據模板批量創建工作表