在看辦公自動(dòng)化之前，我們來看一下百度百科給出的定義：

　　辦公自動(dòng)化(Office Automation，簡(jiǎn)稱OA)是將現(xiàn)代化辦公和計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合起來的一種新型的辦公方式。辦公自動(dòng)化沒有統(tǒng)一的定義，凡是在傳統(tǒng)的辦公室中采用各種新技術(shù)、新機(jī)器、新設(shè)備從事辦公業(yè)務(wù)，都屬于辦公自動(dòng)化的領(lǐng)域。 通過實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，或者說實(shí)現(xiàn)數(shù)字化辦公，可以優(yōu)化現(xiàn)有的管理組織結(jié)構(gòu)，調(diào)整管理體制，在提高效率的基礎(chǔ)上，增加協(xié)同辦公能力，強(qiáng)化決策的一致性 。

　　而我們Python進(jìn)行辦公自動(dòng)化又需要學(xué)習(xí)什么樣的知識(shí)呢?

　　或許這是很多非 IT 職場(chǎng)人士面臨的困惑，想把 python 用到工作中，卻不知如何下手? python 在自動(dòng)化辦公領(lǐng)域越來越受歡迎，批量處理簡(jiǎn)直是加班族的福音。

　　大家注意啊批量處理!!!，如果你只有幾份文件那用不用Python也無所謂，但是如果量比較大Python進(jìn)行辦公自動(dòng)化可就是各位的福音啦!

　　其實(shí)所謂的自動(dòng)化辦公無非是 excel、ppt、word、郵件、文件處理、數(shù)據(jù)分析處理等。

　　本篇文章主要給大家介紹word自動(dòng)化的操作和案例。

　　模塊安裝

　　Windows用戶打開命令行輸入：pip install python-docx docx-mailmerge

　　Mac用戶打開終端/Terminal輸入：pip3 install python-docx docx-mailmerge

　　如果無法安裝，可以轉(zhuǎn)換為國內(nèi)清華鏡像源(當(dāng)然其他的也沒有問題了)，Windows系統(tǒng)操作如下，在cmd模式下輸入

　　pip install python-docx docx-mailmerge -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　導(dǎo)入模塊：

　　import docx

　　from mailmerge import MailMerge

　　案例說明

　　近年由于疫情關(guān)系，部分公司壓力山大，不得不裁員或者加班。這不又有10位員工離職了。而在人力那里不僅要辦一些離職的交接工作，還需要給這些離職的員工開具離職證明!

　　首先看一下離職證明的模版樣式

　　如果人力資源的妹妹們，一個(gè)一個(gè)的填寫太麻煩了。這個(gè)也是相當(dāng)費(fèi)時(shí)間的。如果哦一不小心寫錯(cuò)了還要重來。

　　那如何快速的生成多份證明呢?這不辦公自動(dòng)化輕松幫人力朋友搞定。

　　所有要離職的員工信息都在一個(gè)表格中，我們只需要將表格的數(shù)據(jù)填充到離職證明中即可。表格信息如下(展示部分?jǐn)?shù)據(jù))：

　　所需知識(shí)

　　會(huì)使用Pandas讀取表格數(shù)據(jù)

　　能夠獲取表格中的每個(gè)單元格數(shù)據(jù)

　　安裝了python-docx和docx-mailmerge

　　會(huì)設(shè)置word的郵件合并域

　　將word模版與excel進(jìn)行結(jié)合

　　保存word文檔

　　案例實(shí)現(xiàn)

　　模版域設(shè)置

　　現(xiàn)有離職證明模版，需要提前設(shè)置模版的域，操作方式如下(wps為例演示)：

　　打開模版文件

　　選擇插入 ----> 域

　　設(shè)置郵件合并域

　　注意表格頭是于提供的excel的表頭名稱一致，此時(shí)就可以看到模版的姓名位置出現(xiàn)了<<姓名>>說明完成。后面按照此操作依次添加即可。最終結(jié)果如下：

　　代碼實(shí)現(xiàn)

　　import time

　　from mailmerge import MailMerge

　　import pandas as pd

　　# 獲取excel的數(shù)據(jù)文件

　　df=pd.read_excel('employee.xlsx')

　　df['入職日期'] = df['入職日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'))

　　df['離職日期'] = df['離職日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'))

　　# 獲取模版文件

　　document_1 = MailMerge('離職證明.docx')

　　# 遍歷獲取每行數(shù)據(jù)

　　for i in range(df.shape[0]):

　　# 將獲取的數(shù)據(jù)設(shè)置到模版的域中

　　document_1.merge(姓名=df.loc[i]['姓名'],性別=df.loc[i]['性別'], 身份證號(hào)碼=str(df.loc[i]['身份證號(hào)碼']), 入職日期=df.iloc[i]['入職日期'],部門=df.iloc[i]['部門'],職位=df.loc[i]['職位'],離職日期=df.loc[i]['離職日期'],時(shí)間=time.strftime('%Y年%m月%d日',))

　　name = df.loc[i]['姓名']

　　document_1.write(f'{name}離職證明.docx')