标签归档:word

Python 导出word所有图片并转化格式

作者:叶庭云

日常工作中,你是否遇到过这样的场景,领导发来一份 Word 文档,要求你将文档中的图片存储到一个文件夹内,并且还要将图片都改成 .jpg 或者 .png,你会怎么办?

你是不是一边内心崩溃,一边开始一张张的 另存为

今天,我就教你两招省时省力的方法,不管文档中有几张甚到几百张图片,你都可以快速保存下来。

一、分析

图片在文档的应用已经是十分普遍的现象了,在Word文档中插入合适的图片无疑会让我们的文档变得更美观。

先来回想一下,我们平常是如何在Word中插入图片的?

  • 在本地电脑中事先存储好需要的图片素材,然后插入到Word中

其实,第二种方法有一个弊端在于图片只存在 Word 中,如果我们需要将它们保存到本地电脑中以供日后使用,最常用的方法是单击鼠标右键,选择 另存为图片,然后选择路径进行保存。

这种方法在只需要处理少数几张图片时还算适用,一旦图片数量增多,处理工作就会变得繁琐且容易出错。

那么,我们怎样可以将这些图片批量保存呢?

二、提取出 Word 文档里的图片

解决方法就是:更改文件格式。直接将 Word 文档的后缀名改成 “.rar” (“.zip”也是可以的)的压缩格式。打开压缩文件,点击【word】-【media】,文档中使用的图片就出现在这里,只需要选中解压出来即可。

用于测试的 Word 文档如下:

操作方法如下:

点击查看,选择详细信息,勾上文件扩展名。

直接将 Word 文档的后缀名改成 “.rar” (“.zip”也是可以的)的压缩格式。

打开压缩文件,点击【word】-【media】,文档中使用的图片就出现在这里,只需要选中解压出来即可。

三、利用 python 批量转换格式

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File    :test_01.py
@Author  :叶庭云
@CSDN    :https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
# 导入os模块
import os

# 不存在 jpg图片 这个文件夹  创建
if not os.path.exists('jpg图片'):
    os.mkdir('jpg图片')


path = r'.\jpg图片'
# 列出 media 文件夹下所有图片
files = os.listdir(r'.\media')

for item in files:
    # 拼接出media 文件夹下所有图片路径
    file_1 = '.\media' + '/' + item
    # 读取图片数据
    with open(file_1, 'rb') as f:
        con = f.read()
    # 重新写入  以 .jpg 格式 并保存到jog图片文件夹
    file_name = path + '/' + item.split('.')[0] + '.jpg'
    with open(file_name, 'wb') as f:
        f.write(con)

运行效果如下:

程序运行,嗖的一下,图片格式都转换成了 .jpg 并保存到新的文件夹里。

作者:叶庭云

CSDN:https://blog.csdn.net/fyfugoyfa

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同事要我帮忙补写178份Word日报!Python自动化办公实战教程

作者:Ryoko

来源:凹凸数据

不久前,一个同事有个项目要向领导交差,其中一部分工作是根据 excel 表中的每日数据,按格式整理成日报写入 word。

好家伙!足足 178 天的量要补,如果要靠复制粘贴,岂不是肝到吐血,(你给我自己解决啊!)

好吧ojbk,是时候祭出 Python 办公自动化了。

一、基础数据整理

首先让我们来看看数据样本和输出文档的需求(敏感数据已做和谐处理):原始 excel 文件中有 n 个子表,每个子表为一天的数据,存在无记录和有记录(部门数 ≥ 1,每个部门记录数 ≥ 1)两种情况,需分别整理成两种日报,一为纯文本描述,二为附带表格的文档。

撸起袖子,开骂!

哦不,开始写代码!

先将子表合成一个,便于统一观察每日数据记录的规律,也方便后期处理。使用 xlrd 库读表,获取工作簿中的活动表名,再使用 pandas 库遍历子表以合并,dataframe 格式的数据对 excel 表的相性绝佳。

def merge_sheet(filepath): # 合并多个同表头的子表
    wb = xlrd.open_workbook(filepath)
    sheets = wb.sheet_names()
    df_total = pd.DataFrame()
    for name in sheets:
        df = pd.read_excel(filepath, sheet_name=name)
        df_total = df_total.append(df)
    df_total.to_excel("merge.xlsx", index=False)

二、输出两种日报

(一)纯文本文档

根据需要输出的日报样式,输出无记录的日报只需读取【日期】列和【填报部门】列,将【填报部门】列为无的日期段按每日输出即可。观察原表数据,直接筛选无填报记录的数据丢到命名为“无”的子表里。

这里也可以利用 .groupby() 对【填报部门】列分组,取“无”的那一组,可是要注意一点:虽然 Python 很强大,但不需要将所有事情都交给 Python 做。

导入库和模块如下:

import pandas as pd
import xlrd
from docx import Document
from docx.shared import Pt
from docx.shared import Inches
from docx.oxml.ns import qn
from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT
from docx.enum.section import WD_ORIENTATION

基本流程很简单,读入无填报记录的数据,按日期输出 word 文档。

def wu_to_word(filepath):
    df = pd.read_excel(filepath, sheet_name="无")
    date_list = list(df['日期'])
    for d in date_list:
        filename = wordname+str(d)+").docx"  # 输出的word文件名
        title = "("+str(d)[:4]+"."+str(d)[4:6]+"."+str(d)[6:8]+")"  # 副标题日期XXXX.XX.XX
        word = str(d)[:4]+"年"+str(d)[4:6]+"月"+str(d)[6:8]+"日"  # 开头、落款日期XXXX年XX月XX日
        wu_doc(title, word, filename)
        print(f"文件:{filename},{title},{word} 已保存")

每份文档都会用到的同样的内容也可以先设定好。

wordname = “XX公司业务数据表(日报”
all_title = ” XX公司业务报告”

生成 word 内容,不加表格的情况下还是比较容易实现的,注意调整好格式。

def wu_doc(title,word,filename):  # 传入副标题日期,文段开头及落款的日期,文件名
    doc = Document()  # 创建文档对象
    section = doc.sections[0]  # 获取页面节点
section.orientation = WD_ORIENTATION.LANDSCAPE  # 页面方向设为横版
new_width, new_height = section.page_height, section.page_width  # 将原始长宽互换,实现将竖版页面变为横版
    section.page_width = new_width
    section.page_height = new_height
    # 段落的全局设置
    doc.styles['Normal'].font.name = u'宋体'  # 字体
    doc.styles['Normal']._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), u'宋体')  # 中文字体需再添加这个设置
    doc.styles['Normal'].font.size = Pt(14)  # 字号 四号对应14
    t1 = doc.add_paragraph()  # 添加一个段落
    t1.paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER  # 居中
    _t1 = t1.add_run(all_title)  # 添加段落内容(大标题)
    _t1.bold = True  # 加粗
    _t1.font.size = Pt(22)
    t2 = doc.add_paragraph()  # 再添加一个段落
    t2.paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER  # 居中
    _t2 = t2.add_run(title + "\n")  # 添加段落内容(副标题)
    _t2.bold = True
    doc.add_paragraph(word + "无记录。\n\n").paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.35)  # 添加段落同时添加内容,并设置首行缩进
    doc.add_paragraph(word).paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.RIGHT  # 落款日期右对齐
    doc.save(dir+filename)  # 按路径+文件名保存

执行!104 份无填报记录的日报就写好啦,干脆就这样交差吧,剩下的不想研究了哈哈哈。

(二)附表格文档

有报送记录的数据处理起来相对复杂一点,先看一下原始数据。

比如 X 年 X 月 X 日,有 N 个部门填报了数据,根据文档样例,文段描述部分需要整理成如下格式:

部门 A:“报送内容1” X条记录;“报送内容2” Y条记录;部门 B:……;部门 C:……;

而附件表格部分需整理成如下格式,可以预想把每一行需要的数据整理一个 list,按行写入表格:

一级指标 二级指标 三级指标 四级指标 各部门报送情况 备注
lalala hahaha balabala 若为空则沿用上级 部门A:报送内容1 有记录未上传,没报,系统崩了
aaa bbb ccc ddd 部门A:报送内容2 已上传,报的好
部门B:报送内容1

基本流程类似,读表后先按日期分组,每一组含一天中的一个或多个部门数据,再生成某一天的附件需要的表格,接着整理文段描述,最后按日期输出每一天的 word 文档。

def what_to_word(filepath):
    df = pd.read_excel(filepath, sheet_name="有")
    df.fillna('', inplace=True)  # 替换nan值为空字符
    dates = []  # 日期列表
    df_total = []  # 分日期存的所有df
    list_total = []  # 每一份word中需要的表数据合集
    for d in df.groupby('日期'):
        dates.append(d[0])
        df_total.append(d[1])
    for index,date in enumerate(dates):
        list_oneday = []  # 某一个word所需的表数据
        for row in range(len(df_total[index])):
            list_row = get_table_data(df_total, index, row)  # 其中一行数据
            list_oneday.append(list_row)
        list_total.append(list_oneday)
    for index, date in enumerate(dates):
        filename = wordname+str(date)+").docx"  # 输出的word文件名
        title = "("+str(date)[:4]+"."+str(date)[4:6]+"."+str(date)[6:8]+")"  # 副标题日期XXXX.XX.XX
        word = str(date)[:4]+"年"+str(date)[4:6]+"月"+str(date)[6:8]+"日"  # 开头、落款日期XXXX年XX月XX日
        sentence = get_sentence(df_total, index)  # 某一天的文段描述
        what_doc(title, word, sentence, list_total[index], filename)  #传入需要的内容后输出文档
        print(f"文件:{filename} 已保存")

下面让我们分别看看整理表格、整理文段、输出文档是如何实现的。

1、整理表格

获取 excel 表中的一行数据(说明df_total[df_index] 为一个 dataframe,其 values 为一个二维的 numpy 数组),整理各级指标、各部门报送情况和备注,返回一个列表。

def get_table_data(df_total, df_index, table_row):
    list1 = df_total[df_index].values[table_row]  # excel表中的一行
    list2 = list1[3:7]  # 一至四级指标
    for i in range(len(list2)):  # 当前指标为空则沿用上级指标
        if list2[i] == '空' and i != 0:
            list2[i] = list2[i - 1]
    content = list1[2] + ":\n" + list1[-4]  # 报送内容
    if '否' in list1[-2]:  # 备注
        remark = '有记录未上传,' + str(list1[-1])
    else:
        remark = '已上传'
    list3 = list2.tolist()  # 需填入word中的表数据,由numpy数组转为list列表
    list3.append(str(content))
    list3.append(str(remark))
    return list3

2、整理文段

对当日数据中的【填报部门】列中的唯一值计数,得知有 N 个部门填报了数据。对部门分组,获取其相关信息,组合成 [(报送内容,记录数,是否上报,备注)] 的格式,再整理出形如 “有N个部门报送了数据:部门X:“ 报送内容XXX ” X条记录;… …” 的描述串。

def get_sentence(df_total, df_index):
    df_oneday = df_total[df_index]
    num = df_oneday['填报部门'].nunique()  # 部门的数量
    group = []  # 部门名称
    detail = []  # 组合某个部门的数据,其中元素为元组格式(, , , )
    info = ''  # 报送情况描述
    for item in df_oneday.groupby('填报部门'):
        group.append(item[0])
        detail.append(
            list(
                zip(
                    list(item[1]['报送内容']),
                    list(item[1]['记录数']),
                    list(item[1]['是否上报']),
                    list(item[1]['备注'])
                )
            )
        )
    for index, g in enumerate(group):  # 整理每个部门的填报情况
        mes = str(g)+':'  # 部门开头
        for i in range(len(detail[index])):
            _mes = detail[index][i]
            if int(_mes[1])>0:
                mes = mes + f'“{_mes[0]}{_mes[1]}条记录;'
        info = info + mes
    info = info[:-1]+"。"  #将最后一个分号替换成句号
    sentence = f"有{num}个部门报送了数据:{info}"
    return sentence

3、输出文档

(耐心警告!)调整 word 中的文本和表格样式的操作比较繁琐,需一步一步设置,预设表头如下:

table_title = [‘一级指标’, ‘二级指标’, ‘三级指标’, ‘四级指标’, ‘各部门报送情况’, ‘备注’]

其他详见代码注释。

def what_doc(title, word, sentence, table, filename):  # 传入副标题日期,开头/落款日期,文段,表数据,文件名
    doc = Document()
    section = doc.sections[0]
    new_width, new_height = section.page_height, section.page_width
    section.orientation = WD_ORIENTATION.LANDSCAPE
    section.page_width = new_width
    section.page_height = new_height
    # 段落的全局设置
    doc.styles['Normal'].font.name = u'宋体'  # 字体
    doc.styles['Normal']._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), u'宋体')  # 中文字体需再添加这个设置
    doc.styles['Normal'].font.size = Pt(14)  # 字号 四号对应14
    t1 = doc.add_paragraph()  # 大标题
    t1.paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER  # 居中
    _t1 = t1.add_run(all_title)
    _t1.bold = True
    _t1.font.size = Pt(22)
    t2 = doc.add_paragraph()  # 副标题
    t2.paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER  # 居中
    _t2 = t2.add_run(title + "\n")
    _t2.bold = True
    doc.add_paragraph(word + sentence +"\n\n").paragraph_format.first_line_indent = Inches(0.35)  # 首行缩进
    doc.add_paragraph(word).paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.RIGHT  # 右对齐
    doc.add_paragraph("各部门具体报送情况见附件:")

    doc.add_page_break()  # 分页---------------------------------------------------------------
    fujian = doc.add_paragraph().add_run("\n附件")
    fujian.bold = True
    fujian.font.size = Pt(16)
    t3 = doc.add_paragraph()  # 附件大标题
    t3.paragraph_format.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER  # 居中
    _t3 = t3.add_run("XX公司业务数据表")
    _t3.bold = True
    _t3.font.size = Pt(22)

    rows = len(table)+1
    word_table = doc.add_table(rows=rows, cols=6, style='Table Grid')  # 创建rows行、6列的表格
    word_table.autofit=True  # 添加框线
    table = [table_title] + table  # 固定的表头+表数据
    for row in range(rows):  # 写入表格
        cells = word_table.rows[row].cells
        for col in range(6):
            cells[col].text = str(table[row][col])
    for i in range(len(word_table.rows)):    # 遍历行列,逐格修改样式
        for j in range(len(word_table.columns)):
            for par in word_table.cell(i, j).paragraphs:  # 修改字号
                for run in par.runs:
                    run.font.size = Pt(10.5)
            for par in word_table.cell(0, j).paragraphs:  # 第一行加粗
                for run in par.runs:
                    run.bold = True
    doc.save(dir+filename)

执行!74份有记录的日报也写好啦,一共178份。

一顿操作猛如虎,总算是批量生成了日报,盒饭该加个鸡腿子了吧… …

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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