这个分享就是为了给大家讲解如何实现办公自动化，我们需要理解并建立起Python高效办公的认识
首先我们要理解自动化办公是什么？其实就是高效自动化的处理各类office办公文件文档！！
Python与Excel（举例办公自动化之一）
先看一下代码的全貌，其实并不难喔~只是因为你们暂时还没学到，所以有些看不懂；但是酱酱相信，只要我们付出行动，坚持学习，我们就可以做到的，可如果不学，我们就不会！
相信大家的工作或者生活中，甚至学习都会遇到很多要处理Excel的表格，这个表如果我们可以使用Python进行自动化处理，那么将会更加高效，且解放双手！！
生物、互联网、财务、HR、等等现在绝大多数的工作都是要与数据打交道的，无论是系统导出的还是自己统计的，都是非常繁杂的事情
这里就以酱酱自己的工作为例子，我通常会接触非常多的学员，每一个学员的数据都是单独的学习报表，表内会有大家的学习进度，学习时间等等相关的学习数据
我就以我要统计1000个学员的数据为例子吧，我领导想要知道我接触的1000个学员的学习数据，来考核我的工作表现是是良好，em....能不能加工资就看这个了
首先我要合并1000个CSV格式的Excel表格，那么这里就有了1000个学员的数据啦，只有合并在一起，数据才会比较直观，且处理起来更加方便
每个表格共370列，约360行不等，列名相同，将1000个表格合并在一张表上
过去，就是Ctrl C + Ctrl V——那么我今晚可以睡公司了
Excel Power Query？？估计等电脑卡崩了，还得用回方案1
敲代码！俗话说，没有什么是一行代码解决不了的，如果有，就再敲一行可行那就开始吧
首先，我把这个问题分解成四个小目标：
第一步，查找到工作表所在文件位置
第二步，提取表格
第三步，合并表格
第四步，导出表格
第一步，查找文件位置，首先我们导入python的os模块: import os
小知识点！！
这个模块是提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录的，经常需要查找操作文件，比如说查找配置文件（从而读取配置文件的信息），查找测试报告（从而发送测试报告邮件），经常要对大量文件和大量路径进行操作，这就依赖于os模块
使用os模块的walk方法输出指定目录的文件
for file in os.walk('F:/Document/学员数据'):
print(file)
小知识点！！
os.walk()方法用于通过在文件目录树种游走输出在目录中的文件名，是一个简单易用的文件、目录遍历器，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情
我使用for循环遍历‘F:/Document/学员数据’，这个文件目录，得到一个()，这是“元组”(姑且理解为一个盛放东西的容器)。里面用两个逗号分成三部分：
1)第一部分就是我输入的文件夹目录。
2)第二部分是个空列表，不去管它。
3)第三部分也是一个列表，里面是我要提取的每个工作表。
第二步，提取表格！
首先，我需要知道工作表的文件路径，这很简单！完整的路径就是文件夹目录+工作表名称
然后，我定义一个列表，嗯…这也是个容器，容纳提取的1000个文件，接着，我导入pandas包，用read_csv()方法来提取工作表
小知识点！！
pandas包，是一款提取数据、清洗数据、处理数据的一个Python包
Python可以理解为容器的四种，列表、元组、字典、集合，这个会在专业课的第5-6关学习到的！
pandas.read._csv()方法，用来提取csv文件的方法
最后，写好循环，把提取的文件装进列表中
别忘了设置一个计数，用来运行时显示进度
第三步，合并表格；这里我们用到了pandas的concat方法。
pandas.concat()
小知识点！！
pandas.concat()这个就很简单啦，就是用于拼接多份数据的！
在此之前，我们学会了print（xxx+xxx+xxx）的拼接方法，后面我们就要学习这个啦！
合并刚才列表‘l’中的所有工作表到data_result这个变量中。
第四步啦！导出表格，马上就要大功告成
同样，解决问题的方法也来自于pandas这款神器。
pandas.DataFrame.to_csv()方法
小知识点！！
pandas.DataFrame.to_csv()方法，用于导出DataFrame数据为csv格式的，类似的还有pandas.DataFrame_Excel（）等等，也就是说，不同的格式我们都是可以做到的啦
其实，pandas可以保存数据为许多种格式，这里我还是选择了最常用的csv格式。
让我们回顾一下代码全貌
代码不长，一共23行。
其中10-15行的是代码核心部分，这是实现工作表合并最基本的代码。
主要的工作思路是找到工作表所在的文件夹，提取其中每个工作表，合并它们，然后导出数据。（四个小目标）
代码虽少，复用性却很强，以后碰到类似的工作任务，我们只需要更改数据所在文件夹和导出数据的两个路径即可
合并这1000个报表，我们仅需2分钟即可！
（一秒合并excel数据）
PY11：合并Excel文件到同一张表格上.zip60.8KB
而这些模块，我们会在后续16关-17关模块调用的通用方法学习到
Python里面有超级超级多的Excel模块
当然我们不仅仅止于Excel，还有Word、PPT等常见的Python模块
比如docx 是 Word 文档的后缀名，很明显，python-docx 这个库是用来编辑 Word 文档的。直接使用 pip 安装就可以了。（这个在专业课的资料包是有的）
因此，在os 库用于打开模板文档的类同的方式下，我们还可以批量生成Word通知，处理Word文档，
其实，很多的自动化办公，在当下的专业课就可以实现，其实就是脚本啦，不用想得那么高大上，加油，我们也是可以做到的
那么我们来瞧一眼Python概况的库吧
最后，在整合各个脚本的情况下，我们公司的HR使用Python来处理所有员工的考勤数据，包含了出勤，请假，病假，上下班，加班，迟到，旷工，还有时间核对等等等等，多而繁杂的数据的脚本运行视频
全自动化Excel处理，过去5天的工作量，现在只需5分钟就好啦，HR就有大把时间去煲剧逛街啦
拒绝重复！从现在开始！同学努力学习吧！！！
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