Python辦公系統批量編輯文檔完成實例

89542767 發布于2022-12-22 16:13 / 277人閱讀

　　此篇文章主要是給大家介紹了Python辦公系統批量編輯文檔完成實例詳細說明，感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下，希望可以有一定的幫助，祝愿大家多多的發展，盡早工作上得到晉升。

　　前言

　　說起在工作上最讓人頭大的便是用這樣的方法解決一大堆文件夾中文檔，這其實并不難，但是卻繁。因此當遇到腳踏式的操作過程中一定要注意應用Python來有效懶惰！這次我會以解決微博熱搜榜數據信息來實例怎么使用Python批量編輯文件夾中文件，主要是將涉及到：

　　Python大批量載入不一樣文件夾(???)

　　Pandas數據解決(??)

　　Python實際操作Markdown文件(?)

　　需求分析

　　首先來說明一下需要完成的任務，下面是我們的文件夾結構

　　因為微博歷史熱搜是沒有辦法去爬的，所以只能寫一個爬蟲每天定時爬取熱搜并保存，所以在我當時分析數據時使用的就是上圖展示的數據，每天的數據以套娃形式被保存在三級目錄下，并且熱搜是以markdown文件存儲的，打開是這樣????

　　而我要做的就是將這三個月的微博熱搜數據處理成這樣????

　　這困難嗎，手動的話無非是依次點三下進入每天的數據文件夾再打開md文件手動復制粘貼進Excel，不就幾萬條數據，大不了一天不吃飯也能搞定！現在我們來看看如何用Python光速處理。

　　Python實現

　　在操作之前我們來思考一下如何使用Python實現，其實和手動的過程類似：先讀取全部文件，再對每一天的數據處理、保存。所以第一步就是將我們需要的全部文件路徑提取出來，首先導入相關庫

　　import pandas as pd
　　import os
　　import glob
　　from pathlib import Path

　　讀取全部文件名的方法有很多比如使用OS模塊

　　但是由于我們是多層文件夾，使用OS模塊只能一層一層讀取，要寫多個循環從而效率不高，所以我們告別os.path使用Pathlib來操作，三行代碼就能搞定，看注釋

　　from pathlib import Path
　　p=Path("/Users/liuhuanshuo/Desktop/熱搜數據/")#初始化構造Path對象
　　FileList=list(p.glob("**/*.md"))#得到所有的markdown文件`&lt;/pre&gt;

　　來看下結果

　　成功讀取了熱搜數據下多層文件夾中的全部md文件！但是新的問題來了，每天有兩條熱搜匯總，一個11點一個23點，考慮到會有重合數據所以我們在處理之前先進行去重，而這就簡單了，不管使用正則表達式還是按照奇偶位置提取都行，這里我是用lambda表達式一行代碼搞定

　　filelist=list(filter(lambda x:str(x).find("23點")&gt;=0,FileList))

　　現在我們每天就只剩下23點的熱搜數據，雖然是markdown文件，但是Python依舊能夠輕松處理，我們打開其中一個來看看

　　打開方式和其他文件類似使用with語句，返回一個list，但是這個list并不能直接為我們所用，第一個元素包含時間，后面每天的熱搜和熱度也不是直接存儲，含有markdown語法中的一些沒用的符號和換行符，而清洗這些數據就是常規操作了，使用下面的代碼即可，主要就是使用正則表達式，看注釋

　　with open(file)as f:
　　lines=f.readlines()
　　lines=[i.strip()for i in lines]#去除空字符
　　data=list(filter(None,lines))
　　del data[0]
　　data=data[0:100]
　　date=re.findall('年(.+)2',str(file))[0]
　　content=data[::2]#奇偶分割
　　rank=data[1::2]
　　#提取內容與排名
　　for i in range(len(content)):
　　content&lt;i&gt;=re.findall('、(.+)',content&lt;i&gt;)[0]
　　for i in range(len(rank)):
　　rank&lt;i&gt;=re.findall('(.+)',rank&lt;i&gt;)[0]`

　　最后只需要寫一個循環遍歷每一天的文件并進行清洗，再創建一個DataFrame用于存儲每天的數據即可

　　能夠看見，并沒應用太復雜了的編碼就能成功完成了我們要求！

　　結語

　　以上就是關于應用Python再次解鎖新技能最終成功粗心的例子，很有可能載入Markdown文件在您的實際工作中并且用不上，但通過本實例希望你能夠懂得如何批量編輯文件夾，大批量載入清洗數據。更為關鍵的是在您的工作中，碰到必須重復性工作的任務后，是否能想到應用Python來自動化技術解決

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