目录
[一、Python 自动化办公的准备工作](#一、Python 自动化办公的准备工作)
[1.1 安装必要的库](#1.1 安装必要的库)
[1.2 设置邮件服务](#1.2 设置邮件服务)
[2.1 发送邮件](#2.1 发送邮件)
[2.2 接收和读取邮件](#2.2 接收和读取邮件)
[三、Excel 自动化处理](#三、Excel 自动化处理)
[3.1 读取和写入 Excel 文件](#3.1 读取和写入 Excel 文件)
[3.2 数据处理和分析](#3.2 数据处理和分析)
[四、综合实例：从邮件中读取 Excel 附件并分析](#四、综合实例：从邮件中读取 Excel 附件并分析)
随着技术的进步，Python 的高效性和易用性使其成为办公自动化的强大工具。通过 Python，我们可以自动处理日常工作中的邮件、Excel 表格等任务，从而大幅提升效率。本文将详细介绍如何使用 Python 实现这些自动化功能，并附上关键代码示例。
一、Python 自动化办公的准备工作
1.1 安装必要的库
在实现自动化办公之前，需要安装相关库。以下是常用的 Python 库：
- 邮件自动化 ：
smtplib（发送邮件），imaplib（接收邮件），email（处理邮件内容）。 - Excel 操作 ：
openpyxl（操作 Excel 文件），pandas（数据处理）。 - 环境配置 ：
dotenv（管理环境变量）。
安装方式如下：
bash
pip install openpyxl pandas python-dotenv1.2 设置邮件服务
为了能够发送和接收邮件，需要：
- 确保邮箱已开启 SMTP（发送）和 IMAP（接收）服务。
- 使用支持授权的 App 密钥（如 Gmail 的"应用专用密码"）。
二、邮件自动化处理
2.1 发送邮件
示例代码
以下代码实现了通过 SMTP 发送邮件：
python
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
def send_email(sender_email, sender_password, recipient_email, subject, body):
# 创建邮件对象
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = sender_email
msg['To'] = recipient_email
msg['Subject'] = subject
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
# 连接到 SMTP 服务器并发送邮件
try:
with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
server.send_message(msg)
print("邮件发送成功！")
except Exception as e:
print(f"邮件发送失败：{e}")
# 调用示例
send_email(
sender_email='your_email@gmail.com',
sender_password='your_app_password',
recipient_email='recipient@example.com',
subject='测试邮件',
body='这是一封通过 Python 发送的测试邮件。'
)注意事项
- Gmail 用户需开启 "允许不安全应用访问" 或生成 App 密码。
- 替换 SMTP 服务地址时，其他邮箱服务商可能需要不同配置：
- QQ 邮箱：smtp.qq.com
- Outlook：smtp.office365.com
2.2 接收和读取邮件
示例代码
以下代码展示如何通过 IMAP 读取未读邮件：
python
import imaplib
import email
def fetch_emails(email_address, password):
try:
# 连接 IMAP 服务器
with imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com') as mail:
mail.login(email_address, password)
mail.select('inbox') # 选择收件箱
# 搜索未读邮件
status, messages = mail.search(None, 'UNSEEN')
for num in messages[0].split():
status, msg_data = mail.fetch(num, '(RFC822)')
for response_part in msg_data:
if isinstance(response_part, tuple):
msg = email.message_from_bytes(response_part[1])
print(f"发件人: {msg['from']}")
print(f"主题: {msg['subject']}")
if msg.is_multipart():
for part in msg.walk():
if part.get_content_type() == 'text/plain':
print(f"内容: {part.get_payload(decode=True).decode()}")
else:
print(f"内容: {msg.get_payload(decode=True).decode()}")
except Exception as e:
print(f"邮件读取失败：{e}")
# 调用示例
fetch_emails('your_email@gmail.com', 'your_app_password')三、Excel 自动化处理
3.1 读取和写入 Excel 文件
示例代码
使用 openpyxl 读取和写入 Excel：
python
import openpyxl
# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook.active
# 读取数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=5, min_col=1, max_col=3):
print([cell.value for cell in row])
# 写入数据
sheet['A6'] = '新数据'
workbook.save('example_updated.xlsx')
print("Excel 文件已更新！")3.2 数据处理和分析
示例代码
使用 pandas 对 Excel 数据进行分析：
python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('example.xlsx')
# 打印前五行数据
print(data.head())
# 数据处理
data['总分'] = data['数学'] + data['英语'] + data['科学']
print(data)
# 保存结果
data.to_excel('processed.xlsx', index=False)
print("数据处理完成并已保存！")四、综合实例：从邮件中读取 Excel 附件并分析
以下代码展示了一个完整的自动化工作流：
- 接收邮件并提取附件。
- 读取 Excel 数据，进行分析。
- 将结果发送回发件人。
示例代码
python
import os
import imaplib
import email
import pandas as pd
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import smtplib
def fetch_and_process_email(email_address, password):
# 连接 IMAP
with imaplib.IMAP4_SSL('imap.gmail.com') as mail:
mail.login(email_address, password)
mail.select('inbox')
# 搜索含附件邮件
status, messages = mail.search(None, 'ALL')
for num in messages[0].split():
status, msg_data = mail.fetch(num, '(RFC822)')
for response_part in msg_data:
if isinstance(response_part, tuple):
msg = email.message_from_bytes(response_part[1])
if msg.is_multipart():
for part in msg.walk():
if part.get_filename(): # 找到附件
file_path = os.path.join(os.getcwd(), part.get_filename())
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(part.get_payload(decode=True))
print(f"附件已保存: {file_path}")
# 处理附件数据
data = pd.read_excel(file_path)
data['总分'] = data.sum(axis=1)
processed_path = 'processed.xlsx'
data.to_excel(processed_path, index=False)
print("数据处理完成")
# 返回处理结果
send_email(
sender_email=email_address,
sender_password=password,
recipient_email=msg['from'],
subject='数据处理结果',
body='附件已处理，请查看。',
attachment_path=processed_path
)
def send_email(sender_email, sender_password, recipient_email, subject, body, attachment_path):
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = sender_email
msg['To'] = recipient_email
msg['Subject'] = subject
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
# 添加附件
with open(attachment_path, 'rb') as f:
attachment = email.mime.base.MIMEBase('application', 'octet-stream')
attachment.set_payload(f.read())
email.encoders.encode_base64(attachment)
attachment.add_header('Content-Disposition', f'attachment; filename={os.path.basename(attachment_path)}')
msg.attach(attachment)
# 发送邮件
with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
server.send_message(msg)
print("邮件已发送！")
# 调用示例
fetch_and_process_email('your_email@gmail.com', 'your_app_password')