Python

Excel自动化库

/****/  1.xlwings 库

官网：

https://www.xlwings.org/

特点：xlwings 是开源且免费的，预装了 Anaconda 和 WinPython，可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel，通过宏从 Excel 调用 Python，并编写用户定义的函数（UDF 仅适用于 Windows）

/****/  2.openpyxl 库

官网：

https://openpyxl.readthedocs.io

特点：openpyxl 是一个用于读取 / 编写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它是由于缺乏从 Python 中读取 / 编写 Office Open XML 格式的现有库而诞生的。

/****/  3.xlrd 库

官网：

https://pypi.python.org/pypi/xlrd

特点：在 python 中，xlrd 库是一个很常用的读取 excel 文件的库，其对 excel 文件的读取可以实现比较精细的控制。

/****/  4.xlwt 库

官网：

https://pypi.org/project/xlwt/

特点：类比于 xlrd 的 reader，那么 xlwt 就相对于 writer，而且很纯正的一点就是它只能对 Excel 进行写操作。xlwt 和 xlrd 不光名字像，连很多函数和操作格式也是完全相同。

/****/  5.xlutils 库

官网：

https://pypi.org/project/xlutils/

特点：xlutils（excel utilities）是一个提供了许多操作修改 excel 文件方法的库。xlutils 库也仅仅是通过复制一个副本进行操作后保存一个新文件，xlutils 库就像是 xlrd 库和 xlwt 库之间的一座桥梁，因此，xlutils 库是依赖于 xlrd 和 xlwt 两个库的。

/****/  6.xlsxwriter 库

官网：

https://xlsxwriter.readthedocs.io/

特点：xlsxwriter 是用于创建 Excel XLSX 文件的 Python 模块，可用于将文本、数字、公式和超链接写入 Excel2007 + XLSX 文件中的多个工作表。它支持格式化等功能。可以说除了 Excel 本身，就属这个功能最齐全了。

/****/  7.pandas 库

官网：

https://www.pypandas.cn/docs/

特点：pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

/****/  8.Marmir 库

官网：

https://github.com/brianray/mm

特点：Marmir 采用 Python 数据结构并将其转换为电子表格。它是类固醇上的 xlwt 和 google 电子表格。目标是使用最少的配置轻松生成多种类型的有用表文件。

Python

Word自动化库

/****/  9.python-docx 库

官网：

https://python-docx.readthedocs.io/en/latest/

特点：python-docx 是一个用于创建和更新 Microsoft Word (.docx) 文件的 Python 库。快速开始、处理文档、处理文本、使用截面、使用页眉和页脚、API基础理、解样式、使用样式理解图片和其他形状。只对 windows 平台有效。

/****/  10.textract 库

官网：

https://gitee.com/mirrors/textract

特点：它同时兼顾 “doc” 和 “docx”，但安装过程需要一些依赖。你可以批量的用 python 生成 word 文件，推荐使用 docx，不需要会太多。

Python

PPT自动化库

/****/  11.python-pptx 库

官网：

https://python-pptx.readthedocs.io

特点：python-pptx 是一个用于创建和更新 PowerPoint (.pptx) 文件的 Python 库。典型用途是从数据库内容生成自定义 PowerPoint 演示文稿，可通过单击 Web 应用程序中的链接下载。

Python

ODF自动化库

/****/  12.Relatorio 库

官网：

https://pypi.org/project/relatorio/

特点：Relatorio 是一个模板库，它提供了一种轻松输出多种文件（odt、ods、png、svg 等）的方法。通过为它们创建插件可以轻松添加对更多文件类型的支持。Relatorio 还提供了一个报告存储库，允许您将 python 对象和报告链接在一起，按 mimetype/name/python 对象查找报告。ODF：开放文档格式（外文名：OpenDocument Format，外语简称：ODF）是一种规范，基于 XML（标准通用标记语言的子集）的文件格式，因应试算表、图表、演示稿和文字处理文件等电子文件而设置。

Python

PDF自动化库

/****/  13.PyPDF2 库

官网：

https://github.com/mstamy2/PyPDF2

特点：PyPDF2 是一个纯 Python PDF 库，能够拆分、合并、裁剪和转换 PDF 文件的页面。它还可以向 PDF 文件添加自定义数据、查看选项和密码。它可以从 PDF 中检索文本和元数据，也可以将整个文件合并在一起。

/****/  14.ReportLab 库

官网：

https://www.reportlab.com/opensource/

特点：ReportLab 是久经考验、超强大的开源引擎，用于创建复杂的、数据驱动的 PDF 文档和自定义矢量图形。它是免费的、开源的，并且是用 Python 编写的。

/****/  15.PDFminer 库

官网：

https://github.com/euske/pdfminer

特点：PDFMiner 是一款用于 PDF 文档的文本提取工具。

Python

邮件自动化库

/****/  16.Django Celery SES 库

官网：

https://github.com/StreetVoice/django-celery-ses

特点：这个包提供了一个 EmailBackend 来利用 django-celery 发送电子邮件。您可以将 EmailBackend 插入您的项目中，而无需对代码进行任何修改。

/****/  17.Envelopes 库

官网：

http://tomekwojcik.github.io/envelopes/

特点：Envelopes 是 Python 的电子邮件和 smtplib 模块的包装器。它旨在使在 Python 中处理外发电子邮件变得简单而有趣。

/****/  18.Flanker 库

官网：

https://github.com/mailgun/flanker

特点：由 mailgun 开源的 Flanker - email address and MIME parsing for Python 是一个解析高效、容错率不错的 python 第三方扩展库。python 3 也可以正常使用，该库包含了邮件地址解析和邮件 mime 格式解析。

/****/  19.imbox 库

官网：

https://github.com/martinrusev/imbox

特点：用于读取 IMAP 邮箱并将电子邮件内容转换为机器可读数据的 Python 库

/****/  20.inbox.py 库

官网：

https://github.com/billzhong/inbox.py

特点：这是您见过的最简单的 SMTP 服务器。它是异步的。一个实例每秒应该处理一千多封电子邮件。

/****/  21.sync-engine 库

官网：

https://github.com/nylas/sync-engine

特点：Nylas 同步引擎在强大的电子邮件同步平台之上提供了一个 RESTful API，可以轻松地在电子邮件之上构建应用程序。

/****/  22.Lamson 库

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

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