社区的小伙伴们大家好，我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
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）
python-magic是一个Python封装的文件类型识别库，它基于libmagic库。libmagic是一个强大的文件类型识别工具，它可以分析文件内容来确定文件的MIME类型。通过python-magic，我们可以在Python脚本中轻松地调用这个功能，无论是用于文件处理、上传下载的文件类型检查，还是在自动化脚本中，都非常有用。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
以前用的是python3.5，今天安装matplotlib库的时候提示python版本必须3.6以上，无奈之下，就直接重新安装了python3.8.2及部分常用的python第三方库，想到当初我在初次安装时查找了各种资料，于是想把我关于这方面知道的最简单的安装通用公式总结一下，送给在这方面正在迷茫的朋友们。
Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
如果你在使用Python程序的过程中遇到 "libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 错误，那么这篇文章就是为你准备的。本篇博客将帮助你了解这个错误的含义以及如何解决它。
包、库、模块是Python中常用的概念。一般来说，模块指一个包含若干函数定义、类定义或常量的Python源程序文件，库或包指包含若干模块并且其中一个文件名为__init__.py的文件夹。对于包含完整功能代码的单个模块，叫作库也可以，例如标准库re和re模块这两种说法都可以。但一般不把库叫作模块，例如tkinter库包含若干模块文件，此时一般说标准库tkinter而不说tkinter模块。
描述：安装完Python之后，在写Python程序时经常需要调用一些Python库，例如下面的代码中调用了多种库，这些python的库都需要自己安装。
导读：Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
随着人工智能中大数据的普及，Python已经成为科学家和普通大众的学习语言。有很多人在学习Python的时候不知道从哪里开始，所以今天老师要给大家介绍入门python学习步骤，欢迎阅读。
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
这可能是很多非IT职场人士面临的困惑，想把python用到工作中，却不知如何下手？python在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。
一套新的Linux环境，需要部署个python写的程序，逻辑就是读取EDB数据库，进行一些数据的操作。由于连接的是EDB，需要pg的库psycopg2，当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/)，但是本地安装，可能会碰见一些问题，其实主要是一堆依赖包的问题。
截至上一讲，我们已经完成了Python语言的基本部分。我们用了三讲来讨论Python语言的控制结构，用了两讲来介绍Python的基本数据类型。可以说仅就语法和语言关键字的部分来讲，当前所学已经足以完成大多数工作。 由本讲开始，我们开始讲述一些经典的Python语言应用场景。以案例的形式为引导，学习如何使用Python解决具体问题。
本文介绍在Visual Studio软件中配置、编译C++环境下matplotlibcpp库的详细方法。
在这种情况下，还能直接从 Python 官网下载安装其他版本的 Python 吗？
Github地址：https://github.com/HBNetwork/python-decouple
在使用Python进行编程开发的过程中，我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的，但不管是何种原因，我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
在Python中，有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用的库是playsound，它提供了一种简单而直观的方法来播放音频文件。本文将介绍playsound库的基本用法和一些注意事项。
看到这个标题，大家可能会认为就是Android运行python脚本，或者用python写app，这些用QPython和P4A就可以实现了。我在想既然C可以调用Python，那么Android能不能通过JNI去调用C里的方法，C再去调用Python方法，实现Android与Python交互呢？用最近很热的一个概念来说JNI就是个壳。（本文假设大家有JNI开发基础）
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
今天我要给大家介绍一个非常有用的 Python 库：python-dotenv。这个库的主要功能是让我们可以把应用程序的配置信息，比如数据库凭证、API 密钥等，存储在一个叫做 .env 的文件中，而不是硬编码在代码里。这样做的好处是，我们可以在不修改代码的情况下，轻松更改应用程序的配置信息。而且，由于 .env 文件通常不会被版本控制系统跟踪，我们还可以防止敏感信息泄露。
众所周知，pip可以对python的第三方库进行安装、更新、卸载等操作，十分方便。
Python除了有自己内置函数，还有标准库以及第三方库。在Python中文网上面，我们可以清晰的看到两个菜单，标准库和第三方库。
本系列题目共约1000道，下一期题库分享时发布本期题目参考答案，可以在微信公众号菜单查看系列题目。 1.1 到Python官方网站下载并安装Python解释器环境。 1.2 到Anaconda官方网站下载并安装最新的Anaconda3开发环境。 1.3 Python程序的__name__的作用是什么？ 1.4 Python安装扩展库常用的工具是__________和conda，其中后者需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用，而前者是Python官方推荐和标配的。 1.5
这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Py
python标准库内置了大量的函数和类，是python解释器里的核心功能之一。该标准库在python安装时候就已经存在。
在日常工作中，基本都是直接执行python脚本，但最近有个项目，需要提供给外部使用，而使用者又完全没有编程基础，不太可能自己安装python，安装各种依赖，所以将python项目打包为exe程序就显得尤为必要。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，
Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以及IO的功能和性能，了解计算机工作的流程，了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap)，所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时，下面是重点： 1) 操作系统的进程管理，比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信，
如果你热爱漏洞研究、逆向工程或者渗透测试，我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言。它包含大量实用的库和工具，本文会列举其中部分精华。 网络 Scapy, Scapy3k: 发送，嗅探，分析和伪造网络数据包。可用作交互式包处理程序或单独作为一个库 pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库 libdnet: 低级网络路由，包括端口查看和以太网帧的转发 dpkt: 快速，轻量数据包创建和分析，面向基本的 TCP/IP 协议 Impacket: 伪
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库三个方面的包(package)介绍： Python增强 系统互动 网络 第一类：Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步，通
Python提供了丰富的标准库（不需要安装） ，还支持大量的第三方扩展库，它们数量众多、功能强大、涉及面广、使用方便，得到各行业领域工程师的青睐。 因此熟练运用Python扩展库，可以提高软件的开发速度。
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库，能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，做到了真正的开箱即用。
一种是通过安装Anaconda, Anaconda类似一个包管理工具，里面集合了关于Python的很多信息，包括三方库、网站博客等。此外还有一个比较大的特点是Anaconda里面有很多的数据科学和深度学习方面的库，安装很方便。
之前看过一本100多页的《python简明教程》，都是些非常简单的语法，现在到真正用的时候根本无从下手，所以，重新捧起一本《python学习手册》，1000多页，希望每天看一些，坚持10天内把重要的部分看完并做实践，每天坚持写点学习笔记来监督自己往前走。废话不说，今天花了两个小时就把第一部分看完，做一点简单的总结。 pytho的使用和分发完全是免费的，它是一种面向对象的语言，它的。它的类模块支持多态，操作符重载和多重继承等高级概念，并且以python特有的简洁的语法和类型，OOP十分易于使用。python内
模块是最高级别的程序组织单元，它将程序代码和数据封装起来以便重用。从实际角度来看，模块往往对应于Python程序文件（或是用外部语言如C、Java或C＃编写而成的扩展）。每一个文件都是一个模块，并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import：使客户端（导入者）以一个整体获取一个模块 from：允许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名 imp.reload：在不终止Python程序的情况下，提供了一种重新载入模块文件代码的方法。
前文回顾❤为什么女朋友在618买的越多，我的程序员事业就越顺利？ 大家好，这里是Python程序员晚枫。 开源项目：python-office 已经上线1个月了，功能一直在不断完善中。戳我查看👉【python-office的功能文档】 python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库，能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，希望做到真正的开箱即用。 今天给大家详细介绍一下这个开源项目的目录结构，方便大家对该项目的理解和参与开
由于最近再做推荐系统的特征处理，需要借助一些工具来筛选特征。最初使用了R，R的安装很简单，而且API也很容易使用，直接就能出图。后来，发现很多人在python和R之间做选择，所以我也在两个工具间摇摆不定。后来，发现Tensorflow里面有很多python的代码，而且python可以做爬虫写web，几乎是万金油的角色。本着想找一门以后日常使用的工具的心态，最终还是选择了python。 那么本篇就从下面几个方面介绍下，如何在日常使用python做数据分析： python安装以及numpy、matplot
这个列表包含与网页抓取和数据处理的 Python 库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于 pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定 libcurl）。 urllib3 – Python HTTP 库，安全连接池、支持文件 post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具 Python 风格的 Python 库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本，主要用于本地数据的读写。
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