一、python 基础 

做这些的前提是会使用 Python，最起码要熟悉基本语法，可以编写小脚本。

1.基本数据类型：不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）

2.可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）

3.运算符：算术运算符、逻辑运算符、赋值运算符、比较运算符、位运算符...

4.数值类型：整型(Int)、浮点型(float)、复数(complex)

5.条件控制语句：if...elif...else 语句

6.循环语句：while 语句、for 语句

7.函数：def 定义函数、函数调用、参数传递、匿名函数...

8.迭代：迭代过程、迭代器、生成器、生成器表达式

9.文件操作：open()函数、read、readline、readlines、write...方法

10.os 模块：处理系统文件和目录

11.模块：模块导入、常用标准模块、常用第三方库

12.错误和异常：try/except 语句

13.面向对象：简单掌握面向对象概念即可

二、excel 自动化

office 家族其实都可以用 VBA 解决自动化的问题，但可能很多人不会用。

python 针对 excel 有很多的第三方库可以用，比如 xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、pandas、xlsxwriter、win32com、xlutils 等等。

这些库可以很方便地实现对 excel 文件的增删改写、格式修改等，当然并不推荐你全部都去尝试一下，这样时间成本太大了。使用 xlwings 和 pandas 这两个就够了，基本能解决 excel 自动化的所有问题。

xlwing 不光可以读写 excel，还能进行格式调整、VBA 操作，非常强大且易于使用。

三、ppt 自动化

python 当然是支持 ppt 的自动化处理，主要的库有 pywin32com、pptx，可以创建、修改 ppt 文件。

推荐使用 pptx 库，目前主流的 ppt 处理库。

四、word 自动化

• python-docx、import docx：只对 windows 平台有效

• pypiwin32、import win32com：跨平台，但无法处理 doc 格式的 word 文本，doc 格式不是基于 xml 的

• textract、import textract：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。

五、邮件处理

python 处理邮件也是极其便利的，smtplib、imaplib、email 三个库配合使用，实现邮件编写、发送、接收、读取等一系列自动化操作，省时省力。

六、文件批量处理

文件处理包括批量修改或创建文件名、批量生成文档、批量修改路径等等重复性操作。如果一个个手工操作，那真的心累。

python 在处理批量操作有得天独厚的优势，成千上万的文件修改可能只需几秒的时间。

os 是 python 文件操作的库，可以实现对电脑上文件的增删改查。

七、数据处理和分析

我就是做数据分析工作的，基本也是 python 作为主要工具，所以这一块毋庸置疑是 python 自动化办公最有价值的部分。

数据处理的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、sklearn...

pandas 是一款不断进步的 python 数据科学库，它的数据结构十分适合做数据处理，并且 pandas 纳入了大量分析函数方法，以及常用统计学模型、可视化处理。

如果你使用 python 做数据分析，在数据预处理的过程，几乎九成的工作需要使用 pandas 完成。

在一些企业招分析师的笔试题中，pandas 已经作为必考的工具，所以如果你想要入行数据分析师，请努力学习使用 pandas。

numpy 是 python 的数值计算库，包括 pandas 之类的很多分析库都建立在 numpy 基础上。

八、自动化爬虫

相信爬虫是大家最感兴趣的，python 爬虫有很多的实现库，比如：urllib、requests、scrapy 等，以及 xpath、beautifulsoup 等解析库。

爬虫入门容易，但学精难，所以初学者可以尝试写点简单的爬虫，比如豆瓣、知乎、微博呀。