34 个 Python 办公自动化工具库

在日常办公中，我们经常需要处理各种各样的文件和任务，如 Excel 表格、Word 文档、PPT 演示文稿、PDF 文件、邮件发送等。Python 作为一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，可以帮助我们高效地完成这些办公自动化任务。

本文整理了 34 个常用的 Python 办公自动化工具库，并为每个库附上了简单的 Demo 代码，涵盖了 Excel、Word、PPT、ODF、PDF、邮件、微信、文件处理以及综合功能等多个方面。

一、Python Excel 自动化库

Excel 是最常用的办公软件之一，Python 提供了多种库来处理 Excel 文件。

1. xlwings

简介：xlwings 是一个开源库，它可以让 Python 和 Excel 互相调用。它的主要特点是功能强大且使用方便，能够轻松地读写 Excel 文件，甚至可以用 Python 替代 VBA 来编写宏。
应用场景：需要与 Excel 进行交互操作，或者替代 VBA 开发复杂的 Excel 应用。
Demo 代码：

import xlwings as xw

# 打开一个新的 Excel 工作簿
wb = xw.Book()
sheet = wb.sheets[0]

# 写入数据
sheet.range('A1').value = 'Hello xlwings!'
sheet.range('A2').value = [1, 2, 3, 4, 5]

# 读取数据
print(sheet.range('A1').value)

# 保存并关闭
wb.save('example_xlwings.xlsx')
wb.close()

2. openpyxl

简介：openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它不支持旧版的 xls 格式，但对新版格式支持非常好。
应用场景：处理 .xlsx 格式的 Excel 文件，进行数据的读取、写入和样式修改。
Demo 代码：

from openpyxl import Workbook

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = "Hello"
ws.append([1, 2, 3])

# 保存文件
wb.save("example_openpyxl.xlsx")

3. xlrd

简介：xlrd 主要用于读取 Excel 文件，支持 .xls 和 .xlsx 格式（但在新版本中对 .xlsx 的支持已被移除，建议配合 openpyxl 使用）。
应用场景：读取旧版 .xls 格式的 Excel 文件数据。
Demo 代码：

import xlrd

# 打开 Excel 文件 (仅示例，需存在文件)
# book = xlrd.open_workbook("old_format.xls")
# sheet = book.sheet_by_index(0)

# 读取数据
# print(sheet.cell_value(0, 0))

4. xlwt

简介：xlwt 主要用于将数据写入旧版 Excel 文件（.xls 格式）。它不支持 .xlsx 格式。
应用场景：生成旧版 .xls 格式的报表。
Demo 代码：

import xlwt

wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('A Test Sheet')

# 写入数据
ws.write(0, 0, 'Hello xlwt')

# 保存为 .xls 格式
wb.save('example_xlwt.xls')

5. xlutils

简介：xlutils 是一个工具库，通常与 xlrd 和 xlwt 配合使用。它提供了复制和修改 Excel 文件的功能。
应用场景：在不破坏原有格式的情况下，修改旧版 .xls 文件。
Demo 代码：

import xlrd
from xlutils.copy import copy

# 配合 xlrd 读取，然后用 copy 转换为可写对象
# rb = xlrd.open_workbook('example_xlwt.xls')
# wb = copy(rb)
# ws = wb.get_sheet(0)
# ws.write(0, 1, 'Modified!')
# wb.save('example_xlutils.xls')

6. xlsxwriter

简介：xlsxwriter 是一个用于创建 Excel .xlsx 文件的 Python 模块。它支持多种 Excel 功能，如格式化、图表、公式等，但它只能写不能读。
应用场景：需要生成包含丰富图表和格式的 .xlsx 报表，且不需要读取现有文件。
Demo 代码：

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('example_xlsxwriter.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 写入数据
worksheet.write('A1', 'Hello')
worksheet.write('A2', 'World')

# 关闭文件
workbook.close()

7. pandas

简介：虽然 pandas 是一个数据分析库，但它提供了强大的 Excel 读写功能（read_excel 和 to_excel）。它通常依赖于 xlrd、openpyxl 或 xlsxwriter 等库作为引擎。
应用场景：进行数据分析时的数据导入导出，处理大量表格数据。
Demo 代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Data': [10, 20, 30, 40]})

# 写入 Excel
df.to_excel('example_pandas.xlsx', index=False)

# 读取 Excel
df_read = pd.read_excel('example_pandas.xlsx')
print(df_read)

8. Marmir

简介：Marmir 能够将 Python 数据结构转换为电子表格。
应用场景：简单的将 Python 数据导出为表格。
Demo 代码：

# 注：Marmir 是一个较老的库，通常用于特定框架集成
# 伪代码示例
# import marmir
# data = [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]
# spreadsheet = marmir.generate_spreadsheet(data)

二、Python Word 自动化库

处理 Word 文档也是办公自动化的重要需求。

9. python-docx

简介：python-docx 是用于创建和更新 Microsoft Word (.docx) 文件的 Python 库。它可以添加段落、表格、图片等。
应用场景：批量生成合同、报告等 Word 文档。
Demo 代码：

from docx import Document

doc = Document()
doc.add_heading('Document Title', 0)
doc.add_paragraph('A plain paragraph having some bold text.')
doc.save('example_docx.docx')

10. textract

简介：textract 旨在从任何文档中提取文本，支持 Word、PowerPoint、PDF 等多种格式。
应用场景：需要从 Word 文档或其他格式文档中提取纯文本内容进行分析。
Demo 代码：

import textract

# text = textract.process("path/to/file.docx")
# print(text.decode("utf-8"))

三、Python PPT 自动化库

11. python-pptx

简介：python-pptx 是用于创建和更新 PowerPoint (.pptx) 文件的 Python 库。它可以自动生成幻灯片，插入文本、图像、图表等。
应用场景：自动化生成月度汇报、数据分析报告 PPT。
Demo 代码：

from pptx import Presentation

prs = Presentation()
slide_layout = prs.slide_layouts[0]
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)
title = slide.shapes.title
subtitle = slide.placeholders[1]

title.text = "Hello, World!"
subtitle.text = "python-pptx is here!"

prs.save('example_pptx.pptx')

四、Python ODF 自动化库

ODF (Open Document Format) 是一种开放文档格式。

12. Relatorio

简介：Relatorio 是一个模板库，可以使用 OpenDocument 格式（如 .odt）作为模板来输出文件。
应用场景：使用 ODF 格式作为模板生成报表。
Demo 代码：

# 伪代码：Relatorio 通常结合 Genshi 使用
# from relatorio.templates.opendocument import Template
# basic = Template(source=None, filepath='template.odt')
# basic_generated = basic.generate(data={'name': 'World'})
# file('output.odt', 'wb').write(basic_generated.render().getvalue())

五、Python PDF 自动化库

PDF 是文件分发和交换的标准格式。

13. PyPDF2

简介：PyPDF2 是一个纯 Python 库，用于分割、合并、裁剪和转换 PDF 文件的页面。它也可以提取 PDF 中的文本和元数据。
应用场景：PDF 文件的合并、拆分、页面旋转等操作。
Demo 代码：

from PyPDF2 import PdfReader

# reader = PdfReader("example.pdf")
# number_of_pages = len(reader.pages)
# page = reader.pages[0]
# text = page.extract_text()
# print(text)

14. ReportLab

简介：ReportLab 是一个强大的库，用于直接创建 PDF 文档。它支持绘制图形、表格、图表等复杂的布局。
应用场景：从头开始生成复杂的 PDF 报表或发票。
Demo 代码：

from reportlab.pdfgen import canvas

c = canvas.Canvas("example_reportlab.pdf")
c.drawString(100, 750, "Welcome to Reportlab!")
c.save()

15. PDFminer

简介：PDFminer 专注于从 PDF 文档中提取文本信息。它比其他库更关注文本的结构和位置。
应用场景：从 PDF 中精确提取文本内容进行分析。
Demo 代码：

from pdfminer.high_level import extract_text

# text = extract_text('example.pdf')
# print(text)

六、Python 邮件自动化库

邮件自动化可以极大地提高沟通效率。

16. Django Celery SES

简介：用于 Django 框架，结合 Celery 和 Amazon SES 发送邮件。
应用场景：Django 项目中的异步邮件发送。
Demo 代码：

# 这是一个 Django 插件，配置在 settings.py 中
# EMAIL_BACKEND = 'django_celery_ses.EmailBackend'
# from django.core.mail import send_mail
# send_mail('Subject', 'Body', 'from@example.com', ['to@example.com'])

17. Envelopes

简介：Envelopes 是一个简单的库，旨在使 Python 中的电子邮件处理变得简单。
应用场景：简化邮件发送代码。
Demo 代码：

from envelopes import Envelope

# envelope = Envelope(
#     from_addr=(u'from@example.com', u'From Example'),
#     to_addr=(u'to@example.com', u'To Example'),
#     subject=u'Envelopes demo',
#     text_body=u"I'm a helicopter!"
# )
# envelope.send('smtp.googlemail.com', login='user', password='password', tls=True)

18. Flanker

简介：Flanker 是由 Mailgun 开源的库，用于解析电子邮件地址和 MIME 消息。
应用场景：邮件地址验证和复杂的邮件解析。
Demo 代码：

from flanker.addresslib import address

addr = address.parse('Foo <foo@example.com>')
print(addr.address)  # foo@example.com
print(addr.display_name)  # Foo

19. imbox

简介：imbox 是一个用于读取 IMAP 邮箱的 Python 库，旨在让读取邮件变得简单。
应用场景：自动化读取和处理收件箱邮件。
Demo 代码：

from imbox import Imbox

# with Imbox('imap.gmail.com',
#            username='username',
#            password='password',
#            ssl=True,
#            ssl_context=None,
#            starttls=False) as imbox:
#     all_inbox_messages = imbox.messages()
#     for uid, message in all_inbox_messages:
#         print(message.subject)

20. inbox.py

简介：inbox.py 宣称是“最简单的 SMTP 服务器”。
应用场景：搭建简单的 SMTP 服务进行测试或轻量级应用。
Demo 代码：

from inbox import Inbox

# inbox = Inbox()
# @inbox.collate
# def handle(to, sender, subject, body):
#     print(to, sender, subject, body)
# inbox.serve(address='0.0.0.0', port=4467)

21. sync-engine

简介：Nylas Mail 的同步引擎，提供 RESTful API 来访问邮件、日历和联系人。
应用场景：构建基于邮件的复杂应用。
Demo 代码：

# sync-engine 主要是作为服务运行，客户端通过 HTTP API 调用
# requests.get('http://localhost:5555/messages')

22. Lamson

简介：Lamson 是一个纯 Python 的 SMTP 服务器，旨在以类似 Web 框架的方式构建邮件应用。
应用场景：构建复杂的邮件处理服务器。
Demo 代码：

# Lamson 需要生成项目结构
# lamson gen -project mymail
# 类似于 Django 的 runserver

23. Marrow Mailer

简介：Marrow Mailer 是一个高性能、可扩展的邮件发送框架。
应用场景：需要高效发送大量邮件。
Demo 代码：

from marrow.mailer import Mailer, Message

# mailer = Mailer(dict(transport=dict(use='smtp', host='localhost')))
# mailer.start()
# message = Message([('Alice', 'alice@example.com')], [('Bob', 'bob@example.com')], "Subject", plain="Body")
# mailer.send(message)
# mailer.stop()

24. Modoboa

简介：Modoboa 是一个邮件托管和管理平台，包含 Web UI。
应用场景：搭建和管理自己的邮件服务器。
Demo 代码：

# Modoboa 是一个完整的平台，通常通过安装程序部署
# pip install modoboa
# modoboa-admin.py deploy instance

25. smtplib

简介：Python 标准库自带的模块，用于发送邮件。
应用场景：基础的邮件发送功能，无需安装第三方库。
Demo 代码：

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# msg = MIMEText('This is the body of the email')
# msg['Subject'] = 'Hello'
# msg['From'] = 'me@example.com'
# msg['To'] = 'you@example.com'

# s = smtplib.SMTP('localhost')
# s.send_message(msg)
# s.quit()

七、Python 微信自动化库

26. Python wxpy

简介：wxpy 在 itchat 的基础上，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能扩展。
应用场景：微信个人号的自动化操作，如自动回复、消息处理等（注：受微信安全策略影响，部分账号可能无法使用）。
Demo 代码：

# from wxpy import Bot
# bot = Bot()
# my_friend = bot.friends().search('Friend Name')[0]
# my_friend.send('Hello WeChat!')

八、Python 文件处理自动化库

27. os

简介：Python 标准库，提供了丰富的方法来处理操作系统相关的功能，特别是文件和目录的操作。
应用场景：文件的遍历、重命名、删除、路径处理等。
Demo 代码：

import os

# 获取当前工作目录
print(os.getcwd())

# 列出当前目录下的文件
print(os.listdir('.'))

# 路径拼接
path = os.path.join('folder', 'file.txt')
print(path)

九、Python 综合功能自动化库

28. win32com

简介：win32com 是 pywin32 的一部分，允许 Python 调用 Windows 的 COM 组件，从而控制 Office 软件（Word, Excel, PPT 等）。
应用场景：在 Windows 平台上深度控制 Office 软件，实现 VBA 能做到的几乎所有功能。
Demo 代码：

import win32com.client

# excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
# excel.Visible = True
# wb = excel.Workbooks.Add()
# ws = wb.Worksheets(1)
# ws.Cells(1, 1).Value = "Hello via COM"

29. unoconv

简介：unoconv 可以利用 LibreOffice/OpenOffice 的 UNO 接口，在不同文档格式之间进行转换。
应用场景：在命令行下批量转换文档格式，如将 Word 转为 PDF。
Demo 代码：

# 命令行工具使用示例
# unoconv -f pdf example.docx

30. Tablib

简介：Tablib 是一个格式无关的表格数据集库，支持导出为 XLS, CSV, JSON, YAML 等多种格式。
应用场景：数据的多种格式导出。
Demo 代码：

import tablib

data = tablib.Dataset()
data.headers = ['First Name', 'Last Name']
data.append(['Kenneth', 'Reitz'])
data.append(['Bessie', 'Monke'])

# 导出为 JSON
print(data.export('json'))

31. SnowNLP

简介：SnowNLP 是一个能够处理中文文本内容的库，受到了 TextBlob 的启发。
应用场景：中文文本的情感分析、关键词提取等。
Demo 代码：

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(u'这个东西真的很赞')
print(s.sentiments)  # 输出情感分数

32. TextBlob

简介：TextBlob 是一个用于处理文本数据的 Python 库，提供简单的 API 用于常见的自然语言处理（NLP）任务。
应用场景：英文文本的情感分析、词性标注、翻译等。
Demo 代码：

from textblob import TextBlob

text = TextBlob("TextBlob is amazingly simple to use. What great fun!")
print(text.sentiment)

33. TextGrocery

简介：TextGrocery 是一个基于 LibLinear 的简单高效的短文本分类工具。
应用场景：短文本分类任务。
Demo 代码：

# from tgrocery import Grocery
# grocery = Grocery('sample')
# grocery.train('train_file.txt')
# print(grocery.predict('test text'))

34. NumPy

简介：NumPy 是 Python 科学计算的基础库，提供高性能的多维数组对象和工具。
应用场景：虽然主要用于科学计算，但在处理包含大量数值数据的办公自动化任务中也非常有用。
Demo 代码：

import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 计算均值
print(np.mean(a))

以上就是 34 个常用的 Python 办公自动化工具库。根据具体的需求选择合适的库，可以大大提升工作效率。希望这份清单对你有所帮助！