自动化电脑编程实例教程：Python自动化办公与网页爬虫158

大家好，我是你们的编程知识博主！今天我们要一起学习如何利用编程实现电脑自动化操作，这将会极大地提高我们的工作效率，解放双手，从此告别重复性劳动。我们将通过具体的实例教程，学习如何使用Python语言实现自动化办公和网页爬虫，让大家感受编程的魅力。

一、自动化办公：告别重复性Excel操作

在日常办公中，我们常常需要处理大量的Excel表格数据，例如数据统计、格式调整、数据清洗等等。这些重复性的操作非常耗时费力。而Python结合相关的库，例如openpyxl、xlrd、xlwt（读取、写入Excel），可以轻松实现这些操作的自动化。

实例：自动生成月度销售报表

假设我们有若干个Excel文件，每个文件记录某一天的销售数据。我们需要将这些数据汇总成一个月的销售报表。手动操作需要逐个打开文件，复制粘贴数据，再进行计算和格式化，非常繁琐。而使用Python，我们可以编写一个脚本自动完成这些操作：```python
import openpyxl
def generate_monthly_report(file_paths, output_file):
workbook = ()
sheet =
(["日期", "销售额"])
for file_path in file_paths:
try:
workbook_daily = openpyxl.load_workbook(file_path)
sheet_daily =
for row in sheet_daily.iter_rows(min_row=2): # 假设数据从第二行开始
date = row[0].value
sales = row[1].value
([date, sales])
except FileNotFoundError:
print(f"文件{file_path}未找到")
(output_file)
# 使用示例：
file_paths = ["", "", ""]
output_file = ""
generate_monthly_report(file_paths, output_file)
```

这段代码首先导入openpyxl库，然后定义一个函数generate_monthly_report，该函数接收多个Excel文件路径和输出文件路径作为参数。函数内部循环遍历每个文件，读取数据，并将数据追加到输出文件的sheet中。最后，保存输出文件。通过修改文件路径，可以轻松生成不同月份的销售报表。

二、网页爬虫：高效获取网络数据

网页爬虫可以自动抓取网页上的数据，例如商品价格、新闻标题、评论信息等等。这对于数据分析、市场调研等工作非常有用。Python结合requests和Beautiful Soup库，可以轻松实现网页爬虫。

实例：爬取某个网站上的新闻标题

假设我们要爬取某个网站上的新闻标题。首先，我们需要找到新闻标题在网页源代码中的位置，通常可以使用浏览器的开发者工具来查看网页源代码。然后，我们可以使用requests库获取网页内容，使用Beautiful Soup库解析HTML，提取新闻标题。```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_news_titles(url):
response = (url)
response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
soup = BeautifulSoup(, "")
titles = ("-title") # 根据实际网页结构修改选择器
return [() for title in titles]
# 使用示例：
url = "/news" # 请替换为实际的网址
titles = get_news_titles(url)
print(titles)
```

这段代码首先导入requests和Beautiful Soup库，然后定义一个函数get_news_titles，该函数接收网页URL作为参数。函数内部首先使用requests库获取网页内容，然后使用Beautiful Soup库解析HTML，并使用CSS选择器-title选择新闻标题元素。最后，返回新闻标题列表。请注意，CSS选择器需要根据目标网站的HTML结构进行调整。

三、总结

通过以上两个实例，我们可以看到Python在自动化电脑编程中的强大功能。掌握Python自动化编程技能，可以极大地提高我们的工作效率，并为我们打开更广阔的数据分析和应用领域。希望大家能够动手实践，体会编程的乐趣！当然，在进行网络爬虫时，请务必遵守网站的robots协议，避免对网站造成过大的负担。

学习编程是一个循序渐进的过程，建议大家从简单的例子开始，逐步深入学习。希望这篇文章能帮助大家入门Python自动化编程，祝大家学习愉快！

2025-06-19

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