python-office支持Mac和Linux吗?自动化办公用这个就够了

简介: 大家好,我是程序员晚枫。今天解答关于`python-office`是否支持Mac和Linux的问题。起初因需调用Office功能,该项目不完全支持这两个系统。现已通过拆分子项目解决了这一限制,例如`poexcel`可在多平台上运行Excel相关功能。只需简单修改导入语句,如使用`import poexcel`替代`import office`,即可在Mac和Linux上顺利执行。学习或使用中有任何疑问,欢迎留言交流!

​大家好,这里是程序员晚枫,欢迎关注我看免费Python教程!

今天回答一个问题:python-office支持Mac和Linux吗?

问题描述

自从2022年发布了开源项目:python-office,这个项目可以用1行代码实现自动化办公,极大减轻了打工人学习Python的压力,后来项目也受到了开源中国的推荐。

后台经常有小伙伴提问:这个项目支持Mac和Linux系统吗?

因为操作PPT和Word的过程中需要调用office的功能,所以这个项目的部分功能是不支持Mac和Linux系统的。

但是后来我做了一些改进。

如何支持的?

为了解决这个问题,我把不同的功能拆成了子项目,如现在的主页所示,👇

举个例子,excel的所有功能都是支持Mac和Linux系统的,所以我就把excel的所有功能拆分出来,做成了一个子项目:poexcel。

在原来的项目中,运行python-office的excel功能需要以来word和ppt的库,而word和ppt的库又不支持Mac和Linux系统,所以导致运行失败。

现在拆分出来以后,运行excel的功能就不需要依赖word和ppt的库了,所以就可以支持Mac和Linux系统了。

如何使用?

所有子项目的命名,都是po + 对应的子模块名,如poexcel,poword,poppt。

用一段代码举例,excel生成模拟数据。

原来的代码是:

import office
office.excel.fake2excel()
AI 代码解读

现在的代码是:

import poexcel

poexcel.fake2excel()
AI 代码解读

经过这样的改进之后,原来python-office的功能不受影响,想在Mac或者Linux使用对应的功能,也可以成功运行了。

答疑交流

大家学习 或 使用代码过程中,有任何问题,都可以在评论区和我交流哟~👇

目录
打赏
0
6
6
1
309
分享
相关文章
使用Python自动化生成物业通知单
本文介绍如何使用Python结合Pandas和python-docx库自动化生成物业通知单。通过读取Excel数据并填充至Word模板,实现高效准确的通知单批量制作。包括环境准备、代码解析及效果展示,适用于物业管理场景。
113 14
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
504 10
Android调试终极指南:ADB安装+多设备连接+ANR日志抓取全流程解析,覆盖环境变量配置/多设备调试/ANR日志分析全流程,附Win/Mac/Linux三平台解决方案
ADB(Android Debug Bridge)是安卓开发中的重要工具,用于连接电脑与安卓设备,实现文件传输、应用管理、日志抓取等功能。本文介绍了 ADB 的基本概念、安装配置及常用命令。包括:1) 基本命令如 `adb version` 和 `adb devices`;2) 权限操作如 `adb root` 和 `adb shell`;3) APK 操作如安装、卸载应用;4) 文件传输如 `adb push` 和 `adb pull`;5) 日志记录如 `adb logcat`;6) 系统信息获取如屏幕截图和录屏。通过这些功能,用户可高效调试和管理安卓设备。
|
3月前
|
自动化微信朋友圈:Python脚本实现自动发布动态
本文介绍如何使用Python脚本自动化发布微信朋友圈动态,节省手动输入的时间。主要依赖`pyautogui`、`time`、`pyperclip`等库,通过模拟鼠标和键盘操作实现自动发布。代码涵盖打开微信、定位朋友圈、准备输入框、模拟打字等功能。虽然该方法能提高效率,但需注意可能违反微信使用条款,存在风险。定期更新脚本以适应微信界面变化也很重要。
298 61
Python 高级编程与实战:构建自动化测试框架
本文深入探讨了Python中的自动化测试框架,包括unittest、pytest和nose2,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。文中详细介绍了各框架的基本用法和示例代码,助力开发者快速验证代码正确性,减少手动测试工作量。学习资源推荐包括Python官方文档及Real Python等网站。
Python自动化脚本:高效办公新助手###
本文将带你走进Python自动化脚本的奇妙世界,探索其在提升办公效率中的强大潜力。随着信息技术的飞速发展,重复性工作逐渐被自动化工具取代。Python作为一门简洁而强大的编程语言,凭借其丰富的库支持和易学易用的特点,成为编写自动化脚本的首选。无论是数据处理、文件管理还是网页爬虫,Python都能游刃有余地完成任务,极大地减轻了人工操作的负担。接下来,让我们一起领略Python自动化脚本的魅力,开启高效办公的新篇章。 ###
Python实现常用办公文件格式转换
本文介绍了如何使用Python及其相关库(如`pandas`、`openpyxl`、`python-docx`等)实现办公文件格式间的转换,包括XLS转XLSX、DOC转DOCX、PPT转PPTX、Word转PDF及PDF转Word,并提供了具体代码示例和注意事项。
251 89
Python自动化Office文档处理全攻略
本文介绍如何使用Python自动化处理Word、Excel和PDF文档,提升办公效率。通过安装`python-docx`、`openpyxl`、`pandas`、`PyPDF2`和`pdfplumber`等库,可以轻松实现读取、修改、创建和批量处理这些文档。具体包括:自动化处理Word文档(如读取、修改内容、调整样式),Excel文档(如读取、清洗、汇总数据),以及PDF文档(如提取文本和表格数据)。结合代码示例和实战案例,帮助你掌握高效办公技巧,减少手动操作的错误率。
63 1
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架,支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程,处理数百个统计特征(如均值、方差、自相关性等),并通过假设检验筛选显著特征,提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据,能够与 scikit-learn 等库无缝集成,适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择,并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
125 16
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
用Python实现简单的任务自动化
本文介绍如何使用Python实现任务自动化,提高效率和准确性。通过三个实用案例展示:1. 使用`smtplib`和`schedule`库自动发送邮件提醒;2. 利用`shutil`和`os`库自动备份文件;3. 借助`requests`库自动下载网页内容。每个案例包含详细代码和解释,并附带注意事项。掌握这些技能有助于个人和企业优化流程、节约成本。
107 3

热门文章

最新文章