1、什么时候会用到RPA？
比如你的财务同事需要做财务对账，发票报销，税务申报等，这些流程看似容易，其实到操作层面很繁琐细碎，而且大多是重复性操作。
如果人工来处理财务之类的数据，很浪费时间，而RPA可以搭建一整套财务自动化的系统，从数据采集、存储、整合、分析、输出都帮你串起来，既节省了人力又极大的避免人为出错。
你可以把这个流程放到任何业务场景上，人力资源、供应链、保险理赔、设备管理等，都有RPA的用武之地。
这就是RPA，obotic process automation，机器人流程自动化。 
2、什么是RPA技术？
RPA是一种模仿人类与软件交互方式的技术，用于执行大批量、可重复的任务，特别是财务、供应链之类的重复流程化业务。
你的IPhone上的快捷指令也是一种RPA，通过一系列指令的设置，实现自动化操作某个复杂任务。 
RPA的一大特点是无代码或者低代码开发，RPA 能够复制人类执行基于计算机的流程的方式，你只需要在自动化软件上设置好流程和步骤，就可以实现复杂的操作。
最简单的 RPA 机器人是通过记录用户与应用程序交互时的点击和按键来创建的，比如刚说的手机上的快捷指令。
3、Python是否可以替代RPA呢？
并不能！！！
Python只是一种编程语言，你可以用它来编写一套RPA程序，但这个建立在你的Python能力非常NB的基础上，而且你要懂RPA涉及到的各种复杂的流程、技术和逻辑。
所以说RPA并不是Python，也不是编程，它是一套完整的自动化系统，涉及业务流程、接口协议、通信机制、ETL、数据库管理、数据建模、数据安全等等。
其中尤其要注意，设计一套RPA，对于业务流程需要很深的研究。
比如你想做个保单管理的RPA系统，首先你得要知道保单哪些环节可以通过RPA来提升效率，比如保单录入、更新、查询、续保、理赔等流程，这些流程涉及到用户的哪些数据、这些数据在哪些系统里等等，都需要很专业的保险行业知识。
所以单纯地以为学会Python，就不需要RPA，其实是不懂RPA。
当然你可以通过Python脚本开发一些简单的自动化工具，比如文档转换、网络爬虫、生成报表、图像处理等等，这些都可以通过相应的Python库很快地实现。
4、使用Python开发简单的自动化报表程序
下面举个例子：
你作为数据分析师，每周定期为公司基金销售数据制作报表 该报表包含以下内容：
- 绘制月度销售额趋势图
- 绘制基金产品销售额分布图
- 绘制未来6个月基金销售额预测趋势图
要求在excel中自动执行Python代码，每次更新数据只要点击xlwings插件执行即可。
xlwings是Python的第三方库，用来操作Excel，也有Excel的插件。
步骤如下：
「1. 在excel中调用Python脚本」
直接在命令行输入以下代码即可：
xlwings quickstart fund_sales
如果你想把文件创建到指定文件夹里，需要提前将命令行导航到指定目录。
创建好后，在fund_sales文件夹里会出现两个文件，.xlsm和.py文件。
「2. 编写Python脚本」
打开.py文件里在main函数里面写python代码，功能是为公司基金销售数据制作报表。
（其他代码不用动）
代码见下方
「3. 代开xlsm文件，点击run main，就会直接运行python脚本，就会自动制作报表」
代码如下：
import xlwings as xw import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] # 设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False # 该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题 def main(): # 打开Excel文件 wb = xw.Book.caller() sheet = wb.sheets[0] # 读取基金销售数据 data = sheet.range('A1').options(expand='table').value # 将数据转换为Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]) df['月'] = df['日期'].dt.month df['年'] = df['日期'].dt.year # 绘制基金销售额月度趋势图 monthly_sales = df.groupby(['年', '月']).agg({'销售额': 'sum'}).reset_index() monthly_sales['日期'] = pd.to_datetime(monthly_sales['年'].astype(str) + '-' + monthly_sales['月'].astype(str), format='%Y-%m') monthly_sales = monthly_sales.sort_values('日期') fig1, ax1 = plt.subplots() sns.lineplot(x='日期', y='销售额', data=monthly_sales) ax1.set(xlabel='日期', ylabel='销售额', title='基金销售额月度趋势图') plt.xticks(rotation=45) sheet.pictures.add(fig1, name='基金销售额月度趋势图', update=True, left=sheet.range('D2').left, top=sheet.range('D2').top) # 绘制基金产品销售额分布图 fund_sales = df.groupby('基金名称').agg({'销售额': 'sum'}).reset_index() fig2, ax2 = plt.subplots() sns.barplot(x='销售额', y='基金名称', data=fund_sales) ax2.set(xlabel='销售额', ylabel='基金名称', title='基金产品销售额分布图') sheet.pictures.add(fig2, name='基金产品销售额分布图', update=True, left=sheet.range('D20').left, top=sheet.range('D20').top) # 搭建线性回归模型，用于预测未来6个月的销售额 x = monthly_sales.index.values.reshape(-1, 1) y = monthly_sales['销售额'].values model = LinearRegression() model.fit(x, y) # 预测未来6个月销售额 future_months = 6 last_month = monthly_sales['日期'].max().to_period('M').to_timestamp().to_pydatetime() next_months = pd.date_range(start=last_month, periods=future_months+1, freq='M')[1:] next_months_index = np.arange(len(monthly_sales), len(monthly_sales)+future_months) next_months_df = pd.DataFrame({'日期': next_months, '销售额': [np.nan]*future_months, '年': next_months.year, '月': next_months.month}) next_months_df['预测销售额'] = model.predict(next_months_index.reshape(-1, 1)) monthly_sales_pred = pd.concat([monthly_sales, next_months_df], ignore_index=True) # 绘制未来6个月基金销售额预测趋势图 fig3, ax3 = plt.subplots() sns.lineplot(x='日期', y='销售额', data=monthly_sales_pred,label='销售额',) sns.lineplot(x='日期', y='预测销售额', data=monthly_sales_pred,label='预测销售额') ax3.set(xlabel='日期', ylabel='销售额', title='未来6个月基金销售额预测趋势图') plt.xticks(rotation=45) sheet.pictures.add(fig3, name='未来6个月基金销售额预测趋势图', update=True, left=sheet.range('D40').left, top=sheet.range('D40').top) @xw.func def hello(name): return f"Hello {name}!" if __name__ == "__main__": xw.Book("PythonExcelTest.xlsm").set_mock_caller() main()
这就使用Python创建了一个简单的RPA程序，用来自动化使用基金数据创建报表。
