很多人一看到python，想到的都是IT行業的一門熱門應用。
然而在非IT類行業中，python同樣是受到熱捧，因為每天重復瑣碎的工作，是每個人或多或少都會遇到的。
我們每天都會在 Word，Excel，PPT，郵件，微信裡耗費大量的時間！
只需要掌握一點點Python就可以用程序去處理這些重復煩人的工作，比如用python自動化辦公，就可以快速整理數據、收集信息！
所以，python自動辦公到底應該怎麼用，看完我的回答就明白了。
我想介紹一下我是如何從每天工作8小時，進化成每天工作10分鐘的。
不涉及太多的技術細節，畢竟知乎是一個分（現）享（編）知（故）識（事）的地方。
我不是程序員，大學學的也不是IT專業。
我在一個主要業務是成品糧交易的企業工作，我的崗位的主要工作就是制作各類數據統計報表、台賬、數據圖表等等，反正就是各類日報，每天都要做一遍，此外還有什麼周報月報什麼的…
這個崗位之前的同事，每天至少要花3.5到4個小時去折騰Excel，使用數據透視圖、vlookup、其他各類函數去做出一份內含3000多個數據的日報。
如果領導臨時安排什麼工作的話，那就要加班從浩如煙海的數據裡找領導要的東西了。
1.噩夢開始時：
我剛接手工作時，我們有一個巨大的，達70多M的Excel文件，每次公司配發的破電腦打開就需要小二十分鐘，裡面存著我們近十年的采購的每一車的詳細信息……然後裡面的數據格式還都是混亂的。
打個比方，比如我們有個供貨商全名叫：ABCD有限責任公司，
那麼這個Excel中會存有
AB公司、
AB有限公司、
CD有限責任公司、
CD責任有限公司、
ACBD有限公司
ABD公司
等等等等名字
在我第一天看到這個Excel的時候
後來交接的同事告訴我，她用的Excel的 vlookup 函數，當匹配不上的時候，就手工搜索……
然後……我……
就這樣，經歷了噩夢般的幾個月……
等到了2017年年初，看到一個詞:
圖靈完備。
一個圖靈完備的語言理論上能解決任何算法。
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V
顯然，Python是一種圖靈完備的語言。
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V
那Python應該在理論上能替我處理所有事情（生孩子應該不行~~）
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V
我為什麼不試著用Python去替我完成工作呢？
2.走了一些彎路，但勝過原地踏步
我的第一步是從數據清洗開始的。（當然那時並不知道這個叫數據清洗）
先把剛才說的那個70M的Excel導成csv，去掉了其中不必要的格式、樣式、對象等。
然後我想統一一下各個數據的標准名稱，剛才說了，由於經手的人太多，同一個數據，怎麼表述的都有，幾十萬的數據量，人工交叉比對的話顯然是不現實的。（後來才知道了笛卡爾積這個詞）
我第一步先使用了Excel自身的去重功能，將所有的供貨商名稱進行了一個去重，剩下了大概5000個左右的名稱。
然後，作為一個懶人，我肯定不會用人工去比對了。
Python有一個庫，叫做fuzzywuzzy，用它來進行模糊匹配。
from fuzzywuzzy import fuzz
print(fuzz.ratio("內容1", "內容2"))
會輸出一個0——100的數字，數字越大代表這兩個內容越相似。
所以我就寫了一個循環，把這5000多個項目裡面，匹配度超過70%以上的數據組都篩了出來，再去Excel裡面手工替換（沒辦法，那時候還不會操作Excel）
然後整理了一下各個行列的位置，這樣我就有了一個相對准確的數據源。
後來思考了一下，把數據存在Excel裡面不是個長久之計啊，畢竟幾十萬數據呢，就想把數據導入到數據庫裡。大學時候考過計算機二級的Access（當然，雖然我考過，但是沒考過……），就想導入Access，可是那個Python庫沒弄明白，硬是讀不出來，就卡死了。
後來想到，之前自己從網上下載的某某私服的一鍵端裡，有個MySQL數據庫的一鍵啟動方式，試了試居然能用，就把那個MySQL程序整個拷出來、清干淨，作為了我的數據庫。（當時想學怎麼自己配置MySQL來著，沒研究明白……這個數據庫也就是我們現在提供的MySQL數據庫的前身，當然了，我們現在提供的是重新制作的無毒的船新版本）
然後就是使用Navicat導入Excel，使用pymysql庫進行讀取，這樣，咱也是趁數據庫的人了~
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