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程序员晚枫专注AI编程培训，小白看完他的教程《30讲 · AI编程训练营》就能上手做AI项目。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第5讲。

这一讲是介绍如何用Python代码自动填充数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，就是需要将大量的数据（如客户信息、订单数据等）批量录入到一个 Excel 模板中，这个时候该怎么做效率最高呢？

答案是，用Python代码来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现自动填充excel表格数据然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动填充excel表格数据并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import pandas as pd

# skiprows表示跳过Excel表格中的前三行，usecols表示只使用CDEF这四列数据，dtype表示限定CDEF四列的数据格式为字符串类型

books = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\04自动填充\程序员晚枫.xlsx",
                      skiprows=3,usecols="C:F",index_col=None,dtype={"ID":str,"InStore":str,"Date":str})

for i in books.index:
    books.at[i,"ID"]= i + 1
    books.at[i,"InStore"] = "是" if i%2==0 else "否"

books.set_index("ID",inplace=True)
print(books)
books.to_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\04自动填充\程序员晚枫填充结果.xlsx")
print("完成！")

好的，通过代码演示，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第5讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第10讲。

这一讲是介绍如何用Python代码给Excel画图的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要更直观地显示数据，这在Excel中很好操作，只需要插入图表即可，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas和matplotlib库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现绘制excel图表然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现绘制excel图表并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入pandas库，用于数据分析和操作
import pandas as pd
# 导入matplotlib.pyplot库，用于数据可视化（绘制图表）
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用pandas的read_excel函数读取一个Excel文件
# 文件路径是C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\09柱状图\example.xlsx
# 这里的路径是本地路径，你需要确保文件存在且路径正确
example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\09柱状图\example.xlsx")

# 对读取的数据按照"Number"列进行排序
# inplace=True表示在原数据上直接修改，不创建新的数据框
# ascending=False表示按照降序排序（从大到小）
example.sort_values(by="Number", inplace=True, ascending=False)

# 打印排序后的数据框内容，方便查看数据
print(example)

# 下面是绘制柱状图的代码
# 使用matplotlib的bar函数绘制柱状图
# x轴为"Field"列的值，y轴为"Number"列的值
# 柱子的颜色设置为紫色


plt.bar(example.Field, example.Number, color="purple")

# 设置x轴的刻度标签为"Field"列的值，并将标签旋转90度，避免标签重叠
plt.xticks(example.Field, rotation=90)

# 设置x轴的标签为"Field"
plt.xlabel("Field")

# 设置y轴的标签为"Number"
plt.ylabel("Number")

# 设置图表的标题为"Students by Filed"，并设置字体大小为15
plt.title("Students by Filed", fontsize=15)

# 调整布局，确保图表内容不被遮挡
plt.tight_layout()

# 显示绘制的图表
plt.show()

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第10讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第7讲。

这一讲是介绍如何用Python代码自动生成Excel表格中的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要计算一个价格所在列的数据，在Excel中很好操作，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现自动计算excel表格数据然后对其进行填充的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动计算excel表格数据并对其进行填充的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import pandas as pd


# def add_8(x):
#    return x + 8

# index_col表示设置索引为编号所在的列
example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\06函数填充，计算列\example.xlsx",index_col="编号")


# 利用series中的apply方法实现目录价格增加8元的操作
# lambda表示Python中的匿名函数
example["目录价格"] = example["目录价格"].apply(lambda x:x + 8)

print(example) 

好的，通过代码演示，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第7讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第8讲。

这一讲是介绍如何用Python代码自动排序Excel表格中的数据的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个数据量很大的表格，需要按照一定的规则进行排序，这在Excel中很好操作，但是如果数据量真的很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现排序excel表格中的数据然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动计算excel表格数据并对其进行填充的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块，并给它一个简短的别名 pd，方便后续调用
import pandas as pd

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件
# r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\07排序，多重排序\example.xlsx" 是 Excel 文件的路径
# index_col="第几次" 表示将 "第几次" 这一列作为数据框的索引列


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\07排序，多重排序\example.xlsx", index_col="第几次")

# 对数据框进行排序操作
# by=["值不值","价格"] 表示按照 "值不值" 和 "价格" 这两列的值进行排序
# inplace=True 表示直接在原数据框上修改，而不是创建一个新的数据框
# ascending=[True,False] 表示 "值不值" 列按升序排列，"价格" 列按降序排列


example.sort_values(by=["值不值", "价格"], inplace=True, ascending=[True, False])

# 打印排序后的数据框，查看结果
print(example)

好的，通过代码演示，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第8讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第9讲。

这一讲是介绍如何用Python代码实现Excel表格中的数据透视的功能。

你们可以想象这样一个场景，有一个表格，需要筛选下年龄在18到30岁之间的学生，这在Excel中很好操作，但是如果数据量很大的话，那在Python中该如何实现效率最高呢？

答案是，用Python支持的pandas库来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现筛选excel表格数据然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动筛选excel表格数据并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入 pandas 模块，并给它一个简短的别名 pd，方便后续调用
import pandas as pd

# 定义一个函数，用于判断年龄是否在 18 到 30 之间（包括 18，不包括 30）
def age_18_to_30(a):
    return 18 <= a < 30

# 定义一个函数，用于判断分数是否在 80 到 100 之间（包括 80，不包括 100）
def level_nice(s):
    return 80 <= s < 100

# 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件
# r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\08数据筛选，过滤\example.xlsx" 是 Excel 文件的路径
# index_col="学号" 表示将 "学号" 这一列作为数据框的索引列


example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\08数据筛选，过滤\example.xlsx", index_col="学号")

# 使用 loc 方法结合 apply 方法对数据进行筛选
# example.年龄.apply(lambda a:18 <= a <30) 表示对 "年龄" 列中的每个值应用 lambda 函数，判断是否满足 18 <= a < 30
# example.分数.apply(lambda s:80 <= s < 100) 表示对 "分数" 列中的每个值应用 lambda 函数，判断是否满足 80 <= s < 100
# loc 方法用于根据条件筛选数据，只有满足条件的行才会被保留
# 这里使用了链式调用，先筛选出年龄符合条件的行，再从这些行中筛选出分数符合条件的行


example = example.loc[example.年龄.apply(lambda a: 18 <= a < 30)] \
    .loc[example.分数.apply(lambda s: 80 <= s < 100)]

# 打印筛选后的数据框，查看结果
print(example)

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第9讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第4讲。

这一讲是介绍如何用pandas在Excel表格中创建行和列以及单元格的功能。

你们可以想象这样一个场景，将多个CSV文件中的数据合并到一个Excel表格中，每个文件的内容分别放在不同的列或行。

相信你们遇到这样的一个场景的话，肯定不会手动操作了吧。所以，怎么办呢？

答案是，用Python代码来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现在Excel表格中创建行和列以及单元格，然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现用pandas创建Excel表格中的行和列并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import pandas as pd

# index表示行的索引，name表示列的名称
s1 = pd.Series([1,2,3],index=[1,2,3],name="A")
s2 = pd.Series([10,20,30],index=[1,2,3],name="B")
s3 = pd.Series([100,200,300],index=[2,3,4],name="C")


# df = pd.DataFrame([s1,s2,s3])
# print(df)

# 以字典的形式创建dataframe时，name的值就表示列名，以列表的形式创建dataframe时，name的值就表示成了行索引
df = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3})
print(df)

好的，通过代码演示和代码注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第4讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

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前两天，我把《给小白的50讲自动化办公课程》的产品介绍的文章同步更新到了好几个平台。

说句实话，更新同步的过程是很枯燥的，但它又不是单纯地复制粘贴，为此我每更新一套课程，都会先制作一套可以套用的模板，方便复制，这样就不用手动敲字了，工作量少了很多。

大量更新文章的这几天，我最想吐槽的就是《50讲自动化办公课程》，因为它有50讲。

是的，没错，就是因为它的课程内容案例多，所以这个课程的更新重复套用模板的次数也最多，我更新完只想说一句，“太枯燥了，更新得都要吐了。”

虽然，我更新的都要吐了，但是我还是要承认，自己的记忆力确实不怎么在线。

因为，你让我完全地说出这个《50讲自动化办公课程》都有哪些案例知识点，我还真说不上来。

但是，奈何我更新文章的量足够大，所以我对《50讲自动化办公课程》还是有一些真实的感受想告诉你们的。

第一，课程案例是真的丰富，除去软件安装和配置教程，案例的数量多达48个。

第二，每一讲的课程代码是真的简单，基本上都是1-3行代码搞定一个需求。

第三，课程并非机械化填鸭式的教学，相反它的案例都是来源于用户的需求而开发，甚至有些案例课程都很有意思。

02

我不知道晚枫老师以及他的课程开发团队付出了多少个日夜的努力，才能让这个给小白的《50讲自动化办公课程》完美地呈现给包括我在内的用户面前。

但是，我想这样的努力付出并非是仅仅感动了自己，晚枫老师一定是跟用户站在同一个视角下看待这门课程的，不然，他肯定开发不出来这么丰富和实用的办公自动化课程。

这其实也验证了晚枫老师对我说的一句话，他的原话意思大致是这样的——“我就是通过和用户大量的沟通才终于明白了用户到底需要的是什么，而这中间花费的时间是6年。”

晚枫老师能专注于办公自动化6年，并且每天都和用户沟通，他怎么可能不了解用户呢？

所以，你可以想一下如果是同样的课程开发主题，一个开发老师是深度研究过用户的，而另一个开发老师则是不怎么了解用户，那么你肯定会选择前者开发的课程来学习对吧。

但是，作为用户，如果没人告诉你，你就无从得知开发老师开发课程背后的努力付出有多少，所以，这个时候你很有可能会上当受骗。

所以，我写这篇文章的目的之一就是告诉你，我们开发的课程是真的靠谱，这是因为晚枫老师带的开发团队真的靠谱。

而我告诉你这件事的目的就是为了不让你在学习Python的过程中走弯路，这也是我最近大量更新《50讲自动化办公课程》内心涌现出的感悟。

如果作为一个销售，遇到了一个好的产品，但是他连自己都不去给别人推荐，那这其实也是对用户不负责任。

我所认为的负责任就是要大胆地给用户推荐好的产品，帮助他们少踩坑、走弯路，而这其实也是我作为销售对于用户最大的价值所在。

03

还是要再次感谢晚枫老师的团队付出的努力，没有他们的辛苦，就没有《50讲自动化办公课程》的问世。

好消息是，晚枫老师的开源项目python-office被写进了姜增如著作的《Python高级编程》教材中了，而Python自动化办公社区也被加入了百科词条，所有的这些无一不在表明《50讲自动化办公课程》的质量是真的很不错。

这里放一张课程的海报，方便新来的朋友了解我们这门《50讲Python自动化办公》课程。

对了，忘记说一点了，就是我在更新文章的过程中也试着跑了一下PDF转图片那一讲的代码，结果真的成功了，当时我真的很开心，因为又免费白嫖了这个功能，也省了一个会员费用。

所以，如果你是Python编程小白也没关系，只要你按照我们的视频讲解先通看一遍，然后照抄代码，搞清楚代码中的参数是什么意思，有什么作用，那么你也可以学会使用我们这套代码。

写在最后：

给小白的《50讲Python自动化办公课程》包含以下4个特色的服务体系：

第一，高清的课程视频

第二，完整的软件安装包

第三，全套源代码资料

第四，专业的答疑社群

还是那句话，有我们的配套服务在，你完全不用担心自己学不会的问题，就连我自己不怎么懂开发的半道子编程小白都能学会，我相信你努努力也一定可以的。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

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3分钟学会“自动发邮件”，办公效率翻10倍

不会编程？照样让电脑替你发200封带附件邮件，只需敲这一行

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第3讲。

这一讲是介绍如何用Python代码读取excel表格的功能。

你们可以想象这样一个场景，就是面对一个有成千上万行的Excel文件，我们需要找到特定行和列的单元格内容，这个时候该怎么做效率最高呢？

答案是，用Python代码来实现。

所以，基于这个场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现自动读取excel表格，然后对其进行操作的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动读取excel表格并对其进行操作的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import pandas as pd


# 读取Excel文件的方式
# header=None表示Excel表格没有表头
example = pd.read_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\02读取文件\example-no_header.xlsx",header=None)

# 这行代码表示给Excel表格加上两个表头，学号和姓名
example.columns = ["学号","姓名"]

# 这行代码表示设置学号的那一列为索引
example.set_index("学号",inplace=True)
print(example.columns)

# 这行代码表示将修改后的Excel文件存储到某个路径下
example.to_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\02读取文件\程序员晚枫输出.xlsx")
print("完成！")

好的，通过代码演示，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第3讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的数据分析的需求。

所以，如果你对这门《30讲PythonExcel数据分析》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

截止到上周周日，我已经做晚枫老师的课程销售兼助理满2个月了，我深刻地体会到一个点就是：

人的能力不是锻炼出来的，而是被逼出来的。

所以，你们想知道我这2个月都经历了哪些刻骨铭心的改造吗？

你们可能觉得用改造这个词有点夸张了，但是我觉得这个词用在这里真的一点都不夸张。

好的，下面就听我给你们唠唠我身上的改变吧。

同样的，我还是习惯于在开始之前把这篇文章的框架结构罗列出来，可能是写文章多了，习惯了，也可能是这样真的有助于读者用户朋友来理解我写的文字吧。

1，为什么我会有压力？

2，既然有压力为什么我还愿意去干？

3，真正赚大钱的底层逻辑是什么？

01为什么我会有压力？

就在今天上午，我在闲鱼上卖了一单《5讲PythonOCR识别》的课程，20块钱。

也正是这次出单，让晚枫老师发现了一个问题就是，我对于团队的整个课程体系的课程并没有深入的了解。

所以，这才会出现客户问夸克网盘分享的视频课程（《5讲PythonOCR识别》）中怎么只有5讲视频。

在我去问了晚枫老师之后，他则一针见血地提出让我把团队的课程整理在一个Excel表格中，将课程名称、课程介绍页面、课程资料页面的相关链接整理出来。

当时收到晚枫老师的语音的时候，我大脑抗拒了2秒钟，就是那种瞬间增加的工作量带来的压力和抗拒情绪持续了2秒钟。

这其实就是我想说的压力。

而且，这种压力不是来源于赚不到钱，是源于内心对于每天无意中新增加的工作量的抵触和焦虑感。

我觉得这个应该是很正常的吧，而且我说大脑抗拒了2秒钟并非是假话，因为我后面还是顶着压力和阻力去完成了这个新增加的工作量。

除此之外的压力，当然也有啦。

比如，对于高效办公的软件的使用上，我总是会让晚枫老师很无语。

而这样的办公软件有腾讯文档、腾讯会议，尤其是前者，在我发给晚枫老师文档的时候，他就会吐槽我总是把时间浪费在申请权限上。

我觉得，这和我在职场历练的时间短有一定的关系。

因为我正儿八经在一家公司待得最长的时间是11个多月，其他的公司都没干多长时间就折腾离职和跳槽了。

说到这里，真的是很惭愧。

02既然有压力为什么我还愿意去干？

说句大实话，这2个月以来我跟着晚枫老师做事的时候，我渐渐地笃定了未来几年跟着晚枫老师赚钱准没错。

因为，晚枫老师他能赚钱真的是有道理和底层逻辑的，可以说他的方法论是正确的。

这是其中的一个原因。

第二个原因是因为晚枫老师也很坦诚靠谱，他对于我赚钱事情上的着急程度真的很大，他很想我赚到钱，然后能稳定留下来帮助他做事。

我已经不止一次地听他说想让我快些赚到钱了，他很想让我快些实现月入3000的水平。

这一点我很感动，人们都说老板喜欢画大饼，可是我这个老板真的是给大饼吃呀。

所以，晚枫老师给喂的真大饼有时候也会让我有些压力，不过这种压力说多了就显得虚伪。

我还是更喜欢说实话，更喜欢给你们分享真实的我自己。

回想以前，我赚钱的方式确实是很轻松的，经常看我公众号文章的朋友（晚枫师兄在成长）一定知道我以前赚钱的方式主要有下面3种方式。

第一，是通过问一问回答问题。

这个真的是可以随心所欲地码字，而且还能顺带赚个零花钱，就很舒服自在，

第二，做流量主爆文。

这个也是简单的靠着老师给的提示词就能跑出爆款，这之中需要付出的努力就只是起个号，然后趁着有流量推荐就不间断地发文章，然后就能一天轻松赚个几十块，也是挺舒服的。

第三，签约作者投稿。

我每个月都会给老师写原创文章，可能是因为写得多了，一篇文章很顺地就写完了，而且写一篇就能有固定的几十块钱。

总之，现在看以前的赚钱方式，它最大的特点就是稳定且舒服，而现在的赚钱方式没有那么稳定，也没有那么轻松。

我知道，以前之所于轻松，原因就是因为做的事情都是跟写作相关的事情，就连写小说，也是属于写作一类的事情。

现在之所以不舒服，甚至感觉有点像碰运气的感觉，我想的原因就是我一开始就没理解晚枫老师的赚钱方式是通过搭建“体系”来实现的。

所以他教我的经验也是如此，只是我悟性有点差，花了这么久的时间才领会到“体系”一词的真谛。

我现在理解了这个逻辑，也慢慢领会了为什么晚枫老师能很轻松赚钱的。

我相信他，而且他也跟我说过卖课程赚钱确实很好卖，只是我不能单纯地卖课程，那样的话赚钱的天花板就低了。

所以，这也是为什么我想告诉我的读者朋友，真正赚大钱的底层逻辑是什么。

03真正赚大钱的底层逻辑是什么？

目前，我理解的赚大钱的底层逻辑就是，靠打造自己的赚钱体系来赚钱。

这样的钱更好赚，也能持久。

晚枫老师他能赚钱是因为他已经在过去的6年里搭建起来了自己的赚钱体系，所以他才能有源源不断地被动收入。

这和我以前的赚钱思维和方式都有很大的差别，以前是锚定一个项目，赚一波快钱，然后再等下一个风口，再赚一波快钱，写流量主爆文不就是这样吗？

而现在，我每天做的事情就是大量更新公众号文章，去把这个公众号当做一家店铺那样，把产品给介绍好，这样促成客户成交，这个过程就是在搭建体系。

所以，我有时候也在想，我的个人公众号该怎么搭建赚钱的体系呢？

晚枫老师是靠录课程，卖课程，写文章介绍课程，建立被动付费成交的文章内容来形成自己的体系，那我的体系又是怎么形成的呢？

这个问题我暂时没答案，不过我想以后我会想明白的。

写在最后：

最后，我想用今天晚枫老师告诫我的一句话收尾这篇文章：

做事情并不是越多越好，一定要多动脑子，与其做无用功，不如停下来休息一下来得实在。

好了，还要感谢上周晚枫老师我俩的深入沟通，是他给我上了一节实用的经济学课程，让我明白了赚钱的四大杠杆。

未来，我会继续努力，努力到不辜负自己的努力，也不辜负晚枫老师的期望。

以上，共勉！

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《30讲Python+Excel数据分析》课程的第2讲。

这一讲是介绍如何用Python一行代码创建excel表格的功能。

我曾经参加过python编程的培训，做过爬虫的项目，当时教我的老师他也有给别人写爬虫的代码。

他的代码不仅能爬取数据，还能直接自动化地生成报表，除此之外还能自动将报表发送到邮件里，这样效率真的提高了很多。

当时，我就很好奇自动化生成报表是如何做到的，到了现在我还是不太会。

说这些其实就是想给大家说明一个需要用python代码自动创建excel表格的场景。

当然了，除了自动生成报表，批量数据处理这个场景也会用到，因为当你有大量数据需要进行批量处理时，比如计算平均值、筛选特定条件的数据等，Python 可以快速完成这些操作，并将结果保存到 Excel 表格中。

基于这些场景需求，我们团队就开发了用Python代码就能实现自动创建excel表格的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动创建excel表格的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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# 导入pandas库，并取别名为pd
import pandas as pd

# 插入数据，第一列数据是学号，第二列数据是姓名
df = pd.DataFrame({"学号":[1,2,3],"姓名":["程序员晚枫","python自动化办公社区","会魔法的码农而已"]})
# 设置学号所在的列为索引
df = df.set_index("学号")
# 将创建的excel表格保存到C盘，命名为001.xlsx
df.to_excel(r"C:\Users\zzqyy\Desktop\Pandas玩转Excel\001.xlsx")
print("完成！")

好的，通过代码演示，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这几行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这几行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《30讲Python+Excel数据分析》的前面1讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《30讲Python+Excel数据分析》这套课程的第2讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《30讲Python+Excel数据分析》课程具备以下2个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

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大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们就正式开始了自动发邮件的课程讲解。

这第一讲是介绍如何用Python一行代码实现自动发邮件的功能。

我相信很多小伙伴都很想实现自动发邮件的功能，曾经我也是这样的。 因为我在学Python爬虫的时候，我的老师就设计了每天定时给自己发邮件来通知自己今天爬了多少数据，有没有异常出现，完全地实现了办公自动化，我非常羡慕这样的设计。

所以，我们团队基于此场景需求就开发了用一行Python代码就能实现自动发邮件正文的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动发邮件正文的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import os


key = "fdasfdsa"# 授权码
msg_from = "1957875073@qq.com"# 发件人
msg_to = "CoderWanFeng@163.com"# 收件人
msg_subject = '这里填写程序员晚枫的邮件主题'
msg_cc = '1529577833@qq.com'# 抄送人
content = '这里填写程序员晚枫的邮件正文'
# pip install poemail
import poemail

poemail.send.send_email(key=key,
                        msg_from=msg_from,
                        msg_to=msg_to,
                        msg_subject=msg_subject,
                        msg_cc=msg_cc,
                        content=content)

好的，通过代码演示和注释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这一行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这一行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《6讲Python实现自动发邮件》的前面2讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《6讲Python实现自动发邮件》这套课程的第3讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《6讲Python实现自动发邮件》课程具备以下3个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的自动发邮件的需求。

第三，所有功能，只需要1~3行代码就能实现。

所以，如果你对这门《7讲Python自动发邮件》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《6讲Python自动发邮件》课程的第6讲。

这一讲是介绍如何用Python一行代码实现自动批量下载邮件附件的功能。

如果你是一名财务，那么你可能会收到大量财务报表的邮件，那么这么多的附件该怎么批量下载下来呢？

基于此场景需求，我们团队就开发了用一行Python代码就能实现自动批量下载邮件附件的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动批量下载邮件附件的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

import os

import poemail

key = os.getenv('EMAIL_KEY')# 授权码
msg_from = "1957875073@qq.com"# 发件人

poemail.receive.receive_email(key=key,
                              msg_from=msg_from,
                              output_path=r'D:\download\原创课程（程序员晚枫）\代码\test_files\批量下载附件',
                              status="UNSEEN")  # status="UNSEEN"

好的，通过代码演示和参数解释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这一行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这一行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《6讲Python自动发邮件》的前面2讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《6讲Python自动发邮件》这套课程的第6讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《6讲Python自动发邮件》课程具备以下3个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的微信机器人需求。

第三，所有功能，只需要1~3行代码就能实现。

所以，如果你对这门《7讲Python自动发邮件》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《6讲Python自动发邮件》课程的第4讲。

这一讲是介绍如何用Python一行代码实现自动发正文和附件的功能。

自动发正文和附件这个功能对HR来说可能用到的比较多，比如每月要发放的工资条。

如果HR能 一键把 200 人的工资条 PDF 自动发到各自邮箱，不用手动抄送 200 次，这样是不是很nice。

基于此场景需求，我们团队就开发了用一行Python代码就能实现自动发正文和附件的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动发正文和附件的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import os

import poemail

key = os.getenv('EMAIL_KEY')
msg_from = "1957875073@qq.com"# 发件人
msg_to = "CoderWanFeng@163.com"# 收件人
msg_cc = 'ai163361ia@163.com;875143930@qq.com'# 抄送人

msg_subject = '主题：程序员晚枫发送的【带附件的邮件】'
content = '主题：程序员晚枫发送的【带附件的邮件】'
# 附件列表，可以写多个
attach_files = [r'D:\download\原创课程（程序员晚枫）\代码\test_files\4-send_mail_content_file\程序员晚枫.doc',
                r'D:\download\原创课程（程序员晚枫）\代码\test_files\4-send_mail_content_file\0816.jpg']

poemail.send.send_email(key=key,
                        msg_from=msg_from,
                        msg_to=msg_to,
                        msg_cc=msg_cc,
                        msg_subject=msg_subject,
                        content=content,
                        attach_files=attach_files)

好的，通过代码演示和参数解释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这一行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这一行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《6讲Python自动发邮件》的前面2讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《6讲Python自动发邮件》这套课程的第4讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《6讲Python自动发邮件》课程具备以下3个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的微信机器人需求。

第三，所有功能，只需要1~3行代码就能实现。

所以，如果你对这门《7讲Python自动发邮件》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《6讲Python自动发邮件》课程的第5讲。

这一讲是介绍如何用Python一行代码实现自动批量发送邮件的功能。

跟上一讲类似，HR在发送发工资条的时候往往会头疼如何批量快速搞定工作的难题。

如果HR能 一键把 200 人的工资条 PDF 自动发到各自邮箱，不用手动抄送 200 次，这样是不是很nice。

基于此场景需求，我们团队就开发了用一行Python代码就能实现自动批量发送邮件的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动批量发送邮件的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

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import os

import poemail

key = os.getenv('EMAIL_KEY')
msg_from = "1957875073@qq.com"# 发件人
excel_path = r'D:\download\原创课程（程序员晚枫）\代码\test_files\5-batch_send_mail_content_file\全班的邮箱.xlsx'

##
# msg_to = "CoderWanFeng@163.com"  # 收件人
msg_subject = '主题：程序员晚枫发送的【带附件的邮件】'
content = '主题：程序员晚枫发送的【带附件的邮件】'
# 附件列表，可以写多个
attach_files = [r'./test_files/4-send_mail_content_file/程序员晚枫.doc',
                r'./test_files/4-send_mail_content_file/0816.jpg']



email_list = [] #批量发送的邮件列表

for msg_to in email_list:
    poemail.send.send_email(key=key,
                            msg_from=msg_from,
                            msg_to=msg_to,
                            msg_subject=msg_subject,
                            content=content,
                            attach_files=attach_files)

好的，通过代码演示和参数解释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这一行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这一行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《6讲Python自动发邮件》的前面2讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

02

OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《6讲Python自动发邮件》这套课程的第5讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《6讲Python自动发邮件》课程具备以下3个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的微信机器人需求。

第三，所有功能，只需要1~3行代码就能实现。

所以，如果你对这门《7讲Python自动发邮件》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。

大家好，我是晚枫，用通俗易懂的方式，教小白学python。

今天，我们开始学习《11讲Python微信机器人》课程的第3讲。

这一讲是介绍如何用Python一行代码实现自动发文件的功能。

自动发文件这个功能在电商客服行业里可能用到的比较多，比如客户要电子发票，这个时候如果能实现自动发电子发票就很nice了。

基于此场景需求，我们团队就开发了用一行Python代码就能实现自动发文件的功能。

怎么样，是不是很好奇我们这个一行代码是如何写的呢？

别急，下面我们会给你娓娓道来。

01

虽然，我们这个功能的需求很好理解，就是实现自动发文件的功能，但是关键是我们如何用Python代码来实现。

好吧，这里就不给大家卖关子了，我们直接看代码吧。

代码演示：

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import PyOfficeRobot

PyOfficeRobot.file.send_file(who='程序员晚枫', file=r'D:\download\kuake\10讲Python微信机器人\代码\test_files\程序员晚枫.docx')

参数解释：

1
2

# who:发给谁
# file:发送文件的位置

好的，通过代码演示和参数解释，我相信你一定已经学会了该如何使用我们这个脚本。

如果你还没有学会，那就照着我们的代码去手动敲一遍，感受一下敲代码的美妙，等你敲个几遍，相信你就一定能记住这一行代码了。

但是，这里我还是要提醒一下：

要想让这一行代码正常运行，你们需要把运行代码的环境给安装配置好。

不知道如何配置环境的可以看《11讲Python微信机器人》的前面2讲内容，我们真的是手把手地教你如何配置环境的，相信我，一点都不难哈。

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OK，到这里我要告诉大家的是，今天这篇文章教给大家的代码的视频讲解都在《11讲Python微信机器人》这套课程的第3讲内容中了，对讲解视频感兴趣的可以去本套课程中学习一下。

这里不得不说的一点是，我们这个课程每一讲都是独立的案例场景讲解。

所以，你们完全可以根据自己的兴趣找到自己感兴趣的内容优先学习，这个不会影响学习效果的。

当然了，我们这门课程的每一节课都包含：视频、文档、代码、软件和答疑群。

所以你们完全不用担心学不会的问题，可以说，只要你认真跟着学习，认真练习敲代码，没有学不会的可能。

写在最后：

我们这套《11讲Python微信机器人》课程具备以下3个特点：

第一，适合小白不需要学习复杂的编程知识，拿来就用。

第二，内容丰富，涵盖热门的微信机器人需求。

第三，所有功能，只需要1~3行代码就能实现。

而且这套课程特别适用于下面4类人群学习和使用：

1，想快速搭建微信机器人的小白开发者

2，追求高效开发的Python初学者

3，需定制微信机器人的职场人士

4，有微信自动化需求的自由职业者/创业者

所以，如果你对这门《11讲 · Python微信机器人》感兴趣，可以点击左边蓝字报名咨询。

如果你对这门课程还有想了解的，或者购买后有问题，可以加我微信咨询，wfdev7，备注888。