26.7万下载！Python自动化办公专用库：python-office，发布1.0.0版本

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

今天给大家分享的第三方库是Python自动化办公的专用库：python-office。

从2022年发布到现在，经过40多个版本的迭代，这个库的下载量已经超过26.7万次，并且在2024年12月4日终于发布了1.0.0版本。

我们一起来看一下它的高频使用案例。

下载

作为一个为Python新人开发的第三方库，它的下载方式非常简单，只需要在命令行中输入以下命令即可：

1
pip install python-office==1.0.0

这里要说一下，本次发布的1.0.0版本，和上一个版本相比，最大的区别就是它去掉了所有运行时的广告。以前版本刚发布的时候需要一些广告来更好的推广这个库，现在有越来越多的人使用它，就不再需要广告了，非常的清爽。

高频使用案例

python-office里的功能非常丰富，这里给大家介绍几个常用的功能。

PDF转Word

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import office

office.pdf.pdf2word('test.pdf', 'test.docx')

图片加水印

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import office

office.image.add_watermark(file='./test_files/add_watermark/程序员晚枫-2.jpg',
                           mark='程序员晚枫',
                           output_path=r'./test_files/add_watermark/mark_img')

从视频里提取音频

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import office

office.video.mark2video(video_path=r'D:\download\baiduyun\图片添加水印.mp4', output_path=r'D:\download\baiduyun\out')

ToDoList

2024年的最后一个月，本仓库也加入了atomgit的G-Star毕业项目，这意味着这个库的维护将会更加的完善。

接下来除了继续开发新的功能外，还会重点在以下几个方面进行优化：

  • 写出所有功能的演示代码和单元测试。开发了3年，这个库的代码量已经非常大了，但是没有单元测试和演示代码，这对后续的维护和扩展都是非常不利的。
  • 优化文件的处理方式，提高性能。例如有些依赖库的函数名已经变了，这就需要我们及时更新代码。
  • 增加exe版本里的功能，之前做了一个exe的测试版本，但是没有时间和精力去完善它。

大家在使用这个库的过程中，有什么问题或者建议，欢迎在评论区留言。

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Nuitka 入门指南：将 Python 代码打包为 exe 文件

             

这是专栏优秀的第三方库的第6篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

今天给大家分享一个可以把Python程序员打包 成exe程序的库——Nuitka。

Nuitka 是一个 Python 编译器，它可以将 Python 代码编译成可执行文件或扩展模块。以下是如何使用 Nuitka 的基本步骤和视频：

视频教程

安装 Nuitka

你可以通过 pip 来安装 Nuitk
A：

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pip install nuitka -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple//

确保你使用的是 Python 3.6 或更高版本。

编译 Python 代码

使用 Nuitka 编译 Python 代码的基本命令是：

1
nuitka --python python_script.py

这将编译 python_script.py 文件。

生成可执行文件

要生成一个独立的可执行文件，可以使用以下命令：

1
nuitka --standalone python_script.py

这将生成一个包含所有依赖的可执行文件。

编译选项

Nuitka 提供了多种编译选项，以下是一些常用的选项：

  • --show-progress：在编译过程中显示进度条。
  • --enable-plugin=插件名称：启用指定的 Nuitka 插件。
  • --disable-plugin=插件名称：禁用指定的 Nuitka 插件。
  • --verbose：输出详细的编译信息。
  • --assume-yes：在提示时自动回答“是”。

优化选项

Nuitka 还提供了一些优化选项来提升打包程序的性能和体积：

  • --lto：启用链接时优化（Link Time Optimization），进一步优化二进制文件体积和性能。
  • --nofollow-imports：避免跟踪不必要的模块依赖导入，减少可执行文件的体积。
  • --remove-output：在每次构建完成后，删除临时的构建文件，节省磁盘空间。

处理第三方依赖

如果 Nuitka 无法自动检测到所有第三方依赖，你可以使用 --include-data-dir 选项来指定静态资源或依赖的路径：

1
nuitka --onefile --standalone --include-data-dir=./data=./data pdf_extract_tool.py

这样可以将项目中的 data 文件夹一并打包。

高级功能

Nuitka 支持多线程和多进程，并且可以使用 C 编译器的优化选项（如 -O3）来加速运行速度：

1
nuitka --standalone --onefile --optimize=2 pdf_extract_tool.py

--optimize=2 选项表示使用 C 编译器的最高优化等级。

这些是 Nuitka 的基本使用方法和一些高级特性。你可以根据项目的具体需求来选择合适的选项进行编译。

大家在阅读过程中有任何问题，或者觉得有收获的话，欢迎点赞、评论和收藏。

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我在Python中国大会的这2年，成就感拉满了！

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

本周六就要去上海参加Python中国大会了，今晚熬夜记录一下这两年我参加Python中国大会的故事。

今年的活动还可以报名哟，欢迎大家报名参与:点我报名

什么是Python中国大会（PyCon）？

先来一段官方的介绍：

image.png

如果你之前对这个大会了解的不多，可以搜一下：PyCon。

其实PyCon全球各地都有，在Python官网就可以查到，来中国举办活动也已经十几年了。

我和PyCon的故事

我第一次听说Python中国是在2018年，当时还在法学院上学，一心想转行程序员，但又不知道学什么。

于是在网上搜索各种编程语言的学习资料，看到一位讲解flask框架的大佬写了一篇文章，介绍他和Python中国的故事。让我对Python中国大会充满了崇拜的目光，想着啥时候有机会去听一场Python中国的演讲就好了。

后来如愿从事了程序员工作，最开始干的是Java和Vue，后来不到1年就转到Python和C++，并且一直干到今天。

并且在工作之余，我也发现非程序员也越来越关注Python这个技术领域了，我又顺手开通了一个小破站账号：Python自动化办公社区，现在也有14w+关注了。

Python中国大会的事，因为中间疫情的原因就一直没有接触到了。再一次听到PyCon的消息，是2023年初，在一个重庆本地的技术交流群里，有位网友（也就是权哥）发了个消息：我想在重庆举办Python中国的线下活动，有没有想一起的？

当时我各个平台也积累了十几万粉丝，接广告也开始变现了，我心想：只要能参与这个活动，让我干啥都可以。最不济我也可以帮忙宣传一下，只求一个参与的机会。所以我马上就联系了他，当时权哥说已经沟通好了，就等活动开始了。

于是就有了后来我和权哥还有另外一位小伙伴在重庆举办了Python中国的分会场，当时我怕活动讲师不够，还报名了一个演讲：分享我自己的开源项目python-office（今年我也是这个主题）。

今年已经是我第二次参与Python中国活动的举办了，也是第二次报名主题演讲，这次是闪电演讲（时间短）。

微信截图\_20241121003229.png

收获远大于付出

连续参与举办和演讲2届了，虽然每年为了准备活动都要熬很多的夜，而且大家都是志愿来做这个准备工作，没有什么报酬。但我最大的收获也恰恰是有机会和现实中接触不到的优秀朋友们一起共事。

正如文章开头说的那样，在我不知道程序员生涯应该怎么度过的时候，我看到那位参与Python中国的大佬的文章，学习他的做法：写开源项目，参与技术大会做分享。

f0247ed1d577a84c527425ea8de6a01.jpg

今年我还去杭州参与了云栖大会、在重庆参与了华为鸿蒙技术交流会，每次参加活动回来，都会带给我很多新鲜的思考：关于技术、关于工作、关于自媒体、关于生活。

期待本周六的活动！

先道个歉。本文写于周四凌晨1点，周五晚上去上海的飞机，我还有点别的工作，只好仓促结尾。等我从上海回来好好写一篇总结~

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【2024】马不停蹄的11月，上海见！

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

因为下周要去上海参加Python中国的活动，又没时间写总结了，所以这次11月的总结提前来写。

1、发了N个视频

这个月视频发的有点多，

视频

话说这个月收到的广告商品实在是太多了，家里现在就像仓库一样。

2、Python中国的活动

今年下半年开始，去外地参加技术活动很多！

8月在重庆参加了华为的鸿蒙开发大会，9月去杭州参加云栖大会，11月又要去上海参加Python中国的技术大会。

和去年一样，我还是有一个简短的分享：非程序员如何学习和使用 Python？

图片

即使以后不全职做程序员了，技术活动也还会继续参加下去。要不下次我用法律人的身份，在技术活动里讲一下个人数据的保护方法？

3、副业训练营+N位新人

9月份开启了副业训练营，把我这5年的副业经验分享给大家，帮助新人快速启动副业。

提供的服务有：

  • 每月最少带做1个主线项目、N个副线项目
  • 每个项目都提供：项目群、项目文档、项目直播、流量支持

还有其它一些隐藏的福利，经常看我朋友圈可以体会到。

希望每个加入的人都能踏踏实实的做，我也手把手的带，一下来太多人我服务不过来。所以一直都没有大力宣传。

目前加入的朋友，也全凭这几年的信任，目前还是349/年，刚兴趣的朋友可以私信我沟通，觉得信任可以一起来玩。

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4、说点形而上的

我更新了5年自媒体了，从来都不希望自己在网上散播焦虑。

因为焦虑没有任何意义。

我也有焦虑的时候，在第一次买房买车的时候，当时想着未来要背着几百万的贷款度日，我有点蒙。

但我没过3个月就没有焦虑了，因为我发现为了赚更多钱还房贷，我在经过一段焦虑的思考以后，学会了一个重要的方法论：先找到我的优势，然后再找到属于我的下坡。就像上次视频里说的那样。👇

图片

我把我对自己的思考和个人分析写出来，分享给大家参考。我认为对解决增加收入和解决焦虑会有用：

  • 首先明确目标：我想赚更多的钱，而且更加稳定的增长。怎么办？
  • 其次，我有什么优势？
    • 我是法学院毕业的程序员，从事自动驾驶行业，有一个开源项目（python-office）也获得了接近1000的⭐star，
    • 我做了5年自媒体有30w+粉丝，不论是图文平台还是视频平台，都有收入。而且我还组织过线下活动，有交友类的也有技术类的。
  • 再次，哪里有属于我的下坡？
    • 我的技术可能不如科班出身的程序员，但他们也不如我懂文科生如何转行程序员，而市场上有大量的外行想转行程序员。
    • 我的自媒体变现能力不如千万粉丝的博主，但我这5年的探索，也让我积累了小白快速入门自媒体的一套方法。不敢承诺100%复制另一个我，但我干自媒体月入3w，分享出我的经验，别人能复制1/10达到月入3k，应该也有很多人觉得很有收获。
  • 最后基于上面的思路：我做了入门的技术课程、转行程序员的咨询、副业训练营、线下活动。

上面这个思考方法的精髓是什么呢？

我觉得这是一条值得长期积累的路：我的每一个服务都是我已有的优势，我不怕提供不了价值。在提供价值的过程中，我和我的客户都能得到成长，我们又可以合作更多的项目去服务更多的客户。如此良性循环。

很多人一想到努力，就去找一些自己不具备的能力，试图通过学习去弥补自己的不足，然后再通过学习后的能力去实现自己的目标。这样做既没有利用自己的优势，也没有找到属于自己的下坡。

在别人的赛道里和别人比长短，真的很难成功。共勉！

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一文掌握requests库：Python中的爬虫神器

             

这是专栏优秀的第三方库的第4篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

requests 是一个非常流行的 Python HTTP 库，用于发送各种 HTTP 请求。以下是 requests 的一些基本用法：

安装

首先，确保你已经安装了 requests 库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

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pip install requests

发送 GET 请求

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import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('https://python-office.com/data')

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    data = response.json()  # 将响应内容解析为 JSON
    print(data)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

发送 POST 请求

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import requests

# 发送 POST 请求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://python-office.com/submit', data=payload)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(result)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

发送带有 Headers 的请求

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import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

response = requests.get('https://python-office.com/data', headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

发送带有 Cookies 的请求

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import requests

cookies = {
    'session_id': '123456789',
    'token': 'abcdefg'
}

response = requests.get('https://python-office.com/data', cookies=cookies)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

发送带有认证信息的请求

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import requests

auth = ('username', 'password')

response = requests.get('https://python-office.com/protected', auth=auth)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)

发送文件

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import requests

files = {'file': open('report.xls', 'rb')}

response = requests.post('https://python-office.com/upload', files=files)

if response.status_code == 200:
    print('文件上传成功')
else:
    print('文件上传失败，状态码：', response.status_code)

异常处理

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import requests
from requests.exceptions import HTTPError

try:
    response = requests.get('https://python-office.com/data')
    response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是 200，将抛出 HTTPError 异常
    print(response.text)
except HTTPError as http_err:
    print(f'HTTP error occurred: {http_err}')
except Exception as err:
    print(f'Other error occurred: {err}')

这些是 requests 库的一些基本用法。通过这些示例，你可以了解如何使用 requests 发送不同类型的 HTTP 请求，并处理响应和异常。

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滚雪球的精髓不是雪，而是找到下坡

👉 项目官网：https://www.python-office.com/ 👈

👉 本开源项目的交流群 👈

github star gitee star atomgit star

AI编程 AI交流群

上周就和涛哥语音1对1沟通了，现在才来写总结。

先说一下我的基本情况吧：

2019开始关注涛哥，也是在那一年毕业，边工作边开始做自媒体。从B站开始做视频，到公众号，再到后来做短视频，账号开了很多，涨了一点粉丝，出了几套程序员的技术课程。

现在流量和收入都很低很稳定，所以来找涛哥学习如何涨粉，如何搞钱。

其实加入千里会不到一个月，我就把门票超额赚回来了：

  • 模仿涛哥建了一个副业训练营，找了30几个学员，带他们做千里会里的项目；
  • 分销了2个千里会的成员。

再说到这次语音沟通：

9月去成都参加线下活动，涛哥还请我这个重庆来的吃了顿火锅。10月涛哥看我没动静，经常找我聊天，问我有没有想做的项目。

我回复说：想，但不知道怎么做大做强。涛哥马上就给我安排了语音沟通。

加入千里会之前，我就好奇一个问题：为什么涛哥的流量和搞钱能力这么强？

通过加入后学习涛哥做项目，再加上这次沟通，我距离答案更近了：涛哥知道怎么找到可以让他滚雪球的下坡。

滚雪球的说法来自股神巴菲特，他曾用一句话总结过自己的成功秘诀：“人这一生要像滚雪球，找到很湿的雪和很长的坡，哪怕一个很小的雪球，放在上面，随着时间的推移，也会越来越大！”

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日更才是普通人做自媒体真正的大招

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

做自媒体5年多，积攒了30w+粉丝，

今天和大家一起思考一个问题：到底有没有一种方法，就像游戏里的大招一样，能让你快速成功？

我们以普通人做自媒体为例，来讨论这个问题。

网盘地址

这里面包含了Python的所有版本，包含3个系统（windows/mac/linux）

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求一个方法：能让我不和读者吵架

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从我做博主开始，我就有一个不好的行为：和读者吵架。

为什么和读者吵架？

其实每次吵架的原因都很简单：

  • 对方问了一个在我看来完全没有思考的问题。
  • 我解释了N次依然

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1行代码计算运行时间的神器：potime库使用指南

             

这是专栏优秀的第三方库的第3篇原创文章。

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根据搜索结果，potime 是一个Python第三方库，它提供了一个简便的方法来计算代码的运行时间。以下是如何使用 potime 的基本步骤：

1. 安装 potime

你可以通过一行命令来安装 potime 库：

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pip install potime

2. 使用 potime 计算代码运行时间

使用 potime 非常简单，你不需要改变原有的代码结构。只需在你想要计算运行时间的函数上方添加一个装饰器 @RunTime。这样，当函数执行完毕后，potime 会自动打印出该函数的运行时间。

示例代码：

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import office
from potime import RunTime

@RunTime
def your_function():
    # 你的代码逻辑
    office.excel.fake2excel(columns=['name', 'text'], rows=20)

if __name__ == "__main__":
    your_function()

在这个示例中，your_function 函数上的 @RunTime 装饰器会在函数执行完毕后输出该函数的运行时间。

3. 应用场景

potime 不仅可以用来测试单个函数的运行时间，还适用于算法优化、接口调优等场景。例如，你可以用它来测试一个 Flask 接口的处理时间：

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from flask import Flask
from potime import RunTime

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
@RunTime
def index():
    # 你的处理逻辑
    return "程序员晚枫的网站是：python-office.com"
    pass

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

在这个 Flask 应用示例中，index 函数上的 @RunTime 装饰器会在每次请求处理完毕后输出该接口的处理时间。

总结

potime 是一个非常实用的工具，可以帮助你快速地获取代码的运行时间，从而进行性能分析和优化。通过简单的装饰器使用方式，你可以轻松地将其集成到你的项目中。

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性能优化必备！深入掌握Python性能分析神器cProfile

             

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cProfile 是一个强大的性能分析工具，可以帮助你识别Python程序中的性能瓶颈。以下是如何使用 cProfile 的基本步骤：

1. 命令行使用

你可以直接在命令行中使用 cProfile 来分析Python脚本的性能。以下是基本的命令行用法：

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python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] your_script.py
  • -o output_file：将分析结果保存到文件中，而不是直接输出到标准输出。
  • -s sort_order：指定结果的排序方式，例如 time（按总时间排序）、calls（按调用次数排序）等。

例如，要分析 your_script.py 并将结果保存到 profile_results.txt 文件中，可以使用：

1
python -m cProfile -o profile_results.txt your_script.py

2. 从Python代码中使用

你也可以在Python代码中直接使用 cProfile。以下是如何从代码中启动性能分析的示例：

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import cProfile
import pstats

def your_function():
    # 你的代码逻辑
    pass

# 创建一个Profile对象
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()  # 开始性能分析

your_function()  # 调用你想要分析的函数

profiler.disable()  # 结束性能分析
stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumulative')  # 按累积时间排序
stats.print_stats()  # 打印性能分析结果

3. 分析结果

cProfile 的输出结果包括以下几列：

  • ncalls：函数被调用的次数。
  • tottime：在函数内部花费的总时间（不包括调用其他函数的时间）。
  • percall：每次调用函数的平均时间。
  • cumtime：包括调用其他函数在内的总时间。
  • percall：包括调用其他函数在内的每次调用的平均时间。
  • filename:lineno(function)：函数所在的文件和行号。

4. 使用 pstats 模块

pstats 模块提供了一个接口来读取和分析 cProfile 生成的文件。以下是如何使用 pstats 来分析保存的分析结果：

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import pstats

# 读取保存的分析结果文件
p = pstats.Stats('profile_results.txt')

# 按总时间排序并打印前10行
p.sort_stats('time').print_stats(10)

# 按调用次数排序并打印前10行
p.sort_stats('calls').print_stats(10)

# 按累积时间排序并打印所有行
p.sort_stats('cumulative').print_stats()

5. 可视化工具

虽然 cProfile 的输出已经很有用，但有时使用可视化工具可以更直观地理解性能数据。以下是一些流行的可视化工具：

  • SnakeViz：一个基于Web的可视化工具，可以将 cProfile 的输出转换为交互式的SVG图表。
  • gprof2dot：一个将 gprof 格式的输出转换为图形的工具，可以与 cProfile 结果一起使用。

通过这些步骤，你可以有效地使用 cProfile 来分析和优化你的Python程序的性能。

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poemail 是一个用于自动收发邮件的Python第三方库，它提供了简单易用的接口来实现邮件的发送和接收。以下是poemail的一些基本用法：

安装poemail

你可以通过pip来安装poemail：

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pip install poemail

如果下载速度慢，可以使用清华镜像加速：

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pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ poemail -U

发送文本邮件

使用poemail发送文本邮件非常简单，以下是一个基本的示例：

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import poemail
poemail.base.send_text(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱@qq.com',
    msg_to='收件人邮箱@qq.com',
    msg_subject='测试主题：点赞了吗？',
    content='测试内容：记得关注我，看后面的功能更新'
)

在这个示例中，key参数是你的邮箱授权码，msg_from是发件人邮箱地址，msg_to是收件人邮箱地址，msg_subject是邮件主题，content是邮件内容。

发送带附件的邮件

poemail也支持发送带附件的邮件，你只需要在发送邮件的函数中添加attach_files参数，如下所示：

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poemail.send.send_email(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱@qq.com',
    msg_to='收件人邮箱@qq.com',
    msg_subject='带附件的邮件主题',
    content='邮件正文',
    attach_files=['附件1的路径', '附件2的路径']
)

这里的attach_files是一个列表，包含了你想要发送的附件的路径。

批量下载附件

poemail还可以批量下载收件箱中的所有附件，只需要一行代码：

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poemail.receive.receive_email(
    key='你的邮箱授权码',
    msg_from='你的邮箱',
    msg_to='对方的邮箱（可不填）',
    output_path='附件保存的路径',
    status="ALL"
)

output_path参数指定了附件保存的路径，status参数可以设置为”ALL”来下载所有邮件的附件。

以上就是poemail的基本用法，它可以帮助自动化邮件的发送和接收，非常适合需要批量处理邮件的场合。

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poocr是一个具有OCR功能的Python第三方库，支持识别100多种场景下的文字识别，例如发票、驾驶证、身份证等。以下是使用poocr的基本步骤：

安装poocr库

在终端或命令提示符中运行以下命令来安装poocr库：

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pip install poocr

配置腾讯AI的id和key

使用poocr库之前，需要配置腾讯AI的id和key。每个人都有1000次的免费额度。可以在腾讯云控制台获取这些信息：

使用poocr进行OCR识别

安装并配置好之后，就可以使用poocr进行OCR识别了。以下是一些示例代码：

  • 识别发票并保存为Excel
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import poocr
poocr.ocr2excel.VatInvoiceOCR2Excel(input_path='发票图片路径',
                                output_excel='输出Excel文件路径',
                                configPath='poocr配置文件路径')
  • 识别PDF格式的发票
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    import poocr
    SecretId = '你的腾讯云SecretId'
    SecretKey = '你的腾讯云SecretKey'
    pdf_path = 'PDF发票文件夹路径'
    poocr.ocr2excel.VatInvoiceOCR2Excel(input_path=pdf_path, id=SecretId, key=SecretKey, file_name=True)

这些步骤和代码示例应该能帮助你开始使用poocr进行OCR识别。更多详细的使用案例和功能介绍，可以查看poocr的官方文档和教程。

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pipreqs：快速准确生成当前项目的requirements.txt，还有和freeze的对比

             

这是专栏优秀的第三方库的第1篇原创文章。

大家好，这里是程序员晚枫，正在all in AI编程实战。

今天给大家推荐一个快速生成requirements.txt的小工具：pipreqs。

什么是requirements.txt？

我们在开发Python项目的时候，需要用到requirements.txt来管理项目中使用的第三方库。

当我们把项目部署到一个没有第三方库的新环境，我们可以通过pip install -r requirements.txt来重新下载这些第三方库。

例如下面这个就是python-office的requirements.txt内容。

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alive_progress==3.1.5
auto_mix_prep==0.2.0
Faker==25.2.0
moviepy==1.0.3
numpy==1.26.4
openpyxl==3.1.2
pandas==2.2.2
pdf2image==1.17.0
Pillow==10.3.0
pocode==0.0.3
poemail==0.0.3
pypandoc==1.13
PyPDF2==3.0.1
PyQt5==5.15.10
pytest==8.2.1
pywifi==1.1.12
pywin32==306
qt_material==2.14
reportlab==4.2.0
Requests==2.32.2
search4file==0.1.15
setuptools==69.0.2
tqdm==4.66.4
typer==0.12.3
wftools==0.0.9
xlrd==1.2.0
xlwt==1.3.0

如何生成requirements.txt？

常见的工具有：pipreqs 和 pip freeze 两种，它们在Python项目中用于管理依赖关系，但它们的用途和工作方式有所不同。

简单来说：

  • 生成当前项目的requirements.txt，用pipreqs
  • 生成当前环境的requirements.txt，用pip freeze

以下是它们的详细比较：

pipreqs

  • 用途：pipreqs 是一个从项目代码中自动生成 requirements.txt 文件的工具。它分析项目中的Python文件，找出导入的模块，并生成一个包含这些模块及其对应版本的列表。
  • 工作方式：pipreqs 通过扫描项目目录中的Python文件，识别出项目实际使用的库，然后生成一个 requirements.txt 文件，这个文件只包含项目代码中用到的库。
  • 优点：
    • 只包含项目实际使用的库，避免包含不必要的依赖。
    • 可以忽略某些目录或文件，提高生成依赖列表的精确度。
    • 支持Jupyter Notebook，能够识别Notebook中的依赖。
  • 缺点：
    • 需要手动运行，不会自动更新 requirements.txt 文件。
    • 可能不会识别出所有间接依赖。

pip freeze

  • 用途：pip freeze 是一个列出当前环境中所有已安装的Python包及其确切版本的命令。
  • 工作方式：pip freeze 会列出当前虚拟环境中安装的所有包，包括那些不是由项目直接依赖的包（例如，某些包的依赖）。
  • 优点：
    • 快速列出当前环境中所有已安装的包。
    • 可以用于确保在不同环境中重现相同的环境配置。
  • 缺点：
    • 包含所有环境包，可能会包含项目不需要的依赖。
    • 不能识别项目中未使用的包。

总结

  • 项目依赖管理：如果你需要一个精确的项目依赖列表，只包含项目实际使用的库，pipreqs 是更好的选择。
  • 环境复制：如果你需要复制整个Python环境，包括所有包及其版本，pip freeze 是更合适的工具。
  • 自动化与手动：pipreqs 需要手动运行以生成依赖列表，而 pip freeze 只需在环境中运行即可列出所有包。

总的来说，pipreqs 更适合用于项目开发阶段，生成精确的依赖列表，而 pip freeze 更适合用于环境管理，确保环境的一致性。

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《流畅的 Python（第 2 版）》 进阶“圣经”
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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
    meta: false
    pages: false
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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：python-office