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最近参加了一些活动和社群,认识了不少前辈和同行大佬,看着别人亮眼的自我介绍,我脸红了起来。
作为一名不服输的重庆女婿,我也要搜刮一下自己的亮点整理一个自我介绍,可我越写越没有信心了。
以下是我绞尽脑汁后想出来的所有标签:
一想到这是30岁之前学习和工作的所有成果,我的不甘大于满意。
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大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一个Python自动化办公的新功能:分割PDF。
上次在小破站给大家录制的原创课程:《给小白的50讲Python自动化办公》,里面有一讲是关于PDF转Word的特别热门。
但是那个功能有一个缺点:不能转换扫描件,最近在录制另一套新课程发现了一个值得尝试的解决办法,于是就想找一个扫描版的PDF试一下。
在50讲自动化办公的课程群里一问,热心的学员马上就发出来了。但是这个PDF文件太大了,做测试不方便,我就想把它拆分一下,比如:只要前3页,或者取第10-第30页。
搜了一下已有的PDF自动化办公的库,没找到这个功能,所以就有了今天的代码。
首先,下载一个PDF自动化办公的专用库:popdf
,命令如下,👇
1 | pip install popdf |
然后直接1行代码搞定,👇
1 | # pip install popdf |
代码功能:分割pdf文件。
如果你喜欢以上这些开源项目,欢迎加入我们的开源小组,一起交流学习,一起进步。
加我的微信:python-office,备注:开源
关于项目的介绍:
今天的1对1咨询(我的微信:python-office)是一个关于Excel自动化办公的问题:在一个文件夹中有若干个excel工作簿,每个工作簿里都有相同个数的工作表,这些工作表的格式都是肯定的。我需要把文件夹中的工作簿汇总成一个工作簿,工作薄中的不同的工作表,也对应汇总。也想深入学一些Python技术。
说得简单点,可以理解成:如何把多个相同格式的Excel表格汇总到1个Excel表格里?
这是一个工作中常见的需求,如果不用Python也许只能一个一个表格手动打开,然后复制粘贴了。
但如果使用Python,就会有更简单的方法,今天我们一起来看一下实现思路,顺便看一下如果想更好的掌握Excel自动化办公,需要学习哪些有用的技术?
基于今天咨询的朋友和看这篇文章的朋友,基本都不是为了转行程序员,而只是想提高办公效率,我这里就只说和这个案例有关的知识,没用的编程理论不说(有想了解的朋友可以评论区或者后台私信我)
首先看一下目前已有的代码,主要是2个:多个excel汇总到1个Excel的不同sheet里、多个Excel的同一个sheet汇总到1个Excel的同一个sheet里。
1 | # pip install python-office |
关于汇总Excel表格的功能,目前python-office自动化办公这个代码库里,除了上面已有的代码,没有其它的了。
所以如果还想进一步开发完全匹配自己需求的功能,可以学习一下专门用来处理Excel表格的第三方库:pandas,我这里也推荐一套课程,👇
Python自动化办公–Pandas玩转Excel(全30集)
学完这套课程,可以完全自己开发一个Excel自动化办公的代码了。
看完上面的实现思路,这里再补充2个友情提示:
关于今天的文章,有任何疑问欢迎在评论区 or 交流群和我交流~
友情提示:课程持续更新中,请一定要添加我的微信👉python-office,我来给你提供课程最新资料
你好,我是程序员晚枫,小红书/B站/抖音/知乎,都叫这个名字。
诚信很重要。有关课程的任何问题,我都负责解答,上面有我的微信👆。
感谢您付费购买《OCR批量识别,Python版》,下面是课程的配套资料 + 专用答疑群。
我用网盘分享,点击链接即可保存。
以下链接,点击直达
另外插播一个好消息:我们已经研发出了exe版本的软件,直接用鼠标点点就能进行发票识别,不需要学习Python。
目前粉丝价格是198/个exe软件,没有二次收费,后续也会免费更新。
对于购买了本套课程的朋友,可以直接加我微信,补差价198-98=100获取,我的微信在下方。
答疑群长期有效,进入方式:+我微信👇,备注:OCR自动化,我来邀请你。
如果需要补差价获取exe的朋友,请另外备注exe哟。
做了几年自媒体了,整理了一些互联网撸羊毛的方法,长期有效。👇
今年夏天我开始更新Vlog了。👇
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大家好,这里是程序员晚枫,在网上做副业6年了,目前全网粉丝30w+,今年的副业收入目标是10w+,并且我会开一个新的免费专栏副业信息差,记录每一笔钱是怎么赚到的。
其实副业年入10w的目标,比前几年的目标都降低了。为什么呢?
今年是我工作的第5年,我是在工作第4年的时候,买了一个350w的房子和一辆让自己满意的代步车,发现手里还剩下了一笔不怕失业的存款以后,我今年变得放松了很多,也才真正开始感谢自己熬夜做的那些副业。
刚毕业的时候分币没有就特别想赚钱,因为有钱才有安全感。每天6点下了班,在公司的宿舍里做副业项目做到凌晨1、2点。而且因为很多副业项目不稳定,所以还经常需要花时间查找新的项目、学习新项目的方法、然后测试,再到最后总结出一套可行的操作流程。基本是全年无休的状态,关注我账号的朋友肯定发现了,我经常是深夜更新、假期更新。
因为前几年把所有时间都花在了搞钱上,让我忽视了很多重要的东西,比如:长时间的熬夜,让我身体很差;除了睡觉就是工作,这4年基本没联系过什么朋友,甚至家里人都联系的少了;没有花时间继续学习新知识,所以没有更大的视野去规划未来。
所以我今年打算收收心,把拼命赚钱这件事放一放,搞好身体,多见一见亲人和老朋友、交新的朋友,最后和这个专栏有关的:就是回顾一下自己这几年副业上的优劣得失,更好的发挥自己的优势。
实话失火,副业能坚持这么久:除了爱好趋势,还因为我搞副业确实赚到钱尝到甜头了。
所以接下来这个副业信息差专栏,我会免费给大家分享这些年真正让我搞到了钱的副业,每篇文章讲解1个项目,专栏的特点如下:
做为一个山东人,我不喜欢搞套路,免费的和收费的,我都会提前说清楚。
这个专栏没有任何套路,永久免费。不仅看内容是免费的,大家跟着文章一步一步操作的过程中也不会有收费项目。大家只需要关注我下面这个账号,就可以第一时间获取这个专栏每一次的更新。👇
希望分享这个免费专栏的同时,我也能结识到一群志同道合的朋友,以后的路上大家互通有无,一起赚钱。
与此同时,我建了一个收费的知识星球,和这个专栏同名也叫:副业信息差,这个星球主要是用来提供一些我个人给你的增值服务,加快你的变现速度。增值副业包含但不限于以下内容:
以上每一项我之前都单独售卖过,现在我把他们合并到这个新的知识星球里,只需要365元/年即可获得,扫码下图加入后,添加我的微信获取以上服务:python-office。星球每增加10人,涨价100元。加入星球后我提供副业的有效期是1年,加入3天内觉得不合适,星球提供全额退费的服务;加入1年后觉得不错,可以选择继续续费。
👇点击阅读原文,查看更多副业项目
我用网盘分享了「聊天记录分析」,点击链接即可保存
大家在使用代码过程中,有任何问题,都可以加入AI交流群沟通,👇
大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一个好玩的软件:微信聊天记录分析。
这个项目不仅可以可视化的分析年度聊天记录,还自带AI功能,分析你们的聊天内容,比如下面这种效果:
AI图片
这个项目我已经给大家下载好了,有源码 + exe软件2个版本,不懂技术的朋友也能用。下载方式:在下列公众号的后台,发送命令:聊天记录,即可24小时自动获取网盘地址~
公众号:竹林流水
因为我最近几年一直关注微信机器人的开源项目,23年还在B站账号:Python自动化办公社区,发布了一套课程:给小白的《10讲Python微信机器人》。
所以在上网的时候,看到微信机器人的有关内容,我都会打开看一遍。
微信聊天记录分析的这个软件,春节之前我就看到了,但因为当时天天加班,实在是没有精力分享,这几天稍微空闲了一些(虽然是假期,但还是每天都要加班一会),刷B站的时候看到了下面这个清华小姐姐发布的视频,原来这个项目是她男朋友做的,很佩服!
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为了保护隐私信息,这里只做一个大纲式的总结,用于日后回想咨询内容。
技术基础:以python为基础,了解过很多种类的编程知识,例如:服务器、数据库、网络协议。但是掌握不深入,主要是因为缺乏工作经验,没有深入的方向。
期望工作城市和薪资:成都、重庆、杭州,薪资这里就不列举了,是一个比较合理的预期。
预留学习时间:1-2个月,越快越好。
基于以上情况,结合我自己的经验,推荐以下4种方向:
另外还有一个补充方向:如果预留时间比较多,例如4个月以上,建议直接学Java,这是选择最多的方向。因为期望1-2个月就业,所以以上没有推荐。
讨论了一个关于面试和简历的问题,我个人觉得:一定要实事求是,针对技术和岗位本身的实际情况,表达自己的观点和准备自己的简历。
努力过程中遇到的问题,日后可以随时找我沟通,我的微信如下👇
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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 posts: title: true date: true path: true text: false raw: false content: false slug: false updated: false comments: false link: false permalink: false excerpt: false categories: false tags: true