在看办公自动化之前，我们来看一下百度百科给出的定义：

　　办公自动化(Office Automation，简称OA)是将现代化办公和计算机技术结合起来的一种新型的办公方式。办公自动化没有统一的定义，凡是在传统的办公室中采用各种新技术、新机器、新设备从事办公业务，都属于办公自动化的领域。 通过实现办公自动化，或者说实现数字化办公，可以优化现有的管理组织结构，调整管理体制，在提高效率的基础上，增加协同办公能力，强化决策的一致性 。

　　而我们Python进行办公自动化又需要学习什么样的知识呢?

　　或许这是很多非 IT 职场人士面临的困惑，想把 python 用到工作中，却不知如何下手? python 在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。

　　大家注意啊批量处理!!!，如果你只有几份文件那用不用Python也无所谓，但是如果量比较大Python进行办公自动化可就是各位的福音啦!

　　其实所谓的自动化办公无非是 excel、ppt、word、邮件、文件处理、数据分析处理等。

　　本篇文章主要给大家介绍word自动化的操作和案例。

　　模块安装

　　Windows用户打开命令行输入：pip install python-docx docx-mailmerge

　　Mac用户打开终端/Terminal输入：pip3 install python-docx docx-mailmerge

　　如果无法安装，可以转换为国内清华镜像源(当然其他的也没有问题了)，Windows系统操作如下，在cmd模式下输入

　　pip install python-docx docx-mailmerge -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　导入模块：

　　import docx

　　from mailmerge import MailMerge

　　案例说明

　　近年由于疫情关系，部分公司压力山大，不得不裁员或者加班。这不又有10位员工离职了。而在人力那里不仅要办一些离职的交接工作，还需要给这些离职的员工开具离职证明!

　　首先看一下离职证明的模版样式

　　如果人力资源的妹妹们，一个一个的填写太麻烦了。这个也是相当费时间的。如果哦一不小心写错了还要重来。

　　那如何快速的生成多份证明呢?这不办公自动化轻松帮人力朋友搞定。

　　所有要离职的员工信息都在一个表格中，我们只需要将表格的数据填充到离职证明中即可。表格信息如下(展示部分数据)：

　　所需知识

　　会使用Pandas读取表格数据

　　能够获取表格中的每个单元格数据

　　安装了python-docx和docx-mailmerge

　　会设置word的邮件合并域

　　将word模版与excel进行结合

　　保存word文档

　　案例实现

　　模版域设置

　　现有离职证明模版，需要提前设置模版的域，操作方式如下(wps为例演示)：

　　打开模版文件

　　选择插入 ----> 域

　　设置邮件合并域

　　注意表格头是于提供的excel的表头名称一致，此时就可以看到模版的姓名位置出现了<<姓名>>说明完成。后面按照此操作依次添加即可。最终结果如下：

　　代码实现

　　import time

　　from mailmerge import MailMerge

　　import pandas as pd

　　# 获取excel的数据文件

　　df=pd.read_excel('employee.xlsx')

　　df['入职日期'] = df['入职日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'))

　　df['离职日期'] = df['离职日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y年%m月%d日'))

　　# 获取模版文件

　　document_1 = MailMerge('离职证明.docx')

　　# 遍历获取每行数据

　　for i in range(df.shape[0]):

　　# 将获取的数据设置到模版的域中

　　document_1.merge(姓名=df.loc[i]['姓名'],性别=df.loc[i]['性别'], 身份证号码=str(df.loc[i]['身份证号码']), 入职日期=df.iloc[i]['入职日期'],部门=df.iloc[i]['部门'],职位=df.loc[i]['职位'],离职日期=df.loc[i]['离职日期'],时间=time.strftime('%Y年%m月%d日',))

　　name = df.loc[i]['姓名']

　　document_1.write(f'{name}离职证明.docx')