《Python ChatGPT自動化辦公很簡單》從Python與ChatGPT的基礎(chǔ)知識講起，結(jié)合35個典型應(yīng)用實戰(zhàn)案例，詳細(xì)介紹如何使用二者實現(xiàn)自動化辦公的相關(guān)知識�！禤ython ChatGPT自動化辦公很簡單》不僅可以幫助讀者大幅度提高工作效率，而且可以激發(fā)他們的創(chuàng)新思維，用全新的方式思考和解決問題，從而探索科技的無限可能，開啟智能辦公的新時代。為了幫助讀者高效學(xué)習(xí)，《Python ChatGPT自動化辦公很簡單》附贈配套教學(xué)視頻、不同場景的提示詞使用示例、常見任務(wù)的自動化實現(xiàn)腳本、Python語法手冊、實用大模型學(xué)習(xí)資料和教學(xué)PPT等超值學(xué)習(xí)資源。
全書共8章，分為2篇。第1篇基礎(chǔ)知識，首先介紹Python與ChatGPT自動化辦公的入門知識，包括開發(fā)環(huán)境搭建、ChatGPT基礎(chǔ)知識、常見問題及其解決方法等，然后詳解Python編程基礎(chǔ)知識，包括變量、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)的輸入與輸出、控制流語句、函數(shù)、模塊與包、錯誤與異常處理、面向?qū)ο缶幊痰�。�?篇典型應(yīng)用實戰(zhàn)，結(jié)合多個實戰(zhàn)案例詳細(xì)介紹Python與ChatGPT自動化辦公的典型應(yīng)用，包括文本與文檔處理、數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、圖像處理、網(wǎng)絡(luò)信息處理、實戰(zhàn)攻略和技術(shù)分享等。
《Python ChatGPT自動化辦公很簡單》內(nèi)容豐富，案例典型，實用性強，非常適合各行各業(yè)需要大幅度提升工作效率的職場從業(yè)人員閱讀，也適合自動化辦公技術(shù)愛好者和其他編程愛好者閱讀，還適合相關(guān)高等院校和培訓(xùn)機構(gòu)作為實踐課程的教材。
零基礎(chǔ)輕松上手，讓編程成為職場效率提升的利器
插上Python和ChatGPT這對翅膀，讓工作效率飛起來
通過35個自動化辦公實操案例，助力工作效率翻倍
贈送超值資源：334分鐘教學(xué)視頻 提示詞 常用任務(wù)腳本 大模型學(xué)習(xí)資料 教學(xué)PPT
視頻教學(xué)：贈送334分鐘配套教學(xué)視頻，幫助讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)重點和難點內(nèi)容，從而取得更好的學(xué)習(xí)效果。
內(nèi)容豐富：不但詳細(xì)介紹開發(fā)環(huán)境的配置、ChatGPT基礎(chǔ)知識和Python基礎(chǔ)語法，而且結(jié)合多個實戰(zhàn)案例系統(tǒng)地介紹Python與ChatGPT自動化辦公的典型應(yīng)用。
學(xué)習(xí)門檻低：讀者不需要提前系統(tǒng)地學(xué)習(xí)編程知識，只需花費一天左右的時間研讀第1、2章，即可順利地學(xué)習(xí)后面章節(jié)的典型應(yīng)用實戰(zhàn)等相關(guān)內(nèi)容。
通俗易懂：用通俗易懂的語言闡述復(fù)雜的技術(shù)原理，即便是沒有任何Python編程經(jīng)驗和ChatGPT使用經(jīng)驗的職場小白也能輕松上手。
實用性強：結(jié)合35個典型實戰(zhàn)案例，詳細(xì)介紹Python和ChatGPT在文本與文檔處理、數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、圖像處理和網(wǎng)絡(luò)信息處理等自動化辦公中的應(yīng)用。
總結(jié)實戰(zhàn)經(jīng)驗：在講解知識點和實戰(zhàn)案例的過程中穿插大量的經(jīng)驗與技巧，并在最后一章全面歸納和總結(jié)實戰(zhàn)攻略與技巧。
給出避坑提醒：講解中穿插53個避坑提醒小段落，讓讀者繞開學(xué)習(xí)中的彎路。
贈送超值資源：附贈配套教學(xué)視頻、不同場景的提示詞使用示例、常見任務(wù)的自動化實現(xiàn)腳本、Python語法手冊、實用大模型學(xué)習(xí)資料和教學(xué)PPT等超值學(xué)習(xí)資源。
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，編程技能已成為現(xiàn)代職場工作人員的一項基本能力。Python作為一款簡潔、易學(xué)的編程語言，正逐漸成為自動化辦公領(lǐng)域的熱門工具。它的語法簡潔明了，上手非常輕松，而且有強大的第三方庫，如pandas、PIL、Requests和Flask等，大大擴展了其處理辦公任務(wù)的能力，讓使用者用少量的代碼即可高效處理數(shù)據(jù)、生成報表、操作Excel、處理圖片和開發(fā)Web應(yīng)用等。更重要的是，Python有龐大的開發(fā)者社區(qū)，可以隨時為使用者提供各種幫助和支持。
另外，隨著AI的興起，特別是以ChatGPT為代表的AI大模型的橫空出世更顛覆了人們對AI的認(rèn)知。人類一直引以為豪的創(chuàng)造力剎那間被AI超越，諸如文案創(chuàng)作、插畫生成、代碼編寫等需要創(chuàng)造力的事，AI都可以完成，而且做得越來越好。AI大模型在短期內(nèi)不斷成長，其應(yīng)用前景吸引了國內(nèi)科技巨頭紛紛投入該領(lǐng)域并相繼推出了自己的大模型。這使得人們可以更加便捷地獲取和使用最新的AI工具，從而用這些工具編寫工作計劃、制訂策劃方案、準(zhǔn)備周會報告、做年終總結(jié)……AI就像一位無所不知的老師，能幫助人們解決生活和工作中的各種問題，給人們的生活帶來了極大的便利，也給自動化辦公帶來了前所未有的可能性。
當(dāng)下，將Python和ChatGPT結(jié)合起來實現(xiàn)自動化辦公正在成為一種趨勢，這樣做可以大幅度提高人們的工作效率，節(jié)省寶貴的時間，為企業(yè)創(chuàng)造巨大的價值。本人作為一位資深的軟件開發(fā)和算法研究人員，在職業(yè)生涯中不斷地探索這些工具的用法并將其用于實際問題的解決。例如，編寫小程序自動處理諸如數(shù)據(jù)整理和信息檢索等重復(fù)性高的任務(wù)，從而大幅度提升工作效率；將一些技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，為企業(yè)開發(fā)定制化的辦公自動化軟件，提高企業(yè)員工的工作效率，降低人力成本。
為了讓各行各業(yè)的工作人員熟練地使用Python和ChatGPT自動化辦公技術(shù)，本人耗費近半年時間編寫了本書，將自己的研究心得和使用經(jīng)驗進(jìn)行了梳理和總結(jié)。相信通過本書，讀者可以系統(tǒng)地掌握這些新技術(shù)，讓自己走在時代的前沿，從而擁有更廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。
本書特色
? 視頻教學(xué)：贈送334分鐘配套教學(xué)視頻，幫助讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)重點和難點內(nèi)容，從而取得更好的學(xué)習(xí)效果。
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本書內(nèi)容
第1篇 基礎(chǔ)知識
第1章 Python與ChatGPT辦公自動化概述，主要介紹Python開發(fā)環(huán)境搭建、ChatGPT基礎(chǔ)知識、常見問題及其解決方法等相關(guān)知識。
第2章 Python編程基礎(chǔ)知識，主要介紹變量、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)的輸入與輸出、控制流語句、函數(shù)、模塊與包、錯誤與異常處理、面向?qū)ο缶幊痰认嚓P(guān)知識。
第2篇 典型應(yīng)用實戰(zhàn)
第3章 文本與文檔處理，主要介紹文檔讀寫操作和文件夾操作的相關(guān)知識，以及反饋意見統(tǒng)計、攝影集文件整理、重要文檔定期備份、文件定期清理幾個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
第4章 數(shù)據(jù)分析，主要介紹自動處理Excel工作簿的相關(guān)知識，以及學(xué)生成績統(tǒng)計與分析、員工績效計算、電商大數(shù)據(jù)表格的關(guān)鍵詞熱度分析、PDF數(shù)據(jù)解析、上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)分析幾個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
第5章 自然語言處理，主要介紹自然語言處理的入門知識，以及詞組分析、句子情感分析、句子關(guān)鍵詞分析、簡歷信息提取、商品評論詞云制作幾個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
第6章 圖像處理，主要介紹圖像處理基礎(chǔ)知識，以及商品圖像分類整理、文字與圖像水印制作、二維碼圖像制作、人物圖像分割處理、圖像智能識別、發(fā)票信息識別幾個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
第7章 網(wǎng)絡(luò)信息處理，主要介紹自動發(fā)送和接收電子郵件、發(fā)送群消息、獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架等相關(guān)知識，以及將郵件信息轉(zhuǎn)發(fā)到企業(yè)微信、獲取下廚房的菜譜兩個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
第8章 實戰(zhàn)攻略和技巧分享，主要介紹分享代碼、打造個性化應(yīng)用服務(wù)、創(chuàng)建個性化的ChatGPT應(yīng)用等相關(guān)知識，以及通過Flask構(gòu)建在線聊天系統(tǒng)、通過Streamlit構(gòu)建選股應(yīng)用兩個應(yīng)用案例的實現(xiàn)。
讀者對象
? 想大幅度提高工作效率的辦公人員；
? 想學(xué)習(xí)Python和ChatGPT自動化辦公技術(shù)的人員；
? Python編程愛好者；
? 熱愛新事物的科技愛好者；
? 高等院校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生和教師；
? 相關(guān)培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)員。
配套資源獲取方式
為了便于讀者高效、直觀地學(xué)習(xí)，本書提供以下配套學(xué)習(xí)資源：
? 334分鐘教學(xué)視頻；
? 不同場景的提示詞使用示例；
? 各種常見任務(wù)的自動化實現(xiàn)腳本；
? Python語法手冊；
? 實用大模型學(xué)習(xí)資料；
? 教學(xué)PPT。
上述配套資源有兩種獲取方式：一是關(guān)注本書微信公眾號（見書），回復(fù)數(shù)字38自動獲取下載鏈接；二是在清華大學(xué)出版社網(wǎng)站上搜索到本書，然后在本書頁面上找到資源下載欄目，單擊網(wǎng)絡(luò)資源按鈕進(jìn)行下載。
致謝
首先向我的家人表達(dá)最誠摯的謝意！感謝他們在本書寫作過程中的大力支持，他們的愛和鼓勵是我堅持不懈的動力。
其次感謝清華大學(xué)出版社參與本書出版工作的編輯！他們專業(yè)和中肯的指導(dǎo)意見，以及認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度，讓本書更加完善，也讓我受益匪淺。
還要感謝給我提供寫作素材和場景的同事與親朋好友！正是你們對我的信任，才讓我能夠?qū)⑦@些實用的案例融入書中，使本書內(nèi)容更加豐富和貼近實際應(yīng)用。
最后衷心地感謝其他支持和幫助過我的人！正是因為有你們的陪伴、鼓勵和支持，才讓我有動力順利完成本書的創(chuàng)作。
售后服務(wù)
雖然本人對本書所述內(nèi)容都已盡量核對，并多次進(jìn)行文字校對，但因時間所限，難免存在疏漏和不足之處，懇請廣大讀者批評與指正。讀者在閱讀本書時若有疑問，可以發(fā)送電子郵件獲得幫助。
陳良旭
2025年2月
陳良旭，畢業(yè)于法國ENSEA工程師學(xué)院，獲計算機科學(xué)碩士學(xué)位。長期專注于數(shù)據(jù)分析的研究與發(fā)展，積累了豐富的經(jīng)驗，擁有該領(lǐng)域深厚的專業(yè)背景。曾先后任林氏木業(yè)算法工程師和佛山珠江傳媒大數(shù)據(jù)科技有限公司大數(shù)據(jù)算法工程師，分別從事材料優(yōu)化算法的設(shè)計和NLP與數(shù)據(jù)可視化的研究。現(xiàn)任廣東海聊科技有限公司算法工程師，專注于時空軌跡數(shù)據(jù)相關(guān)算法的研究。
第1篇 基礎(chǔ)知識
第1章 Python與ChatGPT辦公自動化概述 2
1.1 程序與人工智能概述 2
1.1.1 程序簡介 2
1.1.2 Python簡介 4
1.1.3 ChatGPT簡介 6
1.1.4 辦公自動化簡介 11
1.2 搭建Python開發(fā)環(huán)境 13
1.2.1 安裝Python開發(fā)環(huán)境 13
1.2.2 安裝編碼開發(fā)工具 17
1.2.3 安裝非標(biāo)準(zhǔn)庫 29
1.3 ChatGPT基礎(chǔ)知識 30
1.3.1 ChatGPT的原理 31
1.3.2 ChatGPT的優(yōu)點與應(yīng)用場景 35
1.3.3 如何使用ChatGPT進(jìn)行智能對話 42
1.3.4 如何將ChatGPT與編碼工具相結(jié)合 46
1.4 常見問題及其解決方法 48
1.4.1 Python環(huán)境的問題 48
1.4.2 編碼軟件的問題 49
1.4.3 ChatGPT的問題 50
第2章 Python編程基礎(chǔ)知識 51
2.1 變量 51
2.1.1 變量的定義 51
2.1.2 變量的命名規(guī)則 52
2.2 數(shù)據(jù)類型 53
2.3 數(shù)值類型 55
2.3.1 整數(shù)類型 55
2.3.2 浮點數(shù) 55
2.3.3 復(fù)數(shù) 55
2.4 布爾類型與運算符 56
2.4.1 布爾類型 56
2.4.2 運算符 56
2.5 復(fù)合數(shù)據(jù)類型 58
2.5.1 字符串 58
2.5.2 列表 60
2.5.3 元組 61
2.5.4 字典 62
2.5.5 集合 63
2.6 數(shù)據(jù)的輸入與輸出 64
2.6.1 數(shù)據(jù)的輸入 64
2.6.2 數(shù)據(jù)的輸出 65
2.6.3 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 65
2.6.4 格式化輸出 67
2.7 控制流語句 68
2.7.1 條件語句 68
2.7.2 循環(huán)語句 70
2.7.3 循環(huán)控制語句 72
2.8 函數(shù) 73
2.8.1 函數(shù)的定義 73
2.8.2 函數(shù)參數(shù)的傳遞 74
2.8.3 函數(shù)的返回值 75
2.8.4 內(nèi)置函數(shù) 76
2.8.5 匿名函數(shù) 76
2.9 模塊與包 77
2.9.1 模塊導(dǎo)入方法 77
2.9.2 標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫的使用 78
2.9.3 創(chuàng)建和導(dǎo)入自定義模塊 79
2.10 錯誤與異常處理 80
2.10.1 錯誤處理 80
2.10.2 異常處理 81
2.10.3 常見的異常 82
2.11 面向?qū)ο缶幊?84
2.11.1 類和對象的概念 84
2.11.2 屬性和方法 84
2.11.3 訪問限制 85
2.11.4 繼承 86
2.12 進(jìn)階技巧 87
2.12.1 正則表達(dá)式 87
2.12.2 日期的處理 89
2.12.3 數(shù)據(jù)庫操作 91
2.12.4 并行處理 94
2.13 總結(jié) 98
第2篇 典型應(yīng)用實戰(zhàn)
第3章 文本與文檔處理 100
3.1 文檔讀寫操作 100
3.1.1 增、刪、改操作 100
3.1.2 常見的異常處理 102
3.1.3 如何利用ChatGPT優(yōu)化代碼 103
3.2 文件夾操作 103
3.2.1 文件夾基本操作 104
3.2.2 文件路徑操作 104
3.2.3 批量文件壓縮 105
3.3 實戰(zhàn)：反饋意見統(tǒng)計 106
3.3.1 問題需求分析 107
3.3.2 代碼編寫 107
3.3.3 調(diào)試與優(yōu)化 109
3.4 實戰(zhàn)：攝影集文件整理 113
3.4.1 問題需求分析 113
3.4.2 代碼編寫 113
3.4.3 調(diào)試與優(yōu)化 114
3.5 實戰(zhàn)：重要文檔定期備份 115
3.5.1 問題需求分析 116
3.5.2 代碼編寫 116
3.5.3 調(diào)試與優(yōu)化 117
3.6 實戰(zhàn)：文件定期清理 117
3.6.1 問題需求分析 118
3.6.2 代碼編寫 118
3.6.3 調(diào)試與優(yōu)化 120
3.7 總結(jié) 122
第4章 數(shù)據(jù)分析 123
4.1 自動處理Excel工作簿 123
4.1.1 pandas庫的基本操作 123
4.1.2 獲取表格數(shù)據(jù) 125
4.1.3 表格數(shù)據(jù)可視化 130
4.2 實戰(zhàn)：學(xué)生成績統(tǒng)計與分析 137
4.2.1 問題需求分析 137
4.2.2 代碼編寫 137
4.2.3 調(diào)試與優(yōu)化 141
4.3 實戰(zhàn)：員工績效計算 143
4.3.1 問題需求分析 143
4.3.2 代碼編寫 144
4.3.3 調(diào)試與優(yōu)化 148
4.4 實戰(zhàn)：電商大數(shù)據(jù)表格的關(guān)鍵詞熱度分析 149
4.4.1 問題需求分析 149
4.4.2 代碼編寫 149
4.4.3 調(diào)試與優(yōu)化 151
4.5 實戰(zhàn)：PDF數(shù)據(jù)解析 153
4.5.1 利用ChatGPT生成批量下載PDF的工具 153
4.5.2 PDF的拆分和合并 157
4.5.3 PDF信息提取 160
4.5.4 利用ChatGPT直接解讀PDF 163
4.6 實戰(zhàn)：上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)分析 164
4.6.1 問題需求分析 164
4.6.2 代碼編寫 167
4.6.3 利用ChatGPT直接解讀 169
4.7 總結(jié) 171
第5章 自然語言處理 172
5.1 自然語言處理概述 172
5.1.1 自然語言處理的發(fā)展歷史 172
5.1.2 自然語言處理的工作流 173
5.1.3 自然語言處理的應(yīng)用場景 174
5.2 實戰(zhàn)：詞組分析 175
5.2.1 問題需求分析 175
5.2.2 代碼編寫 176
5.2.3 調(diào)試與優(yōu)化 178
5.3 實戰(zhàn)：句子情感分析 179
5.3.1 基本概念 179
5.3.2 代碼編寫 180
5.3.3 調(diào)試與優(yōu)化 182
5.3.4 利用ChatGPT進(jìn)行分析 185
5.3.5 借用第三方API進(jìn)行分析 186
5.4 實戰(zhàn)：句子關(guān)鍵詞分析 190
5.4.1 問題需求分析 190
5.4.2 代碼編寫 191
5.4.3 調(diào)試與優(yōu)化 193
5.5 實戰(zhàn)：簡歷信息提取 194
5.5.1 問題需求分析 194
5.5.2 代碼編寫 194
5.5.3 優(yōu)化：利用第三方API 196
5.5.4 優(yōu)化：通過ChatGPT獲取信息 198
5.6 實戰(zhàn)：商品評論詞云制作 199
5.6.1 問題需求分析 199
5.6.2 代碼編寫 200
5.7 總結(jié) 203
第6章 圖像處理 204
6.1 圖像處理基礎(chǔ)知識 204
6.1.1 讀取圖像的基本信息 205
6.1.2 提取圖像元數(shù)據(jù) 206
6.1.3 圖像的基本操作 207
6.2 實戰(zhàn)：商品圖像分類整理 211
6.2.1 設(shè)置圖像縮略圖 211
6.2.2 提取圖像的EXIF信息 214
6.2.3 修改圖像的EXIF信息 216
6.3 實戰(zhàn)：文字與圖像水印制作 222
6.3.1 文字水印制作 222
6.3.2 圖像水印制作 224
6.4 實戰(zhàn)：二維碼圖像制作 225
6.4.1 問題需求分析 225
6.4.2 代碼編寫 226
6.5 實戰(zhàn)：人物圖像分割處理 229
6.5.1 問題需求分析 229
6.5.2 代碼編寫 229
6.5.3 利用深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)人像分割 230
6.5.4 利用第三方API實現(xiàn)人像分割 234
6.6 實戰(zhàn)：圖像智能識別 238
6.6.1 問題需求分析 238
6.6.2 代碼編寫 239
6.7 實戰(zhàn)：發(fā)票信息識別 241
6.7.1 問題需求分析 241
6.7.2 代碼編寫 242
6.8 小結(jié) 246
第7章 網(wǎng)絡(luò)信息處理 247
7.1 自動發(fā)送和接收電子郵件 247
7.1.1 發(fā)送電子郵件的原理 247
7.1.2 發(fā)送郵件 248
7.1.3 接收郵件 251
7.2 發(fā)送群消息 252
7.2.1 發(fā)送企業(yè)微信群消息 252
7.2.2 發(fā)送釘釘群消息 254
7.2.3 發(fā)送飛書群消息 255
7.3 實戰(zhàn)：將郵件信息轉(zhuǎn)發(fā)到企業(yè)微信群 255
7.3.1 問題需求分析 256
7.3.2 代碼編寫 256
7.3.3 調(diào)試與優(yōu)化 260
7.4 獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 260
7.4.1 網(wǎng)絡(luò)請求的基本原理 260
7.4.2 利用Requests庫模擬瀏覽器 261
7.5 網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架簡介 268
7.5.1 Selenium框架 268
7.5.2 Playwright框架 270
7.5.3 Scrapy框架 271
7.6 實戰(zhàn)：獲取下廚房的菜譜 275
7.6.1 問題需求分析 275
7.6.2 代碼編寫 276
7.6.3 調(diào)試與優(yōu)化 280
7.7 總結(jié) 284
第8章 實戰(zhàn)攻略和技巧分享 286
8.1 分享成果 286
8.1.1 代碼分享與交流 286
8.1.2 讓你的程序觸手可及 292
8.2 打造個性化應(yīng)用服務(wù) 295
8.2.1 運營自己的服務(wù)器 295
8.2.2 實現(xiàn)接口服務(wù) 300
8.3 實戰(zhàn)：通過Flask構(gòu)建在線聊天系統(tǒng) 301
8.3.1 啟動Flask服務(wù) 301
8.3.2 設(shè)置路由和視圖函數(shù) 301
8.3.3 定義URL參數(shù) 302
8.3.4 模板渲染 302
8.3.5 完整的代碼 303
8.3.6 數(shù)據(jù)持久化 305
8.3.7 部署應(yīng)用 306
8.4 實戰(zhàn)：通過Streamlit構(gòu)建選股應(yīng)用 310
8.4.1 問題需求分析 311
8.4.2 編寫接口代碼 311
8.4.3 編寫網(wǎng)頁代碼 315
8.4.4 調(diào)試與優(yōu)化 319
8.5 創(chuàng)建個性化的ChatGPT應(yīng)用 321
8.5.1 創(chuàng)建正則表達(dá)式大師 321
8.5.2 創(chuàng)建智能客服 322
8.6 人與AI共同發(fā)展 324
8.6.1 多模態(tài)大模型 324
8.6.2 未來的機遇與挑戰(zhàn) 326
8.7 總結(jié) 328
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