
作者:陈熹
来源:早起Python
大家好,又到了办公自动化系列!之前讲过很多基于Excel的数据及样式调整案例,今天分享一个python操作Word的真实自动化需求实现过程:
「使用Python批量修改Word样式」
主要将涉及
需求描述
手上现有若干份财务分析报告的Word文档,如下:
每一份Word文档中的内容如下:
为了方便后续审阅,需要将所有文档中所有含有资金的语句标红加粗,如图所示
步骤分析和前置知识
为了解决这个需求简单复习一下相关知识。Word文档一般而言由文档(document) - 段落(paragraph) - 文字块(run) 三级结构组成:
从需求反馈中可以看出,本质上我们需要做的就是对所有含有资金的文字块Run进行样式调整
因此,本需求的逻辑如下:
1.创建一个空文件夹(用于存放修改后的财务报告,避免直接对原文件修改)
2.通过glob获取目标文件夹下的所有Word路径
3.利用docx模块对每个Word文档遍历,并获取包含特定词的文字块
4.对文字块进行样式修改
代码实现
首先导入需要的库并设置目标文件夹路径
from docx import Document from docx.shared import RGBColor, Pt, Cm import os import glob # 此处更换创建文件夹的路径 mkdir_path = r'C:\Users\xxx\new_dir' # 此处更换所有文件所在的位置 file_path = r'C:\Users\xxx\'
os和glob我们都很熟悉,这里简单介绍一下docx模块 这是一个非标准库,在命令行中我们需要输入以下命令安装:
pip install python-docx
尤其要注意安装时候输入的是python-docx,而实际调用时为docx
实例化具体的Word文档代码为:
from docx import Document wordfile = Document(path)
如果不指定路径则为创建新的Word文档,这点跟操作Excel的openpyxl不太一样,有机会再做介绍。
现在我们建立文件夹存放新生成的文件,首先判断文件夹是否存在,不存在时再运行os.mkdir避免报错
if not os.path.exists(mkdir_path): os.mkdir(mkdir_path)
接着遍历Word文档,利用glob模块的通配符,框架如下:
for file in glob.glob(file_path + '/*.docx'): pass
根据三级结构,一个文档Document有一个或多个段落Paragragh,一个段落Paragraph有一个或多个文字块Run,合起来代码为:
for file in glob.glob(file_path + '/*.docx'): docx = Document(file) for paragraph in docx.paragraphs: for run in paragraph.runs: pass
最后我们针对特定词修改样式,遍历到文字块后就可以做判断了
... for run in paragraph.runs: if '资金' in run.text: run.font.bold = True # 加粗 run.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 255) # 设置字体颜色 # 最后切记保存 docx.save(mkdir_path + '/' + os.path.basename(file))
当然,除了修改字体颜色和加粗之外,还支持其他样式的设置,以下列出常用的作为参考:
# 加粗 run.font.bold = True # 斜体 run.font.italic = True # 下划线 run.font.underline = True # 删除线 run.font.strike = True # 字号 run.font.size = Pt(20) # 阴影 run.font.shadow = True # 字体颜色 run.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 255)
至此,整个需求就顺利结束了,附上完整代码:
from docx import Document from docx.shared import RGBColor, Pt, Cm import os import glob mkdir_path = r'C:\xxx\new_dir)' if not os.path.exists(mkdir_path): os.mkdir(mkdir_path) keyword = '资金' file_path = r'C:\Users\xxx' for file in glob.glob(file_path + '\*.docx'): docx = Document(file) for paragraph in docx.paragraphs: for run in paragraph.runs: if keyword in run.text: run.font.bold = True run.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0) docx.save(mkdir_path + '/' + os.path.basename(file))
通过本文的Python自动化脚本制作过程,我们可以再次体会Python办公自动化的强大!如果对自动化代码和数据感兴趣可以在后台回复自动化获取。
当然除了调整Word字体颜色,其他的大多数样式调整都可以使用Python完成,也可以与Excel和PPT结合,这些就留给读者自己开发。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10