京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:刘早起
来源:早起Python
大家好,又到了python办公自动化专题。今天讲的是各位一定会接触到的PDF转换,关于各种格式的文件转换为PDF有很多第三方工具与网站可以实现,但是使用Python的好处不仅可以批量转换,同时一旦脚本写完了以后就可以一键执行,彻底解放双手,那么本文就来盘一盘如何使用Python来将Word/Excel/PPT/Markdown/Html等各种格式的文件转换为PDF!
Word转PDF
Word转PDF应该是最常见的需求了,毕竟使用PDF格式可以更方便展示文档,虽然在Word中可以直接导出为PDF格式,但是使用Python可以批量转换,更加高效。
目前在Python中针对Word转换为PDF的库有很多,比如win32就可以调用word底层vba,将word转成pdf,或者comtypes等,但是这些常用的库仅能在Windows机器上运行,所以为了照顾mac用户本文使用一个比较小众的库docx2pdf,看名字就能知道这是专门用于word转pdf,安装很简单
pip install docx2pdf
使用也比win32等库更简洁,一行代码导入一行代码转换即可
from docx2pdf import convert
convert("input.docx", "output.pdf")
但是有人就会说虽然简单,但是这个操作word本身就可以完成,好的接下来放大招,我们可以使用下面的代码找到当前或者指定文件夹下的全部word文件
#查找当前目录下的全部word文件
import os
import glob
from pathlib import Path
path = os.getcwd() + '/'
p = Path(path) #初始化构造Path对象
FileList=list(p.glob("**/*.docx"))
接下来只要写一个循环就可以将该目录下的全部word一次性转换为PDF
for file in FileList:
convert(file,f"{file}.pdf")
就这样,不到10行代码,只要一秒,指定文件夹中5份Word就轻松转换为PDF,现在还能使用我们之前自动化系列文章写过的批量合并PDF结合一键合并这5份PDF!
Excel转PDF
Excel转PDF可能平时用的不多,但是作为Office全家桶中的重要工具,并且转换完的表格可以复制所以我们也讲一下。使用到的工具既不是常用的openpyxl也不是pandas,而是另一个专门用于处理PDF的库fpdf
import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=list('AB'))
为了方便讲解我们使用Pandas和NumPy来创建一个示例数据文件,当然也可以使用从本地读取
现在可以使用下面的代码将这个表格转换为PDF
from fpdf import FPDF
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_xy(0, 0)
pdf.set_font('arial', 'B', 14)
pdf.cell(60)
pdf.cell(70, 10, 'Excel to PDF', 0, 2, 'C')
pdf.cell(-40)
pdf.cell(50, 10, 'Index Column', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'A', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'B', 1, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.set_font('arial', '', 12)
for i in range(0, len(df_1)):
col_ind = str(i)
col_a = str(df_1.A.iloc[i])
col_b = str(df_1.B.iloc[i])
pdf.cell(50, 10, '%s' % (col_ind), 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (col_a), 0, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (col_b), 0, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.output('Excel2PDF.pdf', 'F')
,其实思路和openpyxl类似,遍历每一个单元格并写入数据,只不过现在是往PDF文件中写入。
PPT转PDF
本节介绍一下PPT如何转换为PDF,但是我搜了一大圈都没有MAC用户可以实现的方法,所以只能针对Windows去操作,使用到的就是在word2pdf中讲到的comtypes
import sys
import os
import comtypes.client
#设置路径
input_file_path = sys.argv[1]
output_file_path = sys.argv[2]
input_file_path = os.path.abspath(input_file_path)
output_file_path = os.path.abspath(output_file_path)
#创建PDF
powerpoint = comtypes.client.CreateObject("Powerpoint.Application")
powerpoint.Visible = 1
slides = powerpoint.Presentations.Open(input_file_path)
#保存PDF
slides.SaveAs(output_file_path, 32)
slides.Close()
相关参数与细节可以查阅comtypes官方文档,因为我是mac所以没有过多研究,在成功转换之后就可以和我们之前的批量操作与合并进行结合实现自动化了!
md转pdf
关于markdown转pdf,几乎所有markdown编辑器都支持导出为pdf格式,本以为这个需求并不高,但是研究了一圈发现很多老外造了很多md转pdf的轮子,比如md2pdf、markdown2pdf、md2pdf-client等。因为大多数博客使用的是markdown格式,使用这些库可以很好的将博客文章批量转换为PDF文档存储。
早起都试了一圈,找到一个语法最简单的markdown2pdf3,直接pip安装即可,使用两行代码即可将一个md文件转换为pdf
from markdown2pdf3 import *
convert_markdown_to_pdf('test.md') #你的markdown文件路径
但是要注意的是如果有中文,还需要进行一些额外的设置,可以查阅官方文档,不过现在就能和之前讲的Word转PDF结合,批量转换指定路径下的全部markdown文件为pdf,比如可以使用下面的代码找到当前文件夹下的全部md文件
import os
import glob
from pathlib import Path
path = os.getcwd() + '/'
p = Path(path) #初始化构造Path对象
FileList=list(p.glob("**/*.md"))
html转pdf
关于html也就是网页转为PDF是来问我最多的问题,其实很简单,之前在Selenium爬取公众号全部文章这篇文章中就提到使用PDFKIT即可,但是并不是直接pip安装pdfkit就行,我们需要提前进入下面的网站选择自己电脑系统对应的wkhtmltopdf下载安装
https://wkhtmltopdf.org/downloads.html
安装完使用pip安装pdfkit
pip install pdfkit
现在我们就能使用两行代码转换指定网页为PDF格式,比如将我的第一篇自动化文章转为PDF
看起来效果还是非常好的,所有格式包括代码都完整的保存了下来,接下来怎么做就不用我多说了,比如你想下载一个公众号所有文章为PDF格式,那就先将历史文章URL提取出来,接着使用pdfkit转换即可,而这两步骤我们都已经详细讲解过了!
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15