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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27