极简ChatGPT：如何利用AI实现Python自动编程

《极简ChatGPT：如何利用AI实现Python自动编程》是一本前沿且实用的教程，专为广大希望利用人工智能技术提升工作效率的读者量身打造。本书不仅深入解析了ChatGPT的注册和使用方法，还巧妙地将其与Python编程相结合，让读者能够与ChatGPT流畅对话，快速生成高质量的代码。本书特色如下：
?实战导向，案例丰富：不仅提供理论知识，更结合大量实战案例，让读者边学边做，快速掌握ChatGPT在办公自动化中的应用技巧。
?资源丰富，学习无忧：提供丰富的配套资源，包括示例代码、数据集、配套软件及学习帮助等。这些资源将助力读者更好地学习和应用本书内容，让学习之旅更加顺畅。
?轻松上手，快速掌握：语言通俗易懂，逻辑清晰。让读者能轻松上手，找到适合自己的学习路径，快速掌握ChatGPT与办公自动化的各项技能。
读者广泛，适用性强：适合Python初学者、ChatGPT爱好者、数据分析和办公自动化爱好者、软件工程师和程序员，以及教师和企业培训师等多类读者群体。

 

本书主要内容包括：
1. 认识 ChatGPT：介绍 ChatGPT 的基本原理与使用方法。帮助读者快速理解与上手工具。
2. 使用 ChatGPT 辅助编写高质量代码：系统讲解如何利用 ChatGPT 描述需求、补全代码、检查语法、调试程序等。大量案例帮助读者掌握技巧，提高编程效率与代码质量。
3. ChatGPT 与数据采集与清洗：详细介绍 ChatGPT 如何辅助网页爬取、解析数据、清洗数据等。案例覆盖股票数据、人口数据等，有利于读者的实践应用。  
4. 办公自动化中的数据存储与分析：介绍 MySQL 数据库、JSON 格式等的数据存储方法。使用 Pandas 展示数据分析与统计方法，互动案例展示 ChatGPT 的辅助作用。  
5. 办公自动化中的数据可视化：使用 Matplotlib 绘制折线图、柱状图、饼图、散点图等。案例说明如何利用 ChatGPT 选择合适的可视化方法与改进图表。
6. ChatGPT 辅助自动化办公软件：包括 Excel、Word、PPT、PDF 等。使用相应库实现这些软件的自动化操作与功能扩展。大量案例与代码将 ChatGPT 的作用带入实际应用，提高工作效率。  
本书具有以下特色：

1. 首本系统介绍 ChatGPT 与 Python 办公自动化的实用教程。内容较为全面，覆盖 ChatGPT 的学习与多个应用场景。
2. 提供大量实践案例与代码示例，详细演示 ChatGPT 的强大作用。便于读者快速掌握知识并应用出成果。  
3. 案例使用真实数据，贴近工作实际，有利于读者理解与记忆。  
4. 适合不同层次读者，新手可以快速入门，专业人士可学习新的解决方案。

本书适合以下读者：

1. 对 ChatGPT 与 Python 办公自动化感兴趣的人。可作为入门学习资源。
2. 软件工程师与数据分析师。可提高工作效率与解决方案。  
3. 企业培训师。可作为课程教材，提高职场人才的自动化能力。  
4. Python 程序员。可学习新的工具与技能，拓展实现范围。
综上，本书以实用为主，全面介绍 ChatGPT 的学习与应用。案例贴近实际工作，易于理解与应用。适合各类读者，实用性强，具有很高的参考价值。

关东升  一个在IT领域摸爬滚打20多年的老程序员、知名培训专家、畅销书作家。精通多种IT技术。参与设计和开发北京市公交一卡通大型项目，开发国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目，并在App Store发布多款游戏和应用软件。 长期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位提供培训服务。先后出版了《iOS开发指南》《从零开始学Swift》《Android网络游戏开发实战》《Cocos2d-x实战》《Python从小白到大牛》《Kotlin从小白到大牛》等40多部图书。

第1章认识ChatGPT

1．1ChatGPT简介

1．1．1注册ChatGPT

1．1．2使用ChatGPT

1．2如何与ChatGPT交谈

1．2．1提问的技巧与注意事项

1．2．2示例： 向ChatGPT提问的技巧与注意事项

1．3Python解释器

1．4PyCharm开发工具

1．4．1下载和安装

1．4．2设置PyCharm工具

1．5第一个Python程序

1．5．1创建项目

1．5．2创建Python代码文件

1．5．3编写代码

1．5．4运行程序

1．6本章总结

第2章如何使用ChatGPT辅助编写高质量的代码

2．1编写代码

2．1．1描述代码需求

2．1．2补全代码细节

2．1．3代码语法检查

2．2调试代码

2．3评审ChatGPT生成的代码

2．4使用Python代码检查工具PyLint

2．5人工评审ChatGPT生成的代码

2．6本章总结

第3章ChatGPT与Python数据采集

3．1ChatGPT在数据采集过程中的作用

3．2数据采集概述

3．2．1数据采集的重要性和挑战

3．2．2数据采集的基本步骤

3．2．3数据采集技术和工具

3．3网页数据爬取

3．3．1网页中的静态和动态数据

3．3．2使用urllib爬取静态数据

3．3．3示例1： 爬取纳斯达克苹果股票数据

3．4解析数据

3．4．1使用BeautifulSoup库

3．4．2示例2： 解析纳斯达克苹果股票数据

3．4．3使用Selenium爬取动态网页数据

3．4．4示例3： 爬取搜狐证券贵州茅台股票数据

3．4．5示例4： 使用Selenium解析HTML数据

3．4．6示例5： 利用ChatGPT辅助解析数据

3．5本章总结

第4章ChatGPT与Python数据清洗

4．1ChatGPT在数据清洗过程中的作用

4．2数据清洗和预处理

4．2．1数据质量评估 

4．2．2ChatGPT辅助数据质量评估

4．2．3示例1： 利用ChatGPT辅助评估学生信息表数据质量

4．2．4ChatGPT辅助数据清洗

4．3数据清洗工具

4．4NumPy库

4．4．1NumPy中的维数组对象

4．4．2数组的轴

4．4．3访问一维数组中的元素

4．4．4访问二维数组中的元素

4．5数据分析库——Pandas

4．5．1Series数据结构

4．5．2DataFrame数据结构

4．5．3使用Pandas读取Excel文件

4．5．4示例2： 从Excel文件读取全国总人口数据

4．5．5使用Pandas读取CSV文件

4．6使用Pandas清洗数据

4．6．1示例3： 清洗学生信息表数据

4．6．2示例4： 填充缺失值

4．6．3示例5： 删除重复行

4．7本章总结

第5章办公自动化中的数据存储

5．1使用MySQL数据库

5．1．1MySQL数据库管理系统

5．1．2安装MySQL8数据库

5．1．3客户端登录服务器

5．1．4图形界面客户端工具

5．1．5安装PyMySQL库

5．1．6访问数据库一般流程

5．1．7案例1： 访问苹果股票数据

5．2使用Pandas读写MySQL数据库

5．3JSON数据交换格式

5．3．1JSON文档结构

5．3．2JSON数据编码

5．3．3JSON数据解码

5．3．4案例2： 解码搜狐证券贵州茅台股票数据

5．4本章总结

第6章办公自动化中的数据分析

6．1数据的统计分析方法

6．2描述统计分析

6．2．1在Pandas中常用的描述统计方法

6．2．2案例1： 使用描述统计方法分析贵州茅台股票数据

6．2．3案例2： ChatGPT辅助分析跨境电商销售数据

6．3本章总结

第7章办公自动化中的数据可视化

7．1Python数据可视化库

7．2使用Matplotlib绘制图表

7．2．1安装Matplotlib

7．2．2图表基本构成要素

7．2．3绘制折线图

7．2．4绘制柱状图

7．2．5绘制饼状图

7．2．6绘制散点图

7．2．7绘制子图表

7．3利用ChatGPT办公自动化数据可视化

7．3．1示例1： 使用ChatGPT分析数据结构

7．3．2示例2： 根据地区和时间展示销量的柱状图

7．3．3示例3： 根据产品类型展示销售占比的饼图

7．3．4示例4： 销售渠道销售占比饼图

7．3．5示例5： 根据时间展示销售趋势的折线图

7．4本章总结

第8章ChatGPT辅助Excel自动化

8．1xlwings库实现Excel自动化

8．1．1xlwings库中对象层次关系

8．1．2示例1： 打开Excel文件读取单元格数据

8．1．3示例2： 如何获得表格区域

8．1．4示例3： 获得表格行数和列数

8．1．5示例4： 转置表格

8．1．6示例5： 单元格默认数据类型

8．1．7示例6： 写入单元格数据

8．1．8示例7： 设置单元格样式

8．1．9示例8： 调用VBA宏批量删除重复数据

8．1．10示例9： 插入单元格和单元格区域

8．1．11示例10： 删除单元格和单元格区域

8．1．12示例11： 插入工作表

8．1．13示例12： 删除工作表

8．2pywin32库批量处理Excel文件

8．2．1示例13： 转换．xls文件为．xlsx文件

8．2．2示例14： 转换Excel文件为．csv文件

8．2．3示例15： 拆分Excel文件程序

8．2．4示例16： 合并Excel文件

8．3ChatGPT如何辅助Excel自动化最佳实践

8．3．1示例17： ChatGPT辅助生成代码片段

8．3．2示例18： ChatGPT辅助提供编程思路

8．3．3示例19： ChatGPT辅助解释代码错误

8．3．4示例20： ChatGPT辅助优化代码

8．4本章总结

第9章ChatGPT辅助Word自动化

9．1使用pythondocx库

9．1．1pythondocx库中的那些对象

9．1．2示例1： 打开和读取Word文档

9．1．3示例2： 写入数据到Word文档

9．1．4示例3： 在Word文档中添加表格

9．1．5示例4： 设置文档样式

9．1．6示例5： 修改文档样式

9．2使用pywin32库处理Word文档

9．2．1示例6： 批量转换．doc文件为．docx文件

9．2．2示例7： 采用模板批量生成证书文件

9．2．3示例8： 批量统计文档页数和字数

9．2．4示例9： 批量转换Word文件为PDF文件

9．3ChatGPT如何辅助Word自动化最佳实践

9．3．1示例10： ChatGPT辅助生成代码片段

9．3．2示例11： ChatGPT辅助提供编程思路

9．3．3示例12： ChatGPT辅助解释代码错误

9．3．4示例13： ChatGPT辅助优化代码

9．4本章总结

第10章ChatGPT辅助PPT自动化

10．1访问PowerPoint文件库——pythonpptx

10．1．1PowerPoint中的基础概念

10．1．2pythonpptx库中的那些对象

10．1．3示例1： 创建PPT文档

10．1．4示例2： 添加更多的幻灯片

10．1．5示例3： 在PPT文档中添加表格

10．1．6示例4： 在PPT文档中添加图表

10．2使用pywin32库处理PPT文档

10．2．1示例5： 批量转换．ppt文件为．pptx文件

10．2．2示例6： 批量转换PPT文件为PDF文件

10．3ChatGPT如何辅助PPT自动化最佳实践

10．3．1示例7： ChatGPT辅助生成代码片段

10．3．2示例8： ChatGPT辅助提供编程思路

10．3．3示例9： ChatGPT辅助解释代码错误

10．3．4示例10： ChatGPT辅助优化代码

10．4本章总结

第11章ChatGPT辅助PDF自动化

11．1操作PDF文件

11．2使用PyPDF2库

11．2．1PyPDF2库中的那些对象

11．2．2示例1： 读取PDF文件信息

11．2．3示例2： 拆分PDF文件

11．2．4示例3： 更多方法拆分PDF文件

11．2．5示例4： 合并PDF文件

11．2．6示例5： PDF文件批量添加水印

11．2．7示例6： 批量加密PDF文件

11．2．8示例7： 批量解密PDF文件

11．3ChatGPT如何辅助PDF自动化最佳实践

11．3．1示例8： ChatGPT辅助生成代码片段

11．3．2示例9： ChatGPT辅助提供编程思路

11．3．3示例10： ChatGPT辅助解释代码错误

11．3．4示例11： ChatGPT辅助优化代码

11．4本章总结

第12章ChatGPT辅助图片自动化

12．1图像处理库——Pillow

12．1．1示例1： 读取图片文件信息

12．1．2示例2： 批量转换图片格式

12．1．3示例3： 批量设置文件图片大小

12．1．4示例4： 旋转图片

12．1．5示例5： 添加水印

12．2ChatGPT如何辅助图片自动化最佳实践

12．2．1示例6： ChatGPT辅助生成代码片段

12．2．2示例7： ChatGPT辅助提供编程思路

12．2．3示例8： ChatGPT辅助解释代码错误

12．2．4示例9： ChatGPT辅助优化代码

12．3本章总结

 

本书致力于介绍如何利用ChatGPT辅助实现办公自动化。ChatGPT是一个由OpenAI开发的人工智能助手，它可以理解自然语言并生成自然语言回答。借助ChatGPT的能力，我们可以实现各种办公自动化任务，大大提高工作效率。

作为一名自动化办公人员，掌握辅助工具的使用方法是非常必要的。ChatGPT可以帮助我们更快地编写代码、清洗数据、可视化数据，还可以辅助我们实现对Excel、Word、PPT、PDF等办公软件的自动化操作。通过本书，可以系统地学习到利用ChatGPT实现上述功能的各种技能。

全书共12章。

第1章简要介绍了ChatGPT的使用方法，以及Python解释器和PyCharm开发工具。

第2章详细讲解了如何使用ChatGPT辅助编写高质量的代码，包括描述代码需求、补全代码细节、代码语法检查、调试代码和评审ChatGPT生成的代码等。

第3章介绍了ChatGPT在数据采集过程中的作用，以及数据采集的基本技术和工具。具体内容包括网页数据爬取、解析数据、使用Selenium爬取动态网页数据等，并提供了多个示例说明ChatGPT如何辅助数据采集。

第4章介绍了ChatGPT在数据清洗过程中的作用，以及数据清洗和预处理的方法和工具。具体内容包括数据质量评估、使用NumPy和Pandas等库进行数据清洗，以及通过多个示例说明ChatGPT如何辅助数据清洗。

第5章介绍了在办公自动化中使用MySQL数据库和JSON格式存储数据。具体内容包括MySQL的安装和使用，以及使用PyMySQL和Pandas访问MySQL数据库等。

第6章介绍了在办公自动化中对数据进行统计分析的方法。具体内容包括使用Pandas描述统计方法和ChatGPT辅助进行数据分析等。

第7章介绍了在办公自动化中使用Matplotlib库进行数据可视化。具体内容包括绘制各种图表如折线图、柱状图、饼状图、散点图等，以及利用ChatGPT进行数据可视化的示例。

第8~11章分别介绍了如何利用ChatGPT辅助Excel、Word、PPT和PDF的自动化操作。每章会介绍相应的库，并提供大量示例说明ChatGPT如何辅助这些软件的自动化。

第12章介绍了如何使用Pillow库进行图片的自动化处理，以及ChatGPT如何辅助图片自动化的示例。

为帮助读者更好地学习和实践，本书提供了丰富的配套资源: 

(1) 示例代码和数据集； 

(2) 配套软件；

(3) 学习帮助。

以上资源可最大限度地帮助读者学习和应用本书内容。希望这些资源与本书内容配合，能够成为掌握ChatGPT与办公自动化技能的最佳指南。

本书适合以下读者: 

(1) Python初学者和对ChatGPT感兴趣的人: 本书可以作为学习ChatGPT和Python办公自动化技能的入门教程。书中提供了大量详细的示例代码和说明，易于理解和上手实践。通过学习本书，可以快速掌握ChatGPT的使用方法和 Python实现办公自动化的基本技能。

(2) 数据分析和办公自动化爱好者: 本书介绍了各种数据采集、清洗、分析和可视化方法，以及辅助Excel、Word、PPT和PDF等办公软件自动化的技巧与工具。这些内容可以提高工作效率和数据分析能力，帮助您进一步发掘数据价值。

(3) 软件工程师和程序员: 本书提供的代码示例展示了编写高质量代码和调试代码的技巧。通过学习可以提高代码水平和软件开发效率。对代码质量和开发效率感兴趣的工程师和程序员，本书内容较为贴合需求。

(4) 教师和企业培训师: 本书系统且细致地介绍了ChatGPT与Python办公自动化技能，内容较为全面和实用。教师和培训师可以参考本书相关内容进行课程设计，或作为教材推荐给学员。

希望本书能够帮助更多人发现ChatGPT这个强大的工具，并学会运用它来解决各种办公自动化任务。如果本书能给您带来帮助，我将感到非常欣慰。在学习和使用的过程中，如果您有任何疑问或宝贵意见，也请随时反馈给我。我将不断更新和改进本书的内容，以更好地服务读者。

最后，我想感谢开源社区和各位作者，使本书中的案例和库得以实现。也希望本书的内容能够回馈开源社区。

 

 

关东升
2024年2月于鹤城

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