大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python钻石交流群【Hxy任我肥】问了一个Python自动化办公的问题，提问截图如下：

想要的效果是下图这样的：

准确来说，这个都不算是问题了，而是一个实实在在的需求。

二、实现过程

这里【Jason】给了一个可行的思路，如下：

后来【瑜亮老师】给了一个具体的代码，如下所示：

import refrom docx import Documentimport pandas as pddocument = Document("判断（括号处理）(1).docx")all_paragraphs = document.paragraphsdata = [paragraph.text for paragraph in all_paragraphs if '√' in paragraph.text or '×' in paragraph.text]data = ''.join(data)res = re.findall('[√×]', data, re.S)res = [f'{k 1}.{v}' for k, v in enumerate(res)]df = pd.DataFrame(res)df.to_excel('test9-13.xlsx', index=False, header=None)

真的太强了！

代码运行之后可以得到预期的结果，如下图所示：

后来【狂吃山楂片】基于此代码，来了个简易版的，代码如下所示：

import refrom docx import Documentimport pandas as pddocument = Document(r"判断（括号处理）(1).docx")text = document.part.blob.decode('utf-8')text = re.sub(r'<.*?>', '', text)text = re.sub(r'.s ', r'.', text)df = pd.DataFrame(re.findall(r'd .[√×]', text))df.to_excel('result.xlsx', header=None, index=False)

这技术真是到家了，出神入化的。

代码运行之后，也完全可以实现这个需求。

后来【瑜亮老师】还给了一个代码，也非常赞，如下所示：

data = [paragraph.text for paragraph in all_paragraphs if '√' in paragraph.text or '×' in paragraph.text]# 合并为一个长字符串，然后替换删除所有的空格data = ''.join(data).replace(' ', '')# 使用re正则表达式提取出所有含有题号的答案res = re.findall(r'd .[√×]', data, re.S)df = pd.DataFrame(res)df.to_excel('test9-13.xlsx', index=False, header=None)

真让人叹为观止！把多余的空格都替换删除，可以防止答案中含有空格而导致不能被正则r'd .[√×]'匹配到，这样就一步到位了。不用再用列表推导式构造答案。

你以为这就完事了？

后来【甯同学】使用openpyxl库也搞定了，代码如下图所示：

import re import docximport openpyxldef str_work(string:str): return [*filter(None,re.split('.',re.sub('d ','',string.replace(' ', '').replace('n', ''))))]wb = openpyxl.Workbook()ws = wb.activews.append(['题目','答案'])doc = docx.Document(r'C:UsersAdministratorDesktop判断（括号处理).docx')doc_text = 'n'.join(( i.text for i in doc.paragraphs[3:]))doc_list = doc_text.split('n一、判断题')title_row = [i.strip() for i in doc_list[0].split('n') if i.strip().split('、')!=['']]answer_row = [i for i in str_work(doc_list[1])]for i in zip(title_row,answer_row): ws.append(list(i))wb.save('1.xlsx')

运行之后得到的结果如下图所示：

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【Hxy任我肥】提问，感谢【Jason】、【瑜亮老师】、【狂吃山楂片】、【甯同学】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【产后修复】、【此类生物】、【余克富】等人参与学习交流。