好我們可以用 Python 完成這項(xiàng)工作。下面就分享一下如何用 Python 解析一個(gè)PDF文件，將其轉(zhuǎn)為一列關(guān)鍵字。
設(shè)置：
本教程我們使用的是 Python 3.6.3，當(dāng)然在實(shí)際工作中你可以使用任何你喜歡的 Python 版本，只要它支持用到的庫就行。
需要安裝以下 Python 庫：
PyPDF2（用于將簡單的基于文本的 PDF 文件轉(zhuǎn)為 Python 可讀的文本）
Textract（用于將 PDF 掃描文件轉(zhuǎn)為 Python 可讀的文本）
Nltk（用于清理短語、將短語轉(zhuǎn)為關(guān)鍵字）
可以通過以下命令行安裝這些庫：
pip install PyPDF2
pip install textract
pip install nltk
這樣我們就安裝了解析 PDF 文件所需的庫，一定要確保你的 PDF 文件放在你編寫腳本所在的文件夾中。
啟動編輯器，開始敲代碼吧！
第一步：導(dǎo)入庫
第2步：讀取 PDF 文件
第3步：將文本轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵字
現(xiàn)在我們就將手中的 PDF 文件保存為了列表，可以按自己的需要使用了。如果想讓 PDF 可搜索，或者解析大量文件進(jìn)行聚類分析，還可以將得到的列表保存在電子表格中。
你好，老修來分享一下你的問題。
老修是去年自學(xué)的Python,剛剛開始選擇的方向是自動化運(yùn)維，不過現(xiàn)在主要用它來爬一些數(shù)據(jù)，自己做拍視頻用，為此我特意寫了三篇關(guān)于自學(xué)的文章（12個(gè)月，零基礎(chǔ)自學(xué)Python語言心得分享-上篇（內(nèi)含建議和方法）），你可以參考一下；
那這里我們談?wù)勀阏f的這個(gè)人工智能，這個(gè)是有一定門檻的，具體的就不談了，說說如果自學(xué)可能性大嗎？可能性比較低，可以很肯定的和你說，我們先來看看它的線路：
學(xué)完P(guān)ython基礎(chǔ)以后，是數(shù)據(jù)模塊，它需要學(xué)些什么呢？首先需要大專以上，本科這樣的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，大概有：線性代數(shù)，微積分，代數(shù)，概率統(tǒng)計(jì)學(xué)，只是基礎(chǔ)，也沒真讓我們?nèi)ビ盟鼇硭?；后面對人工智能的Python算法，需要做好幾個(gè)模塊，比如Numpy等;那里邊還有有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里又有兩個(gè)派系，所以需要學(xué)的很多，想通過自學(xué)，可能性很小，學(xué)會了，人家也不一定敢要你。
粗粗的我們就談這些，希望我的回答能幫到你。
Python辦公自動化主要是批量化、自動化、定制化解決數(shù)據(jù)問題，目前主要分為三大塊：自動化office、自動化機(jī)器人、自動化數(shù)據(jù)服務(wù)。
1、自動化office，包括對excel、word、ppt、email、pdf等常用辦公場景的操作，
python都有對應(yīng)的工具庫，可以很方便的調(diào)用。
提供一些常見的核心庫供大家參考使用。
excel：xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl
word：Python-docx
ppt：pptx
email：smtplib（SMTP服務(wù)）、email（解析處理）、yagmail（全能）
pdf：pypdf2、pdfminer、pdfplumber
picture：PIL
學(xué)這些會擼python是前提，對于小白來說自學(xué)也不是件容易的事，需要花相當(dāng)?shù)臅r(shí)間去適應(yīng)python的語法邏輯，而且要堅(jiān)持親手敲代碼，不斷練習(xí)。
2、自動化機(jī)器人，用來提高常規(guī)且高頻的服務(wù)，比如微信客服、自動交易系統(tǒng)、實(shí)時(shí)信息抓取、QQ聊天機(jī)器人等。
例如
web自動化測試：selenium
模擬鼠標(biāo)鍵盤：pymouse、pywinauto、pyautogui
微信自動化:wechatby
Python自動化辦公其實(shí)并不難，但也需要有Python基礎(chǔ)，起碼得會寫腳本，不然盡管有自動化接口也用不了。
很多人入了很長時(shí)間門，還是在門外徘徊，我覺得這是學(xué)習(xí)方法的問題。學(xué)習(xí)編程一定要多練習(xí)，基礎(chǔ)+實(shí)戰(zhàn)同步走，這樣才能最快掌握Python。
可能你會問，看書看不進(jìn)去怎么辦，那就換條路子，你可以去看視頻、看網(wǎng)絡(luò)教程、逛github，都是很不錯的方法.
3、自動化數(shù)據(jù)服務(wù)，主要是提供流式數(shù)據(jù)服務(wù)，從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化，到最終生成數(shù)據(jù)報(bào)告，通過python搭建起完整數(shù)據(jù)鏈條。
數(shù)據(jù)抓取：requests、scrapy
數(shù)據(jù)處理：pandas、numpy
數(shù)據(jù)建模：scipy、scikit-learn、statesmodel、keras
數(shù)據(jù)可視化：matplotlib、seaborn、bokeh、pyecharts
數(shù)據(jù)報(bào)表：dash
以python操作excel為例，使用xlwings生成自動化圖表。
1、簡單介紹xlwings
接下來實(shí)操演練：
1、準(zhǔn)備一個(gè)表格
2、對表格進(jìn)行各種操作
導(dǎo)入xlwings庫，命名為xw
import xlwings as xw
建立與活動工作簿的連接
# 這里使用books方法，引用工作簿
wb = xw.books["商品清單.xlsx"]
type(wb)
xlwings.main.Book
查看工作簿的名字
wb.name
'商品清單.xlsx'
實(shí)例化工作表對象
sht = wb.sheets['表一']
查看表一中A1單元格的內(nèi)容
# 標(biāo)準(zhǔn)用法
sht.range('A1').value
'品類'
# 簡潔用法
sht['A1'].value
'品類'
# 索引用法
sht[0,0].value
'品類'
查看表一中A1-D8所有單元格的內(nèi)容
sht.range('A1:D8').value
輸出：
[['品類', '數(shù)量（件）', '單價(jià)（元）', '總價(jià)（元）'],
['堅(jiān)果', 5.0, 30.0, 150.0],
['罐頭', 9.0, 10.0, 90.0],
['牛肉', 3.0, 60.0, 180.0],
['果汁', 10.0, 9.0, 90.0],
['蜂蜜', 2.0, 80.0, 160.0],
['進(jìn)口零食', 4.0, 70.0, 280.0],
['合計(jì)', 33.0, 43.166666666666664, 950.0]]
sht[:8,:4].value
輸出：
[['品類', '數(shù)量（件）', '單價(jià)（元）', '總價(jià)（元）'],
['堅(jiān)果', 5.0, 30.0, 150.0],
['罐頭', 9.0, 10.0, 90.0],
['牛肉', 3.0, 60.0, 180.0],
['果汁', 10.0, 9.0, 90.0],
['蜂蜜', 2.0, 80.0, 160.0],
['進(jìn)口零食', 4.0, 70.0, 280.0],
['合計(jì)', 33.0, 43.166666666666664, 950.0]]
將表一B2單元格5改為7
sht.range('B2').value = 7
向表二中導(dǎo)入dataframe類型數(shù)據(jù)
第一步：連接表二
第二步：生成一個(gè)dataframe類型數(shù)據(jù)集
第三步：導(dǎo)入表二
sht_2 = wb.sheets['表二']
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'姓名':['小王','小張','小李'],'年齡':[23,26,19]})
df
導(dǎo)入：
sht_2.range('B1').value = df
向表二中導(dǎo)入numpy數(shù)組
import numpy as np
obj = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
obj
輸出：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
導(dǎo)入：
sht_2.range('F1').value = obj
將excel中數(shù)據(jù)導(dǎo)出為DataFrame格式
sht_2.range('B1').options(pd.DataFrame, expand='table').value
用matplotlib繪圖并將圖片貼到excel上
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(4,4))
plt.plot([1,2,3,4,5])
sht_2.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True)
輸出：
<Picture 'MyPlot' in <Sheet [商品清單.xlsx]表二>>
修改表三中A1單元格的寬和高
連接表三
sht_3 = wb.sheets['表三']
查看A1單元格的寬和高
# 查看列寬
sht_3.range('A1').column_width
8.11
# 查看行高
sht_3.range('A1').row_height
13.8
A1單元格高改為15.6，寬改為2.2
sht_3.range('A1').column_width = 2.2
sht_3.range('A1').row_height = 15.6
修改表三B1單元格顏色
# 查看B1單元格顏色
sht_3.range('B1').color
(255, 0, 0)
# 修改B1單元格顏色為黑色
sht_3.range('B1').color = (0,0,0)
寫一個(gè)自動化的小腳本
def f():
sht_3.range("A1:AZ48").column_width = 1.1
sht_3.range('A1:AZ48').row_height = 7.8
list_1 = pd.read_csv('zaike.csv').values
for i,j in list_1:
sht_3[int(i),int(j)].color = (255,25,0)
f()
list_1 = []
for i in range(30):
for j in range(40):
c = sht_3[i,j].color
if c == (255,0,0):
list_1.append((i,j))
這些小例子都能跑，你可以放自己電腦上運(yùn)行下，或者手敲每個(gè)代碼，這樣絕對能高效率掌握。
如果對python語法還不熟悉，最好先把框架熟悉一遍，多做些練習(xí)。
謝謝邀請
Python 可以說是一匹黑馬了，伴隨著人工智能，大數(shù)據(jù)的發(fā)展而漸漸步入人們的視野，其實(shí)python 的學(xué)習(xí)是不復(fù)雜的，因?yàn)閺乃家呀?jīng)列入小學(xué)生教材了，可以看出他的入門，并不需要多大的門檻。下面我們具體說下python 的學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)途徑。
1.學(xué)習(xí)方法
首先python 也是一門編程語言
如果你要是沒有編程基礎(chǔ)，那么你肯定要從最基本的熟悉鍵盤下手，因?yàn)槿绻鳛橐幻绦騿T如果你連盲打都不會，那么你的技術(shù)肯定不咋樣呵。
在對鍵盤熟悉后，你就要非常勤奮的敲代碼，不管你是跟著網(wǎng)上教程學(xué)，還是去培訓(xùn)班學(xué)習(xí)，在講師講解的時(shí)候，一定要跟上，有問題當(dāng)天必須要解決，相信我，人都是有惰性的。老師留下的課后習(xí)題，也要認(rèn)認(rèn)真真的完成，多多請教比你技術(shù)好的人。
另外當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)這么發(fā)達(dá)，你要善于借助互聯(lián)網(wǎng)，自己私下在網(wǎng)上搜索一些demo，從簡單到復(fù)雜，跟著練習(xí)，前期的話，你可以先看懂別人的代碼，最后再自己慢慢動手做。
2.學(xué)習(xí)途徑
說到學(xué)習(xí)途徑的話，我這里有兩個(gè)建議。
第一，你可以去進(jìn)入一個(gè)培訓(xùn)班學(xué)習(xí)，當(dāng)然了，這個(gè)是要交學(xué)費(fèi)的，交學(xué)費(fèi)一是給培訓(xùn)機(jī)構(gòu)了，二來也是對自己的一個(gè)交代，因?yàn)榻贿^錢你會更加努力的學(xué)習(xí)。
第二，你可以借助當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，現(xiàn)在網(wǎng)上這種的公開課已經(jīng)有很多了，但大都是入門免費(fèi)，深入收費(fèi)，如果你有良好的自制力和自學(xué)能力，那么你不妨試試這種方式，畢竟學(xué)習(xí)自由，收費(fèi)相對較低。
以上就是我的回答，希望能幫到你，如各位看官有更好的建議，不妨也提出來，信息分享，最后祝你學(xué)必成，成必過。