在繁忙的商业环境中，文档处理是一项繁重且至关重要的任务。合同、报告和其他业务文档往往包含大量关键信息，如日期、金额和合同方名称等。手动提取这些信息不仅耗时费力，而且容易出错。幸运的是，借助Python的自动化能力，我们可以高效地提取这些关键数据，显著提升工作效率和准确性。 场景描述在商业世界中，快速准确地从合同、报告等文档中提取特定信息是一项常见需求。这些信息对于决策制定、数据分析和报告编写至关重要。然而，手动处理这些文档不仅效率低下，而且容易出错。为了解决这个问题，我们可以利用Python编写自动化脚本来提取这些信息。 数据分析输入：包含关键业务数据的Word文档。处理：使用python-docx库读取Word文档。利用正则表达式搜索并提取所需信息。将提取的信息存储或输出。输出：提取的关键信息，例如以列表或字典形式。实战代码import re from docx import Document def extract_info(doc_path): doc = Document(doc_path) extracted_info = [] # 定义正则表达式以匹配日期和金额 date_pattern = re.compile(r'\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日') amount_pattern = re.compile(r'\$\d+,*\d*') # 遍历文档的每个段落，提取信息 for para in doc.paragraphs: date_matches = date_pattern.findall(para.text) amount_matches = amount_pattern.findall(para.text) if date_matches or amount_matches: extracted_info.append({ 'date': date_matches[0] if date_matches else 'N/A', 'amount': amount_matches[0] if amount_matches else 'N/A' }) return extracted_info # 文件路径 doc_path = 'Contract.docx' # 调用函数并打印结果 info = extract_info(doc_path) print(info) 总结通过使用python-docx库和正则表达式，我们成功地从Word文档中自动化提取了日期和金额信息。这种自动化方法不仅节省了大量的人力和时间，而且减少了人为错误，提高了数据处理的可靠性。对于需要处理大量相似文档的法律、金融和行政部门来说，这种技术特别有用。 Python自动化办公31 Python自动化办公 · 目录 上一篇python自动化办公：Excel数据自动化验证与清理，强化数据处理策略下一篇Python自动化：轻松合并批量Word文档并统一格式，提升工作效率