好久不见!
今天写一写利用AI写Python脚本的保姆级教程。
日常工作中,我一直有份表格要整理,断断续续的,一个月大概也要两三次。这份表格其实就是一张销售单,里面包含订单号、客户、商品名称、数量、单价、总价等等字段,而且还有好几个工作表,少则两三个,多则七八个,每个工作表里有几百行的数据。
现在需求是:以客户为锚点,筛选出每个客户的销售数据,且每个客户以模板对应的字段整理成一张张表。
按照以前的方式,我一般是:
先把每个工作表合并成一个大表
再以客户名称为锚点进行数据穿透
最后一个个复制到模板表格
说实话,操作起来并没有什么难度,重点真的很麻烦+重复+浪费时间。作为一向以效率为先的我,这种活简直让人头大,就好像“大炮打蚊子”的感觉!
其实我早有耳闻,Office可以用VB或Python来完成自动化操作,奈何编程确实有点难。
以前也学过一点基础,学到那种要做逻辑例题真是一点头绪也没有。
意想不到的是,随着时代的发展——AI来了,只能说一句:等等党,赢麻了!
用AI踩坑3个月后,我总结出这3个“致命误区”上篇文章提到各个大模型都支持自定义指令,所以我也把优化需求的指令添加了上去。
这样一来,有需求的时候就不用每次从头问了。
这里有几个关键点,一定要注意:
1️⃣开发脚本最重要的就是把需求搞清楚,自己不会分析就交给AI分析。
2️⃣数据一定要脱敏。不要直接把数据发给AI,除非有本地部署,这个真的很重要!
上图是我跟AI的聊天记录,可以看到AI会慢慢丰富我需求的细节,基本上追问两遍,这种小脚本就能非常完善了。也不用像以前刚开始那样一遍遍的问AI了,半路突然想到新的细节或者有时AI回答过程中也会给你新的提示,又得去重新生成代码。👉 有没有遗漏?👉 有没有更优方案?👉 有没有边界情况?这个技巧是我AI学习路上的一个重要心得体会,大家也一定要学会。最后只需要复制AI总结的提示词,再发一遍,就能得到一份完整的Python代码。
第一步:安装Python管理器
官网:https://www.python.org/downloads/打开安装包后,记得勾选"Add Pythone to PATH",然后一路“下一步”安装完成。
虚拟环境的作用非常简单:为每个项目创建独立的依赖空间,避免不同项目间的库版本冲突,而且还方便管理。这是我研究了几个脚本的经验,一开始我也不知道有这个东西,也是AI告诉我的。后来实践中也得知了虚拟环境的必要性。实在不想弄也行,一般来说编几个脚本已经够我们打工人日常工作使用了,搞不搞也无所谓。①新建一个单独的文件夹,我这里命名为“整理销售数据”。②打开命令行,"Win+R"组合键或者开始菜单搜索,输入"cmd"。cd /d D:\常用工作脚本\Python\整理销售数据
④创建虚拟环境,建好后可以看到该目录下新增了个文件夹。
第三步:安装Python必要的库(不同的需求,需要安装不同的库)pip install pandas openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install pandas openpyxl -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
👉 "Successfully installed"字样如果出现“error”错误字样,直接截图丢给AI,一般都能解决。
②如果说建立的记事本文件没有后缀名,那么需要打开“文件扩展名”。③重命名为"split_excel.py",重点是后面的".py"后缀名,前面随便取。建议把销售数据和模板表格文件都拷贝到“整理销售数据”目录下,然后统一用此路径。至此,准备工作全部完成,双击"split_excel.py"文件脚本就跑起来了。如果建立了虚拟环境,得在命令行先进入虚拟环境,再运行脚本。结果就欻欻地全部整理好了,那一刻的感觉只有一个字:爽!
运行代码的时候干了一件蠢事儿,脚本只提取了一个工作表的数据,还有个工作表不能被提取到,我一度以为是代码有问题,还找AI调了半天,结果发现是那个工作表的列名和提供给代码的列名不一致,真是闹了乌龙了,所以一定要注意检查表格文件有没有问题。把销售数据表格拷贝到“整理表格数据”目录下,再次运行脚本,一项原本要折腾个把小时的工作,几秒钟搞定。
这个工具会让编程更加的简单,像我这种小白轻轻松松上手。