京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:刘早起
来源:早起Python
大家好,又到了python办公自动化专题。今天讲的是各位一定会接触到的PDF转换,关于各种格式的文件转换为PDF有很多第三方工具与网站可以实现,但是使用Python的好处不仅可以批量转换,同时一旦脚本写完了以后就可以一键执行,彻底解放双手,那么本文就来盘一盘如何使用Python来将Word/Excel/PPT/Markdown/Html等各种格式的文件转换为PDF!
Word转PDF
Word转PDF应该是最常见的需求了,毕竟使用PDF格式可以更方便展示文档,虽然在Word中可以直接导出为PDF格式,但是使用Python可以批量转换,更加高效。
目前在Python中针对Word转换为PDF的库有很多,比如win32就可以调用word底层vba,将word转成pdf,或者comtypes等,但是这些常用的库仅能在Windows机器上运行,所以为了照顾mac用户本文使用一个比较小众的库docx2pdf,看名字就能知道这是专门用于word转pdf,安装很简单
pip install docx2pdf
使用也比win32等库更简洁,一行代码导入一行代码转换即可
from docx2pdf import convert
convert("input.docx", "output.pdf")
但是有人就会说虽然简单,但是这个操作word本身就可以完成,好的接下来放大招,我们可以使用下面的代码找到当前或者指定文件夹下的全部word文件
#查找当前目录下的全部word文件
import os
import glob
from pathlib import Path
path = os.getcwd() + '/'
p = Path(path) #初始化构造Path对象
FileList=list(p.glob("**/*.docx"))
接下来只要写一个循环就可以将该目录下的全部word一次性转换为PDF
for file in FileList:
convert(file,f"{file}.pdf")
就这样,不到10行代码,只要一秒,指定文件夹中5份Word就轻松转换为PDF,现在还能使用我们之前自动化系列文章写过的批量合并PDF结合一键合并这5份PDF!
Excel转PDF
Excel转PDF可能平时用的不多,但是作为Office全家桶中的重要工具,并且转换完的表格可以复制所以我们也讲一下。使用到的工具既不是常用的openpyxl也不是pandas,而是另一个专门用于处理PDF的库fpdf
import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=list('AB'))
为了方便讲解我们使用Pandas和NumPy来创建一个示例数据文件,当然也可以使用从本地读取
现在可以使用下面的代码将这个表格转换为PDF
from fpdf import FPDF
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_xy(0, 0)
pdf.set_font('arial', 'B', 14)
pdf.cell(60)
pdf.cell(70, 10, 'Excel to PDF', 0, 2, 'C')
pdf.cell(-40)
pdf.cell(50, 10, 'Index Column', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'A', 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, 'B', 1, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.set_font('arial', '', 12)
for i in range(0, len(df_1)):
col_ind = str(i)
col_a = str(df_1.A.iloc[i])
col_b = str(df_1.B.iloc[i])
pdf.cell(50, 10, '%s' % (col_ind), 1, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (col_a), 0, 0, 'C')
pdf.cell(40, 10, '%s' % (col_b), 0, 2, 'C')
pdf.cell(-90)
pdf.output('Excel2PDF.pdf', 'F')
,其实思路和openpyxl类似,遍历每一个单元格并写入数据,只不过现在是往PDF文件中写入。
PPT转PDF
本节介绍一下PPT如何转换为PDF,但是我搜了一大圈都没有MAC用户可以实现的方法,所以只能针对Windows去操作,使用到的就是在word2pdf中讲到的comtypes
import sys
import os
import comtypes.client
#设置路径
input_file_path = sys.argv[1]
output_file_path = sys.argv[2]
input_file_path = os.path.abspath(input_file_path)
output_file_path = os.path.abspath(output_file_path)
#创建PDF
powerpoint = comtypes.client.CreateObject("Powerpoint.Application")
powerpoint.Visible = 1
slides = powerpoint.Presentations.Open(input_file_path)
#保存PDF
slides.SaveAs(output_file_path, 32)
slides.Close()
相关参数与细节可以查阅comtypes官方文档,因为我是mac所以没有过多研究,在成功转换之后就可以和我们之前的批量操作与合并进行结合实现自动化了!
md转pdf
关于markdown转pdf,几乎所有markdown编辑器都支持导出为pdf格式,本以为这个需求并不高,但是研究了一圈发现很多老外造了很多md转pdf的轮子,比如md2pdf、markdown2pdf、md2pdf-client等。因为大多数博客使用的是markdown格式,使用这些库可以很好的将博客文章批量转换为PDF文档存储。
早起都试了一圈,找到一个语法最简单的markdown2pdf3,直接pip安装即可,使用两行代码即可将一个md文件转换为pdf
from markdown2pdf3 import *
convert_markdown_to_pdf('test.md') #你的markdown文件路径
但是要注意的是如果有中文,还需要进行一些额外的设置,可以查阅官方文档,不过现在就能和之前讲的Word转PDF结合,批量转换指定路径下的全部markdown文件为pdf,比如可以使用下面的代码找到当前文件夹下的全部md文件
import os
import glob
from pathlib import Path
path = os.getcwd() + '/'
p = Path(path) #初始化构造Path对象
FileList=list(p.glob("**/*.md"))
html转pdf
关于html也就是网页转为PDF是来问我最多的问题,其实很简单,之前在Selenium爬取公众号全部文章这篇文章中就提到使用PDFKIT即可,但是并不是直接pip安装pdfkit就行,我们需要提前进入下面的网站选择自己电脑系统对应的wkhtmltopdf下载安装
https://wkhtmltopdf.org/downloads.html
安装完使用pip安装pdfkit
pip install pdfkit
现在我们就能使用两行代码转换指定网页为PDF格式,比如将我的第一篇自动化文章转为PDF
看起来效果还是非常好的,所有格式包括代码都完整的保存了下来,接下来怎么做就不用我多说了,比如你想下载一个公众号所有文章为PDF格式,那就先将历史文章URL提取出来,接着使用pdfkit转换即可,而这两步骤我们都已经详细讲解过了!
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30