以下是往期的文章目录，需要可以查看哦。
Python办公自动化 – Excel和Word的操作运用
Python办公自动化 – Python发送电子邮件和Outlook的集成
Python办公自动化 – 对PDF文档和PPT文档的处理
Python办公自动化 – 对Excel文档和数据库的操作运用、设置计划任务
Python办公自动化 – 对CSV文件运用和管理文件 / 文件夹
Python办公自动化 – 对数据进行分析和制作图表数据
Python办公自动化 – 对图片处理和文件的加密解密
Python办公自动化 – 语音识别和文本到语音的转换
Python办公自动化 – 日志分析和自动化FTP操作
Python办公自动化 – 进行网络监控和处理压缩文件
Python办公自动化 – 文件的比较合并和操作xml文件
Python办公自动化 – 定时邮件提醒和音视频文件处理
Python办公?动化是利用Python编程语?来创建脚本和程序，以简化、加速和?动化?常办公任务和工作流程的过程。它基于Python的强?功能和丰富的第三?库，使得能够处理各种办公任务，如?档处理、数据分析、电?邮件管理、?络通信等等。
在Python中处理JSON数据是?项常见的任务，因为JSON是?种常用的数据格式，?于在应用程序之间传输和存储数据。
要解析JSON数据，可以使?内置的 json 库。
import json
# JSON字符串
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
# 访问数据
print(data["name"]) # 输出：John
print(data["age"]) # 输出：30
可以使? json.dumps() ?法将Python数据转换为JSON格式。
import json
# Python字典
data = {
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
# 将数据转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
# 输出JSON字符串
print(json_data) # 输出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
import json
# 从JSON?件读取数据
with open("data.json", "r") as json_file:
data = json.load(json_file)
# 访问数据
print(data["name"])
import json
# Python字典
data = {
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
# 将数据写?JSON?件
with open("data.json", "w") as json_file:
json.dump(data, json_file)
JSON可以包含嵌套结构，可以通过逐级访问来处理嵌套的JSON数据。
import json
# 嵌套的JSON数据
json_data = '{"person": {"name": "John", "age": 30}}'
# 解析JSON数据
data = json.loads(json_data)
# 访问嵌套数据
print(data["person"]["name"]) # 输出：John
这些?例展示了如何在Python中处理JSON数据的基本操作。无论是解析JSON数据、将Python数据转换为JSON，还是从JSON文件中读取或写入数据，Python的 json 库提供了方便的?具来执行这些任务。 JSON数据处理对于与API交互、配置文件读写和数据交换等许多应用程序都非常重要。
要在Python中操作SQL Server数据库，可以使用不同的库和方法，但最常见和广泛使用的方法之?是使用 pyodbc 库。
?先，确保已安装 pyodbc 库。可以使?以下命令来安装它：
pip install pyodbc
使? pyodbc 连接到SQL Server数据库，需要提供连接字符串，包括数据库服务器地址、数据库名称、用户名和密码等信息。以下是?个连接到SQL Server数据库的?例：
import pyodbc
# 创建数据库连接字符串
server = 'your_server_name'
database = 'your_database_name'
username = 'your_username'
password = 'your_password'
driver= '{ODBC Driver 17 for SQL Server}' # 使用的ODBC驱动程序名称可能会因版本而异
connection_string = f'DRIVER={driver};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}'
# 建立数据库连接
conn = pyodbc.connect(connection_string)
请替换 server_name 、 database_name 、 username 和 password 为自己的数据库连接信息。
使用数据库连接来执行SQL查询，可以使? cursor() 方法创建?个游标对象，然后使?游标执行SQL语句。
# 创建游标
cursor = connection.cursor()
# 执?SQL查询
cursor.execute("SELECT * FROM table_name")
# 获取查询结果
results = cursor.fetchall()
# 打印结果
for row in results:
print(row)
请替换 table_name 为要查询的表的名称，根据需要执?其他SQL操作，如插?、更新或删除数据。
完成数据库操作后，不要忘记关闭连接，以释放资源。
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭数据库连接
connection.close()
这是?个基本的连接和查询示例。根据的需求，可以执行更复杂的操作，如参数化查询、事务管理等。此外，还可以使用ORM（对象关系映射）库，如SQLAlchemy，来更轻松地与SQL Server数据库交互，并将数据库操作与Python对象关联起来。
以上就是今天分享的内容，希望对看到的小伙伴有帮助，后续会持续更新完python办公自动化的文章分享，可以持续关注哦。