Python办公自动化对教务办公效率提升的研究

2022-08-12曹梦川

现代信息科技 2022年8期

曹梦川

（宁夏职业技术学院，宁夏银川 750021）

0 引言

随着信息技术的快速发展，越来越多的地方政府、企业、学校开展实用了无纸化办公，相比以往的办公模式，OA系统已经成为各大公司的标配，具有强大的便捷性，但是在某一些情景下，例如疫情数据上报、员工信息填报、员工信息汇总等相关工作还是需要大量的人工进行处理、统计、分析。在面对数据量很小的任务时，这类的办公形式无法体现弊端，但是当数据量庞大到一定级别的时候，人工处理这些高重复性的任务不仅耗时耗力，还可能会出现错误或数据遗漏，对办公效率影响严重。在这个信息化时代，如何快速处理源源不断的数据已经是现代办公的主要问题。在各大学校中此类问题最为突出，尤其是在学校的教务部门中，教务人员每天需要处理大量的学生数据，例如宁夏职业技术学院软件学院全年级的学生已经超过1 200人，学校要求学院每天上报学生情况数据，负责教务的老师一天要处理这些碎片化的数据，效率和准确性来说都很难保证。如何通过办公自动化来解决大量重复、琐碎的工作任务，减少信息遗漏，提高工作效率，简化教务人员的工作内容，是本次的研究的重点。

1 自动化办公技术

随着人工智能、大数据等新兴科技的快速发展，Python语言也变得主流起来，凭借着Python强大的拓展性和丰富的第三方模块，不仅受到程序员的热爱，在办公自动化领域大显身手。

办公自动化（Office Automation, OA）是将计算机技术与现代化办公结合应用的一种新型的办公方式。目前而言，办公自动化没有统一的定义，凡是在传统的办公中使用各种新技术或设备，都属于办公自动化的领域。通过实现办公自动化，可以减少办公人员重复性工作，有效提升办公效率。

根据针对多个宁夏当地企业、事业单位调研，大部分OA系统的主要功能是所有业务网上操作，流程无纸化，审批线上化等信息化手段。对于一些日常工作，并没有给出有效的解决高重复性工作的方案。有些虽然提供了解决方案，但是没有考虑到教务人员的真实需求，开发出来的需求没有实用价值，很多工作不得不手工去做。因此加强对自动化替代人工办公的研究，将重复性高的工作交给机器，优化人员工作，对全面提升各行各业办公效率有着至关重要的作用。

通过对宁夏职业技术学院软件学院教务部门的工作内容分析，表格汇总、表格信息处理、表格填报为主要的工作内容。其中部分工作是具有很大的重复性，这样高重复性的工作，非常适合通过办公自动化来解决问题。针对教务人员不同的工作内容，设计应对的方案，从而实现质量与效率的提高，同时还可以将信息在各个部门之间进行交流与共享，避免重复索要数据的麻烦。所以办公自动化对教务办公的效率提升有着非常重要的作用及帮助。

1.1 技术及样本的选择

开发语言选取Python语言，主要原因是Python语言作为人工智能、大数据分析的重要支持语言，具有很强大、免费的“代码库”，用户可以调用集成完整的库实现自己想要的功能；Python作为脚本语言，和其他语言相比更加简洁、高效；Python被称为“胶水语言”，能够很好的包装和调用其他语言编写的库文件。

Pandas 是Python中一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。名字衍生自术语”panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。

MySQL是一个关系型数据库管理系统，是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，就增加了速度并提高了灵活性。

本次研究以宁夏职业技术学院软件学院教务部门为研究样本，软件学院2019级共有5个专业，合计13个班级，共536学生。主要数据来源是以班级为单位提交的各类表格，如个人信息登记表、疫情登记表等；学生相关各类表格，如活动报名表、信息表等。

1.2 办公自动化的实现

1.2.1 表格汇总的实现

根据软件学院实际情况分析，教务人员每天需要对13个班级表格进行汇总，平均耗时在10到20分钟之间，如果涉及到全部年级班级，处理时间约90分钟左右，人工方式已无法更加快捷的解决此类问题。通过使用Python进行办公自动化，使用脚本实现表格的汇总，不论多少张表格，都可在1秒内完成汇总，并且信息来源于原始表格，不会出现遗漏或填报串行等情况，汇总后生成新的表格，原始数据表格仅仅作为数据读取使用，不会对源数据造成不可逆的损坏。

图1为具体实现思路：

图1 表格汇总流程

（1）指定需要合并所有表格所在的文件夹绝对路径，通过Python中OS库中的walk方法遍历文件夹里所有文件的名称，与文件所在的绝对路径拼接成完整路径，存放在列表中，用于循环操作文件夹中所有的excel文件。

（2）使用循环调用pandas库中的read_excel方法分别读取文件夹中所有的文件，生成对应的dataframe对象。

（3）创建一个新的dataframe对象，用于存储所有所有excel数据，并设置columns参数为对应表头信息。将读取的数据通过循环依次写入这个新的dataframe对象中。

（4）通过pandas库中to_excel方法将数据写入新的excel中，完成合并操作。

具体实现代码：

获取文件夹中文件所在的全部路径

根据样本数据测试100次显示，合并文件所用平均时间约为1.3秒

1.2.2 构建学生信息库

根据调研显示，因不同的机构或单位定期要求学校提交学生信息，大部分学生信息例如姓名、班级、学号、电话、家庭住址等经常重复填写，教务人员不得不等各班学生填报完毕后提交上来，然后在进行汇总，因涉及班级众多，往往在提交的过程阶段花费时间最长。

很多学校为了解决此类问题建设了学生信息库，但是因为使用的技术为前后端技术，学生填写数据需要通过网页。当有新的字段需要填报，后台管理员必须重新设置或修改页面信息，学生按照要求重新填报；有的服务端没有实现低代码化，还需要对页面进行二次开发以应对新的字段填写，可以说将简单的问题复杂化，耗时耗力耗钱，无法有效的解决问题。

然而在通过表格的自动化汇总的实现后，本质来说，这个合成后的表格就是一个完整的数据集，可以使用该数据集在MySql中构建一个学生信息库，那么就将对数据库的维护转变成了对excel的维护，如果填报的表没有新的字段出现，可以直接使用Pandas中的to_sql方法，将现有的数据信息全部写入至对应的数据库表中。从而快速完成学生信息库的建设。

但是在面临新的字段信息的时候，会存在一个运行时间的问题，如果采用常规循环嵌套的方法，一条一条数据进行比对，每个字段也需要去比对，那么所花费的时间复杂度O（），完成的时间远超人工手动完成的时间，这样做反而适得其反。

解决思路：

（1）在学生填表阶段，不需要设置特别多字段的表格，只需要学生填写学号和新字段信息。

（2）对上交的表格进行合并，存放在dataframe对象中，不进行生成新表格和数据库写入的操作。

（3）在数据库中对应表中创建新字段，根据dataframe对象中学生学号作为查找的关键key，使用MySql中update方法通过学生学号作为主键索引更新数据。

MySql数据库根据主键索引所采用的是聚集索引，聚集索引的叶子节点就是数据节点，从上至下遍历一次B+树，直到找到具体的主键，拿到叶子结点存储的数据。时间复杂度为O（），符合自动化办公中快速的这一特点的要求。

根据样本数据经过100次测试显示，对学生信息库进行数据更新的平均用平均时在1.2秒主键索引模式如图2所示。