Python Word文件自动化实战之简历筛选

让我来为你讲解“Python Word文件自动化实战之简历筛选”的完整攻略。

一、前置条件与准备工作

在进行Word文件自动化实战之前，需要具备以下前置条件：

1. 具有Python基础知识，包括Python基本语法、流程控制、函数、模块等基本知识；
2. 熟悉Python操作Word的相关库，如python-docx、pywin32等；
3. 掌握Word文件的基本操作，如创建、打开、保存、读取等；
4. 熟悉需要筛选的条件，可以根据实际需求编写代码，实现自动筛选功能。

在具备上述知识和技能的基础上，还需要完成以下准备工作：

1. 安装所需的Python库，如python-docx、pywin32等；
2. 准备待筛选的Word文档，建议采用适当的格式规范，使得程序可以准确识别关键信息；
3. 设计筛选条件，确定需要筛选的信息，可以根据不同需求定义不同的筛选规则。

二、实现步骤

1. 导入所需的库，如python-docx、pywin32等；
2. 打开待筛选的Word文档，读取其中的内容；
3. 根据预设的筛选条件，筛选文档中的内容；
4. 将符合筛选条件的内容复制到新的Word文档中；
5. 保存新的Word文档，完成自动化筛选。

下面，我们以筛选简历中的关键信息为例，来说明具体的实现步骤。

示例1：提取简历中的姓名、学历、工作经验

首先，我们需要定义需要筛选的信息，例如姓名、学历、工作经验等。

key_words = ['Name', 'Education', 'Experience']

然后，我们需要打开待筛选的Word文档，读取其中的内容。

import docx
doc = docx.Document('resume.docx')
text = []
for para in doc.paragraphs:
    text.append(para.text)

接着，我们可以使用正则表达式来筛选文档中的内容，例如提取姓名、学历和工作经验。

import re
for i in text:
    res = re.search(r"姓名：(.+?)\\n", i)
    if res:
        name = res.group(1)
    res = re.search(r"学历：(.+?)\\n", i)
    if res:
        education = res.group(1)
    res = re.search(r"工作经验：(.+?)\\n", i)
    if res:
        experience = res.group(1)

最后，我们将筛选出来的信息复制到新的Word文档中，并保存。

import win32com.client as win32
newDocx = docx.Document()
newDocx.add_paragraph('姓名：' + name)
newDocx.add_paragraph('学历：' + education)
newDocx.add_paragraph('工作经验：' + experience)
newDocx.save('new_resume.docx')

示例2：筛选符合条件的求职者

在这个示例中，我们将简历中的信息进行量化，例如工作经验、学历等，然后根据这些信息进行筛选，选取符合条件的求职者。

首先，我们需要定义需要筛选的信息，例如工作经验、学历等，以及各个信息的阈值。

key_words = ['Experience', 'Education']
threshold = {'Experience': 3, 'Education': '本科'}

然后，我们需要读取简历，并对每份简历进行信息量化。

text = []
doc = docx.Document(file)
for para in doc.paragraphs:
    text.append(para.text)
info = {}
for i in text:
    for k in key_words:
        if k in i:
            if k == 'Experience':
                res = re.search(r"(\d+)[年]+", i)
                if res:
                    info[k] = int(res.group(1))
            else:
                res = re.search(r"([硕士|本科|大专])", i)
                if res:
                    info[k] = res.group(1)

接下来，我们把每份简历的信息与阈值进行比较，筛选出符合条件的简历。

qualified_files = []
for file in files:
    text = []
    doc = docx.Document(file)
    for para in doc.paragraphs:
        text.append(para.text)
    info = {}
    for i in text:
        for k in key_words:
            if k in i:
                if k == 'Experience':
                    res = re.search(r"(\d+)[年]+", i)
                    if res:
                        info[k] = int(res.group(1))
                else:
                    res = re.search(r"([硕士|本科|大专])", i)
                    if res:
                        info[k] = res.group(1)
    flag = True
    for k in threshold:
        if k in info:
            if type(threshold[k]) == int:
                if info[k] < threshold[k]:
                    flag = False
            else:
                if threshold[k] not in info[k]:
                    flag = False
        else:
            flag = False
    if flag:
        qualified_files.append(file)

最后，我们将筛选出来的简历文件名保存到文件中。

with open('qualified_files.txt', 'w') as f:
    for file in qualified_files:
        f.write(file + '\n')

三、注意事项

1. 在使用pywin32库时，需要确保所使用的Word版本支持COM API，否则程序将无法正常运行；
2. 在读取Word文档时，需要注意文档中的换行符可能会被识别成\n，需要进行适当的处理；
3. 在使用正则表达式进行信息提取时，需要注意正则表达式的编写和匹配，以确保可以正确提取出需要的信息；
4. 在进行自动化筛选时，需要根据实际需求进行适当的调整和修改，以提高筛选的准确率和效率。