Python与RPA：自动化的关系

Python是实现RPA的工具之一，但RPA要复杂得多，远不是仅仅会Python这么简单。

要理解RPA和Python的区别，首先看看它们各自的作用。

1. 什么时候会用到RPA？

比如你的财务同事需要做财务对账、发票报销、税务申报等，这些流程看似简单，其实在操作层面非常繁琐，而且大多是重复性操作。

如果人工来处理财务之类的数据，会浪费大量时间，而RPA可以搭建一整套财务自动化的系统，从数据采集、存储、整合、分析到输出都帮你串起来，既节省了人力又极大地避免了人为错误。

你可以将这个流程应用到任何业务场景上，如人力资源、供应链、保险理赔、设备管理等，都有RPA的用武之地。

2. 什么是RPA技术？

RPA是一种模仿人类与软件交互方式的技术，用于执行大批量、可重复的任务，特别是财务、供应链等重复流程化业务。

你的iPhone上的快捷指令也是一种RPA，通过一系列指令的设置，实现自动化操作某个复杂任务。

RPA的一大特点是无代码或低代码开发，能够复制人类执行基于计算机的流程的方式，你只需要在自动化软件上设置好流程和步骤，就可以实现复杂的操作。

3. Python是否可以替代RPA呢？

并不能！！！

Python只是一种编程语言，你可以用它来编写一套RPA程序，但前提是你的Python能力非常强大，而且你需要了解RPA涉及到的各种复杂流程、技术和逻辑。

因此，RPA并不等同于Python，也不等同于编程，它是一套完整的自动化系统，涉及业务流程、接口协议、通信机制、ETL、数据库管理、数据建模、数据安全等等。

特别要注意的是，设计一套RPA系统需要对业务流程有深入的了解。

4. 使用Python开发简单的自动化报表程序

下面举个例子：

你作为数据分析师，每周需要为公司基金销售数据制作报表，包含绘制月度销售额趋势图、基金产品销售额分布图和未来6个月基金销售额预测趋势图等。

你可以使用Python的xlwings库来操作Excel，创建一个简单的RPA程序，用来自动化生成报表。

import xlwings as xw
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] # 设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False # 该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

def main():
    # 打开Excel文件
    wb = xw.Book.caller()
    sheet = wb.sheets[0]
 
    # 读取基金销售数据
    data = sheet.range('A1').options(expand='table').value
    # 将数据转换为Pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
    df['月'] = df['日期'].dt.month
    df['年'] = df['日期'].dt.year

    # 绘制基金销售额月度趋势图
    monthly_sales = df.groupby(['年', '月']).agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()
    monthly_sales['日期'] = pd.to_datetime(monthly_sales['年'].astype(str) + '-' + monthly_sales['月'].astype(str), format='%Y-%m')
    monthly_sales = monthly_sales.sort_values('日期')
    fig1, ax1 = plt.subplots()
    sns.lineplot(x='日期', y='销售额', data=monthly_sales)
    ax1.set(xlabel='日期', ylabel='销售额', title='基金销售额月度趋势图')
    plt.xticks(rotation=45)
    sheet.pictures.add(fig1, name='基金销售额月度趋势图', update=True, left=sheet.range('D2').left, top=sheet.range('D2').top)

    # 绘制基金产品销售额分布图
    fund_sales = df.groupby('基金名称').agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()
    fig2, ax2 = plt.subplots()
    sns.barplot(x='销售额', y='基金名称', data=fund_sales)
    ax2.set(xlabel='销售额', ylabel='基金名称', title='基金产品销售额分布图')
    sheet.pictures.add(fig2, name='基金产品销售额分布图', update=True, left=sheet.range('D20').left, top=sheet.range('D20').top)

    # 搭建线性回归模型，用于预测未来6个月的销售额
    x = monthly_sales.index.values.reshape(-1, 1)
    y = monthly_sales['销售额'].values
    model = LinearRegression()
    model.fit(x, y)
    # 预测未来6个月销售额
    future_months = 6
    last_month = monthly_sales['日期'].max().to_period('M').to_timestamp().to_pydatetime()
    next_months = pd.date_range(start=last_month, periods=future_months+1, freq='M')[1:]
    next_months_index = np.arange(len(monthly_sales), len(monthly_sales)+future_months)
    next_months_df = pd.DataFrame({'日期': next_months, '销售额': [np.nan]*future_months, '年': next_months.year, '月': next_months.month})
    next_months_df['预测销售额'] = model.predict(next_months_index.reshape(-1, 1))
    monthly_sales_pred = pd.concat([monthly_sales, next_months_df], ignore_index=True)

    # 绘制未来6个月基金销售额预测趋势图
    fig3, ax3 = plt.subplots()
    sns.lineplot(x='日期', y='销售额', data=monthly_sales_pred,label='销售额',)
    sns.lineplot(x='日期', y='预测销售额', data=monthly_sales_pred,label='预测销售额')
    ax3.set(xlabel='日期', ylabel='销售额', title='未来6个月基金销售额预测趋势图')
    plt.xticks(rotation=45)
    sheet.pictures.add(fig3, name='未来6个月基金销售额预测趋势图', update=True, left=sheet.range('D40').left, top=sheet.range('D40').top)

@xw.func
def hello(name):
    return f"Hello {name}!"

if __name__ == "__main__":
    xw.Book("PythonExcelTest.xlsm").set_mock_caller()
    main()

这样使用Python创建了一个简单的RPA程序，用来自动化使用基金数据创建报表。

总的来说，RPA是一个非常有趣的东西，Python作为实现RPA的工具之一，可以帮助我们更轻松地实现自动化任务。