Python Automation Cho Dân Văn Phòng: Tự Động Xử Lý File, Email, PDF Và Web Scraping

import pandas as pd
import glob

# Lấy tất cả file Excel trong folder
files = glob.glob("C:/BaoCao/*.xlsx")

# Đọc và gộp
all_data = []
for f in files:
    df = pd.read_excel(f)
    df["Nguon"] = f.split("/")[-1]  # Thêm cột tên file
    all_data.append(df)

result = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
result.to_excel("TongHop.xlsx", index=False)
print(f"Gộp {len(files)} file → {len(result)} dòng")

import os

folder = "C:/AnhSanPham/"
prefix = "SP"

files = sorted(os.listdir(folder))
for i, f in enumerate(files, 1):
    ext = os.path.splitext(f)[1]  # .jpg, .png
    new_name = f"{prefix}_{i:03d}{ext}"  # SP_001.jpg
    os.rename(
        os.path.join(folder, f),
        os.path.join(folder, new_name)
    )
    print(f"{f} → {new_name}")

import pandas as pd
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Đọc danh sách từ Excel
df = pd.read_excel("DanhSach.xlsx")
# Cột: Email, Ten, SoTien

# Kết nối Gmail SMTP
smtp = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587)
smtp.starttls()
smtp.login("your_email@gmail.com", "app_password")  # Dùng App Password

for _, row in df.iterrows():
    msg = MIMEMultipart()
    msg["Subject"] = f"Nhắc nhở thanh toán - {row['Ten']}"
    msg["From"] = "your_email@gmail.com"
    msg["To"] = row["Email"]
    
    body = f"""
    Kính gửi {row["Ten"]},
    
    Chúng tôi xin nhắc nhở khoản thanh toán:
    Số tiền: {row["SoTien"]:,.0f} VNĐ
    
    Vui lòng thanh toán trước ngày 15 tháng này.
    Trân trọng.
    """
    msg.attach(MIMEText(body, "plain"))
    smtp.send_message(msg)
    print(f"✅ Sent to {row['Email']}")

smtp.quit()

from PyPDF2 import PdfMerger
import glob

merger = PdfMerger()

# Gộp tất cả PDF trong folder, theo thứ tự tên
for pdf in sorted(glob.glob("C:/HopDong/*.pdf")):
    merger.append(pdf)
    print(f"+ {pdf}")

merger.write("TongHop_HopDong.pdf")
merger.close()
print("✅ Merged!")

import tabula  # pip install tabula-py

# Trích xuất bảng từ PDF
tables = tabula.read_pdf("BaoCaoTC.pdf", pages="all")

# Mỗi bảng là 1 DataFrame
for i, table in enumerate(tables):
    table.to_excel(f"Bang_{i+1}.xlsx", index=False)
    print(f"Table {i+1}: {table.shape}")

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://example.com/bang-gia"
resp = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")

# Tìm bảng HTML
table = soup.find("table")
rows = []
for tr in table.find_all("tr"):
    cells = [td.text.strip() for td in tr.find_all(["td", "th"])]
    rows.append(cells)

df = pd.DataFrame(rows[1:], columns=rows[0])
df.to_excel("BangGia.xlsx", index=False)
print(f"Scraped {len(df)} dòng")

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
from openpyxl.utils import get_column_letter

# Tạo DataFrame
df = pd.read_excel("DuLieu.xlsx")
summary = df.groupby("PhongBan").agg(
    SoNV=("HoTen", "count"),
    TongLuong=("Luong", "sum"),
    LuongTB=("Luong", "mean")
).round(0)

# Xuất ra Excel
summary.to_excel("BaoCao.xlsx", sheet_name="TongHop")

# Format với openpyxl
wb = load_workbook("BaoCao.xlsx")
ws = wb.active

# Header style
header_fill = PatternFill(start_color="1F4E79", fill_type="solid")
header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=12)

for cell in ws[1]:
    cell.fill = header_fill
    cell.font = header_font
    cell.alignment = Alignment(horizontal="center")

# Number format cho cột tiền
for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=4):
    for cell in row:
        cell.number_format = "#,##0"

# Auto-fit column width
for col in ws.columns:
    max_len = max(len(str(c.value or "")) for c in col)
    ws.column_dimensions[get_column_letter(col[0].column)].width = max_len + 3

wb.save("BaoCao.xlsx")
print("✅ Report created with formatting!")

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os

def check_price(url, selector):
    resp = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
    soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
    price_elem = soup.select_one(selector)
    if price_elem:
        price = price_elem.text.strip()
        return price
    return None

# Danh sách sản phẩm cần theo dõi
products = [
    {"name": "Laptop ABC", "url": "https://...", "selector": ".product-price"},
    {"name": "Phone XYZ", "url": "https://...", "selector": ".price"},
]

# Thu thập giá
results = []
for p in products:
    price = check_price(p["url"], p["selector"])
    results.append({
        "Thời gian": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
        "Sản phẩm": p["name"],
        "Giá": price
    })

# Lưu vào file (append)
df_new = pd.DataFrame(results)
if os.path.exists("GiaTheoNgay.xlsx"):
    df_old = pd.read_excel("GiaTheoNgay.xlsx")
    df = pd.concat([df_old, df_new], ignore_index=True)
else:
    df = df_new
df.to_excel("GiaTheoNgay.xlsx", index=False)
print(f"✅ Tracked {len(results)} products")