Python业务流程自动化核心是将重复手动操作转化为稳、准、易维护的可调度脚本，需先梳理流程节点，再用pandas、schedule、yagmail等模块组合实现，注重配置外置、日志留痕、异常兜底与可重入设计。
Python实现业务流程自动化，核心在于把重复、规则明确的手动操作，转化为可复用、可调度、可监控的脚本。关键不是写得多炫酷，而是稳、准、易维护——从识别流程节点开始，到封装动作、处理异常、对接系统，最后形成闭环。
别急着敲 import。拿一个典型场景举例：每天上午9点从OA导出审批通过的采购单 → 拆分数据 → 校验供应商编码和库存 → 生成ERP导入模板 → 邮件通知负责人。这个链条里每个“→”就是一个可自动化的节点。建议用流程图或表格列出：
- 输入是什么（文件？API？数据库？）
- 每步要做什么（读、过滤、计算、写、发通知）
- 出错怎么办（缺字段？网络超时？权限不足？）
- 输出交付物和交付方式（Excel文件？数据库记录？邮件正文？）
不用全学，按需组合几个主力模块就能解决80%日常任务：
- 文件处理：pandas（Excel/CSV清洗）、openpyxl（保留格式写入）、pathlib（跨平台路径管理）
- 系统交互：schedule（定时执行）、APScheduler（更健壮的后台调度）、subprocess（调用cmd/Shell命令）
- 办公集成：yagmail（发邮件，比smtplib简单）、win32com（Windows下操作Word/Excel，仅限本地）
- 接口对接：requests（调用REST API）、pyodbc / pymysql（连SQL Server/MySQL）
写完能跑不等于能上线。企业环境看重稳定性与可追溯性：
- 配置外置：把路径、账号、URL等写进config.ini或.env，别硬编码
- 日志留痕：用logging模块记录每步操作和报错，别只print
- 异常兜底：try-except不能只写pass，至少log.error(e) + 发告警邮件
- 单次运行+可重入：脚本支持手动触发，也支持定时任务；若中途失败，下次运行不重复处理已成功部分（比如加个status字段或时间戳判断）
初期不必追求“一个脚本干完所有事”。推荐演进路径：
- 第一步：独立脚本A（自动下载日报Excel）
- 第二步：脚本B（读取A的输出，生成图表并邮件发送）
- 第三步：用schedule或Windows任务计划程序串联A→B
- 进阶：用Airflow或Prefect做可视化编排，加依赖、重试、告警、仪表盘
基本上就这些。业务流程自动化不是技术竞赛，而是用Python当杠杆，把人从机械劳动里解放出来，去盯异常、优规则、做决策。
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