前言：为何需要一份100天的RPA学习计划

在数字化转型浪潮中，机器人流程自动化（RPA）已成为提升效率、降低错误率的核心技术。Python，凭借其简洁的语法、强大的生态库和极高的可扩展性，已成为构建RPA解决方案的首选语言之一。然而，从“知道Python”到“能用Python构建稳定、高效的RPA机器人”，中间横亘着一条需要系统性跨越的鸿沟。

碎片化的学习常常导致“知其然不知其所以然”，只能复制代码，无法解决真实业务中复杂的异常场景。为此，我们精心设计了这份为期100天的Python RPA系统培训大纲。它不仅仅是一个知识点列表，更是一个循序渐进、理论与实践深度结合的成长路线图。本大纲旨在帮助初学者、有一定基础的开发者，甚至是业务分析师，建立起坚实的RPA开发知识体系，最终具备独立设计、开发和部署企业级自动化流程的能力。

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第一部分：筑基篇 - 核心环境与自动化思维（第1-20天）

本阶段目标是搭建稳固的开发环境，理解自动化核心原理，并掌握最基础的模拟操作技能。

第一阶段：环境搭建与初识自动化（第1-7天）

• 目标：完成本地及虚拟化开发环境配置，运行第一个自动化脚本，理解RPA基本原理。
• 核心内容：
  • Day 1-2：Python环境精讲（Anaconda vs 原生Python，虚拟环境管理，包管理器pip）。
  • Day 3-4：IDE选择与配置（推荐VS Code或PyCharm），安装必备插件（Python， Git， 代码片段）。
  • Day 5-6：RPA核心概念剖析：什么是RPA？与宏、BPM、AI的区别与联系。Python在RPA中的优势。
  • Day 7：实战项目：使用pyautogui编写第一个脚本——自动化打开记事本，输入“Hello RPA!”，并保存关闭。引入pyautogui.FAILSAFE安全机制。

第二阶段：GUI自动化基础（第8-20天）

• 目标：掌握与操作系统级GUI元素交互的核心技能，包括定位、操作、等待与异常处理。
• 核心内容：
  • Day 8-10：屏幕坐标系与基础操作：click(), doubleClick(), dragTo(), scroll()， 理解屏幕分辨率的影响。
  • Day 11-13：定位策略（关键）：坐标定位的弊端与图像识别定位。使用pyautogui.locateOnScreen()和pyscreeze进行可靠的元素定位，讲解置信度（confidence参数）。
  • Day 14-16：键盘与文字输入：typewrite(), hotkey() 组合键，处理中英文及特殊字符。pyperclip剪贴板库的妙用。
  • Day 17-18：窗口管理：使用pygetwindow库获取、激活、移动、调整应用窗口。
  • Day 19-20：实战项目：编写一个自动化桌面整理脚本，自动将指定文件夹下的图片、文档、压缩包分类移动到不同文件夹，并生成操作日志。

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第二部分：核心技能篇 - 征服Web与数据处理（第21-50天）

现代RPA流程大量涉及浏览器操作和数据加工。本阶段将深入Web自动化和数据处理两大支柱。

第三阶段：Web自动化核心（第21-35天）

• 目标：精通使用Selenium控制浏览器，处理动态网页、弹出框、多窗口/iframe等复杂场景。
• 核心内容：
  • Day 21-23：Selenium环境搭建（WebDriver配置，与Chrome/Firefox的版本匹配）。
  • Day 24-28：八大元素定位器（ID, Name, XPath, CSS Selector等）深度解析与最佳实践。WebDriverWait显式等待与expected_conditions的全面应用。
  • Day 29-31：高级交互：处理下拉框（Select类）、文件上传、弹窗（Alert）、多窗口与iframe切换。
  • Day 32-33：JavaScript执行、Cookie管理和浏览器参数配置（无头模式、禁用图片加载）。
  • Day 34-35：实战项目：编写一个电商网站商品信息抓取机器人，自动翻页，提取商品名称、价格、评论数并保存为结构化数据（如CSV）。

第四阶段：数据处理与文件操作（第36-50天）

• 目标：让机器人学会“读写算”，能够处理Excel、PDF、CSV等常见办公文档。
• 核心内容：
  • Day 36-39：Excel自动化（openpyxl库）：读写单元格、公式、样式，操作工作表，创建图表。
  • Day 40-42：Excel高级与CSV（pandas库）：使用Pandas进行数据筛选、清洗、合并、分析，并输出。
  • Day 43-45：PDF文档处理（PyPDF2/pdfplumber）：提取文本、合并/拆分PDF、添加水印。
  • Day 46-48：文件和文件夹批量操作（os, shutil, glob模块），监控文件夹变化。
  • Day 49-50：实战项目：构建一个自动化报表生成器：从数据库/CSV读取原始数据，用Pandas清洗分析，用Openpyxl生成格式精美的Excel报表，并用PyPDF2将总结页转为PDF邮件附件。

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第三部分：进阶实战篇 - 增强能力与模式设计（第51-80天）

构建健壮、可维护的RPA机器人需要更高级的技术和架构思想。

第五阶段：增强型技术集成（第51-65天）

• 目标：集成OCR、邮件、API等增强能力，突破纯图形界面的限制。
• 核心内容：
  • Day 51-54：OCR（光学字符识别）技术：使用pytesseract+PIL识别图片和截图中的文字，处理验证码（简单场景）。
  • Day 55-58：邮件自动化（smtplib, email库）：自动发送带附件的邮件，使用imap_tools读取和处理收件箱邮件。
  • Day 59-61：调用外部API：使用requests库进行RESTful API调用，为流程注入外部数据和服务（如天气、汇率、AI接口）。
  • Day 62-65：实战项目：打造一个智能票据处理机器人：扫描文件夹中的发票图片，用OCR提取关键信息（金额、日期、供应商），填写到Excel报销单，并通过邮件发送给审核人。

第六阶段：工程化与设计模式（第66-80天）

• 目标：学习如何编写健壮、可配置、易维护的RPA代码。
• 核心内容：
  • Day 66-69：日志记录与错误处理：使用logging模块记录详细运行日志。设计重试机制、全局异常捕获和友好的错误提示。
  • Day 70-73：配置化管理：使用configparser、YAML或JSON文件管理脚本参数（如路径、账号、时间间隔），使脚本与配置分离。
  • Day 74-77：RPA常用设计模式：了解并实践“流程控制模式”、“数据管道模式”、“状态机模式”在复杂流程中的应用。
  • Day 78-80：实战项目：重构之前的电商抓取项目，将其模块化（分为页面操作、数据解析、存储模块），加入配置文件和完整的日志系统，实现可配置化抓取。

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第四部分：高可用与部署篇（第81-100天）

让机器人从“能跑”到“好用且可靠”，并能在生产环境中持续运行。

第七阶段：调度、监控与部署（第81-90天）

• 目标：掌握自动化任务的调度、监控和打包部署方法。
• 核心内容：
  • Day 81-83：任务调度：使用Windows任务计划程序、schedule库或轻量级第三方工具（如APScheduler）定时触发脚本。
  • Day 84-86：简单监控与通知：脚本运行状态监控，失败时通过邮件、钉钉/企业微信机器人发送告警。
  • Day 87-90：应用打包：使用PyInstaller将Python脚本打包成独立的.exe可执行文件，方便在没有Python环境的机器上部署。

第八阶段：毕业设计 - 综合项目实战（第91-100天）

• 目标：综合运用所学知识，独立完成一个贴近企业真实场景的端到端RPA解决方案。
• 项目选题示例：
  1. HR入职流程自动化：自动从邮件收取简历，解析关键信息，在后台系统创建账号，发送入职指引邮件。
  2. 财务对账机器人：每日从网银下载对账单，与内部ERP系统导出的数据进行自动对账，标记差异并生成差异报告。
  3. 竞品监控系统：定时抓取多个竞品网站的价格、活动信息，进行数据分析，生成每日监控简报。
• 交付要求：
  • 完整的项目源代码（模块化结构）。
  • 详细的技术设计方案文档。
  • 用户配置手册。
  • 项目总结与复盘报告。

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学习建议与资源

1. 每日节奏：建议每天投入1.5-2小时，其中40%时间学习理论，60%时间动手编码和调试。
2. 善用工具：使用Git进行版本控制，为每个实战项目建立仓库。
3. 拥抱社区：在Stack Overflow、CSDN、GitHub上寻找答案和灵感，参与开源RPA项目。
4. 业务思维：最好的RPA创意源于对重复、规则性业务的敏锐观察。多与业务同事交流。

结语

这100天的旅程，不仅是将一系列Python库的功能串联起来，更是培养一种自动化思维和系统性解决问题能力的过程。RPA开发不仅是技术活，更是对业务流程的理解、拆解与重塑。坚持完成这份大纲，你将不仅成为一名Python RPA开发者，更将成为企业数字化转型中宝贵的“流程优化师”。