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Python自动化！5行代码1.2秒搞定原本需手动提醒的应付款项！
想象一下，你坐在财务部门的办公室里，每天面对成堆的应付款项记录，这些付款项目的到期日如潮水般涌来。你需要逐一检查每一笔款项的到期日，然后手动给供应商发送提醒邮件。刚刚处理完一笔付款提醒，更多的应付款项已经接踵而至！
是不是感觉这样的场景让你疲惫不堪？如果忽略了某笔应付款的提醒，可能会导致逾期付款，影响公司信誉甚至中断供应链。但借助Python自动化，只需5行代码，你就能在1.2秒内完成原本需要几个小时甚至几天的重复性工作。
案例背景
在某知名制造企业中，负责财务管理的小李（化名）每天要处理上百笔应付款项的提醒工作。根据公司规定，所有即将到期的应付款项必须提前7天提醒相关供应商，否则公司将面临逾期付款的罚款以及供应链的中断风险。
为了避免人工操作的失误，财务部门引入了一款第三方管理系统，帮助管理应付款项数据。然而，这个系统仅仅提供数据汇总功能，没有自动提醒的功能，小李只能通过手动方式一个个筛选出即将到期的付款，再通过邮件通知供应商。
这项工作非常耗时耗力——平均下来，处理一封提醒邮件大约需要3分钟，而一天下来要处理几十封邮件，花费在这项工作上的时间远远超过了日常财务分析的时间。
小李崩溃了
随着应付款项管理任务的增多，老板对逾期付款的零容忍态度让小李倍感压力。特别是当系统仅仅提供付款数据，而不能自动发送提醒时，手动筛选付款日期和发送提醒邮件的操作让小李彻底崩溃。于是，小李决定借助Python自动化技术，优化这项工作流程。
Python自动化登场
在这个紧急时刻，我向小李推荐了Python自动化解决方案！通过自动化工具，只需几行代码，就能轻松实现应付款项的自动筛选与提醒功能。我将解决方案分为以下几步：
读取存储在Excel文件中的应付款项数据； 自动筛选未来7天内即将到期的付款； 自动生成并发送提醒邮件，包含具体的付款金额、供应商名称和到期日。
下面是自动化代码实现：
import pandas as pd, smtplib
from email.mime.text import MIMEText
# 从config.txt读取配置信息
def read_config(filename="../config.txt"):
config = {}
with open(filename, 'r') as file:
for line in file:
key, value = line.strip().split(' = ')
config[key] = value.strip("'") # 去除引号
return config
# 读取配置文件
config = read_config()
# 读取应付款项数据
df = pd.read_excel("应付款项.xlsx")
# 筛选出即将到期的付款
due_payments = df[df['到期日'] <= pd.Timestamp.today() + pd.DateOffset(days=7)]
# 发送提醒邮件
for index, row in due_payments.iterrows():
rsp = f"您好，{row['供应商']}，您有一笔金额为{row['金额']}的款项将在{row['到期日'].date()}到期，请及时处理。"
print(rsp)
msg = MIMEText(rsp)
msg['Subject'], msg['To'], msg['From'] = "应付款项提醒", row['邮箱'], config['sender_email']
# 使用读取到的SMTP配置发送邮件
with smtplib.SMTP(config['sender_host']) as s:
s.starttls()
s.login(config['sender_email'], config['sender_password'])
s.sendmail(msg['From'], msg['To'], msg.as_string())
print("提醒邮件已发送。")
代码说明：
读取付款数据：
使用 pandas库从Excel文件中读取所有应付款项数据，包括供应商名称、金额、到期日和邮箱地址。
筛选即将到期的付款：
根据付款的到期日期，筛选出未来7天内即将到期的付款。
发送提醒邮件：
自动生成邮件，内容包含供应商名称、付款金额及到期日期，并通过SMTP服务器发送提醒邮件至供应商邮箱。
小李的惊喜
当小李运行完这段脚本后，发现原本需要几个小时手动处理的付款提醒，现在竟然在 1.2秒 内完成了！每笔应付款都得到了及时提醒，既节省了时间，又保证了供应商及时收到付款通知。整个流程高度自动化，几乎没有出错的可能。
结语
这个案例再次证明：在现代企业中，掌握Python自动化技术对于提高工作效率至关重要。Python作为一种易学且功能强大的编程语言，在处理重复性工作时展现出巨大潜力。如果你也希望通过自动化解决重复劳动，不妨尝试学习Python编程，或许下一个效率专家就是你！
如果你希望进一步了解如何使用Python进行自动化工作，欢迎阅读我的其他自动化教程，或者与我一起学习交流。
时间花在哪里，结果就在哪里。
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