


Python verwendet xlrd und xlwt zum Lesen, Schreiben und Formatieren von Excel
Vor kurzem traten einige Probleme bei der Verwendung von Python zur Verarbeitung von Excel-Tabellen auf, daher dachte ich darüber nach, die endgültige Implementierungsmethode und die Problemlösungsmethode aufzuzeichnen. Zu Ihrer eigenen Bequemlichkeit oder damit jeder bei Bedarf darauf zurückgreifen kann, stellt der folgende Artikel hauptsächlich die relevanten Informationen zur Verwendung von xlrd und xlwt zum Lesen, Schreiben und Formatieren von Excel vor. Lassen Sie uns gemeinsam lernen.
Vorwort
Python verwendet hauptsächlich die beiden Bibliotheken xlrd und xlwt, um Excel zu betreiben, dh xlrd ist eine Bibliothek zum Lesen von Excel und xlwt ist eine Bibliothek zum Schreiben übertreffen. In diesem Artikel wird hauptsächlich die Verwendung von xlrd und xlwt durch Python zum Lesen, Schreiben und Formatieren von Excel vorgestellt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife den detaillierten Implementierungsprozess an.
Geben Sie # -*- programming:utf-8 -*- im Skript an
1 Bestätigen Sie, dass das Quell-Excel vorhanden ist, und verwenden Sie den Wert in die erste Spalte jeder Zeile in einem Formular.
import xlrd, xlwt import os assert os.path.isfile('source_excel.xls'),"There is no timesheet exist. Exit..." book = xlrd.open_workbook('source_excel.xls') sheet=book.sheet_by_index(0) for rows in range(sheet.nrows): value = sheet.cell(rows,0).value
2. Verwenden Sie xlwt, um die aus der Quelltabelle gelesenen Daten in eine neue Tabelle zu schreiben und die Zeilenbreite festzulegen Tabellenformat. Nachdem Sie 2 Zeilen und 8 Spalten mit Zellen zusammengeführt haben, schreiben Sie den Titel und stellen Sie das Format auf den zuvor definierten Titelstil ein.
Verwendet write_merge.
wbk = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet_w = wbk.add_sheet('write_after', cell_overwrite_ok=True) sheet_w.col(3).width = 5000 tittle_style = xlwt.easyxf('font: height 300, name SimSun, colour_index red, bold on; align: wrap on, vert centre, horiz center;') sheet_w.write_merge(0,2,0,8,u'这是标题',tittle_style)
3 Wenn Sie globale Variablen in einer Funktion verwenden, fügen Sie unbedingt globale hinzu. Ansonsten: UnboundLocalError:local variable'xxx' referenced before assignment.
check_num = 0 def check_data(sheet): global check_num check_num=check_num+1
4. Schreiben Sie das Datum und den formatierten Wert. Das aus dem Blatt gelesene ursprüngliche Datumsformat ist 2014/4/10. Nach der Verarbeitung wird nur das Datum beibehalten und in ein durch Kommas getrenntes Array umgewandelt und in ein neues Excel geschrieben.
date_arr = [] date=sheet.cell(row,2).value.rsplit('/')[-1] if date not in date_arr: date_arr.append(date) sheet_w.write_merge(row2,row2,6,6,date_num, normal_style) sheet_w.write_merge(row2,row2,7,7,','.join(date_arr), normal_style)
5 Wenn das aus Excel gelesene Datumsformat xldate ist, müssen Sie xldate_as_tuple von xlrd verwenden, um es in Datum zu verarbeiten Format. Stellen Sie zunächst sicher, dass der ctype der Tabelle tatsächlich xldate ist, bevor Sie den Vorgang starten. Andernfalls wird ein Fehler gemeldet. Das Datumsformat kann dann mit strftime in einen String umgewandelt werden. Zum Beispiel: date.strftime("%Y-%m-%d-%H")
from datetime import date,datetime from xlrd import xldate_as_tuple if (sheet.cell(rows,3).ctype == 3): num=num+1 date_value = xldate_as_tuple(sheet.cell_value(rows,3),book.datemode) date_tmp = date(*date_value[:3]).strftime("%d")
6. Speichern Sie abschließend die neu geschriebene Tabelle
wbk.save('new_excel.xls')
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
