Python은 데이터를 읽고 쓰는 데 Excel을 사용합니다.
这次给大家带来python操作excel读写数据,python操作excel读写数据的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
本文实例为大家分享了python操作EXCEL的实例源码,供大家参考,具体内容如下
读EXCEL的操作:把excel的数据存储为字典类型
#coding=utf8 #导入读excel的操作库 import xlrd class GenExceptData(object): def init(self): try: self.dataDic={} #打开工作薄 self.wkbook= xlrd.open_workbook("Requirement.xls") #获取工作表“requirement” self.dataSheet=self.wkbook.sheet_by_name("requirement") #把数据按 按照相应格式写入excel表中 self.readDataToDicl() #保存文件 except Exception,e: print "Read Excel error:",e def readDataToDicl(self): try: nrows = self.dataSheet.nrows ncols = self.dataSheet.ncols print ncols ,nrows try: for rowNum in range(1,nrows): #把数据的当前行的元素与上一行元素作比较 #如果不相等执行if语句 try: singleJson={} propertyName=self.dataSheet.cell(rowNum,3).value propertyValue=self.dataSheet.cell(rowNum,4).value if self.dataSheet.cell(rowNum,0).value and self.dataSheet.cell(rowNum,2).value: mdEvent=self.dataSheet.cell(rowNum,0).value singleJson["serviceId"]=self.dataSheet.cell(rowNum,2).value singleJson[propertyName]=propertyValue print singleJson self.dataDic[mdEvent]=singleJson singleJson.clear() except Exception,e: print "Get Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data TO Dic Error:",e def test(): GenExceptData() if name=="main": test()
写EXCEL的操作:把csv文件的数据按照需求写入到excel文件中
#coding=utf8 from readCSV import readCSV import xlwt class GenTestCase(): def init(self,path="E:\\PythonDemo\\OperExcel\\Demo.csv"): self.dataInfor=readCSV(path) #创建工作薄 self.wkbook=xlwt.Workbook() #创建表:“埋点需求” self.dataSheet=self.wkbook.add_sheet("shellt") self.creatHead() def creatHead(self): firstLine=[] #创建表头 for index in range(len(firstLine)): self.dataSheet.write(0,index,firstLine[index]) dataBody=self.dataInfor.buffer print dataBody.len() currentrow=1 for rowNum in range(1,len(dataBody)): for index in range(len(dataBody[rowNum])): if rowNum>1: if dataBody[rowNum-1][0]!=dataBody[rowNum][0] : print currentrow,rowNum if currentrow==1: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,13): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) else: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,12): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) currentrow=rowNum+1 break for cols in range(3,6): cellValue=dataBody[rowNum][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write(rowNum,cols,data) self.wkbook.save(r'reqq.xlsx') def test(): GenTestCase() if name=="main": test()
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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
