每篇前言

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一、Python操作Excel 7大库对比

Excel是Windows环境下流行的、强大的电子表格应用。无论是在工作中还是学习中我们都几乎在不间断的使用Excel来 记录或者处理一些数据。 例如，可能有-个无聊的任务，需要从一个电子表格拷贝一些数据，粘贴到另一个电子表格中。或者可能需要从几千行中挑选几行，根据某种条件稍作修改。或者需要查看几百份部门预算电子表格，寻找其中的 指定内容。正是这种无聊无脑的电子表格任务，如果让人工来手动完成，则无论是时间升本还是精力成本都不是一件好事情，但是可以通过Python来完成。

7大库功能对比图如下（本文主要介绍：xlrd和xlwt）：

二、xlrd 读取excel操作

xlrd模块用于读取Excel的数据，速度非常快。支持.xls 和 .xlsx两种文件格式的读取

1. cmd控制台安装模块：

pip install xlrd

2. 导入模块：

import xlrd

测试表如下：

1. 打开文件

xlrd.open_workbook(path)

wb = xlrd.open_workbook("./a.xls")print(wb)

运行结果：

<xlrd.book.Book object at 0x000001F905A33DC0>

2. 获取所有表名

wb.sheet_names()

sheet_names_list = wb.sheet_names()print(sheet_names_list)

运行结果：

['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']

3. 指定sheet表

wb.sheet_by_index(索引) or wb.sheet_by_name("sheet表名")

# 方式1：索引顺序获取sheet_1 = wb.sheet_by_index(0)# 方式2:名称获取sheet_2 = wb.sheet_by_name("Sheet1")

4. 对sheet表的行操作

• 1. 获取sheet表总函数：sheet.nrows
• 2. 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表，列表内是键值对：sheet.row(1)，如：[列名1:'值',列名2:'值', ...]
• 或者sheet.row_slice(1)
• 3. 返回指定行的所有单元格数值组成的列表：sheet.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None) ，如：['值1','值2',...]
• 4. 返回指定行的有效长度：sheet.row_len(rowx)

# 1.获取sheet表总函数：sheet.nrowsprint("总行数为：", sheet_1.nrows)# 2.返回由该行中所有的单元格对象组成的列表，列表内是键值对: sheet.row(1)print(sheet_1.row(1))# 或者sheet.row_slice(1)print(sheet_1.row_slice(1))# 3.返回指定行的所有单元格数值组成的列表: sheet.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None)print(sheet_1.row_values(1))# 4.返回指定行的有效长度：sheet.row_len(rowx)print("返回指定行的有效长度：", sheet_1.row_len(1))print('-' * 20)# 5. 读取整个表for i in range(sheet_1.nrows):print(sheet_1.row_values(i))

运行结果：

总行数为： 4[text:'物品1', empty:'', number:100.0, text:'EUR 0.1', text:'EUR 0.1'][text:'物品1', empty:'', number:100.0, text:'EUR 0.1', text:'EUR 0.1']['物品1', '', 100.0, 'EUR 0.1', 'EUR 0.1']返回指定行的有效长度： 5--------------------['item', 'b', 'PCS', 'UNIT', 'TOTAL']['物品1', '', 100.0, 'EUR 0.1', 'EUR 0.1']['物品2', '', 100.0, 'EUR 0.1', 'EUR 0.1']['物品3', '', 200.0, 'EUR 0.2', 'EUR 0.2']

5. 对sheet表的列操作

• 1. 返回指定sheet表的有效列数：sheet.ncols
• 2. 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表，列表内是键值对：sheet.col(1)，如：[列名1:'值',列名2:'值', ...]
• 或者sheet.col_slice(1)
• 3. 返回指定列的所有单元格数值组成的列表：sheet.col_values(colx, start_colx=0, end_colx=None)，如：['列名','值1','值2',...]

# 1. 返回指定sheet表的有效列数：sheet.ncolsprint("总列数为：", sheet_1.ncols)# 2. 返回由该列中所有的单元格对象组成的列表，列表内是键值对：sheet.col(1)print(sheet_1.col(1))# 或者sheet.col_slice(1)print(sheet_1.col_slice(1))# 3. 返回指定列的所有单元格数值组成的列表：sheet.col_values(colx, start_colx=0, end_colx=None)print(sheet_1.col_values(0))# 带列名print(sheet_1.col_values(0, 1))# 不带列名print('-' * 20)# 4. 读取全部表for i in range(sheet_1.ncols):print(sheet_1.col_values(i))

运行结果：

总列数为： 5[text:'b', empty:'', empty:'', empty:''][text:'b', empty:'', empty:'', empty:'']['item', '物品1', '物品2', '物品3']['物品1', '物品2', '物品3']--------------------['item', '物品1', '物品2', '物品3']['b', '', '', '']['PCS', 100.0, 100.0, 200.0]['UNIT', 'EUR 0.1', 'EUR 0.1', 'EUR 0.2']['TOTAL', 'EUR 0.1', 'EUR 0.1', 'EUR 0.2']

三、xlwt 写入Excel表操作

xlwt 模块可以将数据写入到 Excel 工作簿中。目前已支持写入.xls 和 .xlsx两种文件格式

1. cmd控制台安装模块：

pip install xlwt

2. 导入模块：

import xlwt

1. 写入单个数据

• 1. 创建Excel表对象：xlwt.Workbook(encoding='utf8')
• 2. 新建sheet表：worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
• 3. 写入数据到指定单元格：worksheet.write(0, 0, "python")。第一个参数是第 i 行，第二个是第 j 列，第三个是要写的参数（字符串或数字）
• 4. 保存文件：workbook.save('test.xlsx')。目前已支持写入.xls 和 .xlsx两种文件格式

测试代码：

import xlwt# 1. 创建Excel表对象workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf8')# 2. 新建sheet表worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')# 3. 写入数据到指定单元格worksheet.write(0, 0, "python")# 4. 保存文件分两种格式workbook.save('test.xls')workbook.save('test.xlsx')

运行结果如下：生成两个新文件

2. 写入多个数据

测试代码：

import xlwtdata_list = [('小白', '20', '男'), ('小黑', '21', '男'), ('小红', '20', '女')]# 1. 创建Excel表对象workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf8')# 2. 新建sheet表worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')# 3. 自定义列名col1 = ('姓名', '年龄', '性别')# 4. 将列属性元组col写进sheet表单中第一行for i in range(0, len(col1)):worksheet.write(0, i, col1[i])# 5. 将数据写进sheet表单中for i in range(0, len(data_list)):data = data_list[i]for j in range(0, len(col1)):worksheet.write(i + 1, j, data[j])# 6. 保存文件分两种格式workbook.save('test.xls')

运行结果：

3. 设置列宽

cols_num是列的数目，可以通过修改12这个值，修改列的宽度

for c in range(len(col1)):worksheet.col(c).width = 256 * 24

运行结果：

4. 设置行高

设置行高，修改1600为别的值，可以修改行的高度

测试代码：

# 5. 将数据写进sheet表单中for i in range(0, len(data_list)):data = data_list[i]for j in range(0, len(col1)):worksheet.write(i + 1, j, data[j])# 6. 设置行高worksheet.row(i + 1).height_mismatch = Trueworksheet.row(i + 1).height = 1600# 设置行高

运行结果：

5. 设置单元格风格

常用设置单元格的属性：

测试代码：

def body_style():# 一、创建一个样式对象，初始化样式 stylestyle = xlwt.XFStyle()# Create Style对象# 二、字体风格设置font = xlwt.Font()# Create Font对象font.name = "SimSun"# 设置字体类型，宋体font.colour_index = 4# 设置字体颜色font.height = 20 * 12# 字体大小，12为字号，20为衡量单位font.bont = True# 设置字体加粗font.underline = True# 下划线font.italic = True# 斜体字# 二、背景设置pattern = xlwt.Pattern()pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN# May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12pattern.pattern_fore_colour = 4# 给背景颜色赋值# 三、边框设置borders = xlwt.Borders()# 创建边框对象，# .DASHED：虚线；.NO_LINE：没有# 上下左右都添加边框borders.left = 1borders.right = 1borders.top = 1borders.bottom = 1# 设置边框颜色borders.left_colour = 2borders.right_colour = 2borders.top_colour = 2borders.bottom_colour = 2# 四、位置设置alignment = xlwt.Alignment()alignment.horz = 1# 设置水平位置，0是左对齐，1是居中，2是右对齐alignment.wrap = 1# 设置自动换行# 五、设置好之后，全部都加到style上style.alignment = alignmentstyle.font = fontstyle.borders = bordersreturn style

应用样式：

sheet.write(row, column, i)# 不带格式sheet.write(row, column, i, style)# 有格式

运行结果：

四、 如何让学习更加高效呢？

1. 编程小白选手

很多刚入门编程的小白学习了基础语法，却不知道语法的用途，不知道如何加深映像，不知道如何提升自己，这个时候每天刷自主刷一道题就非常重要（百炼成神），可以去牛客网上的编程初学者入门训练。该专题为编程入门级别，适合刚学完语法的小白练习，题目涉及编程基础语法，基本结构等，每道题带有练习模式和考试模式，可还原考试模式进行模拟，也可通过练习模式进行练习。

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2. 编程进阶选手

当基础练习完已经逐步掌握了各知识要点后，这个时候去专项练习中学习数据结构、算法基础、计算机基础等。先从简单的入手，感觉上来了再做中等难度，以及较难的题目。这三样是面试中必考的知识点，我们只有坚持每日自己去多加练习，拒绝平躺持续刷题，不断提升自己才能冲击令人满意的公司。

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速度上号，大家一起冲击大厂，有疑问评论区留言解答！！！

五、参与抽粉丝送书啦

书籍展示：《 Python数据分析与可视化从入门到精通》

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【书籍内容简介】

• 本书以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书共分3篇12章内容，具体安排如下。
• 第1篇：基础篇，包括第1-4章。第1章 先来认识一下大蟒：Python入门。第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础。第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。
  第2篇：应用篇，包括第5-11章。第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作。第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据。第7章 什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。第8章 大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。第9章 大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。第10章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。第11章 大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。
  第3篇：实战篇，第12章 综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，综合本书各章知识点介绍了数据采集、清理、保存以及绘制可视化图形的基本步骤和方法。

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