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  • 一、在工程目录中新建一个excel文件二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入,本文省略该部分的code展示,可自行网上查询三、以下code内容为:实现从接口获取到的数据值写入excel的整体步骤1、整体思路:...

    一、在工程目录中新建一个excel文件

    二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入,本文省略该部分的code展示,可自行网上查询

    三、以下code内容为:实现从接口获取到的数据值写入excel的整体步骤

    1、整体思路:

    (1)、根据每日调取接口的日期来作为excel文件中:列名为“收集日期”的值

    (2)、程序默认是每天会定时调取接口并获取接口的返回值并写入excel中(我使用的定时任务是:linux下的contab)

    (3)、针对接口异常未正确返回数据时,使用特殊符号如:NA代替并写入excel文件中(后期使用excel数据做分析时有用)

    2、完整代码如下:

    import requests, xlrd, os, sys, urllib3

    from datetime import date, timedelta

    from xlutils.copy import copy

    basedir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

    sys.path.append(basedir)

    from lib.mysqldb import mysqldb

    from lib.public_methods import test_login

    def collect_data():

    """test_rooms.test_kpi卡片下:adr指标值收集"""

    get_all_code_sql = 'select DISTINCT test_code from test_info WHERE open_flag = 1'

    test_code_all = mysqldb("test_data").selectsql(get_all_code_sql)

    test_code_list = []

    adr_insert_data_list = []

    yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).strftime("%Y-%m-%d")

    adr_insert_data_list.append(yesterday)

    for j in range(len(test_code_all)):

    test_code_list.append(test_code_all[j]["test_code"])

    for m in range(len(test_code_list)):

    url = "https://www.baidu.com/test/api/data/query.json"

    header = {

    "Content-Type": "application/json;charset=UTF-8",

    "Cookie": str(test_login())

    }

    param = {

    "code": "test_rooms.test_kpi",

    "page": 1,

    "pageSize": 1000,

    "params": {

    "start_date_year": "2019",

    "start_date_month": "9",

    "start_date_day": "16",

    "end_date_year": "2019",

    "currency_type": "usd",

    "end_date_day": "16",

    "end_date_month": "9",

    "tests": "test_001"

    }

    }

    """替换请求参数中的开始日期"""

    param["params"]["start_date_year"] = str(yesterday).split("-")[0]

    param["params"]["start_date_month"] = str(yesterday).split("-")[1]

    param["params"]["start_date_day"] = str(yesterday).split("-")[2]

    """替换请求参数中的结束日期"""

    param["params"]["end_date_year"] = param["params"]["start_date_year"]

    param["params"]["end_date_month"] = param["params"]["start_date_month"]

    param["params"]["end_date_day"] = param["params"]["start_date_day"]

    param["params"]["tests"] = test_code_list[m]

    urllib3.disable_warnings()

    result = requests.post(url=url, headers=header, json=param, verify=False).json()

    if str(result["data"]["data"]) != "None":

    """adr指标值收集"""

    indicatorList = result["data"]["data"]["test_indicator_list"]

    test_actualorLast_Forecast = result["data"]["data"]["test_actual"]

    new_indicator_actualvalue = {}

    i = 0

    while i < len(indicatorList):

    dit = {indicatorList[i]: test_actualorLast_Forecast[i]}

    new_indicator_actualvalue.update(dit)

    i += 1

    if str(new_indicator_actualvalue["adr"]) == "--":

    adr_value_result = "NA"

    adr_insert_data_list.append(adr_value_result)

    else:

    adr_value_result = new_indicator_actualvalue["adr"]

    adr_insert_data_list.append(adr_value_result)

    else:

    adr_value_result = "NA"

    adr_insert_data_list.append(adr_value_result)

    """adr指标值数据收集入excel路径"""

    workbook = xlrd.open_workbook(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 打开工作簿

    sheets = workbook.sheet_names() # 获取工作簿中的所有表格

    worksheet = workbook.sheet_by_name(sheets[0]) # 获取工作簿中所有表格中的的第一个表格

    rows_old = worksheet.nrows # 获取表格中已存在的数据的行数

    new_workbook = copy(workbook) # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象

    new_worksheet = new_workbook.get_sheet(0) # 获取转化后工作簿中的第一个表格

    for i in range(0, 1):

    for j in range(0, len([adr_insert_data_list][i])):

    new_worksheet.write(i + rows_old, j, [adr_insert_data_list][i][j]) # 追加写入数据,注意是从i+rows_old行开始写入

    new_workbook.save(basedir + "/data/collect_data_center.xls") # 保存工作簿

    print("adr指标值---xls格式表格【追加】写入数据成功!")

    3、从步骤2中的代码可看出代码整体分为3个部分:

    (1)、组装接口参数;

    (2)、调用接口将接口返回的结果集收集在list中;

    (3)、将收集的结果写入excel中并保存;

    tips:windows与linux下excel的路径格式需要区分下,以上代码中的"/data/collect_data_center.xls"为linux环境下路径

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的Python实现大数据收集至excel的思路详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

    如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

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  • 与从事分析工作的人交谈,他们会告诉你他们对Excel的爱恨情仇:Excel能做很多事情;当涉及到更大的数据集时,这简直是一种痛苦。数据需要很长时间才能加载,在你意识到机器的内存耗尽之前,整个事情就变得无法管理了...

    与从事分析工作的人交谈,他们会告诉你他们对Excel的爱恨情仇:

    Excel能做很多事情;当涉及到更大的数据集时,这简直是一种痛苦。数据需要很长时间才能加载,在你意识到机器的内存耗尽之前,整个事情就变得无法管理了。更不用说Excel最多只能支持1,048,576行。

    如果有一种简单的方法,那就是将数据传输到SQL数据库中进行分析。这就是Python拯救世界的方式。

    8e46e8ecd1b4ab4132b11b6e33834ee5.jpeg-wh_651x-s_2524268267.jpeg

    Python中的SQL

    首先,让我们研究一下在Python中使用SQL时最流行的选项:MySQL和SQLite。

    MySQL有两个流行的库:PyMySQL和MySQLDb;而SQLite有SQLite3。

    SQLite就是所谓的嵌入式数据库,这意味着它在我们的应用程序中运行,因此不需要先在某个地方安装它(不像MySQL)。

    这是一个重要的区别;在我们寻求快速数据分析的过程中起着关键作用。因此,我们将继续学习如何使用SQLite。

    在Python中设置SQLite

    我们需要做的第一件事是导入库:

    import sqlite3

    然后,我们需要确定是否要在任何地方保存这个数据库,还是在应用程序运行时将它保存在内存中。

    如果决定通过导入任何数据来实际保存数据库,那么我们必须给数据库一个名称,例如' FinanceExplainedDb ',并使用以下命令:

    dbname='FinanceExplainedDb'

    conn=sqlite3.connect(dbname + '.sqlite')

    另一方面,如果我们想把整个东西保存在内存中,并在完成后让它消失,我们可以使用以下命令:

    conn=sqlite3.connect(':memory:')

    至此,SQLite已经全部设置好,可以在Python中使用了。假设我们在Table 1中加载了一些数据,我们可以用以下方式执行SQL命令:

    cur=conn.cursor()

    cur.execute('SELECT * FROM Table1')

    for row in cur:

    print(row)

    现在让我们探索如何通过使用pandas的应用程序使数据可用。

    使用pandas加载数据

    假设我们已经有了数据,我们想要进行分析,我们可以使用Pandas库来做这件事。

    首先,我们需要导入pandas库,然后我们可以加载数据:

    import pandas as pd

    #if we have a csv file

    df=pd.read_csv('ourfile.csv')

    #if we have an excel file

    df=pd.read_excel('ourfile.xlsx')

    一旦我们加载数据,我们可以把它直接放入我们的SQL数据库与一个简单的命令:

    df.to_sql(name='Table1',con=conn)

    如果在同一个表中加载多个文件,可以使用if_exists参数:

    df.to_sql(name='Table1',con=conn,if_exists='append')

    在处理较大的数据集时,我们将无法使用这个单行命令来加载数据。我们的应用程序将耗尽内存。相反,我们必须一点一点地加载数据。在这个例子中,我们假设每次加载10,000行:

    chunksize=10000

    for chunk in pd.read_csv('ourfile.csv', chunksizechunksize=chunksize):

    chunk.to_sql(name='Table1',con=conn,if_exists='append')

    把所有的东西放在一起

    为了将所有内容综合起来,我们提供一个Python脚本,它涵盖了我们讨论的大部分内容。

    import sqlite3, pandas as pd, numpy as np

    #####Creating test data for us -- you can ignore

    from sklearn import datasets

    iris=datasets.load_iris()

    df1=pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']],columns=iris['feature_names'] + ['target'])

    df1.to_csv('TestData.csv',index=False)

    ###########################

    conn=sqlite3.connect(':memory:')

    cur=conn.cursor()

    chunksize=10

    for chunk in pd.read_csv('TestData.csv', chunksizechunksize=chunksize):

    chunkchunk.columns= chunk.columns.str.replace(' ', '_') #replacing spaces with underscores for column names

    chunk.to_sql(name='Table1',con=conn,if_exists='append')

    cur.execute('SELECT * FROM Table1')

    names=list(map(lambda x: x[0], cur.description)) #Returns the column names

    print(names)

    for row in cur:

    print(row)

    cur.close()

    【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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  • 安装 & 加载pip3 install xlrd -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/import xlrd打开 Excel 文件path = 'data/在线表格2.0.xlsx'data = xlrd.open_workbook(path)获取 sheet 名称# 返回所有的 sheet 名称...

    安装 & 加载pip3 install xlrd -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

    import xlrd

    打开 Excel 文件path = 'data/在线表格2.0.xlsx'

    data = xlrd.open_workbook(path)

    获取 sheet 名称# 返回所有的 sheet 名称

    names = data.sheet_names() # 返回类型为是一个列表

    202343244.png

    得到表格对象# 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0)

    行操作

    得到有效行# 获取该表格中的有效行数

    nrows = table.nrows

    203138521.png

    得到行对象# 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0)

    # 获取该把表格中的有效行数

    rows = table.nrows

    # 使用有效行去遍历 得到行对象

    for r in range(rows):

    v = table.row(r)

    print(v)

    204006973.png

    获得具体数据这是通过行对象获取数据

    # 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0)

    # 获取该把表格中的有效行数

    rows = table.nrows

    # 使用有效行去遍历 得到行对象

    for r in range(rows):

    o,t,s = table.row(r)[0].value,table.row(r)[1].value,table.row(r)[2].value

    print(o,t,s)

    205012284.png

    直接获取一行的数据,然后组成 list

    # 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    # 获取该把表格中的有效行数

    rows = table.nrows

    # 使用有效行去遍历 得到行对象

    for r in range(rows):

    o= table.row_values(r)

    print(o)

    211532552.png

    列操作

    获取有效列# 获取该表格中的有效行数

    cols = table.ncols

    print(cols)

    210029385.png

    得到列对象# 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    # 获取该把表格中的有效列数

    cols = table.ncols

    # 使用有效行去遍历 得到列对象

    for c in range(cols):

    t = table.col(c, start_rowx=0, end_rowx=None)

    print(t)

    210427199.png

    获得具体数据这是通过列对象获取数据

    # 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    # 获取该把表格中的有效列数

    cols = table.ncols

    # 使用有效行去遍历 得到列对象

    for c in range(cols):

    t = table.col(c)[0].value

    print(t)

    210914137.png

    直接获取一行的数据,然后组成 list

    # 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_index(0) #通过索引顺序获取

    # 获取该把表格中的有效列数

    cols = table.ncols

    # 使用有效行去遍历 得到列对象

    for c in range(cols):

    t = table.col_values(c)

    print(t)

    211201807.png

    常用函数合计path = 'test.xlsx'

    # 读取文件

    data = xlrd.open_workbook(path)

    data.sheet_names() # 返回所有的 sheet 名称的 list

    table = data.sheet_by_index(0) # 通过索引获取 操作的表格对象

    table = data.sheet_by_name(sheet_name)#通过名称获取 操作的表格对象

    行操作nrows = table.nrows # 获取该sheet中的有效行数

    table.row(rowx) # 返回由该行中 所有的单元格对象 组成的列表

    table.row_types(rowx, [start_colx=0],[ end_colx=None]) # 返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表

    table.row_values(rowx, [start_colx=0],[ end_colx=None]) # 返回由该行中 所有单元格的数据 组成的列表

    table.row_len(rowx) # 返回 该列的 有效单元格长度

    列操作ncols = table.ncols # 获取列表的 有效列数

    table.col(colx, [start_rowx=0],[ end_rowx=None]) # 返回由该列中 所有的单元格对象 组成的列表

    table.col_types(colx, [start_rowx=0],[ end_rowx=None]) #返回由该列中 所有单元格的数据类型 组成的列表

    table.col_values(colx, [start_rowx=0], [end_rowx=None]) #返回由该列中 所有单元格的数据 组成的列表

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  • python处理excel大数据的读和写欢迎使用Markdown编辑器python在excel文件处理的过程中担任什么角色功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个...

    python在excel文件处理的过程中担任什么角色

    没有接触过编程的同学多多少少会对程序代码有点畏惧感,既然excel表格那么好用,鼠标点点,键盘敲敲就可以啦,那为什么还要用python对它进行操作呢。

    随着大数据时代的来临,除了办公会用到excel表格外,涉及到大数据工程的项目上需要对大量数据进行处理,这就难免会涉及到很多数据的重复性工作。python能够很便捷地对表格进行大量数据的处理,将重复性工作代码化,运行一段代码就可以避免很多重复性工作。

    怎么去理解python语言

    python是一种面向对象的语言。

    电视机遥控器就是一个对象(可以把对象理解为一个实实在在的东西),遥控器上面的按钮就对应着不同的功能,比如换台,关电视等等,这里被操作的是电视。

    同样,用python可以写出很多工具对象,这个工具对象有很多功能,在这里被操作的是表格。

    我们可以利用python可以写出很多的工具对象,不同的工具控制着不同的东西,这里我们主要讲控制表格的工具。

    我用python写好的两个简单的工具对象(不用掌握代码细节,学会使用这两个工具就好)

    下面是我写好的两个工具对象(不用看完整代码,记住class后面的名字以及def后面的名字就好)

    在这里插入图片描述

    这段代码制作了两个工具(出现了两个class,一个class就对应一个工具对象),一个是用来读Excel数据的,一个是用来把数据写入Excel的。每次操作表格之前,拷贝到编译器即可.

    class后面的名称**ExcelData()softwareOfwriteToExcel()**是我们在用这个工具一定会用到的,需要用哪个工具就调用哪个。

    读工具的使用

    1. 对表格进行操作之前需要把读和写的工具总体代码拷贝到编译器内(照样子拷贝就行,不要看完整代码,记住上面的图片内的工具名称以及功能名称即可)。
    from xlrd import xldate_as_tuple
    import xlrd
    import xlwt
    import datetime
    
    
    
    
    '''***************************'''
    class ExcelData():    #提取有效行数和列数,提取整行数据
        # 初始化方法
        def __init__(self, data_path, sheetname):
            #定义一个属性接收文件路径
            self.data_path = data_path
            # 定义一个属性接收工作表名称
            self.sheetname = sheetname
            # 使用xlrd模块打开excel表读取数据
            self.data = xlrd.open_workbook(self.data_path)
            # 根据工作表的名称获取工作表中的内容(方式①)
            self.table = self.data.sheet_by_name(self.sheetname)
            # 根据工作表的索引获取工作表的内容(方式②)
            #self.table = self.data.sheet_by_name(0)
            # 获取第一行所有内容,如果括号中1就是第二行,这点跟列表索引类似
            self.keys = self.table.row_values(0)
            # 获取工作表的有效行数
            self.rowNum = self.table.nrows
            # 获取工作表的有效列数
            self.colNum = self.table.ncols
    
        # 定义一个读取excel表的方法
        def readExcel(self):
            # 定义一个空列表
            datas = []
            for i in range(1, self.rowNum):
                # 定义一个空字典
                sheet_data = {}
                for j in range(self.colNum):
                    # 获取单元格数据类型
                    c_type = self.table.cell(i,j).ctype
                    # 获取单元格数据
                    c_cell = self.table.cell_value(i, j)
                    if c_type == 2 and c_cell % 1 == 0:  # 如果是整形
                        c_cell = int(c_cell)
                    elif c_type == 3:
                        # 转成datetime对象
                        date = datetime.datetime(*xldate_as_tuple(c_cell,0))
                        c_cell = date.strftime('%Y/%d/%m %H:%M:%S')
                    elif c_type == 4:
                        c_cell = True if c_cell == 1 else False
                    sheet_data[self.keys[j]] = c_cell
                    # 循环每一个有效的单元格,将字段与值对应存储到字典中
                    # 字典的key就是excel表中每列第一行的字段
                    # sheet_data[self.keys[j]] = self.table.row_values(i)[j]
                # 再将字典追加到列表中
                datas.append(sheet_data)
            # 返回从excel中获取到的数据:以列表存字典的形式返回
            return datas
        #定义一个获取行内容的方法,输入行数
        def getRow(self,num):
            rowContent = self.table.row_values(num-1)
            return rowContent
        #定义一个获取列内容的方法,输入列数
        def getCol(self,num):
            colContent = self.table.col_values(num-1)
            return colContent
    
    
    '''************************************************'''
    class softwareOfwriteToExcel():
        def __init__(self,name_of_excel,name_of_sheet):
            self.name_of_excel = name_of_excel
            self.name_of_sheet = name_of_sheet
            self.w = xlwt.Workbook()  # 创建一个工作簿
            self.ws = self.w.add_sheet(self.name_of_sheet)  # 创建一个工作表
        def writeToExcel(self,row,col,content):
            self.ws.write(row-1,col-1,content)
            self.w.save(self.name_of_excel)
        def writeToROW(self,rowNum,list):
            num = 1
            for i in list:
                self.ws.write(rowNum-1,num-1,i)
                num += 1
                self.w.save(self.name_of_excel)
        def writeToCol(self,colNum,list):
            num = 1
            for i in list:
                self.ws.write(num-1,colNum-1,i)
                num += 1
                self.w.save(self.name_of_excel)
    
    1. 现在,我们已经获取了两个工具,接下来取一个工具对象并取名字为read_tool
    #不用刻意理解,每次都这么写
    read_tool = ExcelData('/Users/jerry/Desktop/example.xlsx','Sheet3')
    

    这里我们往读工具内传入了两个参数,一个是/Users/jerry/Desktop/example.xlsx,这个是被操作表格的绝对路径,另外一个是表格内被操作表单的名称,运行这一行代码我们就获取到了表格内的数据,并存放在了read_tool里,接下来要读表格内的数据其实就是对read_tool进行操作。
    3 . 获取下面表格的第1行数据并打印出来
    在这里插入图片描述
    遥控器使用功能的方法是按键,python工具对象使用功能的方法是** .+功能名字 **,由以上简图可知,获取行内容的功能名称为getRow,所以调用的方法就是read_tool.getRow(1),1为行号

    print(read_tool.getRow(1))
    

    运行结果为
    在这里插入图片描述
    4. 以此类推,获取第1列的数据,调用的方法为read_tool.getCol(1),若要打印结果则使用

    print(read_tool.getCol(1))
    

    运行结果为
    在这里插入图片描述

    写工具的使用

    1. 和读工具的使用一样,先导入两个工具
    from xlrd import xldate_as_tuple
    import xlrd
    import xlwt
    import datetime
    
    
    
    
    '''***************************'''
    class ExcelData():    #提取有效行数和列数,提取整行数据
        # 初始化方法
        def __init__(self, data_path, sheetname):
            #定义一个属性接收文件路径
            self.data_path = data_path
            # 定义一个属性接收工作表名称
            self.sheetname = sheetname
            # 使用xlrd模块打开excel表读取数据
            self.data = xlrd.open_workbook(self.data_path)
            # 根据工作表的名称获取工作表中的内容(方式①)
            self.table = self.data.sheet_by_name(self.sheetname)
            # 根据工作表的索引获取工作表的内容(方式②)
            #self.table = self.data.sheet_by_name(0)
            # 获取第一行所有内容,如果括号中1就是第二行,这点跟列表索引类似
            self.keys = self.table.row_values(0)
            # 获取工作表的有效行数
            self.rowNum = self.table.nrows
            # 获取工作表的有效列数
            self.colNum = self.table.ncols
    
        # 定义一个读取excel表的方法
        def readExcel(self):
            # 定义一个空列表
            datas = []
            for i in range(1, self.rowNum):
                # 定义一个空字典
                sheet_data = {}
                for j in range(self.colNum):
                    # 获取单元格数据类型
                    c_type = self.table.cell(i,j).ctype
                    # 获取单元格数据
                    c_cell = self.table.cell_value(i, j)
                    if c_type == 2 and c_cell % 1 == 0:  # 如果是整形
                        c_cell = int(c_cell)
                    elif c_type == 3:
                        # 转成datetime对象
                        date = datetime.datetime(*xldate_as_tuple(c_cell,0))
                        c_cell = date.strftime('%Y/%d/%m %H:%M:%S')
                    elif c_type == 4:
                        c_cell = True if c_cell == 1 else False
                    sheet_data[self.keys[j]] = c_cell
                    # 循环每一个有效的单元格,将字段与值对应存储到字典中
                    # 字典的key就是excel表中每列第一行的字段
                    # sheet_data[self.keys[j]] = self.table.row_values(i)[j]
                # 再将字典追加到列表中
                datas.append(sheet_data)
            # 返回从excel中获取到的数据:以列表存字典的形式返回
            return datas
        #定义一个获取行内容的方法,输入行数
        def getRow(self,num):
            rowContent = self.table.row_values(num-1)
            return rowContent
        #定义一个获取列内容的方法,输入列数
        def getCol(self,num):
            colContent = self.table.col_values(num-1)
            return colContent
    
    
    '''************************************************'''
    class softwareOfwriteToExcel():
        def __init__(self,name_of_excel,name_of_sheet):
            self.name_of_excel = name_of_excel
            self.name_of_sheet = name_of_sheet
            self.w = xlwt.Workbook()  # 创建一个工作簿
            self.ws = self.w.add_sheet(self.name_of_sheet)  # 创建一个工作表
        def writeToExcel(self,row,col,content):
            self.ws.write(row-1,col-1,content)
            self.w.save(self.name_of_excel)
        def writeToROW(self,rowNum,list):
            num = 1
            for i in list:
                self.ws.write(rowNum-1,num-1,i)
                num += 1
                self.w.save(self.name_of_excel)
        def writeToCol(self,colNum,list):
            num = 1
            for i in list:
                self.ws.write(num-1,colNum-1,i)
                num += 1
                self.w.save(self.name_of_excel)
    
    1. 取一个写工具并取名为write_tool
    write_tool = softwareOfwriteToExcel('demo.xls','mysheet')
    

    这句代码就制作好了一个空表格demo.xls,并打开了一个新表单mysheet,对这个新表格操作就是对write_tool进行操作
    根据上面的简图和读操作,写工具下有三个主用功能

    • 往一个单元格写数据writeToExcel()
    • 往规定行写数据writeToROW()
    • 往规定列写数据writeToCol()
    1. 往表格第一行第二列写一个字母haha
    softwareOfwriteToExcel.writeToExcel(1,2,'haha')
    #第一个参数填入行数,第二个参数填入列数,最后一个参数填入要写入单元格的内容
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    工程文件夹内生成一个名为demo.xls的文件,打开表格可以看到第一样第二列出现了haha字符串
    在这里插入图片描述

    1. 第8行写入列表[1,2,3,4,5,6,“djd”]
    list = [1,2,3,4,5,6,"djd"]
    #第一个参数为行数,第二个参数为需要写入的内容
    softwareOfwriteToExcel.writeToRow(8,list)
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    5. 第9列写入列表[1,2,3,4,5,6,“djd”,“djdj”,“djdjdj”]

    list = [1,2,3,4,5,6,"djd","djdj","djdjdj"]
    #第一个参数填入列数,第二个参数写入内容列表
    softwareOfwriteToExcel.writeToCol(9,list)
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    总结

    以上代码模块将常用的读和写的功能都涵盖进来了,工具的具体代码不用看更不用记。需要对表格操作时:

    1. 将工具拷贝到编译器
    2. 给工具取一个名字,就像read_tool和write_tool,然后所有的操作都围绕着两个对象进行操作
    3. 使用某个功能就(.+功能名称),然后按照要求写入参数就好,如用到读工具的读第1行:
    read_tool.getRow(1)
    

    写工具依此类推

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