先输入开始的数据，比如从5开始，则输入【5】
 
 
然后选中找个数据，然后点击【填充】
 
 
选择【序列】
 
 选择【列】，如果需要向下递增1，则【步长值】输入1，【终止值】是指要填充到多少，这里填充到15，然后按确定
 
 

 
 
作者: 锋小刀
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在工作中，我们经常同word、excel、ppt打交道，而excel用的应该是最多的。不知道大家有没有一填就是几百上千份表格的经历，那种感觉就像个机器人一样做着重复的事情，让人崩溃。
 
在上一期python办公自动化中，我们讲解了python如何按指定名称快速创建工作表：为了拒绝做重复的事情，我用python写了个自动化脚本，让它按名称自动创建工作表
 
而今天我们来讲解一个比较简单的案例，使用openpyxl操作excel批量填充数据，并生成新的excel文件以及新的工作表，拒绝做重复的事情。
 
数据源：今天需要用到的数据是上一期爬虫案例的数据源：手把手教你用python爬取猫眼TOP100电影信息
 
 需要把数据填充到以下工作表的相应表格，然后以对应的电影名称为名生成多个excel工作簿，并以对应的电影名称为重命名工作表：
 
 任务目标：
 
 
填充对应数据进表格，并重命名对应的工作表名，最后以电影名称为名保存为多个工作簿。
 
 
填充对应数据进表格，以电影名称为名创建多个工作表，最后保存为单个工作簿。
 
 
代码实现
 
openpyxl是一个第三方模块，需要自行在终端中使用pip命令安装，一些基本操作可以自行上网查找，网上有很详细的介绍：
 
pip install openpyxl
 
导入模块：
 
import pandas as pd
import openpyxl
 
用openpyxl读取excel模板：
 
wb = openpyxl.load_workbook(r"D:\untitled1\办公自动化\EXCEL[批量填充数据]\书单.xlsx")
ws = wb['Sheet1']
 
用pandas读取数据源：
 
data = pd.read_csv(r"D:\untitled1\办公自动化\EXCEL[批量填充数据]\猫眼100.csv")
 
查看下数据：
 
 这里直接用for循环一个一个的取出数据，然后ws.title修改工作表名称并把数据填充进相应的表格，最后以电影名称为名，保存为多个excel工作簿：
 
# 遍历数据源一个一个取出数据
for d, i, r, e in zip(data['电影名称'], data['主演'], data['评分'], data['上映时间']):
    # 修改工作表名称
    ws.title = d
    # 在对应单元格填充相应数据
    ws['B1'].value = d
    ws['B2'].value = i
    ws['D1'].value = r
    ws['B3'].value = e
    # 以电影名称为名字，保存为单个工作簿
    wb.save(r"D:\untitled1\办公自动化\EXCEL[批量填充数据]\信息\{}.xlsx".format(d))
 
如果是保存为一份excel工作簿，只需要加一句代码，再修改一下保存名称即可：
 
sheet = wb.copy_worksheet(ws)   # 复制原有工作表
sheet.title = d  # 重命名工作表
 
运行效果：
 
 我们今天使用openpyxl操作excel批量填充数据，可以看到，只要短短十几行代码即可快速搞定上百份表格，不用一个一个手动的填了。

1.应用场景
 
应用场景之一：有时，我们需要创建表并填充大量测试数据。
2.学习/操作
 
 
环境：
 
Windows 10 64位 专业版  i7 32G  机械硬盘 474G
 
 
MySQL支持的注释符： -- 与 # 
 
 
方法如下：
 
方法一: 通过储存过程
 
1.我们先来新建一个表，一个主键列，一个普通索引列，一个普通列
 
    
 
     
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `batch_insert_data` (
   `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `a` bigint DEFAULT NULL,
   `b` bigint DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`),
   KEY `Normal_Index_a` (`a`) USING BTREE
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
 
    
 
结果：
 
 
 
接着使用存储过程往表里插入 10w 测试数据.
 
Note:
 
如果对 mysql 的存储过程不熟悉，请看代码中的注释，应该能看得懂.
 
同时参见：13丨什么是存储过程，在实际项目中用得多么？-极客时间
 
创建存储过程
 
    
 
     
#定义分割符号，mysql 默认分割符为分号;  这里定义为 //
 #分隔符的作用主要是告诉mysql遇到下一个 // 符号即执行上面这一整段sql语句
 DELIMITER //
 
     
 
     
#创建一个存储过程，并命名为 batch_insert_data
 CREATE PROCEDURE batch_insert_data(IN number INT)
 
     
#下面这段就是表示循环往表里插入10w条数据
 BEGIN
   DECLARE i int;
   SET i=1;
   WHILE(i <= number)DO
     INSERT INTO batch_insert_data VALUES(i, i, i);
     SET i=i+1;
   END WHILE;
 END //  #这里遇到//符号，即执行上面一整段sql语句
 
     
 
     
#恢复mysql分隔符为;
 
     
DELIMITER ;
 
    
 
 结果如下：
 
HeidiSQL -- Windows
 
 
 
 
#调用存储过程   注意，不要重复执行上面的存储过程的创建语句，否则提示报错.
 
    
 
     
CALL batch_insert_data(100000);
 
    
 
插入进行中..
 
 
 heidiSQL已经出现卡顿.
 
 
可以看到磁盘io很高. 原因：机械硬盘+写操作+索引
 
 
精心等待吧....
 
 
数据插入完成! 共计用时13分钟4秒
 
 
结果如下：
 
 
 
 
备注：
 
个人开发机上会需要比较长的时间，预计十几分钟左右[根据电脑配置不同而有变化]
 
删除存储过程：
 
DROP PROCEDURE batch_insert_data;  -- 如果想删除
 
 
也可以使用可视化工具如heidiSQL进行操作.
 
 
 
方式二：利用事务进行批量插入 //20191121 
 
数据表, 为了简便，我们创建一个数据表 batch_insert_data_1，只有 id 一个字段
 
使用如下命令即可：
 
    
 
     
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `batch_insert_data_1` (
   `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   PRIMARY KEY (`id`)
 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
 
    
 
截图： 
 
 
 
插入数据, 这里数据量仍为10w
 
    
 
     
BEGIN
 -- 当前数据行
 DECLARE i INT DEFAULT 0;
 -- 最大数据行数
 DECLARE max_num INT DEFAULT 100000;
 -- 关闭自动提交
 SET autocommit=0;
 REPEAT
 SET i=i+1;
 -- 向t1表中插入数据
 INSERT INTO t1(id) VALUES(i);
 UNTIL i = max_num
 END REPEAT;
 -- 提交事务
 COMMIT;
 END
 
    
 
执行失败:
 
TBD 
 
 
结果：
 
TBD
 
 
 
方法三: 通过[全量/部分]拷贝数据表数据到新表
 
前提:
 
数据表结构相同[也可以不同], 如t1, t2 , 都只有id一栏
 
    
 
     
INSERT INTO t2 SELECT * FROM t1 LIMIT 99;
 
    
 
这里执行如下:
 
INSERT INTO `count_one_hundred_thousand` SELECT * FROM `batch_insert_data`; 
 
 
 
count_one_hundred_thousand 与 batch_insert_data数据结构完全相同.
 
batch_insert_data表的十万条记录插入, 用时13:04, 但是上面这种方式, 只用时1.296秒.
 
 
后续补充
 
...
 
3.问题/补充
 
 
1.通过导出的SQL文件[含记录], 再导入到其他数据库中?
 
如果失败.
 
排查过程:
 
1.查看导出的SQL文件是否存在问题.
 
2.查看目标数据库的编码格式以及排序规则是否与导出的SQL文件中内容相同,
 
3.使用可视化客户端工具失败, 可以考虑使用另外一种可视化客户端工具, 建议: 还是使用相同的工具.
 
这里我在家里电脑上安装有Navicat和heidiSQL, 公司电脑上安装的heidiSQL[因为公司不允许使用破解版软件]
 
如下:
 
 
count_million表有一百万数据.
 
 
4.参考
 
 
https://mp.weixin.qq.com/s/zNZczvY9Jzo99wMTl2Kkmg
 
MySQL - 存储过程 [Stored Procedure] - 学习/实践_william_n的博客-CSDN博客 //MySQL - 存储过程 [Stored Procedure] - 学习/实践
 
Mysql stored procedure don't take table name as parameter - Stack Overflow  //MySQL存储过程不允许参数传递表名的解决办法
 
后续补充
 
...

 

 
word表格是一种制式文档。所谓制式文档，指文档的主体部分内容或格式固定，而称呼、签名等内容不同的文档。在文档数量较多时，手动输入是件很费神的事情。word的 邮件合并 功能可以帮我们轻松地把excel中的数据逐条填充到 word相应的位置，批量生成全部的文档。
 
 
 
 
以下用office 2003为例，说明此功能。
 
 
1、            准备好要批量填充的word文档和包含数据的 excel文档。
 
 
 
 
 
2、在菜单栏点击“工具”->“信函与邮件”->“邮件合并”，开始执行邮件合并向导。共六步操作。
 
 
 
 
第三步“选取收件人”即选定数据所在的 excel 工作表。
 
 
 
 
第四步“撰写信函”将工作表中的字段绑定在word的相应位置。
 
 
 
 
 
 
 
 
输出结果到word文档。操作将原来的格式化文档复制 N份并以excel中的记录填充，以分页符分隔。
 
转载于:https://www.cnblogs.com/diylab/archive/2011/09/21/2184296.html