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  • # 读取Excle def readerExcel(): # 打开Excle文件 work_book = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\Administrator\Desktop\talent_tb.xlsx") print(work_book.sheet_names()) #输出页签名 sheet2 = work_book.sheet_...
    import requests
    import xlrd
    import xlwt
    
    
    # 读取Excle
    def readerExcel():
    	# 打开Excle文件
        work_book = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\Administrator\Desktop\talent_tb.xlsx")
        print(work_book.sheet_names())          #输出页签名
        sheet2 = work_book.sheet_by_name('talent_tb')       #打开页签
        nrows = sheet2.nrows        #获取行数
        ncols = sheet2.ncols        #获取列数
        print(nrows, ncols)
    
        cell_A = sheet2.cell(1, 1).value        #取出第2行第2列的值
        print(cell_A)
    
    
    # 写入Excle
    def writerExcle():
        # 下面是写入部分
        stus = [['年', '月'], ['2018', '09'], ['2019', '10'], ['2020', '11']]
        Excle = xlwt.Workbook()    #新建Excle
        sheet = Excle.add_sheet('B')      #新建标签页
        rows = 0
    
        for stu in stus:
            clos = 0
            for s in stu:
                sheet.write(rows, clos, s)    #开始写入
                clos += 1
            rows += 1
        Excle.save('Excle.xls')
            
    
    if __name__ == '__main__':
        readerExcel()
        writerExcle()
    
    
    展开全文
  • python读取已经打开的3个word和excle文件的路径用win32com 操控 word和Excel就可以实现咋样把python写入excle中# 需安装 xlrd-0.9.2 和 xlutils-1.7.1 个模块from xlwt import Workbook, Formulaimport xlrdbook = ...

    python读取已经打开的3个word和excle文件的路径

    用 win32com 操控 word和Excel就可以实现

    咋样把python写入excle中

    # 需安装 xlrd-0.9.2 和 xlutils-1.7.1 个模块

    from xlwt import Workbook, Formula

    import xlrd

    book = Workbook()

    sheet1 = book.add_sheet('Sheet 1')

    sheet1.write(0,0,10)

    sheet1.write(0,1,20)

    sheet1.write(1,0,Formula('A1/B1'))

    sheet2 = book.add_sheet('Sheet 2')

    row = sheet2.row(0)

    row.write(0,Formula('sum(1,2,3)'))

    row.write(1,Formula('SuM(1;2;3)'))

    row.write(2,Formula("$A$1 $B$1*SUM('ShEEt 1'!$A$1:$b$2)"))

    book.save('formula.xls')

    book = xlrd.open_workbook('formula.xls')

    sheet = book.sheets()[0]

    nrows=sheet.nrows

    ncols=sheet.ncols

    for i in range(nrows):

    for j in range(ncols):

    print (sheet.cell(i,j).value)

    python怎么读写excel文件

    最近用python处理一个小项目,其中涉及到对excel的读写操作,通过查资料践做了一下总结,以便以后用。

    python读写excel文件要用到两个库:xlrd和xlwt,首先下载安装这两个库。

    1、#读取Excel

    import xlrd

    data = xlrd.open_workbook(excelFile)

    table = data.sheets()[0]

    nrows = table.nrows #行数

    ncols = table.ncols #列数

    for i in xrange(0,nrows):

    rowValues= table.row_values(i) #某一行数据

    for item in rowValues:

    print item

    2、写Excel文件

    '''往EXCEl单元格写内容,每次写一行sheet:页签名称;row:行内容列表;rowIndex:行索引;

    isBold:true:粗字段,false:普通字体'''

    def WriteSheetRow(sheet,rowValueList,rowIndex,isBold):

    i = 0

    style = xlwt.easyxf('font: bold 1')

    #style = xlwt.easyxf('font: bold 0, color red;')#红色字体

    #style2 = xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;') # 设置Excel单元格的背景色为黄色,字体为粗体

    for svalue in rowValueList:

    strValue = unicode(str(svalue),'utf-8')

    if isBold:

    sheet.write(rowIndex,i,strValue,style)

    else:

    sheet.write(rowIndex,i,strValue)

    i = i 1

    '''写excel文件'''

    def save_Excel(strFile):

    excelFile = unicode(strFile, "utf8")

    wbk = xlwt.Workbook()

    sheet = wbk.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)

    headList = ['标题1','标题2','标题3','标题4','总计']

    rowIndex = 0

    WriteSheetRow(sheet,headList,rowIndex,True)

    for i in xrange(1,11):

    rowIndex = rowIndex 1

    valueList = []

    for j in xrange(1,5):

    valueList.append(j*i)

    WriteSheetRow(sheet,valueList,rowIndex,False)

    wbk.save(excelFile)

    style2 = xlwt.easyxf('pattern: pattern solid, fore_colour yellow; font: bold on;')

    在设置上Excel单元格的背景色时,fore_colour 支持的颜色是有限的,仅支持一下颜色

    aqua 0x31

    black 0x08

    blue 0x0C

    blue_gray 0x36

    bright_green 0x0B

    brown 0x3C

    coral 0x1D

    cyan_ega 0x0F

    dark_blue 0x12

    dark_blue_ega 0x12

    dark_green 0x3A

    dark_green_ega 0x11

    dark_purple 0x1C

    dark_red 0x10

    dark_red_ega 0x10

    dark_teal 0x38

    dark_yellow 0x13

    gold 0x33

    gray_ega 0x17

    gray25 0x16

    gray40 0x37

    gray50 0x17

    gray80 0x3F

    green 0x11

    ice_blue 0x1F

    indigo 0x3E

    ivory 0x1A

    lavender 0x2E

    light_blue 0x30

    light_green 0x2A

    light_orange 0x34

    light_turquoise 0x29

    light_yellow 0x2B

    lime 0x32

    magenta_ega 0x0E

    ocean_blue 0x1E

    olive_ega 0x13

    olive_green 0x3B

    orange 0x35

    pale_blue 0x2C

    periwinkle 0x18

    pink 0x0E

    plum 0x3D

    purple_ega 0x14

    red 0x0A

    rose 0x2D

    sea_green 0x39

    silver_ega 0x16

    sky_blue 0x28

    tan 0x2F

    teal 0x15

    teal_ega 0x15

    turquoise 0x0F

    violet 0x14

    white 0x09

    yellow 0x0D"""

    另外一种方式是 用pyExcelerator

    from pyExcelerator import *# excel 第一行数据excel_headDatas = [u'发布时间', u'文章标题', u'文章链接', u'文章简介']

    articles =[

    {u'发布时间':u'2017年5月9日',

    u'文章标题':u'Python项目实战教程:国内就能访问的google搜索引擎',

    u'

    u'文章简介':u'大家可以留言、想了解python那个方向的知识、不然我也不知道'},

    {u'发布时间':u'2017年5月4日',

    u'文章标题':u'对于学习Django的建议、你知道的有那些',

    u'文章链接':',

    u'文章简介':u'随着Django1.4第二个候选版的发布,虽然还不支持Python3,但Django团队已经在着手计划中,据官方博客所说,Django1.5将会试验性的支持python3'}

    ]# 定义excel操作句柄excle_Workbook = Workbook()

    excel_sheet_name = time.strftime('%Y-%m-%d')

    excel_sheet = excle_Workbook.add_sheet(excel_sheet_name)

    index = 0#标题for data in excel_headDatas:

    excel_sheet.write(0, index, data)

    index = 1index = 1#内容for article in articles:

    colIndex = 0    for item in excel_headDatas:

    excel_sheet.write(index, colIndex, article[item])

    colIndex = 1

    index = 1#保存test.xlsx到当前程序目录excle_Workbook.save('test.xlsx')# db = mongoDB.mongoDbBase()# db.Get_information_stat()

    python怎么提取excle表格数据

    通过实例来说明,在Excle表格中有和文字结合的内容

    把Excle表格中的数据,复制——粘贴到word中。

    按下ctrl F键,打开"查找和替换”对话框。点击"替换”标签,在其高级功能下选择"使用通配符”

    然后在查找的内容的位置输入:[0-9],替换位置:是空值,不输入任何数据。点击”全部替换"按钮。

    点击"全部替换",数据中所有的数字全部删除掉了。

    那么,如何提取Excle数据中的非数字部分?也是通过"使用通配符”来实现。

    把原来的数据复制到word文档中去,按下ctrl F键,打开"查找和替换”对话框。点击"替换”标签,在其高级功能下选择"使用通配符”,和上述的步骤一样。

    在查找的内容的位置输入:[!0-9],替换位置:是空值,不输入任何数据。点击”全部替换"按钮。

    这样,数据中所有的非数字数字全部删除掉了。

    这里,介绍一下数据中包含 字符和数字的情况,这里不需要使用通配符功能,也可以通过一种更便捷的方法来实现。(只剩下数字部分的实现方法)

    例如,有写好的数据,如图所示:

    同样的操作步骤,把原来的数据复制到word文档中去。

    按下ctrl F键,打开"查找和替换”对话框。点击"替换”标签。这里不需要使用通配符功能。

    在查找的内容的位置输入:^$,替换位置:是空值,不输入任何数据。点击”全部替换"按钮。

    只剩下数字部分的实现方法。

    展开全文
  • Python 多线程写入excle

    2020-07-31 10:20:42
    给定两个json格式文件,base,rely,比对两个json差异并将结果保存到excle 形如:记录key是否存在,并比较value值 不相等的标黄色。 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/7/29 10:...

    需求

    给定两个json格式文件,base,rely,比对两个json差异并将结果保存到excle
    形如:记录key是否存在,并比较value值 不相等的标黄色。
    在这里插入图片描述
    代码:

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time : 2020/7/29 10:44
    # @Author : zhouwang
    # @Site :
    # @File : demo.py
    # @Software: PyCharm
    import os
    import json
    import openpyxl
    from openpyxl.styles import PatternFill
    from gevent import monkey
    monkey.patch_all()  # 必须写在最上面,这句话后面的所有阻塞全部能够识别了
    import gevent  # 直接导入即可
    import threading
    threadLock = threading.Lock()
    def get_by_test(json_path,key,value):
        """
        key,value  是否存在json中。
        :param json:
        :param key:
        :param value:
        :return: 是否存在状态,若存在返回对应value值
        """
        base_json = os.path.join(os.getcwd(), json_path)
        with open(base_json, 'rb') as f:
            base_info = json.loads(f.read())
            if key in base_info:
                if value in base_info[key]:
                    status="Y"
                    Value=str(base_info[key][value])
                else:
                    status = "N"
                    Value = ''
            else:
                status="N"
                Value=''
            return status,Value
    
    def json_to_excle(path):
        """
        {a:{a1:,a2:,a3:}}====>[[a,a1],[a,a2],[a,a3]]
        :param path:
        :return:
        """
        with open(path, 'rb') as f:
            base_info = json.loads(f.read())
        lis = []
        for i in base_info.keys():
            #判断字典类型
            if isinstance(base_info[i], dict):
                for j in base_info[i].keys():
                    lis.append([i, j])
        return lis
    
    def write_excle(path,row,column,sheetname,value,fill=None):
        #判断文件是否存在
        p1 = os.path.exists(path)
        if not p1:
            #不存在新建
            wb = openpyxl.Workbook()
        else:
        # 打开文件
            wb = openpyxl.load_workbook(path)
        # 修改当前工作表的名称
        sheet = wb.active
        # 修改工作表的名称
        sheet.title = sheetname
        sheet = wb[sheetname]
        #搞点颜色
        if fill:
            sheet.cell(row=row, column=column, value=value).fill=fill
        else:
            sheet.cell(row=row, column=column, value=value)
        #保存文件
        wb.save(filename=path)
    
    def b_comp_r(basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill):
        """
        两个json比较 ,默认base作为结果记录对象
        :param basepath:
        :param relypath:
        :param resultpath:
        :count 线程数量
        :return:
    
        """
        #读base
        baseResult=json_to_excle(basepath) #[[a,a1],[a,a2],[a,a3]]
        #结果比较
        for i in range(len(baseResult)):
            print(i)
            statusa,Valuea=get_by_test(basepath, key=baseResult[i][0], value=baseResult[i][-1])
            statusr, Valuer = get_by_test(relypath, key=baseResult[i][0], value=baseResult[i][-1])
        #写入excle
            if str(Valuea)==str(Valuer):
                g1 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i+2, column=1, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][0], fill=None)
                g2 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=2, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][-1], fill=None)
                g3 = gevent.spawn(write_excle,resultpath, row=i + 2, column=3, sheetname=sheetname, value=statusa, fill=None)
                g4 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=4, sheetname=sheetname, value=Valuea, fill=None)
                g5 = gevent.spawn(write_excle,resultpath, row=i + 2, column=5, sheetname=sheetname, value=statusr, fill=None)
                g6 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=6, sheetname=sheetname, value=Valuer, fill=None)
            else:
                g1 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=1, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][0],fill=fill)
                g2 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=2, sheetname=sheetname,value=baseResult[i][-1], fill=fill)
                g3 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=3, sheetname=sheetname, value=statusa,fill=fill)
                g4 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=4, sheetname=sheetname, value=Valuea,fill=fill)
                g5 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=5, sheetname=sheetname, value=statusr,fill=fill)
                g6 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=6, sheetname=sheetname, value=Valuer,fill=fill)
            gevent.joinall([g1, g2, g3, g4, g5, g6])
    
    
    
    def bisector_list(tabulation:list,num:int):
        """
        将列表平均分成几份
        :param tabulation: 列表
        :param num: 份数
        :return: 返回一个新的列表
        """
        new_list = []
    
        '''列表长度大于等于份数'''
        if len(tabulation)>=num:
            '''remainder:列表长度除以份数,取余'''
            remainder = len(tabulation)%num
            if remainder == 0:
                '''merchant:列表长度除以分数'''
                merchant = int(len(tabulation) / num)
                '''将列表平均拆分'''
                for i in range(1,num+1):
                    if i == 1:
                        new_list.append(tabulation[:merchant])
                    else:
                        new_list.append(tabulation[(i-1)*merchant:i*merchant])
                return new_list
            else:
                '''merchant:列表长度除以分数 取商'''
                merchant = int(len(tabulation)//num)
                '''remainder:列表长度除以份数,取余'''
                remainder = int(len(tabulation) % num)
                '''将列表平均拆分'''
                for i in range(1, num + 1):
                    if i == 1:
                        new_list.append(tabulation[:merchant])
                    else:
                        new_list.append(tabulation[(i - 1) * merchant:i * merchant])
                        '''将剩余数据的添加后面列表中'''
                        if int(len(tabulation)-i*merchant)<=merchant:
                            for j in tabulation[-remainder:]:
                                new_list[-1].append(j)
                return new_list
        else:
            '''如果列表长度小于份数'''
            for i in range(1, len(tabulation) + 1):
                tabulation_subset = []
                tabulation_subset.append(tabulation[i - 1])
                new_list.append(tabulation_subset)
            return new_list
    
    class myThread (threading.Thread):
        def __init__(self, threadID, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count, index):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.count = count
            self.index = index
            self.basepath=basepath
            self.relypath=relypath
            self.resultpath=resultpath
            self.sheetname=sheetname
            self.fill=fill
        def run(self):
            print ("开启线程: " + str(self.threadID))
            # 获取锁,用于线程同步
            threadLock.acquire()
            b_comp_r_bak(self.basepath,self.relypath,self.resultpath,self.sheetname,self.fill,self.count,self.index)
            # 释放锁,开启下一个线程
            threadLock.release()
    def b_comp_r_bak(basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count,index):
        """
        两个json比较 ,默认base作为结果记录对象
        :param basepath:
        :param relypath:
        :param resultpath:
        :count 线程数量
        :return:
    
        """
        #读base
        baseResult=json_to_excle(basepath) #[[a,a1],[a,a2],[a,a3]]
        #结果比较
        # lis=bisector_list(baseResult, count)
        lis1=bisector_list(list(range(len(baseResult))),count)
        print(lis1[index][0])
        print(lis1[index][-1]+1)
        for i in range(lis1[index][0],lis1[index][-1]+1):
    
            statusa,Valuea=get_by_test(basepath, key=baseResult[i][0], value=baseResult[i][-1])
            statusr, Valuer = get_by_test(relypath, key=baseResult[i][0], value=baseResult[i][-1])
        #写入excle
            if str(Valuea)==str(Valuer):
                g1 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i+2, column=1, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][0], fill=None)
                g2 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=2, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][-1], fill=None)
                g3 = gevent.spawn(write_excle,resultpath, row=i + 2, column=3, sheetname=sheetname, value=statusa, fill=None)
                g4 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=4, sheetname=sheetname, value=Valuea, fill=None)
                g5 = gevent.spawn(write_excle,resultpath, row=i + 2, column=5, sheetname=sheetname, value=statusr, fill=None)
                g6 = gevent.spawn(write_excle, resultpath,row=i + 2, column=6, sheetname=sheetname, value=Valuer, fill=None)
            else:
                g1 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=1, sheetname=sheetname, value=baseResult[i][0],fill=fill)
                g2 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=2, sheetname=sheetname,value=baseResult[i][-1], fill=fill)
                g3 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=3, sheetname=sheetname, value=statusa,fill=fill)
                g4 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=4, sheetname=sheetname, value=Valuea,fill=fill)
                g5 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=5, sheetname=sheetname, value=statusr,fill=fill)
                g6 = gevent.spawn(write_excle, resultpath, row=i + 2, column=6, sheetname=sheetname, value=Valuer,fill=fill)
            gevent.joinall([g1, g2, g3, g4, g5, g6])
    
    
    
    
    
    if __name__=="__main__":
        basepath, relypath,resultpath = os.path.join(os.getcwd(), 'base.json'), os.path.join(os.getcwd(), 'rely.json'),os.path.join(os.getcwd(), 'test_result.xlsx')
        sheetname='Sheet1'
        fill = PatternFill(start_color='FFFF00', end_color='FFFF00', fill_type='solid')
        # b_comp_r(basepath, relypath, resultpath, sheetname, fill)
        threads = []
        # 创建新线程 threadID, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count, index
    
        # for i in range(3):
        #     thread = myThread(i+1, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count, i)
        #     # 开启新线程
        #     thread.start()
        #     # 添加线程到线程列表
        #     threads.append(thread)
        # 等待所有线程完成
        # for t in threads:
        #     t.join()
        count = 5
        from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as t:  # 创建一个最大容纳数量为5的线程池
            # b_comp_r_bak(self.basepath,self.relypath,self.resultpath,self.sheetname,self.fill,self.count,self.index)
            task1 = t.submit(b_comp_r_bak, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count,0)
            task2 = t.submit(b_comp_r_bak, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count, 1)  # 通过submit提交执行的函数到线程池中
            task3 = t.submit(b_comp_r_bak, basepath,relypath,resultpath,sheetname,fill,count, 2)
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
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  • 最近啊一直被python写入csv文件然后用excle打开是乱码的问题 困扰 于是我仔细搜索 整理了一番 把找到的解决办法与大家分享: 1. 第一种解决办法从python写入csv的编码格式解决: utf-8-sig 这种又一个很大的缺点 ...

    最近啊一直被python写入csv文件然后用excle打开是乱码的问题 困扰 于是我仔细搜索 整理了一番 把找到的解决办法与大家分享:

    1. 第一种解决办法从python写入csv的编码格式解决:

    utf-8-sig

    在这里插入图片描述
    这种又一个很大的缺点 就是写好的csv文件 你不能进行修改如果你修改了 用excle打开仍然是乱码

    2.从excle的转换方式解决:

    解决excel打开csv文件乱码问题:
    在这里插入图片描述
    打开csv文件
    在这里插入图片描述
    找到刚才的csv文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
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