【IT专家】python将数据写入excel代码,python与office交互
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系python将数据写入excel代码，python与office交互2017/08/10 0 # -*- coding: utf-8 -*-from smartframe.header import *import pymysqlimport jsonimport importlib,sysimportlib.reload(sys)import reimport xlwtfrom xlwt import Workbook, Formulaimport xlrd##连接数据库conn =pymysql.connect(host=‘127.0.0.1’,port=3306,user=‘root’,passwd=‘root’,db=‘XXXX’,ch arset=‘utf8’)# 创建游标# # 游标设置为字典类型cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)# 执行sql，并返回受到的影响行数######sql=‘select * from ceshi’cursor.execute(sql)# 获取所有数据########result = cursor.fetchall()#获取获取第一条数据######result = cursor.fetchone()#print(result)#print (len(result))datanew = {}for item in result:#print(item)datanew[item[‘user_id’]] = list(eval(item[‘answer’]))#print(datanew)book = Workbook()sheet1 = book.add_sheet(‘Sheet 1’)#字典数据#循环字典key 的值num = [a for a in datanew] #num1=[]#for a in datax:# print (a)#if a not in num1:#num1.append(a)#num.sort()#print(num)lennum=len(num)#print(lennum)for a in range(lennum):#print(num[a])lena=len(datanew[num[a]]);#print(lena)lena1=datanew[num [a]];lena1.sort()#print(lena1)a1=num[a];sheet1.write(a+1,0,a1)#print(lenanew)b1x=[]for b in range(lena):#print(b)#print (lena1[b]);#print((lena1[b])[0])#print((lena1[b])[1])b1=(lena1[b])[0]b2=(lena1[b])[1]b1x.a ppend(b1);#print(b)sheet1.write(a+1,b+1,b2)#print(b2)if a==0:#print(b1x)for y in range (len(b1x)):bx=b1x[y]#print(b1x[y])#print(y)sheet1.write(0,y+1,bx)
book.save(‘C:/Users/Administrator/Desktop/ceshi0_1.xls’)connmit()#获取自增idnew_id = https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,strowid print (new_id)# 关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()
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基于Python的网络信息自动抓取系统毕业论文
基于Python的网络信息自动抓取系统 摘要 随着移动互联网的快速发展和5G技术的投入建设，信息在社会发展中起着至关重要的作用，具备着前所未有的价值。人们想要掌握最新的信息和了解社会的发展趋势，就要不断递增花在阅读网络信息的时间。怎么从浩瀚的信息海洋中迅速有效地提取所需信息已经越来越重要。搜索引擎也随着我们的需求而诞生和发展，它以爬虫技术为核心。为提高用户访问网页信息的效率，本设计基于Python的Scrapy爬虫框架和MySQL后台数据库，以“百度新闻”为爬取对象，实现定时自动抓取指定范围的网页信息并存储到后台数据库中，并使用hashlib模块过滤重复数据。 关键词：爬虫技术 Scrapy爬虫框架 MySQL数据库定时自动
Automatic network information grabbing system based on Python Name: Diao Yangjian Major: Electronic Information Science and technology Instructor: Wan Changlin, Assistant Researcher (Electronic Information and Electrical Engineering Department of Huizhou University, No. 46, Yanda Avenue, Huizhou City, Guangdong Province, 516007) Abstract With the rapid development of mobile Internet and the investment of 5g technology, information plays an important role in the social development and has unprecedented value. If people want to master the latest information and understand the development trend of society, they need to spend more and more time reading network information. How to extract the needed information from the vast ocean of information quickly and effectively has become more and more important. Search engine is also born and developed with our needs. It takes crawler technology as the core. In order to improve the efficiency of users' access to web information, this design is based on Python's scrapy crawler framework and MySQL background database, taking "Baidu news" as the crawling object, to realize the automatic crawling of the specified range of Web information and storage in the background database, and use hashlib module to filter the duplicate data. Keywords:crawler technology scrapy crawler framework MySQL database timed auto crawl
python用win32com处理excel表格
1. Python 操作 Excel 的函数库 我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法： 1> xlrd, xlwt, xlutils: 这三个库的好处是不需要其它支持，在任何操作系统上都可以使用。 xlrd 可以读取 .xls, .xlsx 文件，非常好用；但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档，必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题，所以我没有选它来写 Excel 文件。 2> openpyxl: 这个库也是不需要其它支持的，而且据说对 Office 2007 格式支持得更好。 遗憾地是，我经过测试，发现它加载 Excel 文件的效率比 xlrd 慢 3 倍以上，内存使用在 10 倍以上，于是就放弃了。 3> win32com: Python Win32 扩展，这个库需要运行环境为 Windows+Office 对应版 本。由于 Python Win32 扩展只是把 COM 接口包装了一下，可以视为与 VBA 完全相同，不会有读写格式上的问题。尝试了一下用 win32com 读取 Excel 文件，效率还是比 xlrd 慢一些。 由于读取效率上 xlrd > win32com > openpyxl，所以我自然选择了 xlrd 用来读取统计报表；而最终输出的报表格式较复杂，所以选择了 win32com 直接操作 Excel 文件。 2. Python 里的关系型数据库 SQLite是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置 SQLite 支持，也是 iOS 和Android 上的默认数据库。Python 的标准库里也包含了sqlite3库，用起来非常方便。 3. 用 xlrd 读取 Excel 并插入数据库样例 如果数据量不大，直接用 Python 内部数据结构如 dict, list 就够了。但如果读取的几张表数据量都较大，增加个将数据插入数据库的预处理过程就有很大好处。一是避免每次调试都要进行耗时较长的 Excel 文件载入过程；二是能充分利用数据库的索引和 SQL 语句强大功能进行快速数据分析。 #!/usr/bin/python # -*- coding: gbk -*- import xlrd import sqlite3 # 打开数据库文件 device_city_db = sqlite3.connect('device_city.db') cursor = device_city_db.cursor() # 建表 cursor.execute('DROP TABLE IF EXISTS device_city') cursor.execute('CREATE TABLE device_city (device_id char(16) PRIMARY KEY, city varchar(16))') # 打开 device 相关输入 Excel 文件 device_workbook = xlrd.open_workbook('输入.xlsx')
山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计
山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：
目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 0 4.1 设计环境和目标分析 0 4.1.1 设计环境 0 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (1) 4.3 控制模块详细设计 (2) 4.3 爬虫模块详细设计 (2) 4.3.1 URL管理器设计 (2) 4.3.2 网页下载器设计 (2) 4.3.3 网页解析器设计 (2) 4.4数据输出器详细设计 (3) 5 调试与测试 (3) 5.1 调试过程中遇到的问题 (3) 5.2测试数据及结果显示 (4) 6 课程设计心得与体会 (4) 7 参考文献 (5) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (5) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (8)
1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块： 1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。 （1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。 （2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。 （3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块：存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境
教你在python在工作中“偷懒”：Excel自动化处理 word关键信息提取 自动化运营监控 自动发送邮件
教你用python在工作中“偷懒” Excel自动化处理/word关键信息提取/自动化运营监控/自动发送邮件 有些朋友在工作中会有这样的困惑：明明我从早忙到晚，为什么得到的评价还不高？ 要知道，企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”。所以，如果把大量时间花在机械重复的工作上，不但工作效率不高，对个人发展来说也无甚帮助。 而这些工作，如果对于会点编程的人来说，往往通过几行代码就可以快速搞定了。 于是，我去了解了一下身边不同岗位（HR、产品、运营、市场、数据分析师等）每天需要面对的重复性劳动（肯定会有不全，欢迎补充~），总结了一些在工作中非常常见的例子，并且将源码整理好供参考。希望这些程序可以让你的工作更高效！（升职加薪了别忘了回来发红包哦~）那么如何将这些统统实现呢？ 我将这些分为以下几类，大家可以自行评估，各取所需：
如何用python在工作中“偷懒”？ 系统录入自动化 由于你经常需要不断的将一些信息录入系统，每一次录入的过程中你可能需要不断的点击一些按钮，面对这种情况，完全可以写一个自动脚本，每次代替你来执行这些点击的行为。
这里我们需要用到splinter： pip install splinter 这里写了一个自动登录邮箱的脚本，可以实现文本输入和网页点击：#coding=utf-8import timefrom splinter import Browserdef splinter(url): browser = Browser() #login 126 email websize browser.visit(url) #wait web element loading time.sleep(5) #fill in account and password browser.find_by_id('idInput').fill('xxxxxx') browser.find_by_id('pwdInput').fill('xxxxx') #click the button of login browser.find_by_id('loginBtn').click() time.sleep(8) #close the window of brower browser.quit()if __name__ == '__main__' splinter(websize)
pythonxlwtxlutils在excel里面如何插入一行数据
python xlwt，xlutils 在excel里面如何插入一行数据 import xlwt;import xlrd;from xlutils.copy import copy; #styleBoldRed = xlwt.easyxf('font: color-index red, bold on');#headerStyle = styleBoldRed;#wb = xlwt.Workbook();#ws = wb.add_sheet('sheetName');#ws.write(0, 0, 'Col1', headerStyle);#ws.write(0, 1, 'Col2', headerStyle);#ws.write(0, 2, 'Col3', headerStyle);#wb.save('fileName.xls');#open existed xls fileoldWb = xlrd.open_workbook('fileName.xls', formatting_info=True);oldWbS = oldWb.sheet_by_index(0)newWb = copy(oldWb);newWs = newWb.get_sheet(0);inserRowNo = 1newWs.write(inserRowNo, 0, 'value1');newWs.write(inserRowNo, 1, 'value2');newWs.write(inserRowNo, 2, 'value3');for rowIndex in range(inserRowNo, oldWbS.nrows): for colIndex in range(oldWbS.ncols): newWs.write(rowIndex + 1, colIndex, oldWbS.cell(rowIndex, colIndex).value);newWb.save('fileName.xls');print 'save
Python爬虫入门：如何爬取招聘网站并进行分析
0 前言 工作之余，时常会想能做点什么有意思的玩意。互联网时代，到处都是互联网思维，大数据、深度学习、人工智能，这些新词刮起一股旋风。所以笔者也赶赶潮流，买了本Python爬虫书籍研读起来。 网络爬虫，顾名思义就是将互联网上的内容按照自己编订的规则抓取保存下来。理论上来讲，浏览器上只要眼睛能看到的网页内容都可以抓起保存下来，当然很多网站都有自己的反爬虫技术，不过反爬虫技术的存在只是增加网络爬虫的成本而已，所以爬取些有更有价值的内容，也就对得起技术得投入。 1案例选取 人有1/3的时间在工作，有一个开心的工作，那么1/3的时间都会很开心。所以我选取招聘网站来作为我第一个学习的案例。 前段时间和一个老同学聊天，发现他是在从事交互设计（我一点也不了解这是什么样的岗位），于是乎，我就想爬取下前程无忧网（招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧）上的交互设计的岗位需求：
2实现过程 我这里使用scrapy框架来进行爬取。 2.1程序结构 C:\Users\hyperstrong\spiderjob_jiaohusheji │scrapy.cfg │ └─spiderjob │ items.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py
│ middlewares.py ├─spiders │ jobSpider.py │ __init__.py 其中： items.py是从网页抽取的项目 jobSpider.py是主程序 2.2链接的构造 用浏览器打开前程无忧网站 招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧，在职务搜索里输入“交互设计师”，搜索出页面后，观察网址链接： 【交互设计师招聘】前程无忧手机网_触屏版 https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/jobsearch/search_result.php?fromJs=1&k eyword=%E4%BA%A4%E4%BA%92%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%B8%88&keywordty pe=2&lang=c&stype=2&postchannel=0000&fromType=1&confirmdate=9 网址链接中并没有页码，于是选择第二页，观察链接:
Python对Excel操作详解
Python对Excel操作 详解 文档摘要： 本文档主要介绍如何通过python对office excel进行读写操作，使用了xlrd、xlwt 和xlutils模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom包对excel操作。 关键字： Python、Excel、xlrd、xlwt、xlutils、TCl、tcom
1Python简介 Python是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用縮进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。 2Python安装 Python目前的版本已经更新到3.4.0，本文使用的版本为2.7.5，所有的版本都可以在python官网https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/下载，至于2.x和3.x版本的具体区别也可以在官网查看。 从官网下载了python 2.7.5安装文件python-2.7.5.msi后，直接双击就可以安装python了，可以选择安装路径，我改为C:\Python2.7.5\了，然后一路next就完成安装了，安装完成后在C盘下就多了一个文件夹Python2.7.5。 Python也是一种实时交互语言，可以通过自带的IDLE编写python语句并反馈回显信息，可以通过图1方式调出python IDLE。 图1
python爬虫抓站的总结
寻找自我的博客 p ython爬虫抓站的总结 分类： Python 2012-08-22 22:41 337人阅读 评论(0) 收藏举报 1.最基本的抓站 import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。 import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 3.需要登录的情况 登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下： 3.1 cookie的处理 import urllib2, cookielib cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 是的没错，如果想同时用代理和cookie，那就加入proxy_support然后operner改为 opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 3.2 表单的处理 登录必要填表，表单怎么填？首先利用工具截取所要填表的内容。 比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包 这个我就举个例子好了，以verycd为例，先找到自己发的POST请求，以及POST表单项：
(整理)python操作excel.
You are here: Home?计算机?编程? Python操作Excel Python操作Excel 2012-09-01 老婆单位有时候有一些很大的 Excel 统计报表需要处理，其中最恶心的是跨表的 JOIN 查询。他们通常采取的做法是，把多个 Excel 工作簿合成一个工作簿的多个表格，然后再跑函数（VLOOKUP之类）去查。因为用的函数效率很低，在 CPU 打满的情况下还要跑几个小时。 然后我就看不过去了，我也不懂 Excel，不知道如何优化，但我想用Python+SQLite 总归是能够实现的。于是就尝试了一把，效果还不错，一分钟以内完成统计很轻松，其中大部分时间主要花在读 Excel 内容上。 1. Python 操作 Excel 的函数库 我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法： 1> xlrd, xlwt, xlutils: 这三个库的好处是不需要其它支持，在任何操作系统上都可以使用。xlrd 可以读取 .xls, .xlsx 文件，非常好用；但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档，必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题，所以我没有选它来写 Excel 文件。 2> openpyxl: 这个库也是不需要其它支持的，而且据说对 Office 2007 格式支持得更好。遗憾地是，我经过测试，发现它加载 Excel 文件的效率比 xlrd 慢 3 倍以上，内存使用在 10 倍以上，于是就放弃了。 3> win32com: Python Win32 扩展，这个库需要运行环境为 Windows+Office 对应版本。由于 Python Win32 扩展只是把 COM 接口包装了一下，可以视为与VBA 完全相同，不会有读写格式上的问题。尝试了一下用 win32com 读取 Excel 文件，效率还是比 xlrd 慢一些。 由于读取效率上 xlrd > win32com > openpyxl，所以我自然选择了 xlrd 用来读取统计报表；而最终输出的报表格式较复杂，所以选择了 win32com 直接操作 Excel 文件。 2. Python 里的关系型数据库 SQLite是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置 SQLite 支持，也是 iOS 和 Android 上的默认数据库。Python 的标准库里也包含了sqlite3库，用起来非常方便。
python抓取网页数据的常见方法
https://www.360docs.net/doc/c813460218.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子：
https://www.360docs.net/doc/c813460218.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以 模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')
九、Python (openpyxl)操作excel写支持xlsx格式(二)
pip install openpyxl（写，支持xlsx格式） 新建文件 #1.新建一个Excel wb=workbook.Workbook() #2.创建表单的方法 创建一个自定义的表单 wb.create_sheet('info',index=0) #3.另存为 保存工作簿 wb.save('D:\excel\pythonexcel.xlsx') 打开文件写入 #1.打开的工作簿 wb=load_workbook(filename) #2.定位到表单 sheet=wb['info'] #3.cell(I行,J列)，必须从1开始 sheet.cell(1,1).value='姓名' #4.保存工作簿 wb.save('D:\excel\pythonexcel.xlsx') 源码 #!/usr/bin/python3 # encoding:utf‐8 import os from openpyxl import workbook from openpyxl import load_workbook ''' 支持xlsx格式写 ''' class excel(): def wirteExcle(self,filename,data): #新建一个Excel wb=workbook.Workbook() #创建表单的方法 创建一个自定义的表单 wb.create_sheet('info',index=0) #另存为 保存工作簿
wb.save(filename) #打开的工作簿 wb=load_workbook(filename) #定位到表单 sheet=wb['info'] c=1 for students in data: #3.标题cell(i行,j列)，必须1开始 sheet.cell(1,1).value='姓名' sheet.cell(1,2).value='年龄' #内容(行，列，值)第一行=0，第一列=0 sheet.cell(c,1).value=students['name'] sheet.cell(c,2).value=students['age'] c+=1 #将工作簿以filename命名并保存 wb.save(filename) #5.关闭文件 wb.close() if __name__=='__main__': str= [{'name':'zhangshan','age':19}, {'name':'lisi','age':28}, {'name':'wangwu','age':59}] exl = excel() exl.wirteExcle('D:\excel\pythonexcel.xlsx',str) 打印execel内容
Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训
https://www.360docs.net/doc/c813460218.html, Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训python3 抓取网页资源的 N 种方法 1、最简单 import urllib.request response = urllib.request.urlopen(‘https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/’) html = response.read() 2、使用 Request import urllib.request req = urllib.request.Request(‘https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() 3、发送数据 #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’
https://www.360docs.net/doc/c813460218.html, values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ } data = urllib.parse.urlencode(values) req = urllib.request.Request(url, data) req.add_header(‘Referer’, ‘https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page.decode(“utf8”)) 4、发送数据和header #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ }
Python对Excel操作教程
Python 对Excel 操作详解文档摘要： 本文档主要介绍如何通过python 对office excel 进行读写操作，使用了xlrd 、xlwt 和xlutils 模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom 包对excel 操作。 关键字： Python、Excel、xlrd 、xlwt 、xlutils、TCl 、tcom 1 Python 简介 Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl 、Tcl 等动态语言一样，Python 具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python 虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller 之类的工具可以将Python 源代码转换成可以脱离Python 解释器运行的程序。 2 Python 安装 Python 目前的版本已经更新到3.4.0 ，本文使用的版本为2.7.5 ，所有的版本都可以在python 官网下载，至于 2.x 和 3.x 版本的具体区别也可以在官网查看。 从官网下载了python 2.7.5 安装文件后，直接双击就可以安装python
Python 也是一种实时交互语言，可以通过自带的IDLE 编写python 语句并反馈回显信息，可以通过图 1 方式调出python IDLE 。 图1 也可以在cmd下输入python ,但默认情况下python并没有添加到windows 环境变量中，导致在cmd下输入python的时候出现提示“ 'python'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”，windows 下可执行文件在运行时首先在当前目录下搜索，因为进入cmd 下默认路径一般为C:\Documents and Settings\Administrator> ，而在这个路径下是找不到python 的，所以提示出错，可以进入到python 安装目录下，然后执行python 就可以进入交互命令行模式下。如果懒的每次都进入python 安装，此时需要将python 安装路径添加到系统变量中，然后windows 在执行命令的时候会去环境变量中查找路径，具体配置如图 2 所示，在Path 中添加python 的安装路径 “C:\Python2.7.5; ”，主要路径后面要加”；”分号表面这是一个路径的结束，此时无论在哪个路径下都可以执行python 调出交互命令行。 图2 3 Python 语法入门 在Python 简介中提到Python 是一种直译式电脑编程语言，体现在语法中，如要将变量 a 赋值为1，Tcl 使用命令%set a 1（本文中为了区分Tcl 和Python 的命令，Tcl 命令前会加上“ %”，否则默认为Python 命令），在python 中命令为a = 1，输出a的值可以直接输入a,也可以通过print语句输出a的值, 命令为print a (在python 3.0 以后版本中，print 不再是一个语句，而是一个函数，所以如果想要输出a,用法为print(a))。在Tel中求1和10的和或者变量之间
python学习笔记-excel用例输入
python学习笔记（接口自动化框架V2.0） 这个是根据上次框架版本进行的优化 用python获取excel文件中测试用例数据 通过requets测试接口、并使用正则表达式验证响应信息内容生成xml文件测试报告 版本更新内容： 1. 整理了CreateTest.test_main()流程逻辑 2. 优化了testcase.xls文件格式 3. 添加了生成XML文件测试报告 代码如下： 1#!/usr/bin/env python 2# -*- coding: utf_8 -*- 3# 获取测试用例文件excel 4 5import xlrd 6import json 7 8 9class CreateExcel: 10def__init__(self): 11pass 12 13 @classmethod 14def open_excel(cls):
15 path = "testcase.xls" 16 workbook = xlrd.open_workbook(path) 17 table = workbook.sheets()[0] 18return table 19 20# 获取sheet 21 22 @classmethod 23def get_nrows(cls, table): 24 nrows = table.nrows 25return nrows 26 27# 获取行号 28 29 @classmethod 30def get_id(cls, table, nrows): 31 testid = [] 32for i in range(1, nrows): 33 testid.append(table.cell(i, 0).value) 34return testid 35 36 @classmethod 37def get_name(cls, table, nrows): 38 testname = [] 39for i in range(1, nrows): 40 testname.append(table.cell(i, 1).value) 41return testname 42 43# 获取用例name 44 45 @classmethod 46def get_data(cls, table, nrows): 47 testdata = [] 48for i in range(1, nrows): 49try: 50 data = json.loads(table.cell(i, 2).value) 51 testdata.append(data) 52except ValueError: 53 testdata.append(None) 54return testdata 55 56# 获取data接口参数 57 58 @classmethod 59def get_url(cls, table, nrows): 60 testurl = [] 61for i in range(1, nrows): 62 testurl.append(table.cell(i, 3).value) 63return testurl 64
python复制和编辑excel
#coding=utf-8 import os import os.path import sys from xlrd import open_workbook from xlutils.copy import copy from g315.config import conf import chardet import re p=https://www.360docs.net/doc/c813460218.html,pile(r'(?i){{(.*?)}}') source_file_mold = os.path.join(conf.APP_DIR, "public/excel/source/module.xls") target_file_mold = os.path.join(conf.APP_DIR, "public/excel/target/result.xls") import xlrd import xlwt from xlrd import open_workbook,cellnameabs from xlutils.copy import copy def copy_xf(rdbook,rdxf): """ clone a XFstyle from xlrd XF class,the code is copied from xlutils.copy module """ wtxf = xlwt.Style.XFStyle() # # number format # wtxf.num_format_str = rdbook.format_map[rdxf.format_key].format_str # # font # wtf = wtxf.font rdf = rdbook.font_list[rdxf.font_index] wtf.height = rdf.height wtf.italic = rdf.italic wtf.struck_out = rdf.struck_out wtf.outline = rdf.outline wtf.shadow = rdf.outline wtf.colour_index = rdf.colour_index wtf.bold = rdf.bold #### This attribute is redundant, should be driven by weight wtf._weight = rdf.weight #### Why "private"? wtf.escapement = rdf.escapement
九、Python 操作excel(一)
pip install xlrd（读） 1.导入：import xlrd 2.打开文件：book = xlrd.open_workbook(文件位置+文件名) 3.根据sheet名称获取工作薄：sheet = book.sheet_by_name('Sheet5') 4.获取行数：rows = sheet.nrows 5.获取列数：cols = sheet.ncols 6. 按行获取值：for r in range(rows): row_vaule = sheet.row_values(r) 7.按列获取值： for c in range(cols): col_vuale = sheet.col_values(c) 8.按行列获取值：sheet.cell(行,列) 注：行列第一行下标从0开始 pip install xlwt（写，不支持xlsx格式） 1.导入：import xlwt 2.初始化并创建一个工作簿：book = xlwt.Workbook() 3.sheet = book.add_sheet('Sheet5',cell_overwrite_ok = True) #同一个单元格重复写入数据设 置,book.add_sheet('Sheet5'，cell_overwrite_ok = True) 4.按行列写入：sheet.write(行,列,'内容') 5.合并信息并写入样式：sheet.write_merge(开始行,结束行,开始列,结束列,'内 容',self.styleExcle(2,3)) #self.styleExcle(2,3)自定义函数，2,3为参数，详见下面的实例 6.保存：book.save(文件位置+文件名) pip install xlutils（结合读写可修改excel） 1.导入：from xlutils.copy import copy import os 2.打开文件：book = xlrd.open_workbook(filename) 3.复制excel：newbook = copy(book) 4.打开第一个工作薄：sheet = newbook.get_sheet(0) 5.修改第2行，第一列的值：sheet.write(1,0,'xiugren') 6.保存文件：newbook.save(copefilename) 7.删除旧文件：os.remove(filename) 8.重命名新文件名为旧文件名：os.rename(copefilename,filename) 文件路径