继上一篇文章使用xlrd来读Excel之后,这一篇文章就来介绍下,如何来写Excel,写Excel我们需要使用第三方库xlwt,和xlrd一样,xlrd表示read xls,xlwt表示write xls,同样目前版本只支持97-03版本的Excel。xlwt下载:xlwt 0.7.4
安装xlwt
安装方式一样是python setup.py install就可以了,或者直接解压到你的工程目录中。
API介绍
获取一个xls实例
xls = ExcelWrite.Workbook()
添加一个sheet
sheet = xls.add_sheet("Sheet1")
向sheet中写入数据
sheet.write(row_index, col_index, value)
保存生成xls
xls.save(file_name)
使用xlwt
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2012-12-14
@author: walfred
@module: XLRDPkg.write
@description:
'''
import xlwt as ExcelWrite
def writeXLS(file_name):
value = [["name", "jim", "hmm", "lilei"], ["sex", "man", "woman", "man"], ["age", 19, 24, 24], ["country", "USA", "CHN", "CHN"]]
xls = ExcelWrite.Workbook()
sheet = xls.add_sheet("Sheet1")
for i in range(0, 4):
for j in range(0, len(value)):
sheet.write(j, i, value[i][j])
xls.save(file_name)
if __name__ == "__main__":
writeXLS("./test_write.xls");
当然这只是简单的介绍下如何使用xlwt,更多功能个API需要读者自行从下载包中学习,比如设置格式、超链接、公式等。

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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