# xls_csv
把xls,xlsx格式的文档转换成csv格式
# 使用
python xls2csv.py
# -*- coding: utf-8 -*- import xlrd import xlwt import sys from datetime import date,datetime def read_excel(filename): workbook = xlrd.open_workbook(filename) # print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols sheet2 = workbook.sheet_by_index(0) for row in xrange(0, sheet2.nrows): rows = sheet2.row_values(row) def _tostr(cell): if type(u'') == type(cell): return "\"%s\"" % cell.encode('utf8') else: return "\"%s\"" % str(cell) print ','.join([_tostr(cell) for cell in rows ]) if __name__ == '__main__': filename = sys.argv[1] read_excel(filename)
再给大家分享一则代码
xlsx文件解析处理:openpyxl库 csv文件格式生成:csv
python#coding: utf-8 # 依赖openpyxl库:http://openpyxl.readthedocs.org/en/latest/ from openpyxl import Workbook from openpyxl.compat import range from openpyxl.cell import get_column_letter from openpyxl import load_workbook import csv import os import sys def xlsx2csv(filename): try: xlsx_file_reader = load_workbook(filename=filename) for sheet in xlsx_file_reader.get_sheet_names(): # 每个sheet输出到一个csv文件中,文件名用xlsx文件名和sheet名用'_'连接 csv_filename = '{xlsx}_{sheet}.csv'.format( xlsx=os.path.splitext(filename.replace(' ', '_'))[0], sheet=sheet.replace(' ', '_')) csv_file = file(csv_filename, 'wb') csv_file_writer = csv.writer(csv_file) sheet_ranges = xlsx_file_reader[sheet] for row in sheet_ranges.rows: row_container = [] for cell in row: if type(cell.value) == unicode: row_container.append(cell.value.encode('utf-8')) else: row_container.append(str(cell.value)) csv_file_writer.writerow(row_container) csv_file.close() except Exception as e: print(e) if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 2: print('usage: xlsx2csv <xlsx file name>') else: xlsx2csv(sys.argv[1]) sys.exit(0)

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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