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。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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