这次给大家带来python操作excel读写数据,python操作excel读写数据的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
本文实例为大家分享了python操作EXCEL的实例源码,供大家参考,具体内容如下
读EXCEL的操作:把excel的数据存储为字典类型
#coding=utf8 #导入读excel的操作库 import xlrd class GenExceptData(object): def init(self): try: self.dataDic={} #打开工作薄 self.wkbook= xlrd.open_workbook("Requirement.xls") #获取工作表“requirement” self.dataSheet=self.wkbook.sheet_by_name("requirement") #把数据按 按照相应格式写入excel表中 self.readDataToDicl() #保存文件 except Exception,e: print "Read Excel error:",e def readDataToDicl(self): try: nrows = self.dataSheet.nrows ncols = self.dataSheet.ncols print ncols ,nrows try: for rowNum in range(1,nrows): #把数据的当前行的元素与上一行元素作比较 #如果不相等执行if语句 try: singleJson={} propertyName=self.dataSheet.cell(rowNum,3).value propertyValue=self.dataSheet.cell(rowNum,4).value if self.dataSheet.cell(rowNum,0).value and self.dataSheet.cell(rowNum,2).value: mdEvent=self.dataSheet.cell(rowNum,0).value singleJson["serviceId"]=self.dataSheet.cell(rowNum,2).value singleJson[propertyName]=propertyValue print singleJson self.dataDic[mdEvent]=singleJson singleJson.clear() except Exception,e: print "Get Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data Error:",e except Exception,e: print "Reading Data TO Dic Error:",e def test(): GenExceptData() if name=="main": test()
写EXCEL的操作:把csv文件的数据按照需求写入到excel文件中
#coding=utf8 from readCSV import readCSV import xlwt class GenTestCase(): def init(self,path="E:\\PythonDemo\\OperExcel\\Demo.csv"): self.dataInfor=readCSV(path) #创建工作薄 self.wkbook=xlwt.Workbook() #创建表:“埋点需求” self.dataSheet=self.wkbook.add_sheet("shellt") self.creatHead() def creatHead(self): firstLine=[] #创建表头 for index in range(len(firstLine)): self.dataSheet.write(0,index,firstLine[index]) dataBody=self.dataInfor.buffer print dataBody.len() currentrow=1 for rowNum in range(1,len(dataBody)): for index in range(len(dataBody[rowNum])): if rowNum>1: if dataBody[rowNum-1][0]!=dataBody[rowNum][0] : print currentrow,rowNum if currentrow==1: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,13): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow,rowNum-1,cols,cols,data) else: for cols in range(3): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) for cols in range(6,12): cellValue=dataBody[currentrow][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write_merge(currentrow-1,rowNum-1,cols,cols,data) currentrow=rowNum+1 break for cols in range(3,6): cellValue=dataBody[rowNum][cols] cellValue=cellValue.decode("gbk") data=u"%s" %(cellValue) self.dataSheet.write(rowNum,cols,data) self.wkbook.save(r'reqq.xlsx') def test(): GenTestCase() if name=="main": test()
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JavaScript在现实世界中的应用包括前端和后端开发。1)通过构建TODO列表应用展示前端应用,涉及DOM操作和事件处理。2)通过Node.js和Express构建RESTfulAPI展示后端应用。

JavaScript在Web开发中的主要用途包括客户端交互、表单验证和异步通信。1)通过DOM操作实现动态内容更新和用户交互;2)在用户提交数据前进行客户端验证,提高用户体验;3)通过AJAX技术实现与服务器的无刷新通信。

理解JavaScript引擎内部工作原理对开发者重要,因为它能帮助编写更高效的代码并理解性能瓶颈和优化策略。1)引擎的工作流程包括解析、编译和执行三个阶段;2)执行过程中,引擎会进行动态优化,如内联缓存和隐藏类;3)最佳实践包括避免全局变量、优化循环、使用const和let,以及避免过度使用闭包。

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

从C/C 转向JavaScript需要适应动态类型、垃圾回收和异步编程等特点。1)C/C 是静态类型语言,需手动管理内存,而JavaScript是动态类型,垃圾回收自动处理。2)C/C 需编译成机器码,JavaScript则为解释型语言。3)JavaScript引入闭包、原型链和Promise等概念,增强了灵活性和异步编程能力。

不同JavaScript引擎在解析和执行JavaScript代码时,效果会有所不同,因为每个引擎的实现原理和优化策略各有差异。1.词法分析:将源码转换为词法单元。2.语法分析:生成抽象语法树。3.优化和编译:通过JIT编译器生成机器码。4.执行:运行机器码。V8引擎通过即时编译和隐藏类优化,SpiderMonkey使用类型推断系统,导致在相同代码上的性能表现不同。

JavaScript在现实世界中的应用包括服务器端编程、移动应用开发和物联网控制:1.通过Node.js实现服务器端编程,适用于高并发请求处理。2.通过ReactNative进行移动应用开发,支持跨平台部署。3.通过Johnny-Five库用于物联网设备控制,适用于硬件交互。


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