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核心数据类型在浏览器和Node.js中一致,但处理方式和额外类型有所不同。1)全局对象在浏览器中为window,在Node.js中为global。2)Node.js独有Buffer对象,用于处理二进制数据。3)性能和时间处理在两者间也有差异,需根据环境调整代码。

JavaScriptusestwotypesofcomments:single-line(//)andmulti-line(//).1)Use//forquicknotesorsingle-lineexplanations.2)Use//forlongerexplanationsorcommentingoutblocksofcode.Commentsshouldexplainthe'why',notthe'what',andbeplacedabovetherelevantcodeforclari

Python和JavaScript的主要区别在于类型系统和应用场景。1.Python使用动态类型,适合科学计算和数据分析。2.JavaScript采用弱类型,广泛用于前端和全栈开发。两者在异步编程和性能优化上各有优势,选择时应根据项目需求决定。

选择Python还是JavaScript取决于项目类型:1)数据科学和自动化任务选择Python;2)前端和全栈开发选择JavaScript。Python因其在数据处理和自动化方面的强大库而备受青睐,而JavaScript则因其在网页交互和全栈开发中的优势而不可或缺。

Python和JavaScript各有优势,选择取决于项目需求和个人偏好。1.Python易学,语法简洁,适用于数据科学和后端开发,但执行速度较慢。2.JavaScript在前端开发中无处不在,异步编程能力强,Node.js使其适用于全栈开发,但语法可能复杂且易出错。

javascriptisnotbuiltoncorc; saninterpretedlanguagethatrunsonenginesoftenwritteninc.1)javascriptwasdesignedAsalightweight,解释edganguageforwebbrowsers.2)Enginesevolvedfromsimpleterterterpretpreterterterpretertestojitcompilerers,典型地提示。

JavaScript可用于前端和后端开发。前端通过DOM操作增强用户体验,后端通过Node.js处理服务器任务。1.前端示例:改变网页文本内容。2.后端示例:创建Node.js服务器。

选择Python还是JavaScript应基于职业发展、学习曲线和生态系统:1)职业发展:Python适合数据科学和后端开发,JavaScript适合前端和全栈开发。2)学习曲线:Python语法简洁,适合初学者;JavaScript语法灵活。3)生态系统:Python有丰富的科学计算库,JavaScript有强大的前端框架。


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