这篇文章主要介绍了关于python excel使用xlutils类库实现追加写功能的方法,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
由于近日写工作汇报 交一份概要和 excel版本 发现手写 太麻烦 想写个代码来自动 读取一个文本中的所有内容 按需求写入 对应excel和概要中 自动完成
就找了找python 的类库,发现了挺多小问题.和大家分享一下 如果对你有所帮助 请赞一下谢谢
如果追加写 python xlrd模块是复制读取exlce xlwt 是负责写 但是发现如果使用xlwt写后 格式都没有了,而且不能追加写.
那么就需要使用 xlutils这个模块
1.实现复制带有 格式的excel
from xlutils.copy import copy try: if not os.path.exists(goal_file) and os.path.exists(model_src) : shutil.copy(model_src,goal_file) print '复制模版成功' except Exception ,e: print "模版文件复制失败" pass
很简单 关键代码只有一句 将一个模版文件复制一份 将来我会用复制后的文件进行追加写操作
#使用 formatting_info=True 来复制带有格式的excel,否则追加写后格式会丢失 rb = xlrd.open_workbook(goal_file,formatting_info=True) #通过sheet_by_index()获取的sheet没有write()方法 rs = rb.sheet_by_index(0) wb = copy(rb) #通过get_sheet()获取的sheet有write()方法 ws = wb.get_sheet(0) #获得到sheet了 可以进行 追加写 或者 修改某个单元格数据的操作了 最后不要忘了 save()
wb.save(goal_file)
这里特别注意 复制的模版要是xls 后缀而不是xlsx 否则会抛出异常 xlrd 0.8版本后不支持 google了一下好像是这样 所以模版要是xls格式的
而且要注意 不要去手动点开xls文件去修改里面的值,否则脚本执行到最后save()这句话会抛出异常,试了很多次,希望大神可以指教下.
注意这两点 实现追加写就可以完成了.
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以上是python excel使用xlutils类库实现追加写功能的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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