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使用openpyxl进行Python的xlsx读写操作

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简介：
简介：本教程详细介绍如何利用Python的第三方库openpyxl来实现对xlsx文件的高效读取和编写操作，适用于数据处理与分析场景。 Python中有多个模块可以用来操作Excel文件，例如xlrd、xlwt和pyExcelerator。这些库使用起来非常方便，但它们仅支持到Excel 2003版本。虽然对于大多数应用来说已经足够了，但在需要导出大量数据（超过65535条记录）时，2003版的限制就显得不够用了。

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  • 使用openpyxl进行Python的xlsx读写操作
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    简介：本教程详细介绍如何利用Python的第三方库openpyxl来实现对xlsx文件的高效读取和编写操作，适用于数据处理与分析场景。 Python中有多个模块可以用来操作Excel文件，例如xlrd、xlwt和pyExcelerator。这些库使用起来非常方便，但它们仅支持到Excel 2003版本。虽然对于大多数应用来说已经足够了，但在需要导出大量数据（超过65535条记录）时，2003版的限制就显得不够用了。
     
  • 使用Python openpyxl模块进行Excel的读写操作
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    本教程介绍如何利用Python的openpyxl模块高效地对Excel文件执行读取和写入操作，涵盖基本概念与实用技巧。 Python的openpyxl模块是一个强大的库，用于读写Excel 2010及以后版本的.xlsx和.xlsm文件。由于其对大型数据集的高效处理能力，openpyxl成为了处理Excel复杂任务的首选库。在使用openpyxl时，需要理解三个基本对象：Workbook、Worksheet和Cell。 **Workbook对象**： - 工作簿是Excel文件的容器，可以包含多个工作表（如Sheet1、Sheet2等）。创建一个新的Workbook实例后，你可以添加新的工作表，并且每个工作表都有一个默认名称。 **Worksheet对象**： - 工作表是Workbook内的单个页面。你可以通过Workbook对象的方法来添加或访问已存在的工作表。例如，使用create_sheet方法可以新增一张工作表。 **Cell对象**： - 单元格是存储数据的基本单元，每个Cell都有行号、列号和值等属性，并且还有一个坐标（如A1）表示其位置。 在实际操作中，openpyxl提供了丰富的功能： - **读取Excel数据**：通过`ws.cell(row=行号, column=列号)`可以访问特定的单元格。例如，使用`ws.cell(row=1, column=1)`将获取第一行第一列的Cell对象。 - 若要遍历整个工作表的数据，可以利用`ws.iter_rows()`或`ws.iter_cols()`来迭代所有行或列，并将数据存储到列表中。 - **写入数据**：修改单元格内容只需设置其value属性。例如，使用`cell.value = 新值`即可更新单元格的内容。 - 完成编辑后，用`wb.save(filename)`保存更改至指定文件。 - **获取最大行和列数**：通过`ws.max_row`可获取工作表的最大行数，而`ws.max_column`则返回最大列数。这对于处理大数据集非常有用，可以帮助定位数据范围。 此外，openpyxl还支持设置单元格样式（如字体、颜色）、插入图表以及定义打印格式等高级功能。这使得它不仅可以用于简单的数据读写任务，还能构建复杂的Excel报告和分析工具。 Python的openpyxl模块为开发者提供了丰富的接口来方便地操作Excel文件中的数据，尤其适用于自动化测试和数据分析等领域处理大量Excel数据时使用。通过掌握openpyxl库的功能，可以高效地与Excel文件交互，并提高工作效率。
     
  • 使用Python进行CSV文件的读写操作
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    本教程详细讲解如何运用Python语言实现对CSV文件的基本操作，包括文件的读取、数据处理及信息写入等核心技巧。 1. 读取文件 ```python import csv csv_reader = csv.reader(open(data.file, encoding=utf-8)) for row in csv_reader: print(row) ``` `csv_reader` 将每一行数据转换成一个列表，其中每个元素是一个字符串。 2. 写入文件 在读取文件时，我们将 CSV 文件中的内容读入到列表中。当写入文件时，则会将列表中的元素写入到 CSV 文件中。 ```python list = [1, 2, 3, 4] out = open(outfile, w) csv_writer = csv.writer(out) ``` `csv_write` 将列表内容写入文件。
     
  • Python进行Excel的读写操作
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地读取和修改Excel文件。通过集成pandas和openpyxl等库，学习者能够掌握自动化处理大量数据表格的方法。 本段落介绍了如何规范地使用Python进行Excel文件的读写操作，并提供了清晰的解释。
     
  • Python 使用多线程进行OPC DA的读写操作
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    本篇文章主要讲解如何利用Python编写程序实现对OPC DA服务器的数据进行读取和写入，并通过多线程技术提高数据处理效率。 在IT行业中，Python是一种广泛使用的编程语言，在自动化、数据分析及系统集成等领域尤为突出。本话题将着重讨论如何利用Python进行OPC DA（OPC Data Access）的多线程读写操作。OPC DA是工业控制系统设备与应用程序之间通信的标准接口之一，例如PLC（可编程逻辑控制器）。本段落详细说明了使用Python实现这一功能的方法。 首先需要了解的是，OPC DA是由OPC基金会定义的一种标准接口，它为不同供应商提供的硬件和软件提供了一个统一的通信平台。这使得数据交换变得更加简单且高效。在该框架下，服务器端负责提供设备的数据信息；而客户端则通过此接口来访问或修改这些数据。 为了使用Python与OPC DA进行交互，可以借助于win32com模块来调用Windows COM组件（例如：OPC DA服务器）。这一步骤中提到的注册OPCAuto.dll是加载并操作该动态链接库的关键步骤。通常通过`win32com.client.Dispatch()`函数实现这一过程。 在实际编码过程中，可能会涉及到如下的关键代码： 1. 导入必要的模块： ```python import win32com.client ``` 2. 连接至OPC服务器并注册服务端点： ```python opc_server = win32com.client.Dispatch(OPCDAAuto.OPCServer) opc_server.Connect(MatrikonSimulation) # MatrikonSimulation为模拟OPC服务器的实例名称。 ``` 3. 创建组和项目以进行数据访问操作： ```python opc_group = opc_server.OPCGroups.Add(MyGroup) opc_item = opc_group.OPCItems.Add(Simulation.Server1.Tag1) ``` 4. 执行读写操作以获取或修改OPC DA的数据值。 例如，可以使用以下代码来实现这些功能： - 读取数据： ```python data, quality, timestamp = opc_item.Value ``` - 写入新数据： ```python opc_item.Value = new_data ``` 5. 利用Python的`threading`模块创建多线程，以同时处理不同的OPC项。这将提高系统的响应速度和效率。 6. 可能还会涉及到一个名为`MqttClient.py`脚本段落件，用于通过MQTT（消息队列遥测传输）协议发布从OPC DA获取的数据到远程服务器上。paho-mqtt库可以用来实现这一功能，并且能够订阅与发布数据以支持远端监控和控制。 综上所述，项目中使用Python 3.8.2及win32com库实现了对OPC DA服务器的多线程读写操作，并通过`MqttClient.py`脚本将这些数据桥接到MQTT服务器。这一解决方案在自动化、物联网以及工业4.0等领域内具有广泛的应用前景和价值。
     
  • Python使用openpyxl进行表格读取和写入的实例解析
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    本篇文章将详细介绍如何利用Python语言中的openpyxl库来实现对Excel文件的操作，包括基本概念、安装方法以及实际应用案例。通过具体代码示例，帮助读者掌握Excel数据的读取与写入技巧，适用于数据分析和自动化办公场景。 1. 选择openpyxl模块的原因是其他如xlrd、xlwt只能读取Excel文件，而openpyxl不仅可以读取还可以写入。 2. 安装方法为：`pip install -i https://pypi.douban.com/simple openpyxl==2.6.2` 3. 处理对象方面，openpylxl仅能处理xlsx格式的Excel文件。创建这种类型的文件需使用办公软件而非PyCharm等IDE工具。 4. 当操作时，会涉及到工作表（sheet）和单元格(cell)的对象，并且可以获取行、列及相应的值属性。 5. 如果尝试打开一个不存在的excel文件，则会出现`FileNotFoundError`错误。例如：当执行 `res = load_workbook(testcase)` 时，如果testcase文件并不存在于当前目录下，程序将抛出上述异常。
     
  • C# 使用NPOI进行Excel的读写操作
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    简介：本文档深入讲解如何利用C#编程语言结合NPOI库实现对Excel文件的有效读取与编写操作。适合希望在.NET环境下高效处理Excel数据的技术人员阅读和学习。 使用C#语言编写NPOI读取与操作Excel文件的代码包括下载所需的DLL文件，在已有的Excel表格内插入数据。 首先，你需要在项目中添加NPOI库的支持。你可以通过NuGet包管理器来安装NPOI，或者从官方网站获取最新的稳定版本并手动将相应的DLL文件添加到你的C#项目的引用目录下。 接着是代码实现部分，以下是一个简单的示例，展示如何使用NPOI读取已存在的Excel表格并在其中插入数据： ```csharp using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; public void InsertDataToExistingSheet() { // 打开现有的Excel文件 IWorkbook workbook = new HSSFWorkbook(File.OpenRead(path_to_your_excel_file.xls)); ISheet sheet = workbook.GetSheetAt(0); // 获取第一个工作表 // 创建新的行和单元格，并插入数据 int newRowId = sheet.LastRowNum + 1; IRow row = sheet.CreateRow(newRowId); row.CreateCell(0).SetCellValue(新数据); // 将修改后的Excel文件保存到本地磁盘 using (FileStream file = new FileStream(@path_to_your_excel_file.xls, FileMode.OpenOrCreate)) workbook.Write(file); } ``` 以上代码示例展示了如何使用NPOI库打开一个现有的Excel工作簿，向其中的第一个工作表添加一行数据，并将修改后的文件保存回磁盘。请根据实际需求调整路径和具体细节。 注意：在操作之前，请确保正确引用了所有必要的NPOI命名空间，并且已经按照说明安装或手动下载并配置好了所需的库文件。
     
  • Qt中使用JSONCPP进行读写操作
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    本教程介绍如何在Qt环境中利用第三方库JSONCPP实现JSON数据的读取与编写功能，帮助开发者轻松处理配置文件或数据交换。 使用 Qt 和 Mingw 版本进行 JSON 数据的读写操作可以借助 jsoncpp 库实现。从官网下载 jsoncpp 的源码，并按照 readme 文件中的指示利用 Python 进行编译，生成所需的两个头文件及一个源文件。将这些文件加入到工程中即可直接使用。
     
  • 使用C++进行Excel表格的读写操作
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    本教程介绍如何利用C++编程语言实现对Excel表格的数据读取与写入操作，涵盖必要的库文件及示例代码。 该资源封装了一个用于读取、创建和写入Excel的类，并且这个示例程序是使用VS2015创建的一个MFC程序。
     
  • 使用VS2019 C#进行Excel 2007的读写操作
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    本教程详细介绍了如何利用Visual Studio 2019和C#语言实现对Microsoft Excel 2007文件的数据读取与编写功能，适合初学者入门。 这是一个类库，可以对Excel 2007 进行读写操作。开发环境为 Visual Studio 2019。需要安装 ODTwithODAC1120320_32bit 客户端组件，在 Oracle 的相关网页中可获取该组件。