Python编程-macOS系统数学符号快捷键录入并生成csv文件转换为excel文件

简介: Python编程-macOS系统数学符号快捷键录入并生成csv文件转换为excel文件

Python编程-macOS系统数学符号快捷键录入并生成csv文件转换为excel文件
本人操作系统使用的是macOS,编辑文章的时候经常会遇到输入各种特殊符号的时候,例如数学符号等,那么多的符号快捷键也不容易都牢记在心,所以为了方便,通过查阅搜集相关资料,然后编写一个程序,把这些特殊符号快捷键录入之后生成电子表格。现将源码分享如下:

#_*_coding:utf-8_*_
# 作者      :liuxiaowei
# 创建时间   :3/21/22 8:38 AM
# 文件      :快捷键.py
# IDE      :PyCharm

import csv
from pandas.io.excel import ExcelWriter
import pandas as pd

# 符号空列表,符号快捷键空列表
math_symbol_lst = []
math_kuaijie_lst = []
# 符号快捷键字典
Math_kuaijie = {
   '数学符号':math_symbol_lst, '快捷键': math_kuaijie_lst}

# 定义一个函数,生成csv,excel文件
def Create_csv_excel():
    with open('Mac各种数学符号快捷键.csv', 'w') as f:
        writer = csv.writer(f, delimiter=',')

        writer.writerow(Math_kuaijie.keys())

        # 循环的次数是根据字典的值的长度设定,取决于添加多少个元素
        for i in range(len(math_symbol_lst)):
            # 每循环一次生成一个临时列表,然后写入csv文件
            templist = []
            templist.append(math_symbol_lst[i])
            templist.append(math_kuaijie_lst[i])
            # 写对象把每行数据写入csv
            writer.writerow(templist)

    with ExcelWriter('Mac各种数学符号快捷键.xlsx') as ew:
        pd.read_csv('Mac各种数学符号快捷键.csv').to_excel(ew, sheet_name='Mac各种数学符号快捷键')


# 定义一个主函数,生成主界面
def main():
    print('\n')
    print('==== Mac各种数学符号快捷键录入程序 ====  ')
    print('-' * 40)
    print('  1. 录 入 数 据\n\n  2. 退 出')
    print('-' * 40)


# 定义一个操作函数operation
def Operation():
    # 调用界面主函数
    main()
    # 定义一个选择变量
    choice = int(input('请输入选项:(1,2)'))
    Done = True
    # 循环操作
    while Done:
        # 判断选择,如果选择1

        if choice == 1:
            Math_symbol_name = input('请输入数学符号名称: ')
            kuaijie = input('请输入快捷键:')

            math_symbol_lst.append(Math_symbol_name)
            math_kuaijie_lst.append(kuaijie)

            # 录入数据直接生成表格
            Create_csv_excel()
        question = input('Do you want to quit?(q)').lower()
        if question == 'q' or question == 'quit':
            break
        else:
            Done = True

        if choice == 2:
            break


if __name__ == "__main__":
    # 调用操作函数
    Operation()

运行结果如下:
image.png
image.png
附上快捷键的电子表格百度网盘链接

–来自百度网盘超级会员v5的分享

希望本人起到抛砖引玉的作用,对您有所帮助。

相关文章
|
11月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
1709 102
|
10月前
|
Python
Python编程:运算符详解
本文全面详解Python各类运算符,涵盖算术、比较、逻辑、赋值、位、身份、成员运算符及优先级规则,结合实例代码与运行结果,助你深入掌握Python运算符的使用方法与应用场景。
543 3
|
10月前
|
数据处理 Python
Python编程:类型转换与输入输出
本教程介绍Python中输入输出与类型转换的基础知识,涵盖input()和print()的使用,int()、float()等类型转换方法,并通过综合示例演示数据处理、错误处理及格式化输出,助你掌握核心编程技能。
785 3
|
10月前
|
人工智能 Java Linux
Python高效实现Excel转PDF:无Office依赖的轻量化方案
本文介绍无Office依赖的Python方案,利用Spire.XLS、python-office、Aspose.Cells等库实现Excel与PDF高效互转。支持跨平台部署、批量处理、格式精准控制,适用于服务器环境及自动化办公场景,提升转换效率与系统稳定性。
990 7
|
10月前
|
并行计算 安全 计算机视觉
Python多进程编程:用multiprocessing突破GIL限制
Python中GIL限制多线程性能,尤其在CPU密集型任务中。`multiprocessing`模块通过创建独立进程,绕过GIL,实现真正的并行计算。它支持进程池、队列、管道、共享内存和同步机制,适用于科学计算、图像处理等场景。相比多线程,多进程更适合利用多核优势,虽有较高内存开销,但能显著提升性能。合理使用进程池与通信机制,可最大化效率。
641 3
|
10月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
846 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 监控 数据挖掘
Python 高效清理 Excel 空白行列:从原理到实战
本文介绍如何使用Python的openpyxl库自动清理Excel中的空白行列。通过代码实现高效识别并删除无数据的行与列,解决文件臃肿、读取错误等问题,提升数据处理效率与准确性,适用于各类批量Excel清理任务。
833 0
|
Shell Python Linux
Python IDLE快捷键【转载合集】
转载自:http://www.douban.com/note/212321426/ 编辑状态时:Ctrl + [ 、Ctrl + ] 缩进代码Alt+3 Alt+4 注释、取消注释代码行Alt+5 Alt+6 切换缩进方式 空格TabAlt+/ 单词完成,只要文中出现过,就可以帮你自动补齐。
1748 0
|
11月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
523 104
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
413 103

推荐镜像

更多