（十二）Python 基于第三方库的应用举例

Python 语言功能强大的原因之一是有很多的第三方库。无论是可以与 Matlab 媲美的专业数学计算，还是图像处理，无论是大数据统计、计算机学习，还是生物信息学研究，都可能找到开源的第三方类库，而不必“重复发明轮子”。这些第三方库主要可在 https://pypi.python.org/pypi 等站点找到。

• 一、对Excel的操作

常见的 Python 第三方库有 xlrd、xlwt、xluntils、pyExcelerator、openpyxl、xlswriter等等，它们都可以跨平台对 Excel 进行操作，不需要在系统中安装 Office 办公软件。此外，在Windows操作系统中，Python 还可以利用 win32com 调用系统中已安装的 Office 办公软件对 Excel 进行操作。
其中xlrd、xlwt、xluntils 和 pyExcelerator 可处理.xls 文件，网上的资源比较多。前两者分别司职 读和写 ，后两者 读/写 均可，但功能偏少。
对于2007版以后的.xlsx 文件，则只有 openpyxl 和 xlswriter 可以处理。其中，xlswriter对.xlsx文件的操作功能非常专业，单元格格式设置、合并、数据有效性、图标、公式、宏等操作几乎应有尽有，美中不足的是没有读取功能。而 openpyxl 虽然功能不够强大，但 读/写 均可，能满足基本的操作要求。下面以 openpyxl 为例进行介绍。

• 1.1、用 openpyxl 在内存中创建工作表
  在互联网状态下，安装 openpyxl 库(不会安装库的联系我或者百度)。首先在内存中创建工作表，或将已有工作表装入内存，例如：

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
wb.save('/Users/wangchong/Desktop/test.xlsx')   # 在桌面建立test.xlsx的表格

• 1.2、数据的读取
  使用 openpyxl 可以直接访问活动工作表的单元格，如下：

cell_A4 = ws['A4']

• 这里，cell_A4对象实例的类型是单元格，其值为cell_A4.value。也可以直接执行、列定位访问单元格，读取数据或赋值，例如：

cell_B4 = ws.cell(row=4,column=2,value='上海市')

• 注意：这里的行、列参数row和column 都是从1开始的，与Python 其他对象的指针下标不一致。

• 如果要遍历整个工作表的所有单元格，可以使用 openpyxl.worksheet.Worksheet.rows()方法，将其用tuple()函数转换为元组类型，即可得到每行元组为元素的二维元组。同样，使用openpyxl.worksheet.Worksheet.columns()方法，将其用tuple()函数转换为元组类型，即可得到每列元组为元素的二维元组。
  如果需要读取工作表中的部分数据，则可以使用单元格区间、列区间和行区间，例如：cell_range = ws['A1:C2']、col_range = ws['C:D']和row_range=['5:10']。openpyxl 并没有提供获取有效行数和列数的函数，但可以使用 len() 函数获取。有效行数为 len(tuple(ws.rows))，有效列数为 len(tuple(ws.columns))。

• 二、图片操作PIL (Python Imaging Library) 是著名的图片处理的第三方，包含基本的图像处理、特效合成、滤镜等方法。其替代库 Pillow 修复了 PIL 的一些缺陷，提供了 Python3的支持。在链接互联网的状态下，安装 Pillow库。Pillow库中除核心模块 Image外，还包含 ImageChops(图片计算)、ImageEnhance(图片效果)、ImageFilter(滤镜)、ImageDraw(绘图) 等主要模块。

• 2.1、Image 模块及应用Image 模块中常用的函数如下。

• (1) 图片打开函数

.open(file,openmode)

• 其中，参数file和openmode 分别为文件名和打开方式（默认为'r',只读）。
• (2) 新建图片函数

new(mode,size,color=0)

• 其中，mode为图片色彩模式，取值为：'RGB'、'CMYK'、'LAB'等等。size为图片的大小，是由水平像素数与垂直像素数组成的元组；color为颜色，默认颜色为黑色（0）。
• (3) 复制图片函数

copy()

• 功能是将图片的对象复制到内存中。
• (4) 粘贴图片函数

paste(region.size)

• 功能是将内存中的图片粘贴到对象region 中，其中，region 为粘贴对象，size为图片大小。
• (5) 显示图片

show()

• 功能是显示内存中的图片。
• (6) 重新设置大小

resize(size)

• 其中，size为图片的大小，是水平像素与垂直像素元组。
• (7) 图片旋转

rotate(angle)

• 其中，angle是旋转的角度。
• (8) 图片变换

transpose(method)

• 其中，method可选项有：FLIP_LEFT_RIGHT(左右镜像)、FLIP_TOP_BOTTOM(上下镜像)、ROTATE_90(顺时针 90°)、ROTATE_180(顺时针 180°)、ROTATE_270(逆时针 90°)等。
• (9) 图片裁剪

copy((x1,y1,x2,y2))

• 其中，各参数为自左上角点至右下角点的坐标元组。
• (10) 缩略图

thumbnail(size)

• 其中，size为缩略图大小。
• (11) 转换函数

convert(mode)

• 功能是转换色彩模式。其中，mode可取值为：L、RGB、CMYK等等。
• (12) 混合图片函数

blend(im1,im2,alpha)

• 其中，im1,im2 分别相当于 Photoshop 中参加混合的上、下两层图片；alpha 为混合透明度，通过 im1*(1-alpha)+im2*alpha 得到混合结果。
• (13) 遮罩图片函数

composite(im1,im2,mask)

• 其中，im1 相当于 Photoshop 中的绑定遮罩层的图片；im2相当于下层图片（被遮罩）；mask 为遮罩层图片，要求为黑白二值、灰度或RGBA色彩模式。
• (14) 保存图片

save(file,format)

• 功能是将内存中的图片写入文件中。
• 例如：在桌面/Users/wangchong/Desktop/testImage文件夹中画一个蓝底的图片，图片中有一个红色的圆，效果如下所示：
  

#! coding=utf-8
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
path="/Users/wangchong/Desktop/testImage/1.jpg" #文件存储的路径
image=Image.new("RGB",(200,200),"blue")#创建一个蓝色的，大小为200*200像素的RGB图片
drawObject=ImageDraw.Draw(image)
drawObject.ellipse((50,50,80,80),fill="red")#在image上画一个红色的圆
image.save(path)#保存图片
"""以下代码用来显示出画的图片"""
img=Image.open(path)
img.show()#标准版本的show()方法不是很有效率，因为它先将图像保存为一个临时文件，然后使用xv进行显示。如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。但是该方法非常便于debug和test。（windows中应该调用默认图片查看器打开）

• python 图片处理Pillow模块的使用

• 2.2、ImageChops  特效与合成ImageChops 模块包含一些通过计算图片通道中的像素值而进行特效合成的函数，相当于 Photoshop 中的图层特效。常见的特效函数如下。

• (1)、正片叠底

mutiply(im1,im2)

• 这类似于在同一光源叠放两张胶片的投影效果，高亮度视为透明。举例如下：

from PIL import Image
from  PIL import  ImageChops
im1 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/6.jpg')
im2 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/7.jpg')
m = ImageChops.multiply(im1,im2)
m.show()
m.save('/Users/wangchong/Desktop/testImage/multiply.jpg')

• (2)、滤色

screen(im1,im2)

• 这类似于两张胶片分别透过不同光源在同一屏幕上的投影结果，低亮度视为透明。举例如下：

from PIL import Image
from  PIL import  ImageChops
im1 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/8.jpg')
im2 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/9.jpg')
m = ImageChops.screen(im1,im2)
m.show()
m.save('/Users/wangchong/Desktop/testImage/screen.jpg')

• (3)、反相

invert(im1)

• 这类似于照片底片的效果，以 255 减去像素的色彩后得到的新的色彩值。举例如下：

(4)、相减

subtract(im1,im2)

其求得的两张图片对应的像素之差，用于采集相同背景图片上的差异前景。举例如下：

from PIL import Image
from  PIL import  ImageChops
im1 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/8.jpg')
im2 = Image.open('/Users/wangchong/Desktop/testImage/9.jpg')
m = ImageChops.subtract(im1,im2)
m.show()
m.save('/Users/wangchong/Desktop/testImage/subtract.jpg')