python自动化之使用openpyxl读取和修改Excel文档。

简介: openpyxl是一个比较综合的工具,能够同时读取和修改Excel文档。

openpyxl介绍:

openpyxl是一个比较综合的工具,能够同时读取和修改Excel文档。
openpyxl模块只支持xlsx/xlsm/xltx/xltm格式,不支持xls格式。
openpyxl的官方文档地址在这里:官网文档
安装方式:

打开命令行窗口,执行命令 pip install openpyxl

openpyxl的简单使用入门

使用之前导入模块:

import openpyxl as op

写文件

1、创建一个工作簿,同时创建一个工作表sheet: wb = op.Workbook()
2、创建新的sheet的两种方式:
ws = wb.create_sheet()
在指定位置创建工作表
ws = wb.create_sheet(index=0)
3、设置工作表sheet名字
ws.title = '工作表1'
print(ws.title)
4、上面两步可以使用一句代码实现:创建自定义名字的sheet
ws = wb.create_sheet('工作表2',0)
5、修改sheet表,改变工作表标签颜色,默认为无颜色
ws.sheet_properties.tabColor = "F22F27"
6、激活工作簿,获取index=0的工作表
ws = wb.active
7、在单元格写入数据:
ws['A1'] = 42 在A1单元格写入
ws.cell(row=1, column=2, value=42) 在B1单元格写入
ws.cell(1,3).value= 42 在C1单元格写入
8、新增一行数据:传入数组
ws.append([1, 2, 3, 4])
9、保存工作簿
wb.save('openpyxl.xlsx')


当一个工作表被创建时,其中不包含单元格,只有当单元格被获取时才被创建。
这种方式我们不会创建我们从不会使用的单元格,从而减少了内存消耗;


读文件



def read():
    ''''''
    filename = 'H:/openpyxl.xlsx'
    #打开文件
    wb = op.load_workbook(filename=filename)
    ws = wb.active
    print(ws.max_row)     # 获取工作表最大行
    print(ws.max_column)  # 获取工作表最大列
    print(ws.calculate_dimension())  # 获取工作表全部数据的单元格区域
    
    #获取所有sheet
    for sheet in wb:
        print(sheet.title)
    
    #复制工作表
    ws_1 = wb.copy_worksheet(ws)
    ws_1.title = 'copy'
    print(ws.title)
    #获取所有工作表sheet
    print(wb.sheetnames)
    #根据名字获取sheet
    ws_2 = wb['copy']
    #删除sheet
    wb.remove(ws_1)
    #del wb['copy']
    print(wb.sheetnames)

#read()

def readRange():

    filename = 'H:/openpyxl.xlsx'
    #打开文件
    wb = op.load_workbook(filename=filename)
    ws = wb.active
    
    #获取单个单元格值
    cell_A2 = ws['A2']
    cell_B2 = ws.cell(row=2, column=2)
    print(cell_A2.value, cell_B2.value)
    
    # 通过行/列
    print(ws['A'])        #A列
    print(ws['A:B'])      #A、B列
    print(ws[2])             #第2行
    print(ws[2:5])        #2-5行
    
    # 迭代所有行
    all_by_row = ws.rows 
    # 迭代所有列
    all_by_col =ws.columns
    print(all_by_row,all_by_col)
    #获取多个单元格值
    cell_area = ws['A1':'B3']
    for rows in cell_area:
        for cells in rows:
            print(cells.value)

写入图片

image.png

相关文章
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据分析,别再死磕Excel了!
Python数据分析,别再死磕Excel了!
70 2
|
6月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
1030 10
|
7月前
|
Java API Apache
Java编程如何读取Word文档里的Excel表格,并在保存文本内容时保留表格的样式?
【10月更文挑战第29天】Java编程如何读取Word文档里的Excel表格,并在保存文本内容时保留表格的样式?
520 5
|
5月前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
1.1 学习Python操作Excel的必要性
学习Python操作Excel在当今数据驱动的商业环境中至关重要。Python能处理大规模数据集,突破Excel行数限制;提供丰富的库实现复杂数据分析和自动化任务,显著提高效率。掌握这项技能不仅能提升个人能力,还能为企业带来价值,减少人为错误,提高决策效率。推荐从基础语法、Excel操作库开始学习,逐步进阶到数据可视化和自动化报表系统。通过实际项目巩固知识,关注新技术,为职业发展奠定坚实基础。
|
7月前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
360 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
8月前
|
数据处理 Python
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
这篇文章介绍了如何使用Python读取Excel文件中的数据,处理后将其保存为txt、xlsx和csv格式的文件。
422 3
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
|
6月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据处理
利用Python将Excel快速转换成HTML
本文介绍如何使用Python将Excel文件快速转换成HTML格式,以便在网页上展示或进行进一步的数据处理。通过pandas库,你可以轻松读取Excel文件并将其转换为HTML表格,最后保存为HTML文件。文中提供了详细的代码示例和注意事项,帮助你顺利完成这一任务。
232 0
|
8月前
|
Python
python读写操作excel日志
主要是读写操作,创建表格
107 2
|
8月前
|
数据采集 存储 数据处理
从网络请求到Excel:自动化数据抓取和保存的完整指南
本文介绍了如何使用Python自动化采集东方财富股吧的发帖信息,并将其保存到Excel中。通过代理IP、多线程和网页解析技术,规避反爬虫机制,高效抓取帖子标题和发帖时间,帮助投资者获取市场情绪和热点数据。
193 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
机器学习+自动化运维:让服务器自己修Bug,运维变轻松!
机器学习+自动化运维:让服务器自己修Bug,运维变轻松!
158 14

推荐镜像

更多