最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 Excel（上）

第一时间关注 Python 技术干货！

1. 前言

在我们日常工作中，经常会使用 Word、Excel、PPT、PDF 等办公软件

但是，经常会遇到一些重复繁琐的事情，这时候手工操作显得效率极其低下；通过 Python 实现办公自动化变的很有必要

接下来的 一系列 文章，我将带大家对 Python 办公自动化做一个全面的总结，绝对的干货！

2. 准备

使用 Python 操作 Excel 文件，常见的方式如下：

• xlrd / xlwt 

• openpyxl

• Pandas

• xlsxwriter

• xlwings

• pywin32

xlrd 和 xlwt 是操作 Excel 文件最多的两个依赖库

其中，

xlrd 负责读取 Excel 文件，xlwt 可以写入数据到 Excel 文件

我们安装这两个依赖库

# 安装依赖库
pip3 install xlrd 
pip3 install xlwt 

3. xlrd 读取 Excel

使用 xlrd 中的 open_workbook(filepath) 打开本地一个 Excel 文件

import xlrd

# 打开文件，返回一个工作簿对象
wb = xlrd.open_workbook(file_path)

工作簿对象的 nsheets 属性获取 Sheet 数目，sheet_names() 方法返回所有 Sheet 名称的列表

# 统计sheet数量
sheets_num, sheets_names = wb.nsheets, wb.sheet_names()
print('sheet数量一共有:', sheets_num)
print('sheet名称分别为:', sheets_names)

筛选出工作簿中的某一个 Sheet 有 2 种方式，分别是：

• 通过 Sheet 名称

• 使用位置索引，从 0 开始
  

# 获取某一个sheet
# 通过名称或者索引获取
sheet = wb.sheet_by_index(0)

# sheet = wb.sheet_by_name('第一个Sheet')
print(sheet)

每一个 sheet 对象都可以利用 name、nrows、ncols 获取 Sheet 名称、行数量、列数量

另外

row_values(index)、col_values(index) 分别用于获取某一行或某一列的数据列表

# 获取某一个sheet中，包含的行数量、列数量
sheet_name, sheet_row_count, sheet_column_count = sheet.name, sheet.nrows, sheet.ncols
print('当前sheet名称为:', sheet_name, ",一共有：", sheet_row_count, "行；有：", sheet_column_count, "列")

# 单独获取某一行数据，索引从0开始
# 比如：获取第2行数据
row_datas = sheet.row_values(1)
print('第2行数据为：', row_datas)

# 单独获取某一列数据，索引从0开始
# 比如：获取第二列数据
column_datas = sheet.col_values(1)
print('第2列数据为：', column_datas)

单元格可以通过行索引、列索引，调用 cell(row_index,column_index) 函数获取

需要注意的是，行索引和列索引都是从 0 开始，即：0 代表第一行

在 xlrd 中，单元格的数据类型包含 6 种，用 ctype 属性对应关系如下：

• 0  --  空（empty）

• 1  --  字符串（string）

• 2  --  数字（number）

• 3  --  date（日期）

• 4  --  boolean（布尔值）

• 5  --  error（错误）

# 获取某一个单元格的数据
# 比如：获取第2行第1列的单元格的数据
one_cell = sheet.cell(1, 0)
# 单元格的值
cell_value = one_cell.value
print("单元格的值为:", cell_value)
# 单元格数据类型
cell_type = one_cell.
print("单元格数据类型为:", cell_type)

最后，如果要获取当前 Sheet 所有单元格中的数据，可以通过遍历所有行、列来操作

# 获取所有单元格的值
print('表格中所有数据如下：')
for r in range(sheet.nrows):
    for i in range(sheet.ncols):
        print(sheet.cell(r, i).value)

import xlwt

sheetname = '第一个Sheet'

# 创建一个工作簿对象
wb = xlwt.Workbook()

# 添加Sheet，通过sheet名称
sheet = wb.add_sheet(sheetname)

# 将数据写入到Sheet中
# 3个参数分别是：行索引（从0开始）、列索引（从0开始）、单元格的值
# 第一行第一列，写入一个数据
# 写入标题
for index, title in enumerate(self.titles):
    sheet.write(0, index, title)

# 写入值
for index_row, row_values in enumerate(self.values):
    for index_column, column_value in enumerate(row_values):
        sheet.write(index_row + 1, index_column, column_value)

# 保存文件
# 最后保存文件即可
wb.save(filepath)

def get_all_visiable_sheets(self, wb):
    """
    获取所有可见的sheet
    :param wb:
    :return:
    """
    return list(filter(lambda item: item.visibility == 0, wb.sheets()))

# 1、获取所有可看见的sheet
sheet_visiable = self.get_all_visiable_sheets(wb)
print('所有可见的sheet包含：', sheet_visiable)

def get_all_visiable_rows(self, sheet):
    """
    获取某一个sheet中，可见的行
    :param sheet:
    :return:
    """
    result = [index for index in range(sheet.nrows) if sheet.rowinfo_map[index].hidden == 0]
    return result

def get_all_visiable_columns(self, sheet):
    """
    获取某一个sheet中，可见的列
    :param sheet:
    :return:
    """
    result = [index for index in range(sheet.ncols) if sheet.colinfo_map[index].hidden == 0]
    return result

def get_cell_bg_color(self, wb, sheet, row_index, col_index):
    """
    获取某一个单元格的背景颜色
    :param wb:
    :param sheet:
    :param row_index:
    :param col_index:
    :return:
    """
    xfx = sheet.cell_xf_index(row_index, col_index)
    xf = wb.xf_list[xfx]

    # 字体颜色
    font_color = wb.font_list[xf.font_index].colour_index
    # 背景颜色
    bg_color = xf.background.pattern_colour_index

    return font_color, bg_color

# 注意：必须设置formatting_info=True，才能正常获取属性
wb = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
sheet = wb.sheet_by_index(0

6. 最后