Python openpyxl处理Excel：步骤与技巧

"用python+openpyxl处理excel文档的思路和经验分享" 本文将探讨如何使用Python中的openpyxl库来处理Excel文档，包括安装、基本操作和具体应用实例。openpyxl是一个强大的库，特别适合处理较新的Excel 2007及更高版本的文件，具有良好的文档支持和持续的维护。 首先，安装openpyxl非常简单，只需在命令行运行`pip install openpyxl`即可。由于不需要处理图片，因此无需额外安装像pillow这样的依赖库。 在处理较小的Excel文件时，可以直接将其读入内存进行操作。对于这个任务，因为不需要对原始文件做任何修改，所以只需读取、处理，然后将结果写入新的Excel文件。考虑到目标用户的工作环境主要在Windows上，因此最好在Windows环境下开发这个脚本。 在使用openpyxl时，首先需要导入`loadworkbook`来加载Excel文件，得到一个`Workbook`对象。然后，可以创建一个新的`Workbook`对象来保存处理后的数据。通过调用`create_sheet`方法，可以创建新的工作表，例如`workbook.create_sheet('career')`将添加一个名为“career”的工作表。 遍历输入文件的每个工作表时，可以使用`get_sheet_names()`来获取所有表名。若需根据表名筛选工作表，可以通过字典样式访问，如`workbook['Sheet1']`。对于每个工作表，可以使用`sheet.rows`和`sheet.columns`属性来访问单元格数据。例如，要跳过数据少于两列的表，可以检查`len(sheet.columns)`；若要获取前两列的数据，可以迭代`sheet.columns[:2]`。 openpyxl还提供了对Excel特定功能的支持，如公式、条件格式等。例如，可以使用`cell.value`来获取或设置单元格的值，`cell公式`来设置公式，`cell.style`来调整单元格样式。对于大型表格，可以利用迭代器优化性能，避免一次性加载所有数据到内存。 此外，openpyxl还支持读取和写入数据流，这对于处理大文件非常有用，可以避免内存溢出。如果需要对整个工作簿进行批量操作，可以利用`Worksheet.copy()`方法创建工作表副本，然后在副本上进行操作，以保护原始数据。 openpyxl是Python处理Excel文件的理想选择，其丰富的功能和易用性使得在数据分析、自动化报告等领域大有可为。通过深入理解和实践，可以更高效地利用这个库来解决实际问题。