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普通小白学会Python到底仔细能做什么呢?

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论坛元老

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发表于 2024-8-17 10:55:16 | 显示全部楼层 |阅读模式

为何哪些教Python课程的人不消Python去做技术挣钱

就像顶级的运动员们都会有非常多训练师指点她们训练,训练师们具备专业知识、专业技能,却不会自己上场比赛,原由有二:其一是黄金年龄段已然过了,已然不可适应高强度训练;其二是她们拿到了该拿到的成绩,剩下的工作即是培养更加多能拿成绩的人 ,况且相对轻松。教大众学Python是同理。

咳咳,而后咱们言归正传,普通小白学会Python到底详细能做什么呢?

Python是一种很有效的语言,是一种脚本语言,经过它能编程完成数据收集,还能够批量化自动操作简单任务,代替枯燥的手工操作,另一还能经过学习它,认识计算机的编程思维

针对普通小白,肯定就不触及繁杂开发了,咱们电脑中的文件,Word内容,Excel,都是数据,有了数据,自然就必须对数据进行存储、读写和分发

数据的存储、读写和分发通常有两大模式:数据库模式和数据文件模式。

平常的数据文件类型是 Excel 表格和 CSV 文件,在研究行业,HDF 和 netCDF 是常用的数据文件格式。

Python读写Excel文件

Python读写Excel文件能够做以下操作:

运用openpyxl模块读写XLSX格式文件运用xlrd模块读写XLS格式的文件运用xlwt模块生成XLS格式的文件

Excel 文件有两种格式,分别对应 .xls 和 .xlsx 两种扩展名(XLS 格式和 XLSX 格式)。前者运用 97-2003 模板,是初期的文件格式,此刻已然逐步被后者所淘汰,但仍然会遇到 XLS 格式的数据文件必须处理。

openpyxl 模块专门用于读写 XLSX 格式的文件,xlrd 模块和 xlwt 模块则专门用于读写 XLS 格式的数据文件。这 3 个模块都能够运用 pip 命令安装。倘若必须处理 XLS 格式的数据文件,那样必须安装 openpyxl 模块就能够了。

1.运用openpyxl 模块读写XLSX 格式的文件

Excel 文件的基本操作便是对文件(book)和工作表(sheet)进行的操作。运用 openpyxl 模块读写 Excel 文件,必须运用到 book 和 sheet 的概念。Openpyxl 模块运用 load_workbook( ) 函数将已有的 Excel 文件读成 book 对象,运用 workbook( ) 函数创建新的 book 对象,这两种方式得到的 book 对象都能够读写。

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下面的代码演示了怎样运用 openpyxl 模块编辑 XLSX 格式的 Excel 文件。

>>> from openpyxl import load_workbook >>> wb = load_workbook(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere.xlsx")>>> wb.sheetnames [电离层] >>> sh = wb["电离层"] # 选取 >>> sh.max_row # 有效行数 351 >>> sh.max_column # 有效列数 34 >>> sh[C1] # 返回C1单元格对象 <Cell 电离层.C1> >>> sh[C1].value # 返回C1单元格内容 0.99539 >>> sh[1][2].value # 能够这般指定单元格 0.99539 >>> sh[C1].value = 99.99 # 修改单元格内容 >>> wb.save(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere_demo.xlsx") # 保留文件

下面的代码演示了怎样运用 openpyxl 模块创建 XLSX 格式的 Excel 文件。

>>> from openpyxl import Workbook >>> wb = Workbook() # 创建book >>> sh0 = wb.active # 激活默认的sheet >>> sha = wb.create_sheet("成绩表") # 创建新表 >>> shb = wb.create_sheet("收支表") # 创建新表 >>> sha.append([姓名,语文,数学]) # 能够在末尾追加一行 >>> sha.append([Alice,95,99]) >>> sha[B2] = 98 # 能够单独写单元格 >>> wb.sheetnames # 表示所有表名 [Sheet, 成绩表, 收支表] >>> del wb[Sheet] # 删除表 >>> wb.save(r"D:\NumPyFamily\data\demo.xlsx") # 保留文件

下面代码演示了怎样运用 openpyxl 模块设置字体、单元格等的样式。

>>> from openpyxl import Workbook>>> from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment >>> wb = Workbook() >>> sh = wb.active >>> f1 = Font(name=微软雅黑, size=16, italic=True, color=colors.BLACK, bold=True)>>> sh[A1].font = f1 # 设置字体 >>> align = Alignment(horizontal=center, vertical=center) >>> sh[B2].alignment = align # 设置对齐方式 >>> sh.row_dimensions[2].height = 24 # 设置第2行高度 >>> sh.column_dimensions[C].width = 20 # 设置C列宽度 >>> sh.merge_cells(A3:C4) # 合并A3到C4的单元格

2.运用 xlrd 模块读写 XLS 格式的文件

运用 xlrd 模块读写 Excel 文件的办法运用 openpyxl 模块读写 Excel 文件非常类似。用 xlrd 模块打开一个 Excel 文件,返回的是一个 book 对象;运用 sheet 名或序号从 book 的数据表中选取一个 sheet,就可从中读取数据。

表 3-5 列出了 xlrd 模块的 book 对象的常用办法

表 3-6 列出了 xlrd 模块的 sheet 对象的常用办法

下面的代码演示了运用 xlrd 模块从 Excel 文件中读取数据办法

>>> import xlrd >>> book = xlrd.open_workbook(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere.xls") >>> book.sheet_names() # 获取所有表名 [电离层] >>> sh = book.sheet_by_name(电离层) # 经过表名取得sheet对象 >>> sh = book.sheet_by_index(0) # 经过索引取得sheet对象 >>> sh.nrows# 有效行数 351 >>> sh.ncols # 有效列数 34 >>> sh.row_values(3, start_colx=3, end_colx=8) # 读取第3行的第3列到第8列的值 [-0.45161, 1.0, 1.0, 0.71216, -1.0] >>> sh.col_values(2, start_rowx=3, end_rowx=10) # 读取第2列的第3行到第10行的值 [1.0, 1.0, 0.02337, 0.97588, 0.0, 0.96355, -0.01864] >>> sh.cell_value(3,4) # 返回第3行第4列的值 1.0

3.运用 xlwt 模块生成 XLS 格式的文件

运用 xlwt 模块只能生成新的 Excel 文件,不可对已有的 Excel 文件进行编辑。其运用办法运用 xlrd 读取 Excel 文件有点类似,首要创建一个 book 对象,而后添加 sheet,并对 sheet 做写入操作。另一,xlwt 模块还供给了单元格、字体、边框等样式的设置办法

当然,还能够利用 Python 读写其它格式的文件,例如HDF文件、CSV文件等,详细内容可参见《Python 能手修炼之道 数据处理与设备学习实战》

以上便是简单数据文件读写详细操作啦,无论是小白练手,还是白领办公都非常适用。

倘若小白必须系统地学习Python而后将其应用,举荐你读一下《Python能手修炼之道》,这本书的作者许向武是CSDN的博客专家,资深程序员,运用Python超过10年,能够针对Python的学习有系统的、独到的见解。

这本书系统地介绍了怎样入门 Python 并利用 Python 进行数据处理与设备学习实战,从 Python 的基本安装起始介绍,系统梳理了 Python 的入门语法知识,归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等 Python 基本技能;而后仔细讲解了 NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn 等在数据处理、设备学习行业的应用

代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、设备学习等应用行业另外,作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到能手的100个模块等内容,以帮忙读者更好地学习并把握Python这一工具。

Python能手修炼之道:数据处理与设备学习实战

这本书非常适合初学者有针对性地进行编程技能提高,能够满足你从巩固基本、磨练技能再到拓展应用的学习需求,助你“修炼”为熟悉的Python程序员。





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论坛元老

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发表于 2024-10-13 14:49:51 | 显示全部楼层
我完全同意你的看法,期待我们能深入探讨这个问题。
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