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  • 【xlwings1】Python-Excel 模块哪家强

    Python-Excel 模块哪家强?

     

    0. 前言

    从网页爬下来的大量数据需要清洗?
    成堆的科学实验数据需要导入 Excel 进行分析?
    有成堆的表格等待统计?
    作为人生苦短的 Python 程序员,该如何优雅地操作 Excel?
     
    得益于前人的辛勤劳作,Python 处理 Excel 已有很多现成的轮子,使用较多的有:
    xlwings
    openpyxl
    pandas
    win32com
    xlsxwriter
    DataNitro
    xlutils
     
    上次我们介绍了下 xlutils,不少读者留言表示有比它更好使的模块,于是我们又把另外几个都体验了一遍。
    本文将从运行环境、文档操作、基本功能和性能等方面对以上模块进行一次粗浅的比较,供大家参考。
     
     

    1. 环境配置

    再好的模块,也需要在正确的 Python 版本以及 Excel 版本才可运行。
    提醒及注意:
    • xlutils 仅支持 xls 文件,即2003以下版本;
    • win32com 与 DataNitro 仅支持 windows 系统;
    • xlwings 安装成功后,如果运行提示报错“ImportError: no module named win32api”,请再安装 pypiwin32 或者 pywin32 包;(pip install pypiwin32)
    • win32com 不是独立的扩展库,而是集成在其他库中,安装 pypiwin32 或者 pywin32 包即可使用;
    • DataNitro 是 Excel 的插件,安装需到官网下载。
     
     

    2. 文档操作

    虽然大家都是操作 Excel,但即使最基本的新建文件、修改文件、保存文件等功能,在不同的库中也存在差异。比如 xlsxwriter 并不支持打开或修改现有文件,xlwings 不支持对新建文件的命名,DataNitro 作为 Excel 插件需依托于软件本身,pandas 新建文档需要依赖其他库等等。
     

    3. 基本功能

    由于设计目的不同,每个模块通常着重于某一方面功能,各有所长。
    xlwings
    可结合 VBA 实现对 Excel 编程,强大的数据输入分析能力,同时拥有丰富的接口,结合 pandas/numpy/matplotlib 轻松应对 Excel 数据处理工作。
    openpyxl
    简单易用,功能广泛,单元格格式/图片/表格/公式/筛选/批注/文件保护等等功能应有尽有,图表功能是其一大亮点,缺点是对 VBA 支持的不够好。
    pandas
    数据处理是 pandas 的立身之本,Excel 作为 pandas 输入/输出数据的容器。
    win32com
    从命名上就可以看出,这是一个处理 windows 应用的扩展,Excel 只是该库能实现的一小部分功能。该库还支持 office 的众多操作。需要注意的是,该库不单独存在,可通过安装 pypiwin32 或者 pywin32 获取。
    xlsxwriter
    拥有丰富的特性,支持图片/表格/图表/筛选/格式/公式等,功能与openpyxl相似,优点是相比 openpyxl 还支持 VBA 文件导入,迷你图等功能,缺点是不能打开/修改已有文件,意味着使用 xlsxwriter 需要从零开始。
    DataNitro
    作为插件内嵌到 Excel 中,可完全替代 VBA,在 Excel 中使用 python 脚本。既然被称为 Excel 中的 python,协同其他 python 库亦是小事一桩。然而,这是付费插件...
    xlutils
    基于 xlrd/xlwt,老牌 python 包,算是该领域的先驱,功能特点中规中矩,比较大的缺点是仅支持 xls 文件。
     
     

    4.性能

    我们对几个库做了最基本的写入和读取测试,分别使用不同库进行添加及读取 1000行 * 700列 数据操作,得到所用时间,重复操作取平均值。另外在不同的电脑配置,不同的环境下结果肯定会有出入,数据仅供参考。
    注:
    • xlutils 最多只能写入 256 列,即 1000*256,用时3.8秒,表现不错;
    • DataNitro 与 xlsxwriter 不能打开 Excel 文件。
     
     

    5. 小结

    通过以上的分析,相信大家对几个库都有了简单的了解。在编写文章的过程中,笔者也在思考各个库最适合的应用场景。
    • 不想使用 GUI 而又希望赋予 Excel 更多的功能,openpyxl 与 xlsxwriter,你可二者选其一;
    • 需要进行科学计算,处理大量数据,建议 pandas+xlsxwriter 或者 pandas+openpyxl;
    • 想要写 Excel 脚本,会 Python 但不会 VBA 的同学,可考虑 xlwings 或 DataNitro;
    • 至于 win32com,不管是功能还是性能都很强大,有 windows 编程经验的同学可以使用。不过它相当于是 windows COM 的封装,自身并没有很完善的文档,新手使用起来略有些痛苦。
     
    你可根据自己的需求和生产环境,选择合适的 Python-Excel 模块。
     
     

    6. 代码示例

    最后,附上一些演示代码,大家可自行体会下不同模块的使用。
    6.1 xlwings基本代码
    import xlwings as xw#连接到excelworkbook = xw.Book(r'path/myexcel.xlsx')#连接excel文件#连接到指定单元格data_range = workbook.sheets('Sheet1').range('A1')#写入数据data_range.value = [1,2,3]#保存workbook.save()
    6.2 xlsxwriter基本代码
    import xlsxwriter as xw#新建excelworkbook = xw.Workbook('myexcel.xlsx')#新建工作薄worksheet = workbook.add_worksheet()#写入数据worksheet.wirte('A1',1)#关闭保存workbook.close()
    6.3 xlutils基本代码import xlrd #读取数据
    import xlwt #写入数据import xlutils #操作excel#----xlrd库#打开excel文件workbook = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')#获取表单worksheet = workbook.sheet_by_index(0)#读取数据data = worksheet.cell_value(0,0)#----xlwt库#新建excelwb = xlwt.Workbook()#添加工作薄sh = wb.add_sheet('Sheet1')#写入数据sh.write(0,0,'data')#保存文件wb.save('myexcel.xls')#----xlutils库#打开excel文件book = xlrd.open_workbook('myexcel.xls')#复制一份new_book = xlutils.copy(book)#拿到工作薄worksheet = new_book.getsheet(0)#写入数据worksheet.write(0,0,'new data')#保存new_book.save()
    6.4 win32com基本代码
    import win32com.client as wc#启动Excel应用excel_app = wc.Dispatch('Excel.Application')#连接excelworkbook = excel_app.Workbooks.Open(r'e:/myexcel.xlsx' )#写入数据workbook.Worksheets('Sheet1').Cells(1,1).Value = 'data'#关闭并保存workbook.SaveAs('newexcel.xlsx')excel_app.Application.Quit()
    6.5 openpyxl基本代码
    import openpyxl# 新建文件workbook = openpyxl.Workbook()
    # 写入文件sheet = workbook.activesheet['A1']='data'# 保存文件 workbook.save('test.xlsx')
    6.6 DataNitro基本代码
    #单一单元格赋值Cell('A1').value = 'data'#单元区域赋值CellRange('A1:B2').value = 'data'
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