2024-11-20

在数据处理和分析工作中,Excel 是常见的工具,而 Python 凭借其强大的库生态,为 Excel 的操作提供了高效、灵活的解决方案。本文将带你全面了解如何用 Python 与 Excel 进行交互,涵盖常用库、代码实例、关键知识点总结,并附上思维导图。


一、常用库简介

以下是 Python 操作 Excel 的常用库:

  1. openpyxl
    用于读取、写入 Excel(.xlsx 格式)。
  2. pandas
    数据分析的强大工具,可快速处理 Excel 数据。
  3. xlrd
    用于读取 Excel 文件(支持 .xls 和部分 .xlsx)。
  4. xlwt
    用于写入 Excel 文件(主要用于 .xls)。
  5. xlsxwriter
    强调创建复杂格式的 .xlsx 文件。
  6. pyexcel
    多格式支持的库,适合跨文件类型操作。

二、代码实例

示例 1:用 openpyxl 创建并写入 Excel 文件

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 写入数据
ws['A1'] = "姓名"
ws['B1'] = "成绩"
ws.append(["张三", 90])
ws.append(["李四", 85])

# 保存文件
wb.save("example_openpyxl.xlsx")
print("Excel 文件已创建!")

示例 2:用 pandas 读取和写入 Excel 文件

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("example_openpyxl.xlsx")
print("读取的内容:")
print(df)

# 修改数据并写入新文件
df.loc[1, '成绩'] = 95  # 修改李四的成绩
df.to_excel("example_pandas.xlsx", index=False)
print("修改后的文件已保存!")

示例 3:用 xlsxwriter 创建带样式的 Excel 文件

import xlsxwriter

# 创建一个工作簿
workbook = xlsxwriter.Workbook("example_xlsxwriter.xlsx")
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 定义格式
bold = workbook.add_format({'bold': True})
center = workbook.add_format({'align': 'center'})

# 写入带格式的内容
worksheet.write('A1', '姓名', bold)
worksheet.write('B1', '成绩', bold)
worksheet.write_row('A2', ['张三', 90])
worksheet.write_row('A3', ['李四', 85], center)

# 关闭工作簿
workbook.close()
print("Excel 文件已创建并带样式!")

三、关键知识点总结

知识点描述
Excel 文件格式.xls(Excel 2003 及以前),.xlsx(Excel 2007 及以后)。
库的选择根据任务需求选择合适的库,如数据分析推荐 Pandas,样式设置推荐 xlsxwriter。
单元格操作openpyxlxlsxwriter 支持单元格精细化操作,包括格式、公式等。
数据框与 ExcelPandas 的 DataFrame 是处理 Excel 数据的高效选择。
格式化与性能xlsxwriter 强调格式化,但不支持读取文件;openpyxl 支持完整读写。

四、思维导图

以下是 Python 与 Excel 交互的知识结构思维导图:

Python 与 Excel 交互
├── 常用库
│   ├── openpyxl
│   ├── pandas
│   ├── xlrd/xlwt
│   ├── xlsxwriter
│   ├── pyexcel
├── 文件格式
│   ├── .xls
│   ├── .xlsx
├── 主要功能
│   ├── 数据读取
│   │   ├── 单元格/区域
│   │   ├── 数据框
│   ├── 数据写入
│   │   ├── 单元格精确写入
│   │   ├── 数据框批量写入
│   ├── 文件格式化
│   │   ├── 设置字体、颜色
│   │   ├── 加入公式
│   ├── 文件性能优化
│       ├── 批量处理
│       ├── 内存管理

五、总结

使用 Python 操作 Excel 不仅效率高,还能满足复杂的需求。从简单的读取与写入,到格式化与性能优化,Python 提供了丰富的工具选择。推荐初学者从 openpyxlpandas 入手,逐步深入了解其他库的功能。

通过上述实例和知识点,你将能轻松应对日常的 Excel 数据处理任务!

2024-09-09

在Spring Cloud学习系列中,我们已经介绍了Elasticsearch的基本概念和安装配置。在这一部分中,我们将使用Spring Data Elasticsearch来实现分布式搜索功能。

首先,我们需要在Spring Boot项目中添加Spring Data Elasticsearch的依赖。




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

接下来,我们需要配置Elasticsearch的客户端。




@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
 
    @Value("${elasticsearch.host}")
    private String hostname;
 
    @Value("${elasticsearch.port}")
    private int port;
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(hostname, port));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
}

然后,我们可以创建一个Elasticsearch的Repository接口。




public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
}

最后,我们可以使用这个Repository来执行搜索操作。




@Service
public class ProductSearchService {
 
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    public List<Product> searchByName(String name) {
        return productRepository.findByName(name);
    }
}

在这个例子中,我们定义了一个简单的搜索方法searchByName,它使用了Elasticsearch的Repository提供的查询方法findByName。这个方法会在Elasticsearch中搜索所有名称字段包含指定关键字的文档。

这只是一个基本的例子,实际应用中可能需要更复杂的查询逻辑,例如基于多个字段的搜索、分页、排序等。Spring Data Elasticsearch提供了丰富的查询方法定义,可以通过定义相应的接口来实现复杂的搜索需求。

2024-09-09

在Spring Cloud中使用Nacos作为配置中心,可以通过以下步骤实现:

  1. 引入Nacos客户端依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
  1. bootstrap.propertiesbootstrap.yml中配置Nacos服务器地址和应用名:



spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.application.name=my-spring-cloud-application
  1. 在应用代码中注入配置:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${my.config}")
    private String myConfig;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return myConfig;
    }
}
  1. 在Nacos控制台配置对应的配置数据。

以上步骤可以让你的Spring Cloud应用从Nacos配置中心加载配置。在Nacos控制台可以动态管理这些配置,修改后即时生效。

2024-09-09

在Spring Cloud中使用Nacos作为配置中心,可以通过以下步骤实现:

  1. 引入Nacos客户端依赖:



<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
  1. bootstrap.propertiesbootstrap.yml中配置Nacos服务器地址和应用名:



spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.application.name=my-spring-cloud-application
  1. 在应用代码中注入配置:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${my.config}")
    private String myConfig;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return myConfig;
    }
}
  1. 在Nacos控制台配置对应的配置数据。

以上步骤可以让你的Spring Cloud应用从Nacos配置中心加载配置。在Nacos控制台可以动态管理这些配置,修改后即时生效。

2024-09-09

这是一个关于如何使用Scrapy-Redis来管理分布式爬虫的文章,它解释了源代码中的相关组件,包括队列管理和去重策略。




# 假设我们有一个Scrapy项目,我们想要使用Scrapy-Redis来管理分布式爬虫。
 
# 首先,我们需要安装Scrapy-Redis:
pip install scrapy-redis
 
# 然后,在Scrapy的settings.py文件中,我们需要配置调度器(scheduler)和队列类(queue class):
 
# settings.py
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER_PERSIST = True
 
# 如果你想使用PriorityQueue来保证高优先级的请求先被爬取,可以这样设置:
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.PriorityQueue'
# 或者使用FifoQueue按照先进先出顺序排列请求:
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.FifoQueue'
# 或者使用LifoQueue按照后进先出顺序排列请求:
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis.queue.LifoQueue'
 
# 最后,指定使用Redis作为数据库和调度器:
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300,
}
 
# 这里使用了RedisPipeline来存储项目,而不是默认的Scrapy的PicklePipeline。
 
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379
 
# 如果你的Redis服务器需要密码,可以设置REDIS_PASSWORD。
# REDIS_PASSWORD = 'your_password'
 
# 现在,当你运行你的Scrapy爬虫时,Scrapy-Redis会使用Redis作为调度和去重的后端,
# 使得爬虫可以跨多个节点分布式地运行。

这段代码展示了如何配置Scrapy项目以使用Scrapy-Redis提供的调度器和去重功能,并且如何设置优先级队列和Last-In-First-Out队列。最后,它指定了使用Redis作为数据库和调度器,以便爬虫可以跨多个节点分布式运行。

2024-09-09

在Django中,我们可以使用模型来创建数据库表。模型是Django的核心特性之一,它允许我们以Pythonic的方式处理数据库。

在Django中,我们可以使用一些内置的字段类型来定义模型的字段。除此之外,Django还允许我们自定义字段类型。

在这里,我们将讨论Django模型中的两种特殊字段:模型字段和模型块字段。

  1. 模型字段(ForeignKey):

模型字段是一种特殊的字段,它允许一个模型与另一个模型建立关联。在Django中,我们通常使用ForeignKey字段来创建这种关联。

例如,我们有一个Blog模型和一个Article模型。每篇文章只能属于一个博客,但每个博客可以有多篇文章。这种关系可以通过在Article模型中添加一个ForeignKey字段来表示。




from django.db import models
 
class Blog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
 
class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)
  1. 模型块字段(OneToOneField):

模型块字段是另一种特殊的字段,它允许一个模型扩展另一个模型的字段。在Django中,我们通常使用OneToOneField字段来创建这种关系。

例如,我们有一个User模型和一个Profile模型。每个用户都有一个配置文件,但配置文件不能属于多个用户。这种关系可以通过在Profile模型中添加一个OneToOneField字段来表示。




from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User
 
class Profile(models.Model):
    user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
    bio = models.TextField()

以上就是Django模型中的两种特殊字段:模型字段(ForeignKey)和模型块字段(OneToOneField)。这些字段允许我们以一种Pythonic的方式定义模型之间的关系,而不需要直接编写SQL代码。

2024-09-09

Spring Boot 是一个用于简化 Spring 应用程序的初始化和开发过程的开源框架。它使用自动配置和依赖项管理来简化 Spring 项目的配置。

Spring Cloud 是一系列框架,提供了具有服务发现、配置管理、负载均衡、断路器、分布式消息传递等能力的服务。

问题中的 "Springboot基础知识2" 可能指的是 Spring Boot 的进阶主题,比如:

  1. Spring Boot 配置文件加载和优先级。
  2. Spring Boot 使用 JPA 或 JDBC 连接数据库。
  3. Spring Boot 使用消息队列(如 Kafka、RabbitMQ)。
  4. Spring Boot 集成安全控制(如 OAuth2、JWT)。
  5. Spring Boot 监控和管理应用(如 Actuator)。

问题中的 "SpringCould 相关知识1" 可能指的是 Spring Cloud 的基本概念,比如:

  1. 服务注册与发现(如 Eureka、Consul)。
  2. 分布式配置管理(如 Spring Cloud Config)。
  3. 服务间调用(如 OpenFeign、RestTemplate)。
  4. 路由网关(如 Spring Cloud Gateway)。
  5. 服务保护(断路器模式)。

由于问题不具体,以上列举的都是可能的主题。具体的学习路径和实践代码取决于具体的需求和场景。

2024-09-09

在Oracle数据库中,您可以使用以下几种方法来查看表的索引:

  1. 使用USER_INDEXESUSER_IND_COLUMNSUSER_CONSTRAINTS视图来查看当前用户所拥有的表的索引信息。



SELECT ui.index_name, uic.column_name
FROM user_indexes ui
JOIN user_ind_columns uic ON ui.index_name = uic.index_name
WHERE ui.table_name = 'YOUR_TABLE_NAME'
ORDER BY uic.column_position;
  1. 使用ALL_INDEXESALL_IND_COLUMNSALL_CONSTRAINTS视图来查看所有用户可访问的表的索引信息。



SELECT ai.index_name, aic.column_name
FROM all_indexes ai
JOIN all_ind_columns aic ON ai.index_name = aic.index_name
WHERE ai.table_name = 'YOUR_TABLE_NAME'
AND ai.owner = 'YOUR_SCHEMA_NAME'
ORDER BY aic.column_position;
  1. 使用DBA_INDEXESDBA_IND_COLUMNSDBA_CONSTRAINTS视图来查看数据库中所有索引的信息(需要DBA权限)。



SELECT di.index_name, dic.column_name
FROM dba_indexes di
JOIN dba_ind_columns dic ON di.index_name = dic.index_name
WHERE di.table_name = 'YOUR_TABLE_NAME'
AND di.owner = 'YOUR_SCHEMA_NAME'
ORDER BY dic.column_position;

请将YOUR_TABLE_NAME替换为您想要查看索引的表名,将YOUR_SCHEMA_NAME替换为表所属的模式名。这些查询将列出指定表的所有索引及其相关列。

2024-09-09

由于篇幅所限,我将提供一个简化的商铺管理系统的核心实体类代码示例。这个例子展示了如何使用Spring Boot和JPA创建实体类。




import javax.persistence.*;
 
@Entity
public class Stall {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String name;
    private String location;
    private String status; // 可用 "空闲", "预定", "占用" 等状态
 
    // 构造函数、getter和setter省略
}
 
// 实体类对应的仓库接口
public interface StallRepository extends JpaRepository<Stall, Long> {
    // 根据位置查询商铺,可以扩展更多查询方法
    List<Stall> findByLocation(String location);
}

在这个例子中,我们定义了一个Stall实体类来表示商铺,并使用StallRepository接口继承JpaRepository来实现基本的数据访问操作。这个例子展示了如何通过JPA注解来映射实体到数据库表,并提供了一个自定义的查询方法findByLocation

在实际应用中,你还需要配置Spring Boot的主类来启动Spring Data JPA的特性,并且需要定义服务层来处理业务逻辑,同时需要创建相应的REST控制器来提供API接口。

2024-09-09



@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Value("${spring.redis.host}")
    private String host;
 
    @Value("${spring.redis.port}")
    private int port;
 
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(new RedisStandaloneConfiguration(host, port));
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory());
        return template;
    }
}

这段代码定义了一个配置类RedisConfig,它使用Lettuce客户端连接到Redis服务器。它创建了一个LettuceConnectionFactory实例,并配置了主机和端口。同时,它还定义了一个RedisTemplate的Bean,这是一个用于操作Redis的Spring数据模板,它使用提供的连接工厂。这个模板可以用于存储、检索和操作Redis数据。