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)
4. xlwt 写入 Excel
如果想实现将数据写入到 Excel 中，xlwt 就很方便了
首先，使用 xlwt 的 Workbook() 方法创建一个工作簿对象
然后，使用工作簿对象的 add_sheet(sheetname) 方法新增 Sheet
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)
接着，通过 sheet 对象的 write() 方法，按照行索引和列索引，将数据写入到对应单元格中去
# 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)
需要注意的是，最后必须调用工作簿的 save(filepath)，才能在本地生成 Excel 文件
# 保存文件
# 最后保存文件即可
wb.save(filepath)
5. 进阶用法
接下来，聊聊几个常用的进阶用法
1、获取所有可见的 Sheet
在读取 Sheet 数据时，经常需要过滤隐藏的 Sheet
当 sheet 对象的 visibility 属性值为 0 时，代表此 Sheet 在工作簿中是显示的；否则被隐藏了
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)
2、获取 Sheet 可见行或列
某一个 Sheet 中，可能存在部分行、列被隐藏了
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
3、获取单元格的样式
以获取单元格字体颜色和背景为例
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
需要注意的是，使用 xlrd 读取单元格的样式，打开工作簿的时候需要显式定义 formatting_info = True，否则会抛出异常
# 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
搭配使用 xlrd、xlwt，基本上能完成大部分的工作，对于一些复杂的功能，比如：复制、分割、筛选等功能，可以用上 xlutils 这个依赖库
需要指出的是，这个组合对 xlsx 的兼容性不太好；如果需要操作 xlsx 文件，需要先转为 xls，然后再进行
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