欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Python實現(xiàn)批量導(dǎo)入1000條xlsx數(shù)據(jù)

 更新時間:2023年02月16日 10:25:47   作者:qq_41845402  
本文主要介紹了Python實現(xiàn)批量導(dǎo)入1000條xlsx數(shù)據(jù),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

遇到的問題:

用戶批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)1000條,導(dǎo)入不成功的問題,提示查詢不到商品資料。這個場景需要依靠批量的數(shù)據(jù),每次測試的時候需要手動生成批量的數(shù)據(jù),然后再導(dǎo)入操作,費時費勁。所以寫了個腳本來實現(xiàn)。

在前面有說過用Python實現(xiàn)導(dǎo)入接口請求,現(xiàn)在來說一下xlsx中1000條自動生成:

xlsx數(shù)據(jù)離不開openpyxl庫,openpyxl庫有個Workbook對象,其代表一個Excel文檔,Workbook中有一張或多張sheet,一個sheet就是一個Worksheet對象。

首先需要導(dǎo)包,from openpyxl import load_workbook,from openpyxl import Workbook。

xlsx文件的新增:

from openpyxl import load_workbook
import xlsxwriter
 
file_name = "max_1000.xlsx"
# 新建xlsx文件
workbook = xlsxwriter.Workbook(file_name)
worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet1')
worksheet.write_row("A1",
                    ['公司', '編碼', '渠道'])
#新增1000條數(shù)據(jù)
while m < 1000:
    m += 1
    # ["18"]、["21"]、["8"]分別代表第m行第1,2,3列的值,這里是寫死的數(shù)據(jù),也可以是參數(shù)化的數(shù)據(jù)
    worksheet.write_row(m, 0, ["18"])
    worksheet.write_row(m, 1, ["21"])
    worksheet.write_row(m, 2, ["8"])
# 關(guān)閉文件
workbook.close()
# 執(zhí)行批量導(dǎo)入
data = load_yaml('./max_1000.yaml')['upload_file']
execute(data)

xlsx文件的讀?。?/p>

通過Cell對象讀取每一格內(nèi)容

wb = load_workbook('max_1000.xlsx')
sheets = wb.worksheets
# 獲取第一個sheet
sheet1 = sheets[0]
# 獲取sheet1表第2行第1列的數(shù)據(jù)
cell_21 = sheet1.cell(2,1).value
# 獲取sheet1表第3行第2列的數(shù)據(jù)
cell_32 = sheet1.cell(3,2).value

xlsx文件新增后,可用于批量導(dǎo)入的數(shù)據(jù),xlsx文件的讀取可用于數(shù)據(jù)的清理,比如已導(dǎo)入數(shù)據(jù)的清除。

也可用for循環(huán),讀取xlsx文件的所有數(shù)據(jù)。

xlsx文件讀取所有數(shù)據(jù):

wb = load_workbook("max_1000.xlsx")
sheets = wb.worksheets
Sheet1 = sheets[0]
# 循環(huán)讀取數(shù)據(jù),Sheet1.max_row代表表格的最大行數(shù)
for i in range(Sheet1.max_row - 1):
    # 獲取Sheet1表中所有行第4列的數(shù)據(jù)
    data = Sheet1.cell(i + 2, 4).value

xlsx文件的編輯:

wb = load_workbook(file_path)

ws = wb[sheet]

# 修改.xlsx文件中的數(shù)據(jù),cell[0]對應(yīng)行數(shù), cell[1]對應(yīng)列數(shù),cell[-1]對應(yīng)需要修改后的值

ws.cell(cell[0], cell[1]).value = cell[-1]

wb.save(file_path)

wb.close()

到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)批量導(dǎo)入1000條xlsx數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 批量導(dǎo)入xlsx數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • python腳本生成caffe train_list.txt的方法

    python腳本生成caffe train_list.txt的方法

    下面小編就為大家分享一篇python腳本生成caffe train_list.txt的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-04-04
  • Python基礎(chǔ)之矩陣輸入的實例

    Python基礎(chǔ)之矩陣輸入的實例

    這篇文章主要介紹了Python基礎(chǔ)之矩陣輸入的實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-05-05
  • python實現(xiàn)帶驗證碼網(wǎng)站的自動登陸實現(xiàn)代碼

    python實現(xiàn)帶驗證碼網(wǎng)站的自動登陸實現(xiàn)代碼

    本例所登錄的某網(wǎng)站需要提供用戶名,密碼和驗證碼,在此使用了python的urllib2直接登錄網(wǎng)站并處理網(wǎng)站的Cookie
    2015-01-01
  • Pytorch中如何調(diào)用forward()函數(shù)

    Pytorch中如何調(diào)用forward()函數(shù)

    這篇文章主要介紹了Pytorch中如何調(diào)用forward()函數(shù)問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2023-02-02
  • Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用詳解

    Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用詳解

    這篇文章主要介紹了Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用詳解,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2021-06-06
  • django settings.py 配置文件及介紹

    django settings.py 配置文件及介紹

    Django的settings文件包含Django應(yīng)用的所有配置項。接下來通過本文給大家介紹django settings.py 配置文件的相關(guān)知識,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
    2019-07-07
  • 使用python對excel表格處理的一些小功能

    使用python對excel表格處理的一些小功能

    這篇文章主要介紹了使用python對excel表格處理的一些小功能,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
    2021-01-01
  • Pytorch模型轉(zhuǎn)onnx模型實例

    Pytorch模型轉(zhuǎn)onnx模型實例

    今天小編就為大家分享一篇Pytorch模型轉(zhuǎn)onnx模型實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-01-01
  • 如何把python項目部署到linux服務(wù)器

    如何把python項目部署到linux服務(wù)器

    這篇文章主要介紹了如何把python項目部署到linux服務(wù)器,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
    2020-08-08
  • Python入門教程之三元運算符的使用詳解

    Python入門教程之三元運算符的使用詳解

    三元運算符也稱為條件表達式,是根據(jù)條件為真或假來評估某些內(nèi)容的運算符。它在2.5 版本中被添加到 Python 中。 本文將通過示例詳細(xì)說說三元運算符的使用,需要的可以參考一下
    2022-09-09

最新評論