一個故事給動力

學Python沒動力?讓一個故事給你學習的動力!外賣小哥10分鐘處理100個表格。為什么需要10分鐘處理100個表格?故事是這樣開始的，遇到一個緊急客戶需要，需要匯總100個表格。老板讓你10分鐘搞定，但你用傳統的辦法，自然10分鐘只是剛開始。

部門領導著急了，親自到旁邊催促。已經不淡定了!

這時候，來送單的外賣小哥上陣，用Python搞定了這一切。

故事結束，引出了這次的學習內容。Excel無處不在。無論是好是壞，它基本上都是工作場所中數據分析的默認應用程序。您可能需要在日常工作中執行許多無聊的任務，這使您思考：“必須有更好的方法”。Python就是這個能快速處理數據表格的神器!不要說是一百份，短時間處理上千份數據都沒問題!

短時間處理上千份數據

編程思路

可以使用openpyxl庫輕松地將Excel工作簿與Python結合在一起。

安裝Python的庫

可以使用pip或conda安裝openpyxl：

pip install openpyxl 
conda install openpyxl 

不到10行代碼統計100個文件

假設在每個Excel工作簿中，各行中都有總計，但沒有銷售總計。同樣，可以打開每個工作簿并添加一個公式，或者可以使用Python完成此工作!將使用openpyxl。如果需要安裝，請查看上面的說明。上面也提供了下載文件的鏈接。

import openpyxl 
 
files = ["/tmp/1.xlxs","/tmp/2.xlxs"] # 要統計的excel路徑 
 
for file in files: 
    wb = openpyxl.load_workbook(file) 
    sheet = wb['Sheet1'] 
    sheet['F9'] = '=SUM(F5:F8)' 
    sheet['F9'].style = 'Currency' 
    wb.save(file) 

在這段代碼中，填寫文件列表。for循環打開每個文件，并將“ Sheet1”分配給變量表。然后，將字符串'= SUM(F5：F8)'分配給單元格F9，并使用.style屬性將貨幣樣式直接分配給該單元格。更多的單元格樣式可以在官方文檔中找到。

結論：使用Python辦公自動化已成趨勢

Python使處理Excel文件非常容易!在本文中，外賣小哥用實際處理程序讓我們學習了如何組合各種Excel文件，獲取特定值以及在工作簿之間添加公式。盡管您可能全天都在使用Excel工作簿，但學會Python可以針對大量excel文件自動執行完成人工根本無法在短時間內完成的任務。在這個故事里，外賣小哥用他學會的Python完成了本該是辦公室白領完成的任務!無論工種，大家都有一個美麗的理想，為了理想，奮起學習Python 吧!

當然還有至少5種辦法搞定這個任務，厲害的你也在后評論區發下吧。