前言

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作者：謙睿科技教育

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人工智能已成為我們日常生活不可或缺的一部分，它被廣泛地應用到幾百種實際場景中，極大地便利人們的工作和生活。

隨著近年來的發展，人工智能促進企業的發展，這該歸功于底層編程語言核心的改進。

隨著人工智能的蓬勃發展和編程語言的持續改進，對高效、熟練的程序員和工程師的需求激增。每種編程語言都有自己的獨特之處。目的不同，對語言的要求也會不同。

接下來，介紹python編程語言，一起看下：

Python

Python是有史以來最強大的編程語言。——Pau Dubois

Python誕生于1991年。據一項民意調查顯示，超過57%的開發人員更愿意選擇Python，而不是C++作為開發人工智能解決方案的編程語言。Python易于學習，為程序員和數據科學家們提供了一個更輕松地進入人工智能開發世界的入口。

Python是一個關于程序員需要多少自由的實驗。太多的自由，會導致沒有人能讀懂別人的代碼；太少的自由，會傷害到語言的表現力。——Guido van Rossum

使用Python，你不僅可以獲得優秀的社區支持和大量的庫，還可以享受編程語言提供的靈活性。Python最有可能讓你受益的一些特性是：平臺獨立性和可以用于深度學習和機器學習的廣泛框架。

使用Python編程的樂趣應該是看到簡潔、可讀性強的類，這些類使用簡潔而清晰的代碼(而不是一堆無聊至死的瑣碎代碼)完成了大量的操作。——Guido van Rossum

下面是一段Python代碼的示例：

Python代碼示例片斷

Python的一些最受歡迎的庫，列表如下：

TensorFlow，用于解決機器學習的工作負載和使用數據集問題。

scikit-learn，用于培訓機器學習模型。

PyTorch ，用于計算機視覺和自然語言處理。

Keras，作為高度復雜的數學計算和操作的代碼接口。

SparkMLlib，類似于Apache Spark的機器學習庫，使用算法和實用程序等工具使得機器學習對每個人都可以很輕松。

MXNet，作為Apache的另一個庫，用于簡化深度學習工作流。

Theano，作為定義、優化和評估數學表達式的庫。

Pybrain，用于強大的機器學習算法。

Python寫excel——xlwt

Python寫excel的難點不在構造一個workbook的本身，而是填充的數據，不過這不在范圍內。在寫excel的操作中也有棘手的問題，比如寫入合并的單元格就是比較麻煩的，另外寫入還有不同的樣式。

詳細代碼如下：

結果圖：

在此，對write_merge()的用法稍作解釋，如上述：sheet1.write_merge(1,2,3,3,'打游戲')，即在四列合并第2,3列，合并后的單元格內容為"合計"，并設置了style。其中，里面所有的參數都是以0開始計算的。

Python讀excel——xlrd

Python讀取Excel表格，相比xlwt來說，xlrd提供的接口比較多，但過程也有幾個比較麻煩的問題，比如讀取日期、讀合并單元格內容。

下面先看看基本的操作：

圖表數據

整體思路為，打開文件，選定表格，讀取行列內容，讀取表格內數據

詳細代碼如下：

運行結果如下：

那么問題來了，上面的運行結果中紅框框中的字段明明是出生日期，可顯示的確實浮點數；同時合并單元格里面應該是有內容的，結果不能為空。

我們來一一解決這兩個問題：

1.python讀取excel中單元格內容為日期的方式

python讀取excel中單元格的內容返回的有5種類型，即上面例子中的ctype：

ctype : 0 empty，1 string，2 number， 3 date，4 boolean，5 error

即date的ctype=3，這時需要使用xlrd的xldate_as_tuple來處理為date格式，先判斷表格的ctype=3時xldate才能開始操作。

詳細代碼如下：

2.獲取合并單元格的內容

在操作之前，先介紹一下merged_cells()用法，merged_cells返回的這四個參數的含義是：(row,row_range,col,col_range),其中[row,row_range)包括row,不包括row_range,col也是一樣，即(1, 3, 4, 5)的含義是：第1到2行(不包括3)合并，(7, 8, 2, 5)的含義是：第2到4列合并。

詳細代碼如下：

發現規律了沒？是的，獲取merge_cells返回的row和col低位的索引即可！?于是可以這樣批量獲取：

詳細代碼如下：

運行結果跟上圖一樣，如下：

Python讀寫Excel表格完成啦！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python与办公结合_python在办公时能给我们带来什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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