python 实现将一个xlsx文件里的数据存入另一个xlsx文件里

可以使用 Python 的 openpyxl 库来实现将一个 xlsx 文件里的数据存入另一个 xlsx 文件里。下面是一个简单的示例代码：

from openpyxl import load_workbook, Workbook

# 加载源文件和目标文件
src_wb = load_workbook('source.xlsx')
dst_wb = Workbook()

# 获取源文件中的第一个工作表
src_ws = src_wb.worksheets[0]

# 创建目标文件的第一个工作表
dst_ws = dst_wb.active

# 遍历源文件中的所有行和列，并将数据复制到目标文件中
for row in src_ws.iter_rows():
    dst_ws.append([cell.value for cell in row])

# 保存目标文件
dst_wb.save('destination.xlsx')

这段代码首先使用 `load_workbook` 函数加载源文件和 `Workbook` 类创建目标文件。然后，它获取源文件中的第一个工作表，并使用 `active` 属性创建目标文件的第一个工作表。最后，它遍历源文件中的所有行和列，并将数据复制到目标文件中。保存目标文件使用 `save` 方法即可。

相关问题

python将xlsx存入mongodb

要将xlsx文件存入MongoDB，首先需要安装pandas和pymongo库。

接下来，可以使用pandas读取xlsx文件，并将其转换为pandas.DataFrame对象。然后，可以使用pymongo将DataFrame对象插入MongoDB中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from pymongo import MongoClient

# 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test_db']
collection = db['test_collection']

# 读取xlsx文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 将DataFrame对象转换为字典格式
data = df.to_dict(orient='records')

# 插入MongoDB
collection.insert_many(data)

在上面的代码中，先连接MongoDB，然后读取xlsx文件并将其转换为DataFrame对象。接着，将DataFrame对象转换为字典格式，并使用insert_many()方法将数据插入MongoDB中。

需要注意的是，在使用pymongo插入数据时，如果目标collection不存在，会自动创建该collection。

python 设计和调试一个文件读取程序，实现“.docx”文件与“.xlsx”文件的转换。

在Python中设计和调试一个文件读取及转换程序，你需要结合`python-docx`库处理`.docx`文件，使用`openpyxl`或`pandas`库来操作`.xlsx`文件。这里是一个简化的步骤：

1. **安装所需库**:
首先，你需要使用pip安装这两个库：

   pip install python-docx openpyxl pandas

2. **文件读取**:
对于`.docx`文件，你可以使用`python-docx`库来加载内容。例如，创建一个函数来读取.docx文档：

   from docx import Document

   def read_docx(file_path):
       document = Document(file_path)
       text = ''
       for paragraph in document.paragraphs:
           text += paragraph.text + '\n'
       return text

对于`.xlsx`文件，如果你需要数据而不是格式化的Excel，可以使用`pandas`库：

   import pandas as pd

   def read_excel(file_path):
       data = pd.read_excel(file_path)
       return data

3. **文件转换**:
转换通常涉及到从一种格式的数据结构转成另一种。例如，如果你想把`.docx`文本存入`.xlsx`，可能需要使用`pandas`将文本数据存储成表格形式：

   def convert_to_excel(doc_text, output_file):
       df = pd.DataFrame({'Content': [doc_text]})
       df.to_excel(output_file, index=False)

或者，如果是反过来，你可能想直接保存`.docx`的内容到`.xlsx`工作表中，这取决于`openpyxl`是否能支持这种操作，它一般更适合操作电子表格。

4. **调试**:
- 确保每个函数都能正确打开和关闭文件，防止资源泄露。
- 使用`try-except`块处理可能出现的异常，如文件不存在、格式错误等，并记录适当的错误信息。
- 测试数据集来验证转换功能是否按预期工作，包括正常情况和边缘案例。

5. **整合流程**:
将读取和转换函数结合起来，形成一个主循环或者命令行工具，接受输入和输出文件路径作为参数。

def main():
    # 输入文件路径
    input_file = 'input.docx'  # .docx 文件
    excel_output = 'output.xlsx'  # 输出 Excel 文件

    try:
        doc_text = read_docx(input_file)
        convert_to_excel(doc_text, excel_output)
        print(f"转换成功，结果已保存至 {excel_output}")
    except Exception as e:
        print(f"发生错误：{e}")

if __name__ == "__main__":
    main()