def set_style(name, height, bold=False): style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式 font = xlwt.Font() # 为样式创建字体 font.name = name font.bold = bold font.color_index = 4 font.height = height style.font = font return style

时间: 2024-01-13 13:05:49 浏览: 12
这是一个 Python 函数,用于设置 Excel 表格中单元格的样式。其中,参数 name 表示字体名称,height 表示字体大小,bold 表示是否加粗,默认为 False。函数内部会创建一个样式对象 style,并为其创建一个字体对象 font,然后根据传入的参数设置字体的相关属性,最后将样式对象的字体属性设置为刚创建的字体对象。函数返回设置好的样式对象。
相关问题

style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式 font = xlwt.Font() # 为样式创建字体,这两句用xlsxwriter怎么写

在`xlsxwriter`中,可以使用`xlsxwriter.Workbook.add_format()`方法来创建样式,并使用`xlsxwriter.Font()`方法来创建字体。以下是将上述代码改写为使用`xlsxwriter`的示例: ```python import xlsxwriter # 创建一个新的Excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx') # 初始化样式和字体 style = workbook.add_format() font = workbook.add_format() # 设置样式和字体的属性 # ... # 在此处使用样式和字体 # ... # 关闭Excel文件 workbook.close() ``` 在`xlsxwriter`中,可以使用`Workbook.add_format()`方法来创建样式对象,然后使用该对象的方法和属性来设置样式的各种属性,例如字体、颜色、对齐方式等。类似地,可以使用`Workbook.add_format()`方法创建字体对象,并使用该对象的方法和属性来设置字体的属性,例如字体名称、字号、加粗等。 请注意,`xlsxwriter`和`xlwt`是两个不同的库,它们具有不同的API和用法。因此,在使用`xlsxwriter`时,您需要查阅官方文档以了解更多关于样式和字体的详细用法和属性设置。

import xlwt,xlrd #创建一个bug记录模板 def WorkBookCreater(): workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') #初始化样式 style = xlwt.XFStyle() #创建样式 font = xlwt.Font() font.name = '黑体' #字体 font.bold = True #加粗 font.underline = False #下划线 font.italic = False #斜体 #设置样式 style.font = font #设置单元格格式 worksheet.col(0).width = 256*40 worksheet.write(0,0,"测试用例编号") worksheet.write(0,1,"一级模块") worksheet.write(0,2,"二级模块") worksheet.write(0,3,"用例标题") worksheet.write(0,4,"前置条件") worksheet.write(0,5,"测试步骤") worksheet.write(0,6,"期望结果") worksheet.write(0,7,"备注") worksheet.write(0,8,"执行结果") workbook.save('C:/Users/Gawine C Yang/PycharmProjects/dbp_cs_api/utils/warm_demo/bug.xls')

这段代码的问题可能是文件保存的路径不正确,导致无法保存文件。请检查保存路径是否存在,并且您是否有权限在该路径下创建文件。此外,建议您在程序中添加异常处理来捕获可能出现的错误并进行相应处理,以提高程序的健壮性。以下是可能的修改方案: ```python import os import xlwt def WorkBookCreater(): workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') # 初始化样式 style = xlwt.XFStyle() # 创建样式 font = xlwt.Font() font.name = '黑体' # 字体 font.bold = True # 加粗 font.underline = False # 下划线 font.italic = False # 斜体 # 设置样式 style.font = font # 设置单元格格式 worksheet.col(0).width = 256*40 worksheet.write(0, 0, "测试用例编号") worksheet.write(0, 1, "一级模块") worksheet.write(0, 2, "二级模块") worksheet.write(0, 3, "用例标题") worksheet.write(0, 4, "前置条件") worksheet.write(0, 5, "测试步骤") worksheet.write(0, 6, "期望结果") worksheet.write(0, 7, "备注") worksheet.write(0, 8, "执行结果") # 保存文件 save_path = 'C:/Users/Gawine C Yang/PycharmProjects/dbp_cs_api/utils/warm_demo/bug.xls' try: os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) # 创建目录 workbook.save(save_path) print('文件保存成功!') except OSError as e: print('文件保存失败:', e) if __name__ == '__main__': WorkBookCreater() ``` 这样,如果文件保存失败,程序会打印出错误信息,便于您排除问题。
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下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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