vim python读excel

在vim中使用python读取Excel文件可以借助xlrd扩展包来实现。xlrd是Python中用于Excel读取的扩展工具，可以实现指定表单、指定单元格的读取操作。然而，需要注意的是xlrd扩展包目前只支持Excel的xls格式，不支持xlsx格式。所以，如果你想在vim中使用python读取Excel文件，你需要先将Excel文件保存为xls格式，然后使用xlrd来读取。

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Last login: Fri Jul 14 16:46:34 on ttys000 jeongyiii@Jeongyiii-2 ~ % cd Downloads jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Traceback (most recent call last): File "json2xml.py", line 56, in <module> process_json_file(file_path) File "json2xml.py", line 50, in process_json_file dataframe_to_excel(expanded_df, excel_file_path) File "json2xml.py", line 32, in dataframe_to_excel writer.save() AttributeError: 'OpenpyxlWriter' object has no attribute 'save' jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % python3 json2xml.py Excel file generated: example.xlsx jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py jeongyiii@Jeongyiii-2 Downloads % vim json2xml.py def process_json_file(file_path): # Read JSON file json_data = read_json_file(file_path) # Parse JSON object json_obj = json.loads(json_data) # Convert JSON data to DataFrame df = json_to_dataframe(json_obj) # Expand the 'template' column expanded_df = expand_template_column(df) # Write to Excel file excel_file_path = file_path.replace('.json', '.xlsx') dataframe_to_excel(expanded_df, excel_file_path) print("Excel file generated:", excel_file_path) # Usage example file_path = 'example.json' process_json_file(file_path) 说明

根据你提供的信息，这是一个名为 `json2xml.py` 的 Python 脚本，用于将 JSON 数据转换为 Excel 文件。下面是对代码的简要说明：

1. `process_json_file` 函数：这个函数用于处理 JSON 文件。它的主要步骤包括：
- 读取 JSON 文件。
- 解析 JSON 对象。
- 将 JSON 数据转换为 DataFrame。
- 扩展 'template' 列。
- 将 DataFrame 写入 Excel 文件。
- 打印生成的 Excel 文件路径。

2. 使用示例：代码末尾给出了一个使用示例，使用名为 `example.json` 的文件调用 `process_json_file` 函数。

根据你的终端输出，可能存在一个 AttributeError 异常，提示 `'OpenpyxlWriter' object has no attribute 'save'`。这可能是因为你的代码中使用了 Openpyxl 库的一个过时方法。尝试更新 Openpyxl 库到最新版本，或者检查代码中使用的 `OpenpyxlWriter` 对象的相关方法是否已更改。

另外，请注意在 Vim 编辑器中进行编辑时，确保将代码正确保存并退出编辑模式，然后再运行 Python 脚本以生效修改。

1. 将日志从文件中提取，并使用正则表达式控件获取日志的内容，分别放于时间、主机名等字段中； 2.根据上面已经获得的数据，筛选出命令为vim的日志，将上一步捕获而来的字段保存到Excel表格中； 3.在第1问结果的基础上，将获取到的时间使用拆分字段控件分成月份、日期、时间三个字段。

1. 以下是Python代码示例，用于提取日志并将数据放入相应字段中：

import re

# 打开日志文件
with open('log.txt', 'r') as f:
    log_data = f.read()

# 使用正则表达式获取时间、主机名、日志内容
time_pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}')
hostname_pattern = re.compile(r'Host: (\w+)')
content_pattern = re.compile(r'Content: (.+)')

time_list = re.findall(time_pattern, log_data)
hostname_list = re.findall(hostname_pattern, log_data)
content_list = re.findall(content_pattern, log_data)

# 将数据放入相应字段中
result = []
for i in range(len(time_list)):
    result.append({'time': time_list[i], 'hostname': hostname_list[i], 'content': content_list[i]})

2. 以下是Python代码示例，用于筛选出命令为vim的日志并将数据保存到Excel表格中：

import pandas as pd

# 将数据放入DataFrame中
df = pd.DataFrame(result)

# 筛选出命令为vim的日志
vim_df = df[df['content'].str.contains('vim')]

# 将结果保存到Excel表格中
vim_df.to_excel('vim_logs.xlsx', index=False)

3. 以下是Python代码示例，用于将时间拆分成月份、日期、时间三个字段：

# 将时间字段拆分成月份、日期、时间三个字段
vim_df['month'] = pd.to_datetime(vim_df['time']).dt.month
vim_df['day'] = pd.to_datetime(vim_df['time']).dt.day
vim_df['time'] = pd.to_datetime(vim_df['time']).dt.time

注意：以上示例代码中，使用了Pandas库和Python自带的datetime模块，需要先安装或导入相应库。另外，正则表达式的模式需要根据实际日志格式进行调整。