编写python代码计算出勤时长。原始数据是一个excel表，包含员工工号，员工姓名，刷卡时间，刷卡类型（进门，出门）；一个员工一天的出勤时长等于每对出门减进门差的累加，一个员工一天会有多次的进门或者出门记录；请编写python代码，计算多名员工一个月中每一天的出勤时长

首先，你需要安装一些库来处理Excel文件，如pandas用于数据操作，openpyxl或xlrd用于读取Excel。以下是基本的Python代码示例，假设你的数据已经按照上述格式存储在名为`attendance.xlsx`的Excel文件中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
def read_excel(file_name):
    data = pd.read_excel(file_name)
    return data

# 计算单个员工每天的出勤时长
def calculate_attendance_duration(employee_data):
    start_times = employee_data[employee_data['刷卡类型'] == '进门']['刷卡时间']
    end_times = employee_data[employee_data['刷卡类型'] == '出门']['刷卡时间']

    durations = (end_times - start_times).dt.total_seconds() / 60  # 转换为分钟
    return durations.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()  # 按天汇总

# 定义一个函数处理所有员工的出勤时长
def process_all_employees(file_name):
    data = read_excel(file_name)
    employees = data['员工工号'].unique()

    daily_durations = {}
    for emp_id in employees:
        emp_data = data[data['员工工号'] == emp_id]
        daily_durations[emp_id] = calculate_attendance_duration(emp_data)

    return daily_durations

# 使用函数并保存结果
all_daily_durations = process_all_employees('attendance.xlsx')
# 打印或保存到新的Excel文件或数据库中，取决于你的需求

在这个代码中，我们首先从Excel文件中提取数据，然后按员工分组计算他们的出勤时长。`pd.Grouper(freq='D')`指定了我们按日期（Day）分组。注意，这只是一个基础的解决方案，实际应用中你可能需要考虑异常处理、缺失值等问题。