帮我把这段 for 循环代码 改运行快点的 for i in range(int(B)): var = sheet.cell(row=i + 2, column=1).value # pyautogui.click() pyautogui.typewrite(var) pyautogui.press('enter') print(var)
时间: 2023-12-03 15:47:02 浏览: 33
可以尝试以下优化:
1. 一次性读取所有单元格的值,而不是逐个读取。
2. 将 pyautogui 操作放在一个列表中,统一执行,而不是每次都执行一次。
3. 使用多线程或者异步方式执行操作,提高效率。
优化后的代码如下:
```python
# 一次性读取所有单元格的值
values = [sheet.cell(row=i+2, column=1).value for i in range(int(B))]
# 统一执行 pyautogui 操作
actions = []
for value in values:
actions.append(pyautogui.write(value))
actions.append(pyautogui.press('enter'))
# 执行操作
pyautogui.run(actions)
```
如果需要进一步提高执行效率,可以使用多线程或者异步方式执行操作。
相关问题
for i in range(day): real[i] = sheet.cell(i+2, n1).value
这是一个简单的 Python 代码段,它使用了一个 `for` 循环来遍历一个范围内的数字,并将 Excel 表格中第 `n1` 列中的值分配给一个名为 `real` 的列表中的每个元素。其中 `day` 是循环的次数,`sheet` 是 Excel 工作表对象,`cell` 方法用于获取单元格对象,`value` 属性用于获取单元格的值。需要注意的是,代码中的索引从 2 开始,这是因为在 Excel 表格中行和列的索引从 1 开始。
代码增加填充单元格后合并Sheet表:import openpyxl # 读取存贷款数据.xlsx workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx') # 遍历每个Sheet表,并将Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name in workbook.sheetnames: sheet = workbook[sheet_name] max_row = sheet.max_row max_column = sheet.max_column for row in range(3, max_row): for column in range(1, max_column + 1): if column == max_column: sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name else: sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value # 保存新的工作簿 workbook.save('存贷款数据(新).xlsx')
好的,以下是增加填充单元格后合并Sheet表的示例代码:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx')
# 遍历每个Sheet表,并将Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name in workbook.sheetnames:
sheet = workbook[sheet_name]
max_row = sheet.max_row
max_column = sheet.max_column
for row in range(3, max_row):
for column in range(1, max_column + 1):
if column == max_column:
sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name
else:
sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value
# 保存新的工作簿
workbook.save('存贷款数据(新).xlsx')
# 获取所有Sheet表名
file = pd.ExcelFile('存贷款数据(新).xlsx')
sheet_names = file.sheet_names
# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat([file.parse(sheet) for sheet in sheet_names])
# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)
```
在上面的示例中,我们增加了使用openpyxl库来填充单元格的代码。首先,我们使用load_workbook函数读取Excel文件,并遍历每个Sheet表。然后,我们使用max_row和max_column属性获取Sheet表的行数和列数,使用cell函数访问和修改单元格的值。注意,我们使用了worksheet.cell()函数而不是worksheet[row][column]来访问单元格,因为后者在openpyxl中已经被弃用。接下来,我们使用concat函数来合并所有Sheet表,并将合并后的数据保存到新的Excel文件中。请确保您已经安装了Pandas和openpyxl库,并且将存贷款数据.xlsx文件放在当前工作目录中。