代码生成（使用python生成简便计算并保存格式为xlsx）

您可以使用Python的openpyxl库来生成并保存简单计算结果为xlsx格式的文件。下面是一个示例代码：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()

# 选择默认的活动工作表
sheet = workbook.active

# 执行简单计算
a = 5
b = 10
c = a + b

# 在工作表中写入计算结果
sheet['A1'] = 'a'
sheet['B1'] = 'b'
sheet['C1'] = 'a + b'

sheet['A2'] = a
sheet['B2'] = b
sheet['C2'] = c

# 保存工作簿为xlsx文件
workbook.save("calculation.xlsx")

运行这段代码后，将会生成一个名为`calculation.xlsx`的xlsx文件，其中包含了简单的计算结果。您可以根据需要修改计算部分和保存的文件名。

相关问题

写一段代码生成分子片段保存为xlsx

好的，以下是生成分子片段并保存为 xlsx 文件的 Python 代码：

import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.styles import Alignment
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import Draw

# 生成分子片段的 SMILES 序列
smiles_list = ['CC(C)(C)OC(=O)C1=CC=C(C=C1)N', 'CC(=O)NCC(C#N)N', 'C[C@@H](C(=O)O)N', 'CC1=C(C2=C(C=C1)NC(=O)N2)C', 'CC(C)C[C@@H](NC(=O)[C@H](CC1=CC=CC=C1)NC(=O)OC(C)(C)C)C(=O)N[C@@H](CC1=CC=CC=C1)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)O']
# 创建工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()
# 创建工作表
worksheet = workbook.active
worksheet.title = 'Molecule Fragments'
# 设置表头
header = ['SMILES', 'Molecule Image']
for col_num, column_title in enumerate(header, 1):
    column_letter = get_column_letter(col_num)
    cell = worksheet['{}1'.format(column_letter)]
    cell.value = column_title
    cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
# 处理每个 SMILES 序列
for row_num, smiles in enumerate(smiles_list, 2):
    # 创建分子对象
    molecule = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    # 获取分子图片
    image = Draw.MolToImage(molecule, size=(200, 200))
    # 将图片保存到本地
    image_path = 'molecule_{}.png'.format(row_num-1)
    image.save(image_path)
    # 在工作表中添加 SMILES 和分子图片
    worksheet.cell(row=row_num, column=1).value = smiles
    worksheet.cell(row=row_num, column=2).value = openpyxl.drawing.image.Image(image_path)
    # 调整列宽和行高
    worksheet.column_dimensions[get_column_letter(1)].width = 30
    worksheet.column_dimensions[get_column_letter(2)].width = 50
    worksheet.row_dimensions[row_num].height = 100
# 保存工作簿
workbook.save('molecule_fragments.xlsx')

以上代码通过使用 RDKit 库生成分子片段的 SMILES 序列，并使用 OpenPyXL 库将 SMILES 序列和分子图片保存到 xlsx 文件中。注意，每个分子图片都会保存在本地，然后再添加到工作表中，最后保存工作簿。

python爬虫豆瓣top250代码保存为xlsx

作为AI助手，我无法保存代码为xlsx格式，但是我可以提供一些参考代码，帮助您将豆瓣top250数据保存为xlsx格式。

首先，需要安装openpyxl库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

然后，可以使用以下代码将豆瓣top250数据保存为xlsx格式：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openpyxl import Workbook

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 设置表头
columns = ['排名', '电影名称', '导演', '主演', '年份', '评分', '评价人数']
ws.append(columns)

# 获取豆瓣top250数据
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='item')

# 遍历数据并保存到xlsx文件中
for item in items:
    rank = item.find('em').text
    name = item.find('span', class_='title').text
    director = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1].split('/')[0].strip()
    actors = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[2].strip()
    year = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split('/')[1].strip()
    rating = item.find('span', class_='rating_num').text
    comments = item.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text.strip().strip('人评价')
    data = [rank, name, director, actors, year, rating, comments]
    ws.append(data)

# 保存文件
wb.save('douban_top250.xlsx')

运行以上代码后，会生成一个名为douban_top250.xlsx的文件，里面包含了豆瓣top250的数据。