xlwings 不读取临时文件

xlwings 是一个 Python 库，用于将 Excel 与 Python 集成。在 xlwings 中，可以使用 `Range` 对象来访问 Excel 中的单元格和范围。默认情况下，xlwings 会将 Excel 文件保存到一个临时文件中，并在 Python 代码中对该文件进行操作。但是，您可以使用 `app.display_alerts = False` 和 `app.screen_updating = False` 来禁用 Excel 的警告和屏幕更新，从而提高代码的性能。

如果您想完全避免使用临时文件，可以使用 `xlwings.Book()` 方法来打开 Excel 文件并将其加载到内存中。这样做将使您能够在 Python 中直接操作 Excel 文件，而不必在磁盘上创建任何临时文件。以下是一个示例：

import xlwings as xw

# 打开 Excel 文件
book = xw.Book('path/to/your/file.xlsx')

# 获取单元格的值
value = book.sheets['Sheet1'].range('A1').value

# 将值写入单元格
book.sheets['Sheet1'].range('A2').value = value

# 关闭 Excel 文件
book.close()

请注意，将 Excel 文件加载到内存中可能会导致内存占用过高，因此请确保您的计算机具有足够的内存来处理文件。

相关问题

xlwings库读取xlsx文件时能后台运行Excel程序吗

是的，xlwings库可以与Excel程序进行交互，并且可以选择是否在后台运行Excel程序。

默认情况下，xlwings会在前台启动Excel程序。这意味着当您使用xlwings打开一个Excel文件时，Excel程序将以可见窗口的形式运行。您可以使用以下代码来实现：

import xlwings as xw

# 打开Excel文件并在前台运行Excel程序
wb = xw.Book('example.xlsx')

如果您希望在后台运行Excel程序，而不显示Excel窗口，可以设置`visible`参数为`False`。以下是示例代码：

import xlwings as xw

# 打开Excel文件并在后台运行Excel程序
app = xw.App(visible=False)
wb = app.books.open('example.xlsx')

上述代码中，`visible=False`参数将Excel程序设置为在后台运行，即不显示Excel窗口。请注意，在这种情况下，您将无法看到Excel的界面，但仍然可以通过xlwings与Excel进行交互。

最后，无论您选择在前台还是后台运行Excel程序，都可以使用xlwings来读取和修改Excel文件中的数据。

如何利用xlwings库读取Excel文件中的数据，并使用NumPy和pandas进行批量数据处理？

在处理大量Excel数据时，xlwings、NumPy和pandas库能够提供强大的支持。要利用xlwings读取Excel文件，首先需要安装xlwings模块，可以使用pip安装命令：`pip install xlwings`。之后，通过编写Python代码，我们可以打开一个Excel文件并读取工作表中的数据。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用xlwings读取Excel文件：

参考资源链接：[Python轻松掌控Excel：自动化处理与数据分析](https://wenku.csdn.net/doc/dnk6z0gfkg?spm=1055.2569.3001.10343)

import xlwings as xw

# 打开Excel文件
app = xw.App(visible=True)
book = app.books.open('example.xlsx')
sheet = book.sheets['Sheet1']

# 读取数据到Python列表
data = sheet.range('A1:B10').value
print(data)

# 关闭Excel文件
book.close()
app.quit()

为了进行批量数据处理，我们可以将读取的数据转换为NumPy数组或pandas的DataFrame，因为这些数据结构更加适合进行数值计算和数据操作。以下是将xlwings读取的数据转换为NumPy数组的示例：

import numpy as np

# 将读取的数据转换为NumPy数组
array_data = np.array(data)
print(array_data)

或者，使用pandas将数据转换为DataFrame，并进行批量处理：

import pandas as pd

# 将读取的数据转换为pandas DataFrame
df_data = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])
print(df_data)

# 示例：对DataFrame中的数据进行批量处理，例如计算每行的和
df_data['Sum'] = df_data.sum(axis=1)
print(df_data)

通过这些步骤，我们可以利用xlwings读取Excel数据，然后通过NumPy和pandas进行高效的数据处理。掌握这些技能后，我们可以实现复杂的数据操作和分析任务，显著提高工作效率。如果需要更深入的理解和更多的实践案例，建议查阅《Python轻松掌控Excel：自动化处理与数据分析》这本书，它不仅详细讲解了各个模块的使用方法，还通过具体实例展示了如何将它们结合起来高效地处理Excel数据。

参考资源链接：[Python轻松掌控Excel：自动化处理与数据分析](https://wenku.csdn.net/doc/dnk6z0gfkg?spm=1055.2569.3001.10343)