优化以下代码 workbook = openpyxl.Workbook() worksheet = workbook.active for row_num, row_data in enumerate(comment_id, start=1): for col_num, col_data in enumerate(row_data, start=1): worksheet.cell(row=row_num , column=col_num , value=col_data) workbook.save(targetfile) print("data is done")

时间: 2023-12-26 15:03:15 浏览: 111
可以优化的地方有: 1. 使用 with 语句来自动关闭 workbook,避免文件未关闭的风险; 2. 使用 worksheet.append() 方法来代替双重循环,可以减少代码量和提高效率; 3. 将 print() 函数移到 with 语句块外面,避免在数据处理期间频繁输出。 优化后的代码如下: ``` import openpyxl comment_id = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] targetfile = "data.xlsx" with openpyxl.Workbook() as workbook: worksheet = workbook.active for row_data in comment_id: worksheet.append(row_data) workbook.save(targetfile) print("data is done") ``` 注意:这里的示例代码中,我为了演示方便,将 comment_id 和 targetfile 直接赋值了,实际使用时需要根据实际情况进行修改。
相关问题

优化以下代码 time_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d') targetfile = 'bugzilla{}.xlsx'.format(time_date) if not os.path.isfile(targetfile): start.write_excel(targetfile) # 写入Excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbook(targetfile) worksheet = workbook.add_worksheet() for row_num, row_data in enumerate(comment_id): for col_num, col_data in enumerate(row_data): worksheet.write(row_num + 1, col_num + 1, col_data)

可以进行以下优化: 1. 将`datetime.now().strftime('%Y%m%d')`提取出来,避免在后面重复调用。 2. 将创建Excel文件和写入数据合并为一个步骤,避免重复打开和关闭文件。 3. 使用`enumerate()`的`start`参数指定起始行数,避免在循环内部进行加法操作。 优化后的代码如下: ``` import os import xlsxwriter from datetime import datetime time_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d') targetfile = f'bugzilla{time_date}.xlsx' if not os.path.isfile(targetfile): start.write_excel(targetfile) # 写入Excel文件 with xlsxwriter.Workbook(targetfile) as workbook: worksheet = workbook.add_worksheet() for row_num, row_data in enumerate(comment_id, start=1): for col_num, col_data in enumerate(row_data, start=1): worksheet.write(row_num, col_num, col_data) ```

优化以下代码 def write_data_to_excel(self, data, targetfile): workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active # 指定标题行 sheet.append(["bug_id", "bug_status", "delta_ts","short_desc"]) # 写入数据 for num,row in enumerate(data,start=1): sheet['A{}'.format(num)] = row[0] sheet['B{}'.format(num)] = row[1] sheet['C{}'.format(num)] = row[2] sheet['D{}'.format(num)] = row[3] # 保存工作簿 workbook.save(targetfile) # 关闭工作簿 workbook.close()

可以对这段代码进行如下优化: 1. 使用 `worksheet.cell()` 方法获取单元格对象,然后在单元格对象上设置值,这样比直接使用 `sheet['A{}'.format(num)] = row[0]` 更快。 2. 将 `enumerate()` 函数的 `start` 参数设置为 2,这样就可以从第二行开始写入数据,避免写入标题行时出现重复。 3. 将写入单元格的代码放入一个函数中,这样可以减少重复代码。 下面是优化后的代码: ``` def write_data_to_excel(self, data, targetfile): workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active # 指定标题行 header = ["bug_id", "bug_status", "delta_ts", "short_desc"] write_row(sheet, header, 1) # 写入数据 for num, row in enumerate(data, start=2): write_row(sheet, row, num) # 保存工作簿 workbook.save(targetfile) # 关闭工作簿 workbook.close() def write_row(sheet, row, row_num): for col_num, value in enumerate(row, start=1): cell = sheet.cell(row=row_num, column=col_num) cell.value = value ``` 这样可以提升代码的执行效率和可读性。
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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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