标题: Python与Microsoft Office自动化操作
- 周波 2007-02-28 22:18 阅读:292
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  朋友的家人做生意,每日从各地分店处收集报表,然后回去汇总。由于不想用那种复杂的管理软件,就叫他写一个小工具。于是他找到了我,让我想想办法。

  Python是个令人惊奇的工具,而不仅仅是一种语言。对比老牌的Perl,看似Python不是那么的精通 —— 对比Perl超快的文本处理速度和广泛应用于Cgi程序的编写历史,以及目前大红大紫的Ruby在Web开发上的病毒式蔓延,而比起静态语言比如C\C++,虚拟机Java和C#来说,速度又成了问题。但是Python的实力可不容小视,NASA都用Python可不是吹的,况且,Python的学习难度比Perl小多了,刚学时让我找到了以前QBASIC的感觉。
  
  此程序具体要求如下:每日产生副表若干(如副表文件)。程序先核对附表的日期和销售点。如果销售点不同日期相同,便把不同副表的相同产品号的 “销售数量”栏相加,填入总表“销售数量”栏。将副表的“总利润”栏相加填入总表的“总利润”栏。其他副表信息复制到总表(备注除外,由用户自行处理)。表头的样式如下:

[图片]

[图片]

  啊哈,很简单的表头。其中需要操作的是“销售数量”和“总利润”,也就是把相同时间的报表相加。但是这样有个严重问题!

必须要求,相同报表的产品名称、货号的顺序不能出错,各地要绝对统一,否则全部这样照样拷贝就会出错!

  让我们分析一下思路:时间是关键。时间决定了哪些报表需要分门别类,生成哪一天的统计总表。数据结构上,用什么呢?简单的list?不行,我尝试过。应该使用map容器,把日期作为key,储存的Value是个列表。程序先扫描所有的Excel文件获取日期,然后把相同日期报表的COM文档接口储存起来,实现了分门别类。最后遍历这个map容器,计算,生成每日的统计总表。代码如下,经过测试正常。

 1[图片]import os;
 2[图片]import sys;
 3[图片]import time;
 4[图片]import datetime;
 5[图片]#请先安装对应着你自己的Python版本的PythonWin32
 6[图片]import win32com.client;
 7[图片]
 8[图片]
 9[图片]mapper = {};
10[图片]
11[图片]app = win32com.client.Dispatch("Excel.Application");
12[图片]PipeOut = os.popen("dir *.xls /B");
13[图片]FileList = PipeOut.readlines();
14[图片]PipeOut = os.popen("cd");
15[图片]CurDic = PipeOut.readline();
16[图片]CurDic = CurDic[:-1] + "\\";#去处末尾的\n
17[图片]print "当前工作目录为"+CurDic;
18[图片]
19[图片]    #读取每个文件的时间和储存相应的COM接口
20[图片]
21[图片]for filename in FileList:
22[图片]    filename = CurDic+filename[:-1];
23[图片]    print filename;
24[图片]    Doc = app.Workbooks.Open(filename);
25[图片]    Sheet = Doc.Sheets(1);
26[图片]    Time = Sheet.Cells(2,5);
27[图片]    print type(Time);
28[图片]    TimeKey = str(Time);
29[图片]    print TimeKey;
30[图片]    if mapper.has_key(TimeKey):
31[图片]        mapper[TimeKey].append(Sheet);
32[图片]    else :
33[图片]        mapper[TimeKey] = [];
34[图片]        mapper[TimeKey].append(Sheet);
35[图片]    #print mapper;
36[图片]
37[图片]
38[图片]    #生成新的统计总表
39[图片]    
40[图片]    #开始处理mapper 每次从一个自表中读取2x20个数据,然后和总表相加
41[图片]print "-------------------------------------";
42[图片]Protetype = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];
43[图片]a = 0;
44[图片]b = 0;
45[图片]c = 0;
46[图片]
47[图片]for k,v in mapper.items():
48[图片]    print "//////////////////////////////////"
49[图片]    a+=1;
50[图片]    Count = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];
51[图片]    Benefit = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];
52[图片]    Name = [u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u"",u""];
53[图片]    #print Count;
54[图片]    #print Benefit;
55[图片]        #Total = app.Workbooks.Open(CurDic+"Template\\TotalTemplate.xls");
56[图片]    print "How manu Sheets in this List ? ",len(v);
57[图片]    for sht in v:
58[图片]        b+=1;
59[图片]        _Count = sht.Range("C4:C23").Value;
60[图片]        _Benefit = sht.Range("F4:F23").Value;
61[图片]        _Name = sht.Range("B4:B23").Value;
62[图片]        #print _Count;
63[图片]        #print _Benefit;
64[图片]        assert(len(_Count) == len(_Benefit));
65[图片]        for i in range(0,len(_Count)):
66[图片]            c+=1;
67[图片]            Count[i] = _Count[i][0] + Count[i];
68[图片]            Benefit[i] = _Benefit[i][0] + Benefit[i];
69[图片]            Name[i] = _Name[i][0];
70[图片]        #以上作为储存总表项的数据
71[图片]    Total = app.Workbooks.Open(CurDic+"Template\\TotalTemplate.xls");
72[图片]    TotalSheet = Total.Sheets(1);
73[图片]    _Time = k[:k.find(" ")];
74[图片]    _Time = _Time.replace("/","-");
75[图片]    print _Time;
76[图片]    print Count;
77[图片]    print Benefit;
78[图片]        #TotalSheet.Cells(2,2).Value = _Time;
79[图片]    for i in range(0,len(Count)):
80[图片]        TotalSheet.Cells(4+i,3).Value = Count[i];#填充数量
81[图片]        TotalSheet.Cells(4+i,6).Value = Benefit[i];#填充利润
82[图片]        TotalSheet.Cells(4+i,2).Value = Name[i];#填充货物名称
83[图片]
84[图片]    #保存总表
85[图片]    Total.SaveAs(CurDic+_Time+"统计总表.xls");
86[图片]    del Count,Benefit;
87[图片]print "++++++++++++++++++++++++++++"
88[图片]print a,b,c;
89[图片]app.Quit();
90[图片]app = None;
91[图片]

  使用方法,先安装Python 2.4和PythonWin For 2.4。然后把这个脚本拷贝到分表的文件夹下,然后运行(调试),自动生成与日期相关的总表。效果图如下:

[图片]



最终解决思路的提示:其实这种方法只能在规模比较小的时候,因为这种脱离于总系统的处理效率实在非常低,而且Excel二进制文件,空表的占用就达15k,在未来有大量业务数据处理的话将是无法忍受的噩梦。所以,我建议这位商务人士分析一下他所使用的处理系统,用便宜的网络线路构建从各地中心服务器系统,使用XML作为数据交换得媒介,在自己的服务器上您只需要使用简单的SQL处理过程就可以了,而且数据的可靠度比平面Excel文档高得多。

数据在这里下载,为了保险起见请不要使用中文的文件夹目录。


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