目录

错误的认知

利用openpyxl 解决的第一个实际问题

艰难的编码过程

将range()函数的用法与列表切片的方式相混合

编码过程

注意事项！！！

以一列的一个条件为基础，检查代码的运行效果

以一列的所有条件为基础，检查代码的运行效果

对整个表格进行操作

迁移到其它场景

能运行的代码就是好的代码

错误的认知

Python 作为一门成熟的语言，功能很全面，且具有大量的第三方库。库指的是别人已经写好的代码，用户可以直接调用。因此，学习Python的周期会比较长，这就导致学习者（比如，我）感觉自己会的东西很少，还不足以解决实际问题。在这种认知下，不断的学习，但是，总是学不完，由此，产生了一丝焦虑感。在意识到这一问题后，我开始思索就目前已经学习的知识可以帮助我解决哪些实际问题。

利用openpyxl 解决的第一个实际问题

我的实际需求就是把第一张图中的数据转化为第二张图中的数据。

第一张照片：

第二张照片：

艰难的编码过程

将range()函数的用法与列表切片的方式相混合

由于需要对Excel 表格多行和多列进行操作，因此，需要进行循环操作。我写的前几行代码如下：

import openpyxl
f = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
sheet1= f.active
for i in range(1:51):

输出：

 根据输出的指示，我误以为是因为我在中文状态下输入了冒号：，因此，会报错。在确定确实在英文状态输入的冒号后，我怀疑是不是输入法有问题，于是，我换了另一个输入法，结果还是报错。我想可能是Python解释器出现了问题，于是，我安装了最新版的解释器，但是，问题依然存在。那时，我想可能是系统坏了（现在回想起来，这是多么疯狂的想法，但是，当时就是这么想的）。还好装系统比较麻烦，我没有采取这步行动。在压抑之中，我看了一部电影放松了一下。看完电影后，我突然发现range()函数的上下界是用英文状态下的逗号连接，而不是用冒号连接。这在心理学上称之为酝酿效应。酝酿效应指的是在长期思考某一问题而又百思不得其解时，如果停下对这个问题思考去做别的事情，过一顿时间后，可能会突然想到解决问题的办法。这听起来好像有点玄学的感觉。其本质原因是因为，我们在一条行不通的道路上，越陷越深。这时候，如果停下来，做其它的事情，当我们再回头看这个未解决的问题时，我们可能会意识到自己选择了一条错误解决问题的路径。

在发现问题后，我意识到我是将列表切片的操作方式与range()函数的上下界方式搞混淆了。

编码过程

注意事项！！！

用openpyxl 进行数据写出的时候，一定要注意复制原始数据。当然，也可以将数据写出到一个新的Excel表格中。

以一列的一个条件为基础，检查代码的运行效果

在第一行代码中，我们导入了openpyxl 库；在第二行代码中，我们加载了名字为‘1’，文件拓展名为‘xlsx' 的Excel表格；在第二行代码中，我们调用了表格的活动工作表，即上一次关闭软件前，保存的工作表。

在第四行代码中，我们使用了一个for 循环；在第五行代码中，我们使用了一个if 条件从句，判断第一行第一列（i 第一次进入for 循环）的值是否小于20，如果小于20，那么，将该值改为1。

import openpyxl
f = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
sheet1= f.active
for i in range(1,51):
    if sheet1.cell(row=i,column=1).value < 20:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 1

f.save('1.xlsx')

以一列的所有条件为基础，检查代码的运行效果

在确定第一个条件运行成功后，接下来，就是补全其它的条件，看看第一列的整体运行结果，是不是和预期一样。

import openpyxl
f = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
sheet1= f.active
for i in range(1,51):
    if sheet1.cell(row=i,column=1).value < 20:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 1
    elif sheet1.cell(row=i,column=1).value < 40:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 2
    elif sheet1.cell(row=i,column=1).value < 60:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 3
    elif sheet1.cell(row=i,column=1).value < 80:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 4
    elif sheet1.cell(row=i,column=1).value <= 100:
        sheet1.cell(row=i,column=1).value = 5

f.save('1.xlsx')

对整个表格进行操作

在解决了一列的问题后，我们需要另一个for循环，使得所有的列都能得到遍历。通过观察，我们发现，需要改变的行的数据在1,3，5,7 等。因此，我们可以给for 循环加第三个参数，即步幅，来解决这一问题。

import openpyxl
f = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
sheet1= f.active
for i in range(1,51):
    for j in range(1,43,2):
        if sheet1.cell(row=i,column=j).value < 20:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 1
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 40:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 2
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 60:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 3
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 80:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 4
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value <= 100:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 5
f.save('1.xlsx')

到这里问题就得到解决了。

迁移到其它场景

读者可能会想这个操作可以迁移到其它类似的场合吗？答案是肯定。比如，教育部规定小学阶段只能以等级的方式，呈现学生的成绩。但是，在实际阅卷的过程中， 教师需要先打出具体的分数，然后，再转化为相应的等级。在这种情况下，就可以完全借鉴上一段代码的思路。

能运行的代码就是好的代码

作为学习者，不需要在开始学习的阶段，对自己所写的代码，要求过高。因为代码的使用者是自己，所以只要代码能够达到预期的目标就是好的代码。当然，后续随着学习更多的知识，可以对现有的代码进行完善。比如，在我的这段代码中，由于我知道数据有多少行、多少列，所以，我直接填入了数字。如果不知道表格有多少行或多少列，就需要对代码进行改进了。当然，还是可以通过数的方式获得具体的行列数，只是容易出错，且耗时。

import openpyxl
f = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
sheet1= f.active
for i in range(1,sheet1.max_row+1):
    for j in range(1,sheet1.max_column+1,2):
        if sheet1.cell(row=i,column=j).value < 20:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 1
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 40:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 2
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 60:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 3
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value < 80:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 4
        elif sheet1.cell(row=i,column=j).value <= 100:
            sheet1.cell(row=i,column=j).value = 5
f.save('1.xlsx')

需要注意range()函数是左开右闭，所以，需要在最大行列数的基础上加1，才能获得所有的行列数的数据。

最后

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