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关于macos:macos如何安装phthon并处理excel及dbf的

jiezi

工作起因，每学期都须要提交一个 DBF 文件给上级部门，而这个 DBF 中的大多数信息都是在特定的软件中应用增加本来在 excel 中的数据，最初由软件生成的。
因为每年都须要弄一次，每位共事都须要弄一次，整体上会破费 2 * 5 = 10 人 / 天的工作量（运气好的话），所以决定用自动化来实现一下。

因为需要不大，又是用于特定的场合下，所以对 UI 没有要求。决定尝试应用(人生苦短，我用)python3 来自动化一下。

装置

在 macos 下因为 brew 的加成，使其装置相干的软件都比较简单，当然了当提是咱们须要有一个还不错的网络环境。

panjie@panjies-iMac web % brew install python
==> Downloading 

....

==> python@3.9
Python has been installed as
  /usr/local/bin/python3

Unversioned symlinks `python`, `python-config`, `pip` etc. pointing to
`python3`, `python3-config`, `pip3` etc., respectively, have been installed into
  /usr/local/opt/python@3.9/libexec/bin

You can install Python packages with
  pip3 install <package>
They will install into the site-package directory
  /usr/local/lib/python3.9/site-packages

tkinter is no longer included with this formula, but it is available separately:
  brew install python-tk@3.9

See: https://docs.brew.sh/Homebrew-and-Python

看到上述后果，就示意 python 装置好了。装置好后的提示信息很重要，须要认真浏览一下。比方咱们应用上述命令装置的是 python3，而后它的包管理器叫pip3 等。

如果咱们不小心遗记看相当提醒的话，其实还能够来到 brew 的官方网站，找到相应的包的地址，那个地址上也会有相应包装置胜利后的提醒.

这装实现后关上 shell，运行phtyon3 --version

panjie@panjies-iMac web % python3 --version
Python 3.9.5

装置胜利.

应用 python

应用 python 前我还是喜爱先下载一款得手的 IDE，比方 pycharm，下载后装置：

运行：

而后新建一个工程，全副抉择默认后点击实现：

点击运行，在控制台中胜利的显示了 Hi PyCharm，示意 Python 环境胜利。

读取 EXCEL

phtyon 只所以广受欢迎，与其有一个十分欠缺的社区是分不开的，基本上咱们想要的都会有包的反对，所以当咱们须要读取 excel 表格时，首先想要的就是去搜寻是否有可用的第三方包。

而后咱们失去一个要害的信息：应用 pandas 能够对 excel 进行操作。

装置 pandas

和很多优良的包管理器一样，pip3 同样提供了十分敌对的包治理性能。所以咱们想装置 pandas 只须要来到 pip3 的官方网站而后以 pandas 进行搜寻就能够了。

点击 User Guide 便进行了阐明页面，按此页面的阐明开始装置 panda。

按阐明咱们执行 python3 -m pip install pandas 便开始了 pandas 的装置：

panjie@panjies-iMac web % python3 -m pip install pandas
Collecting pandas
  Downloading pandas-1.3.3-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl (11.6 MB)
     |███▍                            | 1.2 MB 53 kB/s eta 0:03:15

实际上 PIP 的官方站点是 https://pypi.org/，在下文中将拜访该站点来查问安装包。

因为咱们是首次装置，所以包管理器中基本上什么包都没有，此时便须要急躁的期待下载。pandas 以及其依赖的包全副装置实现后，将失去以下装置胜利的提醒：

Installing collected packages: six, pytz, python-dateutil, numpy, pandas
Successfully installed numpy-1.21.2 pandas-1.3.3 python-dateutil-2.8.2 pytz-2021.1 six-1.16.0
WARNING: You are using pip version 21.1.1; however, version 21.2.4 is available.
You should consider upgrading via the '/usr/local/opt/python@3.9/bin/python3.9 -m pip install --upgrade pip' command.

测试

按 pandas 的入门文档或是轻易由网上找一些示例代码，应用 pandas 来读取任意的 excel 来测试一下：

import pandas
def test():
    pandas.read_excel('/Users/panjie/sync/work/task.xlsx')

if __name__ == '__main__':
    test()

运行后果：

ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'.  Use pip or conda to install openpyxl.

提醒我说须要装置 openpyxl 这个模块

插曲：装置完 pandas 后我并没有重启 pycharm，此时 pycharm 提醒我说没有找到 pandas。此时间接尝试应用 pycharm 提醒中的 install package 间接疾速解决了找不到的问题。至于为什么会这样，没有钻研。

装置 openpyxl

有了装置 pandas 的教训，装置 openpyxl 便显得非常简单了。

panjie@panjies-iMac web % python3 -m pip install openpyxl                                       
Collecting openpyxl
  Downloading openpyxl-3.0.8-py2.py3-none-any.whl (244 kB)
     |████████████████████████████████| 244 kB 926 kB/s 
Collecting et-xmlfile
  Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl
Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.0.8
WARNING: You are using pip version 21.1.1; however, version 21.2.4 is available.
You should consider upgrading via the '/usr/local/opt/python@3.9/bin/python3.9 -m pip install --upgrade pip' command.

应用 shell 装置后，pycharm 依然报错。这可能是因为 pycharm 与 shell 是两个作用域吧。于是在 pycharm 中关上 Terminal，而后持续运行python3 -m pip install openpyxl，装置胜利后再次运行示例代码，胜利:

在减少点代码:

import pandas
def test():
    xxx = pandas.read_excel('/Users/panjie/sync/work/task.xlsx')
    print(xxx)

if __name__ == '__main__':
    test()

打印一下：

/Users/panjie/PycharmProjects/pythonProject/venv/bin/python /Users/panjie/PycharmProjects/pythonProject/main.py
                       计划打算名           计划课组           课程号  ...         备注 备注.1  类型
0                       软件         业余选修课  xxx  ...       2~16  NaN   1
1                    计算机         业余必修课  xxx  ...       3~17  NaN   1
2                    计算机         业余必修课  xxx  ...       3~17  NaN   1
3        计算机               业余必修课       xxx  ...  13*2+11*2  NaN   1
4                       软件       学科平台课程  xxx  ...       4~16  NaN   1

DBF 读写

想解决成可用的 dbf 文件，则须要对应用软件生成的 DBF 文件进行剖析。这时候则须要一个 python 下能够读写 dbf 文件的库。

而后找到了一个名为 dbfpy 的库来读写 dbf 库，但查看了一个最新的公布日期是 2015 年（它有可能只反对 python2），于是报着试试看的态度来装置一下。

(venv) panjie@panjies-iMac pythonProject %  python3 -m pip install dbfpy
Collecting dbfpy
  Downloading dbfpy-2.3.1.tar.gz (19 kB)
...
Installing collected packages: dbfpy
Successfully installed dbfpy-2.3.1

测试

同样，咱们按官网文档的示例代码来尝试进行读库:

import pandas
from dbfpy import dbf


def test():
    xxx = pandas.read_excel('/Users/panjie/sync/work/task.xlsx')
    print(xxx)


def testDbf():
    db = dbf.Dbf("/Users/panjie/sync/work/x_kck.DBF")
    for rec in db:
        print
        rec
    print


if __name__ == '__main__':
    testDbf()

而后运行的时候报错了：

    print repr(_rec)
          ^
SyntaxError: invalid syntax

通过查问得悉 dbfpy 最大仅反对在 python2.7，而 python3 中无奈应用它。。。

于是开始转战另一个 dbf 库 —- dbf，看到它最新公布的日期是 2021 年，总算是释怀了：

(venv) panjie@panjies-iMac pythonProject %  python3 -m pip install dbf

装置胜利后找到其官网文档，进行测试：

import pandas
from dbf import *
import dbf


def test():
    xxx = pandas.read_excel('/Users/panjie/sync/work/task.xlsx')
    print(xxx)


def testDbf():
    db = dbf.Table(filename='/Users/panjie/sync/work/x_kck.DBF')
    db.open(dbf.READ_WRITE)
    for record in db:
        print(record)
    db.close()

if __name__ == '__main__':
    testDbf()

测试后果：

  0 - 课程编号      : '123'
  1 - 课程名称      : '123'
  2 - 备注        : ' '
  3 - 简码        : ' '
  4 - 标记        : ' '
  5 - 输出人       : ' '
  6 - 输出日期      : None
  7 - 审核        : ' '
  8 - 审核人       : ' '
  9 - 审核日期      : None

测试写 DBF

读文件须要一行一行的来读，而写文件只须要追加记录即可：

def testDbf():
    db = dbf.Table(filename='/Users/panjie/sync/work/x_kck.DBF')
    db.open(dbf.READ_WRITE)
    db.append({'课程编号': '456'})
    for record in db:
        print(record)
    db.close()

上述代码，我尝试退出了 456 的记录，退出记录后再次打印记录值：

/Users/panjie/PycharmProjects/pythonProject/venv/bin/python /Users/panjie/PycharmProjects/pythonProject/main.py
  0 - 课程编号      : '123'
  1 - 课程名称      : '123'
  2 - 备注        : ' '
  3 - 简码        : ' '
  4 - 标记        : ' '
  5 - 输出人       : ' '
  6 - 输出日期      : None
  7 - 审核        : ' '
  8 - 审核人       : ' '
  9 - 审核日期      : None
  0 - 课程编号      : '456' 😄😄😄😄😄😄
  1 - 课程名称      : ' '
  2 - 备注        : ' '
  3 - 简码        : ' '
  4 - 标记        : ' '
  5 - 输出人       : ' '
  6 - 输出日期      : None
  7 - 审核        : ' '
  8 - 审核人       : ' '
  9 - 审核日期      : None

而这，正是我想要的。

收尾

解决了应用 python 读 excel、写 dbf 的相干技术点后，前面的代码实现便只是逻辑性解决问题了。把代码实现后，再简略保留一份，明年的时候将 10 个工作日的工作缩短为 1 个工作日，而置信写代码的工夫应该会管制在 1 个工作日。

这显著是个划的来的交易。

总结

语言只是工具，咱们学习的应该是思维。当接到一个新的跳战时，第一工夫应该这个跳转中的技术难点找进去，而从技术难点并解决那一刻开始，整个挑战便开始有了预期实现工夫。

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