为什么那些教Python课程的人不用Python去做技术赚钱？
就像顶级的运动员们都会有很多训练师指导他们训练，训练师们具备专业知识、专业技能，却不会自己上场比赛，原因有二：其一是黄金年龄段已经过了，已经不能适应高强度训练；其二是他们拿到了该拿到的成绩，剩下的工作即是培养更多能拿成绩的人 ，而且相对轻松。教大家学Python也是同理。
咳咳，然后我们言归正传，普通小白学会Python到底具体能做什么呢？
Python是一种很高效的语言，是一种脚本语言，通过它能编程完成数据收集，还可以批量化自动操作简单任务，代替枯燥的手工操作，另外还能通过学习它，了解计算机的编程思维。
对于普通小白，肯定就不涉及复杂开发了，我们电脑中的文件，Word内容，Excel，都是数据，有了数据，自然就需要对数据进行存储、读写和分发。
数据的存储、读写和分发一般有两大模式：数据库模式和数据文件模式。
最常见的数据文件类型是 Excel 表格和 CSV 文件，在科研领域，HDF 和 netCDF 也是常用的数据文件格式。
Python读写Excel文件Python读写Excel文件可以做以下操作：
- 使用openpyxl模块读写XLSX格式文件
- 使用xlrd模块读写XLS格式的文件
- 使用xlwt模块生成XLS格式的文件
Excel 文件有两种格式，分别对应 .xls 和 .xlsx 两种扩展名(XLS 格式和 XLSX 格式)。前者使用 97-2003 模板，是早期的文件格式，现在已经逐渐被后者所淘汰，但仍然会遇到 XLS 格式的数据文件需要处理。
openpyxl 模块专门用于读写 XLSX 格式的文件，xlrd 模块和 xlwt 模块则专门用于读写 XLS 格式的数据文件。这 3 个模块都可以使用 pip 命令安装。如果不需要处理 XLS 格式的数据文件，那么只需要安装 openpyxl 模块就可以了。
1．使用openpyxl 模块读写XLSX 格式的文件
Excel 文件的基本操作就是对文件(book)和工作表(sheet)进行的操作。使用 openpyxl 模块读写 Excel 文件，需要使用到 book 和 sheet 的概念。Openpyxl 模块使用 load_Workbook( ) 函数将已有的 Excel 文件读成 book 对象，使用 workbook( ) 函数创建新的 book 对象，这两种方式得到的 book 对象都可以读写。
下面的代码演示了如何使用 openpyxl 模块编辑 XLSX 格式的 Excel 文件。
>>> from openpyxl import load_workbook >>> wb = load_workbook(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere.xlsx") >>> wb.sheetnames ['电离层'] >>> sh = wb["电离层"] # 选择表 >>> sh.max_row # 有效行数 351 >>> sh.max_column # 有效列数 34 >>> sh['C1'] # 返回C1单元格对象 <Cell '电离层'.C1> >>> sh['C1'].value # 返回C1单元格内容 0.99539 >>> sh[1][2].value # 也可以这样指定单元格 0.99539 >>> sh['C1'].value = 99.99 # 修改单元格内容 >>> wb.save(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere_demo.xlsx") # 保存文件下面的代码演示了如何使用 openpyxl 模块创建 XLSX 格式的 Excel 文件。
>>> from openpyxl import Workbook >>> wb = Workbook() # 创建book >>> sh0 = wb.active # 激活默认的sheet >>> sha = wb.create_sheet("成绩表") # 创建新表 >>> shb = wb.create_sheet("收支表") # 创建新表 >>> sha.append(['姓名','语文','数学']) # 可以在末尾追加一行 >>> sha.append(['Alice',95,99]) >>> sha['B2'] = 98 # 也可以单独写单元格 >>> wb.sheetnames # 显示全部表名 ['Sheet', '成绩表', '收支表'] >>> del wb['Sheet'] # 删除表 >>> wb.save(r"D:\NumPyFamily\data\demo.xlsx") # 保存文件下面代码演示了如何使用 openpyxl 模块设置字体、单元格等的样式。
2．使用 xlrd 模块读写 XLS 格式的文件
>>> from openpyxl import Workbook >>> from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment >>> wb = Workbook() >>> sh = wb.active >>> f1 = Font(name='微软雅黑', size=16, italic=True, color=colors.BLACK, bold=True) >>> sh['A1'].font = f1 # 设置字体 >>> align = Alignment(horizontal='center', vertical='center') >>> sh['B2'].alignment = align # 设置对齐方式 >>> sh.row_dimensions[2].height = 24 # 设置第2行高度 >>> sh.column_dimensions['C'].width = 20 # 设置C列宽度 >>> sh.merge_cells('A3:C4') # 合并A3到C4的单元格使用 xlrd 模块读写 Excel 文件的方法与使用 openpyxl 模块读写 Excel 文件非常类似。用 xlrd 模块打开一个 Excel 文件，返回的是一个 book 对象；使用 sheet 名或序号从 book 的数据表中选择一个 sheet，即可从中读取数据。
表 3-5 列出了 xlrd 模块的 book 对象的常用方法。
表 3-6 列出了 xlrd 模块的 sheet 对象的常用方法。
下面的代码演示了使用 xlrd 模块从 Excel 文件中读取数据的方法。
3．使用 xlwt 模块生成 XLS 格式的文件
>>> import xlrd >>> book = xlrd.open_workbook(r"D:\NumPyFamily\data\ionosphere.xls") >>> book.sheet_names() # 获取全部表名 ['电离层'] >>> sh = book.sheet_by_name('电离层') # 通过表名取得sheet对象 >>> sh = book.sheet_by_index(0) # 通过索引取得sheet对象 >>> sh.nrows # 有效行数 351 >>> sh.ncols # 有效列数 34 >>> sh.row_values(3, start_colx=3, end_colx=8) # 读取第3行的第3列到第8列的值 [-0.45161, 1.0, 1.0, 0.71216, -1.0] >>> sh.col_values(2, start_rowx=3, end_rowx=10) # 读取第2列的第3行到第10行的值 [1.0, 1.0, 0.02337, 0.97588, 0.0, 0.96355, -0.01864] >>> sh.cell_value(3,4) # 返回第3行第4列的值 1.0使用 xlwt 模块只能生成新的 Excel 文件，不能对已有的 Excel 文件进行编辑。其使用方法与使用 xlrd 读取 Excel 文件有点类似，首先创建一个 book 对象，然后添加 sheet，并对 sheet 做写入操作。另外，xlwt 模块还提供了单元格、字体、边框等样式的设置方法。
当然，还可以利用 Python 读写其它格式的文件，例如HDF文件、CSV文件等，具体内容可参见《Python 高手修炼之道 数据处理与机器学习实战》。
以上就是简单数据文件读写的具体操作啦，无论是小白练手，还是白领办公都非常适用。
如果小白需要系统地学习Python然后将其应用，推荐你读一下《Python高手修炼之道》，这本书的作者许向武是CSDN的博客专家，资深程序员，使用Python超过10年，可以说对于Python的学习有系统的、独到的见解。
这本书系统地介绍了如何入门 Python 并利用 Python 进行数据处理与机器学习实战，从 Python 的基础安装开始介绍，系统梳理了 Python 的入门语法知识，归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等 Python 基本技能；然后详细讲解了 NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn 等在数据处理、机器学习领域的应用。
代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、机器学习等应用领域，此外，作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块等内容，以帮助读者更好地学习并掌握Python这一工具。
Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战
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