如何获取大量数据文件

⑴ 我现在有大量格式固定的文件，我想快速读取里面相应的数据，然后放到数据库里面去。如何快速高效处理

一、常见用法：

F1 显示当前程序或者windows的帮助内容。
F2 当你选中一个文件的话，这意味着“重命名”
F3 当你在桌面上的时候是打开“查找：所有文件” 对话框
F10或ALT 激活当前程序的菜单栏
windows键或CTRL+ESC 打开开始菜单
CTRL+ALT+DELETE 在win9x中打开关闭程序对话框
DELETE 删除被选择的选择项目，如果是文件，将被放入回收站
SHIFT+DELETE 删除被选择的选择项目，如果是文件，将被直接删除而不是放入回收站
CTRL+N 新建一个新的文件
CTRL+O 打开“打开文件”对话框
CTRL+P 打开“打印”对话框
CTRL+S 保存当前操作的文件
CTRL+X 剪切被选择的项目到剪贴板
CTRL+INSERT 或 CTRL+C 复制被选择的项目到剪贴板
SHIFT+INSERT 或 CTRL+V 粘贴剪贴板中的内容到当前位置
ALT+BACKSPACE 或 CTRL+Z 撤销上一步的操作
ALT+SHIFT+BACKSPACE 重做上一步的操作
Windows键+M 最小化所有被打开的窗口。
Windows键+CTRL+M 重新将恢复上一项操作前窗口的大小和位置
Windows键+E 打开资源管理器
Windows键+F 打开“查找：所有文件”对话框
Windows键+R 打开“运行”对话框
Windows键+BREAK 打开“系统属性”对话框
Windows键+CTRL+F 打开“查找：计算机”对话框
SHIFT+F10或鼠标右击 打开当前活动项目的快捷菜单
SHIFT 在放入CD的时候按下不放，可以跳过自动播放CD。在打开word的时候按下不放，可以跳过自启动的宏

ALT+F4 关闭当前应用程序
ALT+SPACEBAR 打开程序最左上角的菜单
ALT+TAB 切换当前程序
ALT+ESC 切换当前程序
ALT+ENTER 将windows下运行的MSDOS窗口在窗口和全屏幕状态间切换
PRINT SCREEN 将当前屏幕以图象方式拷贝到剪贴板
ALT+PRINT SCREEN 将当前活动程序窗口以图象方式拷贝到剪贴板
CTRL+F4 关闭当前应用程序中的当前文本（如word中）
CTRL+F6 切换到当前应用程序中的下一个文本（加shift 可以跳到前一个窗口）

在IE中：

ALT+RIGHT ARROW 显示前一页（前进键）
ALT+LEFT ARROW 显示后一页（后退键）
CTRL+TAB 在页面上的各框架中切换（加shift反向）
F5 刷新
CTRL+F5 强行刷新

目的快捷键

激活程序中的菜单栏 F10

执行菜单上相应的命令 ALT+菜单上带下划线的字母

关闭多文档界面程序中的当

前窗口 CTRL+ F4

关闭当前窗口或退出程序 ALT+ F4

复制 CTRL+ C

剪切 CTRL+ X

删除 DELETE

显示所选对话框项目的帮助 F1

显示当前窗口的系统菜单 ALT+空格键

显示所选项目的快捷菜单 SHIFT+ F10

显示“开始”菜单 CTRL+ ESC

显示多文档界面程序的系统

菜单 ALT+连字号(-)

粘贴 CTR L+ V

切换到上次使用的窗口或者

按住 ALT然后重复按TAB，

切换到另一个窗口 ALT+ TAB

撤消 CTRL+ Z

二、使用“Windows资源管理器”的快捷键

目的快捷键

如果当前选择展开了,要折

叠或者选择父文件夹左箭头

折叠所选的文件夹 NUM LOCK+负号(-)

如果当前选择折叠了，要展开

或者选择第一个子文件夹右箭头

展开当前选择下的所有文件夹 NUM LOCK+*

展开所选的文件夹 NUM LOCK+加号(+)

在左右窗格间切换 F6

三、使用 WINDOWS键

可以使用 Microsoft自然键盘或含有 Windows徽标键的其他任何兼容键盘的以下快捷键。

目的快捷键

在任务栏上的按钮间循环 WINDOWS+ TAB

显示“查找：所有文件” WINDOWS+ F

显示“查找：计算机” CTRL+ WINDOWS+ F

显示“帮助” WINDOWS+ F1

显示“运行”命令 WINDOWS+ R

显示“开始”菜单 WINDOWS

显示“系统属性”对话框 WINDOWS+ BREAK

显示“Windows资源管理器” WINDOWS+ E

最小化或还原所有窗口 WINDOWS+ D

撤消最小化所有窗口 SHIFT+ WINDOWS+ M

四、使用“我的电脑”和“Windows资源管理器”的快捷键

目的快捷键

关闭所选文件夹及其所有父文件夹按住 SHIFT键再单击“关闭按钮（仅适用于“我的电脑”）

向后移动到上一个视图 ALT+左箭头

向前移动到上一个视图 ALT+右箭头

查看上一级文件夹 BACKSPACE

五、使用对话框中的快捷键

目的快捷键

取消当前任务 ESC

如果当前控件是个按钮，要单击该按钮或者如果当前控件是个复选框，要选择或清除该复选框或者如果当前控件是个选项按钮，要单击该选项空格单击相应的命令 ALT+带下划线的字母

单击所选按钮 ENTER

在选项上向后移动 SHIFT+ TAB

在选项卡上向后移动 CTRL+ SHIFT+ TAB

在选项上向前移动 TAB

在选项卡上向前移动 CTRL+ TAB

如果在“另存为”或“打开”

对话框中选择了某文件夹，

要打开上一级文件夹 BACKSPACE

在“另存为”或“打开”对

话框中打开“保存到”或

“查阅” F4

刷新“另存为”或“打开”

对话框 F5

六、使用“桌面”、“我的电脑”和“Windows资源管理器”快捷键

选择项目时，可以使用以下快捷键。

目的快捷键

插入光盘时不用“自动播放”

功能按住 SHIFT插入 CD-ROM

复制文件按住 CTRL拖动文件

创建快捷方式按住 CTRL+SHIFT拖动文件

立即删除某项目而不将其放入 SHIFT+DELETE

“回收站”

显示“查找：所有文件” F3

显示项目的快捷菜单 APPLICATION键

刷新窗口的内容 F5

重命名项目 F2

选择所有项目 CTRL+ A

查看项目的属性 ALT+ ENTER或 ALT+双击

可将 APPLICATION键用于 Microsoft自然键盘或含有 APPLICATION键的其他兼容键

七、Microsoft放大程序的快捷键

这里运用Windows徽标键和其他键的组合。

快捷键目的

Windows徽标+PRINT SCREEN将屏幕复制到剪贴板（包括鼠标光标）

Windows徽标+SCROLL LOCK将屏幕复制到剪贴板（不包括鼠标光标）

Windows徽标+ PAGE UP切换反色。

Windows徽标+ PAGE DOWN切换跟随鼠标光标

Windows徽标+向上箭头增加放大率

Windows徽标+向下箭头减小放大率

八、使用辅助选项快捷键

目的快捷键

切换筛选键开关右SHIFT八秒

切换高对比度开关左ALT+左SHIFT+PRINT SCREEN

切换鼠标键开关左ALT+左SHIFT+NUM LOCK

切换粘滞键开关 SHIFT键五次

切换切换键开关 NUM LOCK五秒

⑵ 如何把大量数据导入EXCEL

1。用word打开txt文件
2。ctrl+h 将空格替换为段落标记(^p),注意连续空格的处理。
3。保存为txt文件
4。excel中，按你上面方法导入。

⑶ 如何获取大数据

问题一：怎样获得大数据？ 很多数据都是属于企业的商业秘密来的，你要做大数据的一些分析，需要获得海量的数据源，再此基础上进行挖掘，互联网有很多公开途径可以获得你想要的数据，通过工具可以快速获得，比如说象八爪鱼采集器这样的大数据工具，都可以帮你提高工作效率并获得海量的数据采集啊

问题二：怎么获取大数据 大数据从哪里来？自然是需要平时对旅游客群的数据资料累计最终才有的。
如果你们平时没有收集这些数据 那自然是没有的

问题三：怎么利用大数据，获取意向客户线索 大数据时代下大量的、持续的、动态的碎片信息是非常复杂的，已经无法单纯地通过人脑来快速地选取、分析、处理，并形成有效的客户线索。必须依托云计算的技术才能实现，因此，这样大量又精密的工作，众多企业纷纷借助CRM这款客户关系管理软件来实现。
CRM帮助企业获取客户线索的方法：
使用CRM可以按照统一的格式来管理从各种推广渠道获取的潜在客户信息，汇总后由专人进行筛选、分析、跟踪，并找出潜在客户的真正需求，以提供满足其需求的产品或服务，从而使潜在客户转变为真正为企业带来利润的成交客户，增加企业的收入。使用CRM可以和网站、电子邮件、短信等多种营销方式相结合，能够实现线上客户自动抓取，迅速扩大客户线索数量。

问题四：如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Predic胆ion）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化......>>

问题五：网络股票大数据怎么获取？ 用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。

问题六：通过什么渠道可以获取大数据 看你是想要哪方面的，现在除了互联网的大数据之外，其他的都必须要日积月累的

问题七：通过什么渠道可以获取大数据 有个同学说得挺对，问题倾向于要的是数据，而不是大数据。
大数据讲究是全面性（而非精准性、数据量大），全面是需要通过连接来达成的。如果通过某个app获得使用该app的用户的终端信息，如使用安卓的占比80%，使用iPhone的占比为20%, 如果该app是生活订餐的应用，你还可以拿到使用安卓的这80%的用户平时网上订餐倾向于的价位、地段、口味等等，当然你还会获取这些设备都是在什么地方上网，设备的具体机型你也知道。但是这些数据不断多么多，都不够全面。如果将这部分用户的手机号或设备号与电子商务类网站数据进行连接，你会获取他们在电商网站上的消费数据，倾向于购买的品牌、价位、类目等等。每个系统可能都只存储了一部分信息，但是通过一个连接标示，就会慢慢勾勒出一个或一群某种特征的用户的较全面的画像。

问题八：如何从大数据中获取有价值的信息 同时，大数据对公共部门效益的提升也具有巨大的潜能。如果美国医疗机构能够有效地利用大数据驱动医疗效率和质量的提高，它们每年将能够创造超过3万亿美元的价值。其中三分之二是医疗支出的减少，占支出总额超过8%的份额。在欧洲发达国家， *** 管理部门利用大数据改进效率，能够节约超过14900亿美元，这还不包括利用大数据来减少欺诈，增加税收收入等方面的收益。
那么，CIO应该采取什么步骤、转变IT基础设施来充分利用大数据并最大化获得大数据的价值呢?我相信用管理创新的方式来处理大数据是一个很好的方法。创新管道(Innovation pipelines)为了最终财务价值的实现从概念到执行自始至终进行全方位思考。对待大数据也可以从相似的角度来考虑：将数据看做是一个信息管道(information pipeline)，从数据采集、数据访问、数据可用性到数据分析(4A模型)。CIO需要在这四个层面上更改他们的信息基础设施，并运用生命周期的方式将大数据和智能计算技术结合起来。
大数据4A模型
4A模型中的4A具体如下：
数据访问(Access)：涵盖了实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，包括结构化数据和非结构化数据。就数据访问来说，在你实施越来越多的大数据项目之前，优化你的存储策略是非常重要的。通过评估你当前的数据存储技术并改进、加强你的数据存储能力，你可以最大限度地利用现有的存储投资。EMC曾指出，当前每两年数据量会增长一倍以上。数据管理成本是一个需要着重考虑的问题。
数据可用性(Availability)：涵盖了基于云或者传统机制的数据存储、归档、备份、灾难恢复等。
数据分析(Analysis)：涵盖了通过智能计算、IT装置以及模式识别、事件关联分析、实时及预测分析等分析技术进行数据分析。CIO可以从他们IT部门自身以及在更广泛的范围内寻求大数据的价值。
用信息管道(information pipeline)的方式来思考企业的数据，从原始数据中产出高价值回报，CIO可以使企业获得竞争优势、财务回报。通过对数据的完整生命周期进行策略性思考并对4A模型中的每一层面都做出详细的部署计划，企业必定会从大数据中获得巨大收益。 望采纳

问题九：如何获取互联网网大数据 一般用网络蜘蛛抓取。这个需要掌握一门网络编程语言，例如python

问题十：如何从网络中获取大量数据 可以使用网络抓包，抓取网络中的信息，推荐工具fiddler

⑷ Excel怎样批量提取文件夹和子文件夹所有文件

题意理解：希望批量提取所有文件（注：特定某类文件），并批量建立超链接，当发给对方时，对方可以直接打开文件（注：双方对于文件路径均有共享权）

解法（该解法针对批量提取某类特定文件或所有文件，并批量建立超链接）：
一. 批量提取文件
方法一. 微软WIN 8或者WIN 10 操作系统，可以借助自带功能实现批量获取文件夹内文件路径：选择全部文件或某类文件，同时按住shift和鼠标右键，会出现“复制为路径”的选项。

批量超链接公式

三. 针对题述要求的解法
1. 从图片上看，题述文件所在电脑操作系统应该是 win7，所以可以用上述“批量提取文件”的“方法一”，即：
2. 在“A0101板材类”文件夹下，选取所有 .xlsx 文件，同时按住shift和鼠标右键，当出现“复制为路径”的选项时，鼠标左键点击该选项。
3. 在 Excel 文件内粘贴后，在其右边相邻的单元格内，键入公式“=Hyperlink（Link-location，[Friendly-name]）”并下拉

⑸ 如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

（1） 问题描述：为了更好地展示数据，Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势，但是具体到python中，该如何导出数据到Excel呢？如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢？本文主要解决以上两个问题。

（2）具体步骤如下：
1.第一步，安装openpyxl,
使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本,（多谢海哥的提醒）。
写的代码在windows下运行没问题，但centos上却报错了，说是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一个参数，于是果断在 237服务器上我已安装2.2.6版本的，问题解决。
pip install openpyxl==2.2.6
2.第二步，哈哈，没有啦，废话不说了，直接上代码，ps，代码中包含xlwt和openpyxl的两个实现版本。

（3）扩展阅读：通过查阅资料，发现网上众说纷纭，总结起来有如下几点：
python Excel相关的操作的mole lib有两组，一组是xlrd、xlwt、xlutils，另一组是openpyxl,
但是前一组（xlrd，xlwt）比较老，只能处理由Excel 97-2003 或者Excel 97 以前版本生成的xls格式的excel文件，xlwt甚至不支持07版以后的excel ，这个格式excel文件一般来说，最大只能支持256列或者65536行的excel文件。
因此面对需要导出大量数据到excel的情况，你将有如下三种选择，（1）换一种存储格式，如保存为CSV文件 (2)使用openpyxl—，因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理 (3) win32 COM (Windows only)
当然，我们要直面困难了，为了更好地展示数据给产品和用户，我们依然选择的第二种。
ps,非常lucky，一番搜索后我找到了openpyxl，支持07+的excel，一直有人在维护，文档清晰易读，参照Tutorial和API文档很快就能上手，就是它了~
(4)闲话少说，直接上代码，敬请参考

# coding:utf-8
'''
# 希望对大家有帮助哈，请多提问题
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相关
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter，封装了很强大的excel写的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一个eggache的数字转为列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook

class HandleExcel():
'''Excel相关操作类'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'学生ID',u'学生姓名',u'联系方式',u'知识点ID',u'知识点名称']
"""
function：
读出txt文件中的每一条记录，把它保存在list中
Param:
filename: 要读出的文件名
Return:
res_list： 返回的记录的list
"""
def read_from_file(self,filename):
res_list=[]
file_obj=open(filename,"r")
for line in file_obj.readlines():
res_list.append(line)
file_obj.close()
return res_list
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要读出的文件名
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 读取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 显示有多少张表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一张表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 显示表名，表行数，表列数
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 获取读入的excel表格的有多少行，有多少列
row_num=ws.get_highest_row()
col_num=ws.get_highest_column()
print "row_num: ",row_num," col_num: ",col_num
# 建立存储数据的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把数据存到字典中
for row in ws.rows:
temp_list=[]
# print "row",row
for cell in row:
print cell.value,
temp_list.append(cell.value)
print ""
data_dic[sign]=temp_list
sign+=1
print data_dic
return data_dic
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的，一个包含每一条记录的list
save_excel_name: 保存为的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一个workbook
wb = Workbook()
# 新建一个excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 设置文件输出路径与名称
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一个sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 设置ws的名称
ws.title = "range names"
# 写第一行，标题行
for h_x in range(1,len(head_row)+1):
h_col=get_column_letter(h_x)
#print h_col
ws.cell('%s%s' % (h_col, 1)).value = '%s' % (head_row[h_x-1])
# 写第二行及其以后的那些行
i = 2
for record in records:
record_list=str(record).strip().split("\t")
for x in range(1,len(record_list)+1):
col = get_column_letter(x)
ws.cell('%s%s' % (col, i)).value = '%s' % (record_list[x-1].decode('utf-8'))
i += 1
# 写文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function：
测试输出Excel内容
读出Excel文件
Param:
excel_name: 要读出的Excel文件名
Return:
无
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 获取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名称，行数，列数
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 获取整行和整列的值（数组）
rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
print rows
print cols
# 获取单元格内容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 获取单元格内容的数据类型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通过名称获取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function：
设置单元格样式
Param:
name: 字体名字
height: 字体高度
bold: 是否大写
Return:
style: 返回设置好的格式对象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式
font = xlwt.Font() # 为样式创建字体
font.name = name # 'Times New Roman'
font.bold = bold
font.color_index = 4
font.height = height
borders= xlwt.Borders()
borders.left= 6
borders.right= 6
borders.top= 6
borders.bottom= 6
style.font = font
style.borders = borders
return style
"""
function：
按照 设置单元格样式 把计算结果由txt转变为Excel存储
Param:
dataset：要保存的结果数据，list存储
Return:
将结果保存为 excel对象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
# 创建第一个sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 创建sheet
# 首行标题：
for p in range(len(head_row)):
sheet1.write(0,p,head_row[p],self.set_style('Times New Roman',250,True))
default=self.set_style('Times New Roman',200,False) # define style out the loop will work
for line in dataset:
row_list=str(line).strip("\n").split("\t")
for pp in range(len(str(line).strip("\n").split("\t"))):
sheet1.write(count,pp,row_list[pp].decode('utf-8'),default)
count+=1
f.save(save_excel_name) # 保存文件

def run_main_save_to_excel_with_openpyxl(self):
print "测试读写2007及以后的excel文件xlsx，以方便写入文件更多数据"
print "1. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_openpyxl.xlsx"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "3. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_xlwt.xls"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "6. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分别使用openpyxl和xlwt将数据写入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''测试读出文件，注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")

⑹ 我本地计算机有个.db文件，里面存储了大量的数据，我想将其中的部分数据导出为excel文件，请问如何导出

如果直接用Excel打开“.DB”数据库时，在Excel2000下出现“不能识别的文件格式”错误，在Excel2003下将出现“外部表不是预期的格式”的错误，现在我们来安装一个BDE(Borland Database Engine),安装BDE后，就可以用Excel2003直接打开Paradoxd 的“.DB” 文件了。如果用Excel2000，则只能用“数据”菜单中的“获取外部数据”的功能来处理打开.db文件。下面，一步一步来完成此工作。
1、“数据”→“获取外部数据”→“新建数据库查询”。见下图：

2、打开“选择数据源”对话框后，选择“新数据源”，并按“确定”按钮，见下图：

3、输入数据源名称（自己为数据源起个名称），选择“Micrsoft Paradox Driver (*.db)”作为驱动程序，见下图：

4、点击“连接”按钮，打开“ODBC Paradox 安装”对话框，如下图：

5、取消“使用当前目录”选项，点击“选择目录”按钮，出现“选择目录”对话框，选择正确的驱动器、文件夹，找到.db数据库所在的目录后，按“确定”按钮，入下图：

6、这时，在“创建数据源”的对话框中，将出现数据库所在的目录就数据库文件的信息，入下图：

7、按“确定”按钮，完成“新建数据源”工作，回到“选择数据源”对话框，入下图：

8、再按“确定”按钮，按照屏幕提示即可打开需要的“.DB”文件。
9、用Excel的“获取外部数据”功能，还可以选择交叉表中的数据，只需要使用相应的SQL语句即可。