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使用Excel和Python一起工作不是一件容易的事，但是Python有很多多不同的工具可供选择。
本期的文章将会教大家如何选择适合的工具来提高效率，解决问题。
总的来说，Python Excel工具分为两大阵营
Excel工作簿的阅读与写作
以Excel为前端构建交互式工具
Excel工作簿的阅读与写作
Openpyxl
使用Excel 进行(.xLSx文件)是一个非常全面的选择。
Openpyxl是Python的图书馆
用于读取和编写Excel文件
它的诞生源于现有的库，从Python到Office Open XML格式的本地读取/写入。
Xlsxwriter
如果您只需要编写Excel文件而不读取它们
那么XLSXWrror可以简化你的操作
提高工作效率
如果您正在处理大型文件
或特别关注速度
那么您可能会发现XLSXXrror比OpenPyxl更好的选择
我们可以使用Xlsxwriter创建表格
像数据工作表一样，CARTABLE对象不是直接实例化的。相反，通过从工作簿对象调用AddiaCARTHSETE（）方法创建新的字符表：
CARTABLE对象作为工作表而不是图表。为了得到显示数据，必须创建图表对象并添加到图表中：
图表表的数据必须包含在单独的工作表中
这就是为什么它总是与至少一个数据工作表一起创建。
Pandas
使用数据范围和阅读或编写它们到Excel文件
使用Panda是一个非常快速和有效的方法
Panda可以帮助你省去很多繁琐的过程
如果在格式化方面不需要太多
只关心如何将数据输入Excel工作簿中
那么熊猫函数“Read Oxcel”和“WraveExcel”可能正是您所需要的。
Xltable
XLTLE是用于从大数据DATAFRAM建立Excel报表的高级库
Xltable不是通过单元格或逐行写入工作簿单元格，而是添加整个表，并且可以包括引用其他表的公式，而不必提前知道这些表将位于何处。对于更复杂的涉及公式XLTLE的报告可能非常有用。
例如：
用Excel编写公式的数据文件
Xlrd/xlwt
XLRD和XLWT分别读写老Excel .xLS文件
这些在列表中包含完整性，但只有当被迫处理遗留XLS文件格式时才使用
它们都是非常成熟和稳定的包，但是XLWT永远不会被扩展以支持更新的XLSX/XLSM文件格式，因此对于处理现代Excel文件格式的新代码来说，它们不再是最佳选择
以Excel为前端构建交互式工具
Excel作为一个熟悉的用户界面的交互工具
但是使用Python代码来执行繁重的操作可能会更加强大的
大家都已经积累了很多使用Excel的经验，许多人把工作日的大部分时间都花在了Excel上，所以如果你正在为其他人编写工具，通过Excel传递它们是一个很好的组合。
有一些工具可以用来将Python带到Excel中
接下来将教大家如何正确的选择这些工具
PyXLL
PyXLL是目前唯一一个使开发人员能够在Python中编写完整的Excel Advin的包。
它将Python解释器嵌入Excel中，使其可以用作完整的VBA替换。
你可以在概念上把它想象成类似于C ExcelDNA的东西，除了它是动态的
并且在Excel运行的时候导入你的Python代码
所以在修改你的Python代码时不需要建立Advin，也不需要重新启动Excel。
使用pyxl python代码可以用来编写：
1.工作表函数（用户定义函数，从Excel工作表公式调用）
2.宏指令
3.菜单
4.自定义色带条
5.实时数据馈源
pywin32 / comtypes
有时忽略整个Excel API（或对象模型）。通过COM公开，可以使用PyW32或CyType将Python中的Excel COM API编写可以作为VBA宏编写的所有内容。
xlwings
XLFres为Excel COM API提供了一个方便的包装器，用于简化许多常见任务，例如将大数据文件写入到Excel Excel文件中。
DataNitro
DATANITRO是另一种用Python控制Excel的API。目前还不清楚它的API和现有的和充分理解的微软Excel COM API的优点，但它确实允许您在不留下Excel的情况下编写和运行脚本。
它对用户定义函数（工作表函数）有基本的支持，但是它们运行在Excel进程之外，只有在运行一个Excel进程时才工作。
转自公众号：
YaK芽课