1. Python 操作 Excel 的函数库

我主要尝试了 3 种读写 Excel 的方法:

1〉 xlrd， xlwt, xlutils： 这三个库的好处是不需要其它支持,在任何操作系统上都可以使用.xlrd 可以读取 。xls， .xlsx 文件，非常好用;但因为 xlwt 不能直接修改 Excel 文档,必须得复制一份然后另存为其它文件，而且据说写复杂格式的 Excel 文件会出现问题,所以我没有选它来写 Excel 文件。

2> openpyxl： 这个库也是不需要其它支持的,而且据说对 Office 2007 格式支持得更好。遗憾地是，我经过测试，发现它加载 Excel 文件的效率比 xlrd 慢 3 倍以上，内存使用在 10 倍以上，于是就放弃了。

3〉 win32com: Python Win32 扩展,这个库需要运行环境为 Windows+Office 对应版本。由于 Python Win32 扩展只是把 COM 接口包装了一下,可以视为与 VBA 完全相同，不会有读写格式上的问题。尝试了一下用 win32com 读取 Excel 文件，效率还是比 xlrd 慢一些。

由于读取效率上 xlrd > win32com 〉 openpyxl，所以我自然选择了 xlrd 用来读取统计报表；而最终输出的报表格式较复杂，所以选择了 win32com 直接操作 Excel 文件。

2. Python 里的关系型数据库

SQLite 是一个非常轻量级的关系型数据库，很多语言和平台都内置 SQLite 支持，也是 iOS 和 Android 上的默认数据库。Python 的标准库里也包含了 sqlite3 库，用起来非常方便.

3. 用 xlrd 读取 Excel 并插入数据库样例

如果数据量不大，直接用 Python 内部数据结构如 dict， list 就够了。但如果读取的几张表数据量都较大，增加个将数据插入数据库的预处理过程就有很大好处。一是避免每次调试都要进行耗时较长的 Excel 文件载入过程；二是能充分利用数据库的索引和 SQL 语句强大功能进行快速数据分析。

＃！/usr/bin/python
＃ —*— coding: gbk -*-

import xlrd
import sqlite3

＃ 打开数据库文件
device_city_db = sqlite3.connect（'device_city。db’)
cursor = device_city_db。cursor（)

# 建表
cursor。execute（’DROP TABLE IF EXISTS device_city’）
cursor.execute（’CREATE TABLE device_city （device_id char(16) PRIMARY KEY, city varchar(16)）')
 
# 打开 device 相关输入 Excel 文件
device_workbook = xlrd。open_workbook(’输入.xlsx')
device_sheet = device_workbook.sheet_by_name(’设备表')

# 逐行读取 device—城市 映射文件，并将指定的列插入数据库
for row in range（1， device_sheet.nrows）:
   device_id = device_sheet。cell(row， 6)。value
   if len（device_id） 〉 16：
       device_id = device_id［0：16]