>>> from env_helper import info; info()
待更新
4.6. 实践项目¶
作为实践，编程完成下列任务。
4.6.1. Excel 到 CSV 的转换程序¶
Excel 可以将电子表格保存为 CSV 文件，只要点几下
鼠标，但如果有几百个 Excel文件要转换为 CSV ，
就需要点击几小时。利用第12章的 openpyxl 模块，
编程读取当前工作目录中的所有 Excel 文件，并输出 为 CSV 文件。
一个 Excel 文件可能包含多个工作表，必须为每个表 创建一个 CSV
文件。CSV 文件的文件名应该是 <Excel 文件名>_<表标题>.csv ,其中
<Excel文件名> 是没有扩展名的 Excel 文件名（例如 'spam_data'
, 而不是 'spam_data.xlsx' ), 是 Worksheet 对象的 title
变量中的字符串。
该程序将包含许多嵌套的 for 循环。 该程序的框架看起来像这样：
import os
for excelFile in os.listdir('.'):
# Skip non-xlsx files, load the workbook object.
for sheetName in wb.get_sheet_names():
# Loop through every sheet in the workbook, sheet =
wb.get_sheet_by_name(sheetName)
# Create the CSV filename from the Excel filename and sheet title.
# Create the csv.writer object for this CSV file.
# Loop through every row in the sheet.
for rowNum in range(1,sheet.get_highest_row() +1):
rowData = [] # append each cell to this list
#Loop through each cell in the row.
for colNum in range(1, sheet.get_highest_column() + 1):
# Append each cell's data to rowData.
# Write the rowData list to the CSV file.
csvFile.close()
从 http://nostarch.com/automatestuff/ 下载ZIP 文件
excelSpreadsheets.zip ，将这些电子表格解
压缩到程序所在的目录中。可以使用这些文件来测试程序。
4.6.2. 小结¶
CSV和JSON是常见的纯文本格式，用于保存数据。
它们很容易被程序解析，同时仍然让人可读，所以它们
经常被用作简单的电子表格或网络应用程序的数据。
csv和json模块大大简化了读取和写入CSV
和JSON文件的过程。
前面几章教你如何利用Python从各种各样的文件格式的 解析信息。一个常见的任务是接受多种格式的数据，解析它， 并获得需要的特定信息。这些任务往往非常特别，商业软件 并不是最有帮助的。通过编写自己的脚本，可以让计算机处 理大量以这些格式呈现的数据。
在第15章，你将从数据格式中挣脱，学习如何让程序与你 通信，发送电子邮件和文本消息。
4.6.3. 习题¶
哪些功能是
Excel电子表格有，而CSV电子表格没有？
向
csv.reader()和csv.writer()传入什么， 来创建Reader和Writer对象？对于
Reader和Writer对象，File对象需要以什么模式打开？什么方法接受一个列表参数，并将其写入
CSV文件？delimiter和lineterminator关键字参数有什么用？什么函数接受一个
JSON数据的字符串， 并返回一个Python数据结构？什么函数接受一个
Python数据结构， 并返回一个JSON数据的字符串？