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对比VBA学习Python,让办公更自动化!

面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBAPython两种语言可供选择。

从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。

随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言已经成为目前最受欢迎的计算机语言之一,近年来在TIOBE和IEEE等编程语言排行榜上长期占据前三位。在国内,Python也在逐步代替原来的Basic语言,成为小学、中学和大学学生入门学习计算机编程的首选语言。所以,当前使用Python进行Excel脚本编程以提高工作效率的朋友越来越多。




PART 01

需求与选择:VBA还是Python?

所以,目前使用或准备使用VBA和Python进行Excel脚本编程,或者说进行Excel数据处理自动化的人主要有3种

  • 第1种是懂Python不懂VBA的,他们有办公自动化和数据分析的需求。就目前可以找到的图书和网络课程来看,主要是结合Python的xlrd, xlwt和OpenPyXL等包进行介绍。这几个包小巧灵活,但是功能上有明显的不足,无法与VBA媲美。使用win32com和xlwings等包,VBA能做的Python都能做,但是这方面的资料很少,特别是语言参考这样一些最基本的文档缺乏。所以,Python用户在了解Excel对象模型的过程中需要参阅大量VBA的资料,即他们有快速掌握VBA语言的需求和获取xlwings基础性文档和使用手册的需求。

  • 第2种是原来对VBA比较熟悉的朋友因为各种原因要学习和使用Python进行Excel脚本编程。VBA本身是很强大的,但是Python崛起以后,它通过win32com和xlwings可以使用VBA使用的Excel对象模型,即可以代替VBA;通过pandas等包可以快速方便地处理大型数据。所以,在数据处理自动化方面Python相较于VBA有明显的优势。这也是很多VBA老用户与时俱进,开始学习Python,学习用Python处理Excel数据的主要原因。

  • 第3种是没有计算机语言基础但有Excel编程需求的同学。他们面临的是诸如“学VBA好还是学Python好”,“先学VBA还是先学Python”这样的问题。

那么,

究竟是学VBA好还是学Python好呢?

有没有可能同时学好两门语言?

有没有让VBA用户和Python用户快速掌握另外一门语言的捷径?

答案是:有!




PART 02

双语对照学习:快速学习语言的捷径

对照学习就是快速学习语言的有效捷径!

所谓的对照学习,不是将两种语言机械地放在一起,自说自话,而是先将两门语言的语法全部打碎,然后实现语法知识点点对点的对照、融合和重建,在自己熟悉的语境中快速理解和掌握另一门语言。

下面的代码使用VBA和Python实现用空格分割给定的字符串。

【Excel VBA】

Sub Test()Dim strL As StringDim strArray() As StringstrL = "Hello python VBA"strArray = Split(strL, " ") '分割字符串Debug.Print strArray(0)Debug.Print strArray(1)Debug.Print strArray(2)End Sub


【Python】

>>> 'Hello python VBA'.split(' ')['Hello', 'python', 'VBA']


下面用VBA和Python实现用多分支if判断结构判断给定成绩的等级。

【Excel VBA】

Sub Test1() Dim intSC As Integer intSC = InputBox("请输入一个数字:")If intSC >= 90 Then Debug.Print "优秀"ElseIf intSC >= 80 Then Debug.Print "良好"ElseIf intSC >= 70 Then Debug.Print "中等"ElseIf intSC >= 60 Then Debug.Print "及格"Else Debug.Print "不及格" End IfEnd Sub
【Python】
sc= int(input('请输入一个数字:'))if(sc>=90):print('优秀')elif(sc>=80):print('良好')elif(sc>=70):print('中等')elif(sc>=60):print('及格')else:print('不及格')





PART 03

Python使用xlwings真的能代替VBA吗?

能!因为xlwings间接封装了VBA使用的Excel对象模型。

Excel脚本编程的核心主要有2个,一个是脚本语言,另一个是对象模型。

语言方面Python可以代替VBA,现在xlwings封装了VBA使用的Excel对象模型,即对象模型是一样的,所以Python使用xlwings可以代替VBA进行Excel脚本编程,VBA能做的,Python也能做。

xlwings包将Excel对象模型中一些常用的功能使用新语法进行封装,其他功能用API方式进行调用。但实际上,使用API方式可以以类VBA的语法完成几乎所有的编程。所以,实际上xlwings包提供了两种编程方式,用封装后的新语法进行编程称为xlwings方式,使用API的称为xlwings API方式。

目前出版的图书和网络资料主要介绍新语法。就Excel对象模型提供的功能而言,新语法封装的这部分只是冰山水面上的一小部分,水面下的大部分需要通过API方式实现。

下面举例说明两种使用方式的区别。例如要选择工作表中的A1单元格,可以使用这两种方式进行编程:

【xlwings】

>>> sht=bk.sheets(1)>>> sht.range("A1").select()


【xlwings API】

>>> sht=bk.sheets(1)>>> sht.api.Range('A1').Select()


可见,在xlwings方式下,range属性和select方法都是小写的,是重新封装后的写法。在xlwings API方式下,在sht对象后面引用api,后面就可以使用VBA中的引用方式,Range属性和Select方法首字母都是大写。所以使用API方式可以使用大多数VBA的编程代码,懂VBA编程的同学可以很快就能上手。当然,使用xlwings方式会有一些编码、效率方面的好处,有一些扩展的功能。




PART 04

用VBA和Python操作Excel工作表

由于xlwings封装了VBA使用的Excel对象模型,所以,Python使用xlwings可以操作Excel表格,可以从表格读取数据、将数据写入表格,或者设置表格的属性等,就像VBA的操作一样。

下面分别用VBA和Python获取工作表中数据区域末行的行号。其中,sht为指定的工作表对象。

【Excel VBA】

intR=sht.Range("A1").End(xlDown).RowintR=sht.Cells(1,1).End(xlDown).RowintR=sht.Range("A" & CStr(sht.Rows.Count)).End(xlUp).RowintR=sht.Cells(sht.Rows.Count,1).End(xlUp).Row


【Python xlwings】


>>> sht.range('A1').end('down').row>>> sht.cells(1,1).end('down').row>>> sht.range('A'+str(sht.api.Rows.Count)).end('up').row>>> sht.cells(sht.api.Rows.Count,1).end('up').row>>> sht.api.Range('A1').End(xw.constants.Direction.xlDown).Row>>> sht.api.Cells(1,1).End(xw.constants.Direction.xlDown).Row>>> sht.api.Range('A'+str(sht.api.Rows.Count)).\ End(xw.constants.Direction.xlUp).Row>>> sht.api.Cells(sht.api.Rows.Count,1).\ End(xw.constants.Direction.xlUp).Row


下面分别用VBA和Python修改单元格区域的属性,将A2单元格的背景色设置为绿色,单元格中文本字体的大小设置为20,加粗并倾斜。其中,sht为指定的工作表对象。

【Excel VBA】

sht.Range("A2").Interior.Color=RGB(0,255,0)sht.Range("A2").Font.Size=20sht.Range("A2").Font.Bold=Truesht.Range("A2").Font.Italic=True


【Python xlwings】

>>> sht.range('A2').color=(0,255,0)>>> sht.api.Range('A2').Font.Size=20>>> sht.api.Range('A2').Font.Bold=True>>> sht.api.Range('A2').Font.Italic=True


单元格A2的属性设置效果如图1所示。

图1 单元格属性设置




PART 05

用VBA和Python创建Excel图表

目前的图书和网络教程介绍Python自动化办公时主要介绍用Matplotlib创建图表,然后将图表导入到Excel表格。实际上,Python使用xlwings可以创建Excel自己的图表并进行编辑设置。

Excel自己的图表相较于Matplotlib创建的图表主要有几个方面的优势。

  • 第1个优势是表格中的绘图数据与图表是关联的,修改数据时图表会即时改变;

  • 第2个优势是可以创建透视图这样一些特殊图表;

  • 第3个优势是Excel自己的三维图表效果比Matplotlib创建的三维图表好,可以添加光照,设置材质、纹理等。

下面分别用VBA和Python,使用Excel工作表中的数据创建嵌入式图表。

【Excel VBA】

Sub CreateCharts() Dim cht As ChartObject '生成ChartObject对象,指定位置和大小Set cht = ActiveSheet.ChartObjects.Add(50, 200, 355, 211)With chtWith .Chart 'Chart属性返回Chart对象,用它设置图表属性 '绑定数据 .SetSourceData Source:=Sheets("Sheet1").Range("A1:H7"), PlotBy:=xlRows .ChartType = xlColumnClustered '图表类型 .SetElement msoElementChartTitleCenteredOverlay '标题居中显示 .ChartTitle.Text = "部分省2011—2016年的GDP数据" '标题文本 End With End WithEnd Sub


【Python xlwings】

import xlwings as xw #导入xlwings包import os #导入os包root = os.getcwd() #获取当前路径app = xw.App(visible=True, add_book=False) #创建Excel应用,不添加工作簿#打开与本文件相同路径下的数据文件,可写wb=app.books.open(root+r'/GDP数据.xlsx',read_only=False)sht=wb.sheets(1) #获取工作表对象cht=sht.charts.add(50, 200) #添加图表cht.set_source_data(sht.range('A1').expand()) #图表绑定数据cht.chart_type='column_clustered' #图表类型cht.api[1].HasTitle=True #图表有标题cht.api[1].ChartTitle.Text='部分省2011—2016年的GDP数据' #标题文本



运行程序后生成的图表如图2所示。

图2  创建嵌入式图表




PART 06

用VBA和Python创建Excel数据透视表

通过编程,可以使用向导和缓存两种方式创建数据透视表。

下面分别用VBA和Python,使用缓存方式创建数据透视表。Excel会为数据透视表建立一个缓存,通过该缓存,可以实现对数据源中数据的快速读取。先使用PivotCaches集合的Create方法可以创建PivotCache对象,即缓存对象,然后使用缓存对象的CreatePivotTable方法创建数据透视表。

【Excel VBA】

Sub CreatePivotTable()Dim shtData As WorksheetDim shtPVT As WorksheetDim rngData As RangeDim rngPVT As RangeDim pvc As PivotCacheDim PVT As PivotTable'数据所在的工作表Set shtData = Worksheets("数据源")'数据所在的单元格区域Set rngData = shtData.Range("A1").CurrentRegion'新建数据透视表所在的工作表Set shtPVT = Worksheets.Add()shtPVT.Name = "数据透视表"'放数据透视表的位置Set rngPVT = shtPVT.Range("A1")
'创建数据透视表关联的缓存Set PVC= ActiveWorkbook.PivotCaches.Create( _ SourceType:=xlDatabase, SourceData:=rngData)'创建数据透视表Set PVT =PVC.CreatePivotTable(TableDestination:=rngPVT, _ TableName:="透视表")

'设置字段With PVT .PivotFields("类别").Orientation = xlPageField '页字段 .PivotFields("类别").Position = 1 .PivotFields("产品").Orientation = xlColumnField '列字段 .PivotFields("产品").Position = 1 .PivotFields("产地").Orientation = xlRowField '行字段 .PivotFields("产地").Position = 1 .PivotFields("金额").Orientation = xlDataField '值字段End With
End Sub


【Python】

import xlwings as xw #导入xlwings包import os #导入os包root = os.getcwd() #获取当前路径#创建Excel应用,可见,不添加工作簿app=xw.App(visible=True, add_book=False)#打开数据文件,可写bk=app.books.open(fullname=root+r'\创建透视表.xlsx',read_only=False)#获取数据源工作表sht_data=bk.sheets.activerng_data=sht_data.api.Range('A1').CurrentRegion#新建数据透视表所在的工作表sht_pvt=bk.sheets.add()sht_pvt.name='数据透视表'

#放透视表的位置rng_pvt=sht_pvt.api.Range('A1')#创建透视表关联的缓冲区pvc=bk.api.PivotCaches().Create(\ SourceType=xw.constants.PivotTableSourceType.xlDatabase,\ SourceData=rng_data)#创建透视表pvt=pvc.CreatePivotTable(\ TableDestination=rng_pvt,\ TableName='透视表')#设置字段pvt.PivotFields('类别').Orientation=\ xw.constants.PivotFieldOrientation.xlPageField #页字段pvt.PivotFields('类别').Position=1 #页字段中的第1个字段pvt.PivotFields('产品').Orientation=\ xw.constants.PivotFieldOrientation.xlColumnField #列字段pvt.PivotFields('产品').Position=1 #列字段中的第1个字段pvt.PivotFields('产地').Orientation=\ xw.constants.PivotFieldOrientation.xlRowField #行字段pvt.PivotFields('产地').Position=1 #行字段中的第1个字段pvt.PivotFields('金额').Orientation=\ xw.constants.PivotFieldOrientation.xlDataField #值字段


运行程序,生成的数据透视表如图3所示。

图3  使用缓存创建数据透视表


一书通过大量的内容和实例说明使用Python的win32com和xlwings等包可以代替VBA实现Excel脚本编程,并通过VBA和Python双语对照学习,一方面帮助读者快速掌握这两种语言,另一方面可以让读者学习Excel办公自动化和数据分析的各项内容。

通过阅读本书,读者能以最快的速度,系统地从Excel VBA脚本编程转入Python脚本编程,或者从Python脚本编程转入VBA脚本编程,或者同时学会两种脚本编程方法。

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