python实现打开excel表并将接口响应结果填入表格中（csdn）————程序.pdf

标题中的内容描述了一个使用Python处理Excel表格的场景，具体是通过发送HTTP请求获取接口响应结果，并将这些结果填充到Excel表格中。这个过程涉及到的主要知识点包括： 1. **Python请求库requests**: `requests`库是Python中用于发送HTTP请求的一个非常方便的库。在示例代码中，`requests.get(url=url).json()`被用来获取指定URL的接口数据，并将其解析为JSON格式。 2. **Python文件操作**: 使用`os`模块检查文件是否存在，`os.path.exists(addr_old)`确保了要操作的Excel文件是存在的。 3. **Python Excel处理库openpyxl**: `openpyxl`是Python中处理Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。在代码中，`openpyxl.load_workbook(addr_old)`用来加载现有的Excel文件，`workbook.worksheets[0]`获取第一个工作表，`worksheet.max_row`和`worksheet.max_column`分别获取最大行数和最大列数。 4. **遍历Excel表格**: 通过`for`循环遍历Excel表格的行，`worksheet.cell(row=i, column=1).value`获取单元格的值。 5. **接口调用**: `url= '接口地址'`定义了要调用的接口URL，`res1 = requests.get(url=url).json()`执行GET请求并获取JSON响应。 6. **数据处理与存储**: `result.append([codes, str(jsons)])`将接口返回的代码和数据添加到结果列表中。在新的工作簿中，使用`sheet.append(i)`将结果列表的每一项追加到新建的工作表中。 7. **创建新工作簿与保存**: `workbook = openpyxl.Workbook()`创建一个新的Excel工作簿，`sheet = workbook.active`获取当前活动的工作表，`sheet.title = "测试数据写入 excel"`设置工作表的名称，最后`workbook.save("text.xlsx")`保存整个工作簿。 8. **pandas库的拓展**: 提及使用`panda`库可能会更加方便，`pandas`是Python数据分析的强力工具，可以更高效地处理数据，特别是对于数据清洗、转换和分析等任务。在类似的情况下，可以使用`pandas.DataFrame`将接口数据组织成DataFrame，然后使用`to_excel`方法直接写入Excel文件，简化代码并提高效率。 这个示例提供了一个基础的Python接口数据处理和Excel操作流程，但可以进一步优化，例如使用异常处理来增强代码的健壮性，或者使用`pandas`简化数据操作步骤。此外，如果接口调用频繁，可能需要考虑使用异步请求或批量请求以提高效率。