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本文主要內容： 1. Excel，你為什麼如此強大 2. 軟件開發也需要團隊作戰 3. Excel的集成方案演化 4. macOS特有的集成方案：applescript 5. Python與Excel集成，有哪些好處 6. 了解多個技術領域，可以間接提高自己的IQ 7. 提高開發效率的利器：生態滲透 8. 上代碼：Python到底如何與Excel交互 9. 用Python替代VBA
本文主要講Python與Excel的關係以及集成方案，Office家族的其他成員，如Word、PowerPoint與Excel擁有類似的功能，Python同樣可以與Word、PowerPoint等Office成員結合，這些內容我以後會寫文章講解。 我相信看這篇文章的大多數人都是程序員。在廣大程序員的眼裡，Excel以及Office家族的其他成員完全不能與Python、Java、Sprint Boot這些技術相比。Office被貼上的標籤就是：非專業人員的工具。是由那些體制內的人、會計、業務人員使用的工具，其實這是對Excel的最大誤解。
1. Excel，你為什麼如此強大
Excel從一問世開始，定位就是橫跨辦公和開發兩界。在上個世界末推出的Excel5.0（那時還沒有office這個產品套件）就已經支持VBA了，那可是在Win32下（一種基於dos的shell，並不屬於真正的操作系統）。儘管有些原始（以現在的眼光看），但在當時卻顯得極為先進。因為Excel（以及同期的Word）是人類史上第一個內置領域特定語言（DSL）的民用系統（可以被各個領域的人使用的系統）。正是因為有了VBA，Excel才顯得非常強大。 可能有的程序員會問，即使Excel支持VBA，可以進行編程，也只不過是完成一些自動化操作而已。VBA的功能完全不能與Python、Java、C#、C++這些被廣大程序員熟知的編程語言相比，更別說成為編程領域的主流了。沒錯，如果單憑VBA本身的確無法與這些流行的編程語言相比，但要知道，VBA和Excel本身可以與其他開發工具融合，也就是說，可以讓VBA和Excel成為自己系統的一部分，這就顯得非常牛逼了。
2. 軟件開發也需要團隊作戰
那麼為什麼要將Excel與其他系統結合呢？其實在我們創業時、在公司完成一個項目時，甚至在參加籃球比賽時，都會高頻率提到一個詞：團隊。 現在也流行着一句話：沒有完美的個人，只有完美的團隊。也就是說，沒有人可以什麼都會，什麼都擅長，就算是天才達芬奇也是如此。但團隊就不一樣了，即使某項工作團隊里沒人能做，也可以擴充團隊成員，吸引能做這項工作的人加入團隊。 其實在開發軟件的過程中也同樣是講究團隊作戰的。不管我們使用的開發工具有多強大，用戶社區由多龐大，都無法規避一個事實：任何技術都不可能適合完成所有的工作。 當然，還有另外一種說法就是儘管某種技術可以完成某項工作，但並不是最好的選擇。 現在回到Excel上來。首先要知道Excel擅長什麼，對，沒錯，Excel擅長表格和圖表的製作。儘管有非常多的開發工具也可以製作表格和圖表，但很顯然，Excel是其中最好的（主要用門檻、易用性、功能和用戶基數的綜合指標來衡量）。所以，如果某一個系統要求將數據轉換為表格和圖表，那麼這項任務交給Excel來完成是再合適不過了。
3. Excel的集成方案演化 在不同的時期，Excel的集成方案也不盡相同。在Excel的大眼夾時代（那時還是Office97和Office2000的時代），微軟與開源世界還水火不容，我也還處於學生時代。在那個時代，Excel只能與Windows下的開發工具融合，其中主要的開發工具包括微軟的VC、VB、以及Borland（現在已經消失）的Delphi、C++ Builder等。 最初的集成方案有如下3種：
- 可視方式：通過OLE組件將Excel直接嵌入窗口中，其實就相當於擁有了一個高級版的表格編輯器
- VBA方式：通過ActiveX技術創建Excel.Applicaiton對象（一般是CreateObject函數），然後就可以任意調用VBA的API了，我比較喜歡這種方式。通過這種方式，可以將系統中的數據按着一定的格式直接傳輸到Excel中，給用戶提交的是包含表格數據的Excel文檔。
- 反客為主方式：這種方式將Excel作為主體。也就是說，主要的操作界面是Excel，在Excel中調用或訪問其他系統。例如，很多年前我做過一個基於Excel的報表系統。該系統分別使用Delphi和Excel實現。Delphi做的管理系統，將數據發送給Excel。但需要用戶自己調整報表格式。我採用的方案是通過Excel的VBA實現表格的格式設置。其中有部分功能需要訪問SQL Server數據庫，以及完成與Delphi實現的系統類似的功能，這部分功能使用了Delphi封裝的Dll（COM組件），然後通過Excel反過來調用這些DLL。最終用戶使用的方式是用主系統完成大部分工作。如果想調整Excel的報表樣式，可以直接用Excel來完成（會在Excel上提供一些自定義的菜單和按鈕，現在通過加載項【Add-ins】實現）
不過隨着時間的推移，現在的微軟已經擁抱開源和其他系統。所以Excel也不僅限於Windows。在macOS上也可以完成在Windows上的大多數工作，甚至Visual Studio也推出了macOS版本。而且.net core也可以同時跨Windows、macOS和Linux三個平台，SQL Server也開始支持Linux。以後我們會在更多的場景看到微軟的身影。 既然Excel已經支持了macOS平台，就需要採用跨平台的方式與Excel集成。當然，前面介紹的幾種方案現在仍然可用，但僅限於Windows平台。不過我們無法預測用戶到底使用哪一個平台，所以應該盡量使用跨平台方案。 目前主要的跨平台方案有如下3種：
- 直接修改xlsx文件
- 通過VBA間接調用其他編程語言
- 使用office.js
第1中方式有很多編程語言都支持，例如，Python、Java、Julia、Go、JavaScript。幾乎你能想到的編程語言，都有支持xlsx格式的庫。這裏只討論Python。如果想了解更多關於集成Excel的技術，可以關注我的公眾號：極客起源。 在Python語言中，支持Excel文件格式的庫非常多，如非常著名的openpyxl、xlsxwriter等。通過這些庫，可以在不依賴Excel環境的情況下，生成xlsx格式的文件。不過這些庫基本是只是生成Excel文件，並不能更好地利用VBA以及更高級的功能。由於Excel文件格式非常複雜，完全支持比較困難，所以這些庫只是支持一部分Excel的功能，但這些功能對於絕大多數需求已經足夠了。 第2種其實是一種取巧的方式，通過VBA做橋，調用其他編程語言，相當於用其他編程語言代替了VBA。這其中典型的就是xlwings。儘管這種方式從表面上看可以直接在Excel中像使用VBA一樣使用這些編程語言，但從本質上看仍然是直接寫xlsx文件。功能其實與第1種方式相同，因為這並不是官方支持的功能。 第3種是office.js，這是微軟官方提供的一個基於JavaScript的程序庫。基於Node.js，可以用JavaScript完全取代VBA實現Excel以及Office其他成員的加載項。office.js可以在Electron、Web應用以及大多數基於JavaScript的場景中使用。關於office.js的內容我以後會寫文章詳細描述，對office.js感興趣的同學也可以關注“極客起源”公眾號，會不定期更新這方面的內容。
4. macOS特有的集成方案：applescript 除了跨平台解決方案外，在macOS上，還支持使用applescript與Office（Excel、World、PowerPoint等）交互，這些內容我以後再撰寫文章詳細講解。如果要了解excel applescript api，可以參考Excel Reference。從效果來看，applescript操作Office與在Windows下通過COM組件操作Office類似，可以完全控制Office，只是applescript的語法更接近自然語言。 下面的applescript代碼會創建一個新的Excel文檔，並將其保存為first.xlsx文件。
運行后，會看到一個打開的Excel文檔，並且已經保存為firstx.xlsx文件。
5. Python與Excel集成，有哪些好處
Excel對於Python來說，可以將Excel看做是一個可編程的大組件。這個組件的主要功能就是可以製作任意複雜的報表和圖表。儘管Python有很多模塊可以製作報表和圖表。但這些模塊的功能和效果完全沒辦法與Excel相比。所以將Python與Excel結合的最大好處是可以快速完成製作報表的任務，而且效果杠杠滴。 將Python與Excel相結合，其實還會引出另外一個思考，就是成為專家還是通才的問題。我聽到有很多程序員說，要將某種語言搞通，如PHP、Python、Java等，然後就可以很輕鬆解決所有的問題。結果真是這樣嗎？ 很久以前，我聽過一個關於微軟的故事（相信很多人也聽過），在微軟有一個幾十人的團隊，花了好幾個月還沒完成一個項目，聽說是遇到了某些難題。這時有一個老程序員（據說至少50歲以上）將自己關在辦公室里一個星期，搞定！ 我們先不管這個故事是真是假，那麼從理論上來說，是否有這個可能呢？其實如果光看編程速度，再牛叉的程序員，也不可能比普通程序員快幾十倍，更何況數百倍了。但還有另外一種可能，就是這名老程序員使用了完全不同的方法，繞過了大多數影響效率的因素，例如，使用了不同的工具，採用了不同的轉換方式，甚至使用了不同的設計理念等等。這就不是能力問題了，而是認知的問題。我將其稱為“認知蟲洞”。
所謂“認知蟲洞”，是指通過某種方式很難完成某項工作，但通過另外完全不同，甚至是顛覆三觀的方式，可以用極短的時間達到目的，而且效果極好。就像找到了可以穿越浩瀚星空的蟲洞。這也有點像數學中的“等價替換”。
可能這個微軟的例子離我們太遠，下面舉一個我自己的關於Excel例子，很多年前，我還在國內某大型軟件公司作高級程序員。團隊需要製作大量的報表，使用的主要開發工具是Delphi、後端是SQL Server數據庫。Delphi本身有自己的報表系統，叫QuickReport。功能是很強大的，但問題是，做起來太費勁。例如，要畫表格線時，如果一不小心將某根線拖到了別的地方，而且被其他東西覆蓋，那你就找把，還必須要找到，否則打印出來的表格上就會莫名其妙多了根線。結果團隊好幾個人弄了好幾天還沒弄完（也包括我）。後來我實在不想這麼弄了（因為買了幾張影碟，着急回家看電影，不想加班），於是想到了利用Excel或Word來完成這個報表系統。通過Delphi傳輸數據。 說干就干，花了不到2個小時，所有的報表全部搞定（只有我一個人哦），幾個人幾天都沒搞定的東西，我自己不到2個小時搞定，這當然不是我編程速度快了幾十倍，而是處在了不同的維度，使用了完全不同的技術來實現，用QuickReport需要一根線一根線的畫，而使用Excel，我不需要畫線，只需要用SQL語句查詢出數據，然後將這些數據發送給Excel即可。單單用了一個Excel，速度就提高了這麼多，如果系統中很多部分都使用了類似的技術，那麼編程效率提高數百倍，甚至上千倍，也不是沒有可能的。
6. 了解多個技術領域，可以間接提高自己的IQ 可能有的同學會問，既然可以將多種技術結合起來大幅度提高開發效率，那麼為什麼不通過團隊合作的方式來完成了，通常一個人無法學會那麼多技術。其實這就是一個認知的問題，團隊合作只有在項目所採用的技術被確定后，例如，如何集成多種技術，才可以發揮作用。問題是，如果多種知識分散在不同人的大腦中，很可能沒有人意識到應該去這樣融合多種技術，就更談不上團隊合作了，就像你要探索宇宙，首先你要知道存在宇宙這種東西，否則怎麼去探索呢？ 我將這種現象稱為“認知孤島”（相對於“認知蟲洞”而言），就是說並不是沒有能力去做，而是壓根就沒有意識到應該這樣做（由於知識的缺乏、同時導致想象力的受限）。 為什麼達芬奇那麼牛逼，除了聰明之外，達芬奇還橫跨多個完全不同的領域，正是因為對生物學和解刨學的了解，蒙娜麗莎的畫像才會那麼自然，栩栩如生，因為達芬奇對骨骼、肌肉的構造非常了解，這是其他任何畫家都無法比肩的。如果你在某一個領域排名前20%，而在另外一個領域排名也是前20%，那麼如果需要兩個領域的知識來解決問題時，你就會排名前4%（20% * 20%），如果是3個領域就是百里挑一。如果是6個領域，那就是萬里挑一，據說達芬奇涉足十多個領域。由於自己和自己溝通的成本為0，所以只有擁有足夠多的知識，並且有融合他們的能力，那麼你就是下一個達芬奇！
我們可以舉個數學與Python的例子：
如果我們的程序需要計算某個表達式的定積分（例如y = 2 * x從0到1的定積分）。 假設我們使用的是Python語言，並且不太清楚有什麼庫可以自動計算定積分，那麼採用的方式就是利用數值計算的方式寫程序去完成，計算定積分的數值計算公式比較複雜，可能不是在短時間內能完成的。不過要是了解sympy這個庫，那就是幾行代碼的事：
import sympy
x = sympy.Symbol('x')
f = 2 * x
# 開始計算定積分
print(sympy.integrate(f,(x,0,1)))
是不是很簡單呢？ 只需要了解一個API的用法就搞定了。
假設現在我們還有一個需求，要計算某個函數在某一點的導數（導數在深度學習中經常使用），而手頭又沒有必要的庫（也有可能是不知道），那麼只要了解導數的原理，就很容易通過幾行代碼搞定，這就屬於高等數學的範疇了。
導數原理，右側是導數的計算公式，
# 計算導數的函數
def derivative(f,x):
h = 0.0001 # x軸的增量，需要是一個很小的值，但要在浮點數精度範圍內，通常不能超過小數點后6位
return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)
# 待計算的函數1（y = 2 * x）
def f1(x):
return 2 * x
import math
# 待計算的函數2（ y = sin(x) * cos(x) / (sin(x) + cos(x)) )
def f2(x):
return math.sin(x) * math.cos(x) / (math.sin(x) + math.cos(x))
print(derivative(f1,10)) # 1.9999999999953388
print(derivative(f2,123)) # -0.331842825692652
PS：對這些代碼和高等數學不熟悉也沒關係，這裏我只是舉個例子，後期我會寫一些關於數學和編程方面的文章，詳細解釋這些好玩的東西，可以關注我的公眾號：極客起源 ，會不斷更新各種技術和數學文章，以及視頻課程。 從這兩個案例可以看出，在某一個領域需要非常費勁才能搞出來的東西，在另一個領域其實就是hello world。如果了解足夠多的領域，那麼完成很多工作，就會表現出天才的特徵（這也是成為天才的途徑之一，另一個途徑是投胎）。
PS：Excel的功能不僅僅是製作報表，Excel還擁有強大的數據分析能力。所以如果將Python與Excel集成，就意味着Python將擁有了Excel的全部能力，相當於Python擁有了Excel的整個生態。我將其稱為“生態滲透”。也就是通過集成或其他方式，一種技術可以直接或間接使用另外一種技術的全部或大部分資源。
7. 提高開發效率的利器：生態滲透 在未來，支持生態滲透的開發方式會非常普遍，如果只是用了一些現成的庫或開源軟件，並不能大幅度提高開發效率，但如果可以利用某些強大系統的生態，就不一樣了。在未來，還會有很多支持“生態滲透”的開發工具。例如，我們團隊研發的UnityMarvel，就是一款超平台開發系統。這裏之所以稱為“超平台”，而不是“跨平台”，是因為UnityMarvel不僅僅可以跨操作系統平台，還可以跨數據庫平台，雲平台、API平台、開源硬件、物聯網等，以及支持虛擬SQL、客戶端服務端一體化、柔性熱更新、Office加載項、瀏覽器插件等新特性。因此稱為“超平台”開發系統。並且自己研發了Ori編程語言（語法融合了Python、Java、Go等語言的優秀特性，但功能得到了前所未有的增強）。通過這些特性，可以用前所未有的規模利用其他系統的生態，要遠比Python使用Excel的生態更完美。其他功能先不解釋（等發布后我再寫文章詳談），先說說UnityMarvel是如何跨數據庫的。 所謂跨數據庫（目前指關係型數據， 以後會支持文檔、鍵值等NoSQL數據庫），是指用UnityMarvel開發基於數據庫的應用並不需要事先確定到底用什麼數據庫（如MySQL、SQL Server、Oracle等），UnityMarvel內置了一種虛擬數據庫，可以直接用虛擬數據庫開發，在發布時，會要求選擇使用的數據庫，例如，選擇MySQL或SQL Server。UnityMarvel會通過rosetta引擎將Ori語言的代碼轉換為支持MySQL的代碼。關於數據庫的部分，主要是用過內置的一種虛擬SQL完成的，而且這種SQL語言是與Ori語言是融為一體的。例如，如果要從persons表中查詢出id大於30的所有記錄，可以直接這樣寫：
var result = SELECT * FROM persons
WHERE id > 30;
result的類型是SQLSelect，將result賦給Grid組件，就會直接显示查詢結果。當發布時，會將上面的代碼轉換為使用相應數據庫（如MySQL、SQL Server）的特定編程語言（如JavaScript、Java等）的代碼。這麼做的好處如下： 1. 不需要進行數據庫選型，數據庫是在發布時後期綁定的； 2. 如果想切換數據庫（例如，從MySQL換成Oracle），只需要重新發布，選擇相應的數據庫就可以了，不需要修改一行代碼； 3. 統一數據庫接口，開發人員並不需要了解各種數據庫的細節，開發門檻低； 4. UI與數據庫交互非常容易，不必考慮各種數據庫引擎和庫，只需要直接將SQL語句賦給與其交互的UI組件即可； 5. 自動檢測和去除大多數SQL中的潛在風險，如SQL注入等； 6. 脫離數據庫環境開發。例如，想使用MySQL數據庫開發，但當前機器上並沒有MySQL開發環境，又不想安裝MySQL。這時仍然可以用UnityMarvel內置的虛擬數據庫進行開發，然後發布即可，部署在有MySQL環境的機器上就可以成功運行了；
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8. 上代碼：Python到底如何與Excel交互 在這一節玩點真格的，看一看Python到底如何與Excel交互。我們使用目前最常用的openpyxl來完成操作。先看一個未處理的Excel表格。
上面這個表格是關於營業計劃的數據，看起來很彆扭，因為不同層次的數據之間沒有縮進，也沒有背景顏色，甚至沒有表格線。如果要將這個表格交給領導，估計領導會拿起塊磚頭砸過來！ 領導最希望見到下面的表格：
這個表格看起來是不是很舒服呢！其實這個表格用Excel做起來也並不費勁。不過仍然需要N步，這裏就不詳細解釋如何用Excel來做這個表格了，現在來看如何利用Python閃電般進行格式轉換。
from openpyxl.styles import Alignment,Font,Border,Side,Color,PatternFill
import openpyxl
# 打開待轉換的文件
workbook = openpyxl.load_workbook('原始表格.xlsx')
ws = workbook.active
table = ws['A1':'D11']
# 設置字體
ft = Font(name="黑體")
for rows in table:
for cell in rows:
cell.font = ft
# 調整行高（所有的行的高度統一設置為18）
for i in range(1,ws.max_row + 1):
ws.row_dimensions[i].height = 18.0
# 插入列
ws.insert_cols(1,1)
# 調整新插入列的寬度
ws.column_dimensions['A'].width = 5
# 插入行
ws.insert_rows(1,1)
# 調整新插入行的高度
ws.row_dimensions[1].height = 10
# 文字左對齊，数字右對齊
leftAlign = Alignment(horizontal='left',vertical='center')
rightAlign = Alignment(horizontal='right',vertical='center')
for row in ws.rows:
for cell in row:
# 数字，右對齊
if type(cell.value) == int:
cell.alignment = rightAlign
else:
cell.alignment = leftAlign
# 調整列寬
ws.column_dimensions['B'].width =20
ws.column_dimensions['C'].width =9
ws.column_dimensions['D'].width =9
ws.column_dimensions['E'].width =9
ws.column_dimensions['F'].width =4 # 讓表格線出來一點
# 為表格添加邊框
topBorder = Border(top=Side(border_style='thick',color='000000'))
#bottom=Side(border_style='thick',color='000000'),
#horizontal = Side(border_style='thin',color='000000'))
# 添加表格頂邊的粗線（包括最後沒有數據的列）
for col in range(2, ws.max_column + 2):
ws.cell(2, col).border = topBorder
bottomBorder = Border(bottom=Side(border_style='thick',color='000000'))
# 添加表格底邊的粗線（包括最後沒有數據的列），這裏需要加1，是因為前面繪製表格頂邊的粗線時，最大列的數量已經多了1個
# 所以只需要加1即可
for col in range(2, ws.max_column + 1):
ws.cell(ws.max_row, col).border = bottomBorder
# 添加水平細線
horizontalBorder = Border(top=Side(border_style='thin',color='000000'))
for col in range(2, ws.max_column + 1):
for row in range(4,ws.max_row):
ws.cell(row, col).border = horizontalBorder
# 單元格縮進
ws['B5'].alignment=Alignment(indent=1)
ws['B6'].alignment=Alignment(indent=1)
ws['B8'].alignment=Alignment(indent=1)
ws['B11'].alignment=Alignment(indent=1)
ws['B9'].alignment=Alignment(indent=2)
ws['B10'].alignment=Alignment(indent=2)
# 設置文字顏色
blueFont = Font(name="Arial",color = '4169E1')
for col in range(3, ws.max_column + 1):
ws.cell(5, col).font= blueFont
ws.cell(6, col).font = blueFont
ws.cell(9, col).font = blueFont
ws.cell(10, col).font = blueFont
# 設置背景色
fill = PatternFill("solid", fgColor="B0C4DE")
for col in range(2, ws.max_column + 1):
ws.cell(4, col).fill= fill
ws.cell(7, col).fill = fill
ws.cell(12, col).fill = fill
workbook.save('轉換后的表格.xlsx')
print('見證奇迹的時刻')
現在運行程序，當輸出“見證奇迹的時刻”后，就會在當前目錄生成一個“轉換后的表格.xlsx”，該文件就是上圖的效果，是不是很神奇呢？ 從這段程序中可以看出，轉換該表格需要多少步，代碼並不複雜，大家可以根據openpyxl的文檔研究。
9. 用Python替代VBA 目前微軟官方還沒有將Python作為VBA的替代品，倒是將JavaScript作為了另外一個選擇（office.js），不過可以利用xlwings做一個折中。xlwings可以單獨使用，也可以通過xlwings office加載項提供的RunPython函數運行Python代碼。 現在有一個hello.py文件，代碼如下：
import xlwings as xw
def hello_xlwings():
wb = xw.Book.caller()
wb.sheets[0].range("A1").value = "Hello xlwings!"
在xlwings的安裝目錄有一個xlwings.xlam文件，該文件是Excel的加載項文件，也就是Excel VBA的發行包文件。現在隨便開啟一個空的Excel workbook，然後點擊“工具”>“Excel加載項”菜單項，會打開如下圖所示的對話框，找到xlwings.xlam文件，並選中該文件。
然後在“開發工具”選項卡中點擊“Visual Basic”按鈕（如下圖所示），進入VBA編輯頁面。
最後引用xlwings庫即可。
現在可以新建一個VBA模塊，然後編寫下面的代碼：
Sub test()
RunPython ("import hello; myproject.hello_xlwings()")
End Sub
運行腳本，就會看到在“A1”的位置插入了Hello xlwings!
OK，現在大家已經了解了如何使用Python與Excel交互，其他還有很多種方法，而且也不僅僅只有Python能與Excel交互，其實幾乎所有的編程語言，甚至是C語言，都有想用的Library可以與Excel交互。那就期待我下面的文章吧！
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