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全部学习汇总： GreyZhang/python_basic: My learning notes about python. (github.com)

做个小结，实际上是写的我自己学习的过程。

关于Excel的处理方式很多，我也不会那么多，在这里我只想写一下我自己接触过的。大致是三种方式：MATLAB、Perl以及Python。

MATLAB实际上调用了win32的接口，因此，选择这种处理方式你不仅需要有MATLAB的软件还要有Office。

MATLAB用来处理Excel学习曲线是非常平缓的，一下子基本就能够搞定大部分，可以提升的空间并不是很大。因为提供的接口并不是特别多，没有Perl或者Python漫天繁星的感觉。使用这个有很大的好处是你不必担心重写的问题，overwriting在Perl或者Python摆脱win32处理Excel的时候会有一点问题。说起来，这方面Python的xlwt库已经做得不错，直接提供了重写的功能。但是不推荐你反复重写，因为那些操作不仅反复写入硬盘耗去大量的时间尤其是使用MATLAB时会反复调用Excel的接口吃掉很大一部分CPU的资源。常用的命令（确切说应该是函数）就那么几个：xlsfinfo、xlsread、xlswrite。而读写基本上就是后面两个，对于sheet页的处理判断确实是需要xlsfinfo。

处理Excel实际上搞定读写就好了，当数据过于庞大的时候我们会遇到big data的问题。Perl在这方面做得非常好，因为它有自动处理big data的功能而且跟普通的使用没有任何差别。如果使用Python，写入大约1000次进行一次frush把数据写入硬盘缓存是比较好的选择。这方面，使用MATLAB直接调用Excel的时候没有很好的处理方法，因此确实是会觉得速度慢，很慢！

我觉得接下来就没必要啰嗦了，直接上例子会好些。

读取Excel之MATLAB

编写如下的代码，读取并打印出test.xls文件中的信息。

打印出类似如下的信息：

test_excel

2015.10.18

2015.10.20

2015.10.19

2015.10.21

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2015.10.19

2015.10.21

2015.10.20

2015.10.22

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2015.10.20

2015.10.22

2015.10.21

2015.10.23

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说起来，这不是一种很好的编程方式。而这，确实是我之前过去一直用的一种方式。当我看了MIT的程序设计教程之后，我也开始尽量的函数话，或者是直接采用面向对象的编程方式。不过，脚本可以随意堆积的特性无疑是让他灵活方便的一个很重要因素，这里简单改写成函数吧！

这样，命令窗口直接以函数调用的方式传入参数运行，得到的是一样的效果。但是，这个在工作量以及处理模式繁多的设计中肯定是要灵活多了。

面向对象的设计这儿就暂时不写了。

Python，这个是最近一段时间我一直喜欢用的一个。跟Perl一样，不依赖于Office，在Windows与Linux下也都是通用的。