本文主要內容：   1. Excel，你為什麼如此強大 2. 軟體開發也需要團隊作戰 3. Excel的整合方案演化 4. macOS特有的整合方案：applescript 5. Python與Excel整合，有哪些好處 6. 瞭解多個技術領域，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. 上程式碼：Python到底如何與Excel互動 9. 用Python替代VBA   本文主要講Python與Excel的關係以及整合方案，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式設計師。在廣大程式設計師的眼裡，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）就已經支援VBA了，那可是在Win32下（一種基於dos的shell，並不屬於真正的作業系統）。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建領域特定語言（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。   可能有的程式設計師會問，即使Excel支援VBA，可以進行程式設計，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++這些被廣大程式設計師熟知的程式語言相比，更別說成為程式設計領域的主流了。沒錯，如果單憑VBA本身的確無法與這些流行的程式語言相比，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. 軟體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、在公司完成一個專案時，甚至在參加籃球比賽時，都會高頻率提到一個詞：團隊。 現在也流行著一句話：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，即使某項工作團隊裡沒人能做，也可以擴充團隊成員，吸引能做這項工作的人加入團隊。   其實在開發軟體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，使用者社群由多龐大，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、功能和使用者基數的綜合指標來衡量）。所以，如果某一個系統要求將資料轉換為表格和圖表，那麼這項任務交給Excel來完成是再合適不過了。   3. Excel的整合方案演化   在不同的時期，Excel的整合方案也不盡相同。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。     最初的整合方案有如下3種：

• 可視方式：通過OLE元件將Excel直接嵌入視窗中，其實就相當於擁有了一個高階版的表格編輯器
• VBA方式：通過ActiveX技術建立Excel.Applicaiton物件（一般是CreateObject函式），然後就可以任意呼叫VBA的API了，我比較喜歡這種方式。通過這種方式，可以將系統中的資料按著一定的格式直接傳輸到Excel中，給使用者提交的是包含表格資料的Excel文件。
• 反客為主方式：這種方式將Excel作為主體。也就是說，主要的操作介面是Excel，在Excel中呼叫或訪問其他系統。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，將資料傳送給Excel。但需要使用者自己調整報表格式。我採用的方案是通過Excel的VBA實現表格的格式設定。其中有部分功能需要訪問SQL Server資料庫，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元件），然後通過Excel反過來呼叫這些DLL。終端使用者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選單和按鈕，現在通過載入項【Add-ins】實現）

  不過隨著時間的推移，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三個平臺，SQL Server也開始支援Linux。以後我們會在更多的場景看到微軟的身影。   既然Excel已經支援了macOS平臺，就需要採用跨平臺的方式與Excel整合。當然，前面介紹的幾種方案現在仍然可用，但僅限於Windows平臺。不過我們無法預測使用者到底使用哪一個平臺，所以應該儘量使用跨平臺方案。   目前主要的跨平臺方案有如下3種：

• 直接修改xlsx檔案
• 通過VBA間接呼叫其他程式語言
• 使用office.js

  第1中方式有很多程式語言都支援，例如，Python、Java、Julia、Go、JavaScript。幾乎你能想到的程式語言，都有支援xlsx格式的庫。這裡只討論Python。如果想了解更多關於整合Excel的技術，可以關注我的公眾號：極客起源。   在Python語言中，支援Excel檔案格式的庫非常多，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格式的檔案。不過這些庫基本是隻是生成Excel檔案，並不能更好地利用VBA以及更高階的功能。由於Excel檔案格式非常複雜，完全支援比較困難，所以這些庫只是支援一部分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，呼叫其他程式語言，相當於用其他程式語言代替了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一樣使用這些程式語言，但從本質上看仍然是直接寫xlsx檔案。功能其實與第1種方式相同，因為這並不是官方支援的功能。   第3種是office.js，這是微軟官方提供的一個基於JavaScript的程式庫。基於Node.js，可以用JavaScript完全取代VBA實現Excel以及Office其他成員的載入項。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特有的整合方案：applescript 除了跨平臺解決方案外，在macOS上，還支援使用applescript與Office（Excel、World、PowerPoint等）互動，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元件操作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程式碼會建立一個新的Excel文件，並將其儲存為first.xlsx檔案。  

 

 執行後，會看到一個開啟的Excel文件，並且已經儲存為firstx.xlsx檔案。

 

 5. Python與Excel整合，有哪些好處

  Excel對於Python來說，可以將Excel看做是一個可程式設計的大元件。這個元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有很多模組可以製作報表和圖表。但這些模組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，而且效果槓槓滴。   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。我聽到有很多程式設計師說，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專案，聽說是遇到了某些難題。這時有一個老程式設計師（據說至少50歲以上）將自己關在辦公室裡一個星期，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？其實如果光看程式設計速度，再牛叉的程式設計師，也不可能比普通程式設計師快幾十倍，更何況數百倍了。但還有另外一種可能，就是這名老程式設計師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體公司作高階程式設計師。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資料庫。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，著急回家看電影，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傳輸資料。   說幹就幹，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，這當然不是我程式設計速度快了幾十倍，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語句查詢出資料，然後將這些資料傳送給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，那麼程式設計效率提高數百倍，甚至上千倍，也不是沒有可能的。   6. 瞭解多個技術領域，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，團隊合作只有在專案所採用的技術被確定後，例如，如何整合多種技術，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瞭解，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、肌肉的構造非常瞭解，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個領域就是百裡挑一。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：

 如果我們的程式需要計算某個表示式的定積分（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式去完成，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。不過要是瞭解sympy這個庫，那就是幾行程式碼的事：  

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？ 只需要瞭解一個API的用法就搞定了。

假設現在我們還有一個需求，要計算某個函式在某一點的導數（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），那麼只要瞭解導數的原理，就很容易通過幾行程式碼搞定，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，

# 計算導數的函式
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後6位
  return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)
# 待計算的函式1（y = 2 * x）  
def f1(x):
    return 2 * x
import math
# 待計算的函式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：對這些程式碼和高等數學不熟悉也沒關係，這裡我只是舉個例子，後期我會寫一些關於數學和程式設計方面的文章，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，以及視訊課程。   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。如果瞭解足夠多的領域，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還擁有強大的資料分析能力。所以如果將Python與Excel整合，就意味著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”。也就是通過整合或其他方式，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，支援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體，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，還會有很多支援“生態滲透”的開發工具。例如，我們團隊研發的UnityMarvel，就是一款超平臺開發系統。這裡之所以稱為“超平臺”，而不是“跨平臺”，是因為UnityMarvel不僅僅可以跨作業系統平臺，還可以跨資料庫平臺，雲平臺、API平臺、開源硬體、物聯網等，以及支援虛擬SQL、客戶端服務端一體化、柔性熱更新、Office載入項、瀏覽器外掛等新特性。因此稱為“超平臺”開發系統。並且自己研發了Ori程式語言（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（等釋出後我再寫文章詳談），先說說UnityMarvel是如何跨資料庫的。   所謂跨資料庫（目前指關係型資料， 以後會支援文件、鍵值等NoSQL資料庫），是指用UnityMarvel開發基於資料庫的應用並不需要事先確定到底用什麼資料庫（如MySQL、SQL Server、Oracle等），UnityMarvel內建了一種虛擬資料庫，可以直接用虛擬資料庫開發，在釋出時，會要求選擇使用的資料庫，例如，選擇MySQL或SQL Server。UnityMarvel會通過rosetta引擎將Ori語言的程式碼轉換為支援MySQL的程式碼。關於資料庫的部分，主要是用過內建的一種虛擬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的型別是SQLSelect，將result賦給Grid元件，就會直接顯示查詢結果。當釋出時，會將上面的程式碼轉換為使用相應資料庫（如MySQL、SQL Server）的特定程式語言（如JavaScript、Java等）的程式碼。這麼做的好處如下： 1. 不需要進行資料庫選型，資料庫是在釋出時後期繫結的； 2. 如果想切換資料庫（例如，從MySQL換成Oracle），只需要重新發布，選擇相應的資料庫就可以了，不需要修改一行程式碼； 3. 統一資料庫介面，開發人員並不需要了解各種資料庫的細節，開發門檻低； 4. UI與資料庫互動非常容易，不必考慮各種資料庫引擎和庫，只需要直接將SQL語句賦給與其互動的UI元件即可； 5. 自動檢測和去除大多數SQL中的潛在風險，如SQL注入等； 6. 脫離資料庫環境開發。例如，想使用MySQL資料庫開發，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內建的虛擬資料庫進行開發，然後釋出即可，部署在有MySQL環境的機器上就可以成功運行了；  

 

 

8. 上程式碼：Python到底如何與Excel互動   在這一節玩點真格的，看一看Python到底如何與Excel互動。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資料，看起來很彆扭，因為不同層次的資料之間沒有縮排，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，這裡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
# 開啟待轉換的檔案
workbook = openpyxl.load_workbook('原始表格.xlsx')

ws = workbook.active
table = ws['A1':'D11']
# 設定字型
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定為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，數字右對齊
leftAlign = Alignment(horizontal='left',vertical='center')
rightAlign = Alignment(horizontal='right',vertical='center')
for row in ws.rows:
    for cell in row:
        # 數字，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



# 為表格新增邊框

topBorder = Border(top=Side(border_style='thick',color='000000'))
                #bottom=Side(border_style='thick',color='000000'),
                #horizontal = Side(border_style='thin',color='000000'))
# 新增表格頂邊的粗線（包括最後沒有資料的列）
for col in range(2, ws.max_column + 2):
    ws.cell(2, col).border = topBorder

bottomBorder = Border(bottom=Side(border_style='thick',color='000000'))
# 新增表格底邊的粗線（包括最後沒有資料的列），這裡需要加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

# 新增水平細線
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

# 單元格縮排
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)

# 設定文字顏色
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
# 設定背景色
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('轉換後的表格.xlsx')

print('見證奇蹟的時刻')

 

現在執行程式，當輸出“見證奇蹟的時刻”後，就會在當前目錄生成一個“轉換後的表格.xlsx”，該檔案就是上圖的效果，是不是很神奇呢？   從這段程式中可以看出，轉換該表格需要多少步，程式碼並不複雜，大家可以根據openpyxl的文件研究。   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載入項提供的RunPython函式執行Python程式碼。   現在有一個hello.py檔案，程式碼如下：  

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檔案，該檔案是Excel的載入項檔案，也就是Excel VBA的發行包檔案。現在隨便開啟一個空的Excel workbook，然後點選“工具”>“Excel載入項”選單項，會開啟如下圖所示的對話方塊，找到xlwings.xlam檔案，並選中該檔案。

 

 然後在“開發工具”選項卡中點選“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模組，然後編寫下面的程式碼：  

 Sub test()
     RunPython ("import  hello; myproject.hello_xlwings()")
 End Sub   

執行指令碼，就會看到在“A1”的位置插入了Hello xlwings!

  OK，現在大家已經瞭解瞭如何使用Python與Excel互動，其他還有很多種方法，而且也不僅僅只有Python能與Excel互動，其實幾乎所有的程式語言，甚至是C語言，都有想用的Library可以與Excel互動。那就期待我下面的文章吧！