めちゃくちゃ手間のかかっていた手作業をPython使って激効率化した話 - Qiita
前置き すごく手間のいる作業が存在していた。ざっくり スプレッドシートを複製 運用管理ツールからjsonを複数DL シミュレータ実行 シミュレータ実行結果をスプレッドシートに貼り付け 目視で結果確認（NGならリトライ） スプレッドシートからExcelファイルexport メール＆Slackで報告 実質的な作業時間としては10~20min（リトライあるともっと）かかるが、色んなツールが必要だからとにかく面倒。 図にするとこんな感じ 環境 masOS Mojave ver10.14.6 Python 3.7.3 pip 19.2.2 激効率化（自動化）した結果 パラメータ指定なしのコマンド一つで、欲しかったExcelファイルが作成されるようにした 自動化のポイント 1. 運用観点 無駄は無くしていこうな方針で2点対応。 1-1. スプレッドシートの廃止 シミュレート結果の確認＋Excelファイ
PythonでExcel作業を自動化するOpenPyXLのはじめての使い方
こんにちは。はじめまして。かつひさ(@katsuhisa__)です。 異なるExcelファイル間で、地道なコピー＆ペーストを繰り返してデータを移動しなければならない時や、特定のセルを目視で見つけなければならない時ってありませんか？ 本連載では、PythonのOpenPyXLモジュールを使い、このような面倒で退屈なExcel作業をPythonで自動化する方法をお伝えします。 連載一記事目となる今回は、PythonでExcelファイルを操作するモジュールOpenPyXLのはじめての使い方（初心者向け）をご紹介します！ OpenPyXLとは？ OpenPyXLは、Excelの読み書きをPythonで行うためのモジュールです。 例えば、以下のような操作ができます。 �セルの値をPythonで読み書きする 複数のExcelファイル間でデータをコピーする グラフを追加する Excelの操作を自動化する
Pythonで大量のExcelファイルをいじった話 - けさらんぱの自由帳
最近「100個のテキストファイルから一部を取り出して100個のExcelファイルを作る」とか、「100個のExcelファイルの一部のセルを1つのExcelファイルにコピペする」とかいう感じの作業をする必要があって、手作業では面倒すぎるのでPythonのopenpyxlを使ってみました。今回はその時のメモです。 openpyxlは、Pythonからxlsxファイルを読み書きするためのパッケージです（xlsファイルは読み書きできないはず）。Excelを操作するわけではないので注意しないといけない点があるものの、逆にExcelなしでExcelファイルをいじることができます。 準備 Pythonとopenpyxlのインストール Linuxだと標準でPythonが入っていることが多いのですが、今回はWindows環境で作業する必要がありました。WindowsでPythonを動かす方法はいくつかあるみ
PythonユーザのためのJupyter「実践」入門 - ステーショナリー研究室日報
最近発売された「PythonユーザのためのJupyter「実践」入門」を八重洲ブックセンターで買った。 最近はExcelの代わりにJupyter Notebookを使うようにしている。簡単なグラフくらいなら、ネットを調べればすぐに描くことができる。しかし、もうちょっと気の利いたことをしたいとか、効率よく作業できてるのだろうかという疑問が出てくる。この本の前書きにも同じようなことが書いてあって、「Jupyter Notebookの活用とデータ可視化における実践例や知見が集まった場所がすくない」と著者らは思ってこの本を書いたようだ。 ちなみに、Jupyter Notebookとは、ブラウザベースのPythonのインタラクティブ実行環境のことだ。Anacondaをインストールするだけで環境構築はすべて終了するので、導入のハードルもかなり低い。自分にしっくりくる環境構築ができないと、プログラミング
pythonでオフィス快適化計画
23. OpenPyXL+BioPython • OpenPyXL – Excel 2007 xlsx/xlsmを読み書きする パッケージ • BioPython – PythonでBioinformatics(ゲノム配列や タンパク質立体構造を扱う) – PubmedのAPI(xmlが返ってくる)にも対 応 25. コード from Bio import Entrez, Medline from openpyxl import load_workbook Entrez.email = ”_____@gmail.com" handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=["21982300"], re"ype="medline", retmode="text") records = Medline.parse(handle) record = list(r
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