0. 序言
- Python的优势之一就是相同功能Python用一行代码，而其他语言需要用几十行甚至上百行。
- 鉴于以上优势，写脚本推荐Python。
- 脚本运行后的报告可以是txt、excel、折线图、堆叠柱状图。
- 以下开发环境是Linux，Windows和Mac都可借鉴。
1. txt
- 写数据到txt文件
def text_save(file_name, data):
memory_file = open(file_name, 'a')
for i in range(len(data)):
s = str(data[i]).replace('[', '').replace(']', '')
s = s.replace("'", '').replace(',', '') + '\n'
memory_file.write(s)
memory_file.close()
text_save("/home/fukq/txt/我是txt文件.txt", Max)
说明：方法的第一个参数是文件名称，第二个参数是列表或者字典或其他（集合）。
- 从txt文件读取数据
content = open("/home/fukq/txt/我是txt文件.txt")
for element in content:
print element # 对数据进行处理
说明：打开txt文件只需调用open方法即可。
2. excel
- 写数据到excel
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 在第一行，从第二列开始输出1-96数字到Excel
from openpyxl import Workbook
# 初始化Workbook
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# 第几次检测的数字存储集合
Excel_Time = []
Letter_ALL = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P',
'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']
# excel数据从B列开始
for letter in Letter_ALL:
if letter != "A":
Excel_Time.append(letter)
# 获取对应的列的数据
for i in Letter_ALL:
for letter in Letter_ALL:
# 最多有96列数据--即：输出96次数据
if len(Excel_Time) < 96:
Excel_Time.append(i + letter)
else:
break
# 在相应的列和行输出数字索引：代表次数：共96次
for i in range(96):
sheet[Excel_Time[i] + "%d" % 1].value = i + 1
wb.save('/home/fukq/excel/我是excel文件.xls')
说明：
① Workbook用来创建excel
② wb.active创建sheet
③ sheet[].value给表格赋值：Excel_Time[i]指列值，1指行值
- 从excel读取数据
import xlrd
# 打开文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'/home/fukq/excel/我是excel文件.xls')
# 获取Sheet
sheet_name = workbook.sheet_names()[0]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet_info = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
# 行数
sheet_info.nrows
# 列数
sheet_info.ncols
# i行0列单元格内容，编码是utf-8
sheet_info.row(i)[0].value.encode('utf-8')
# 行的内容
rows = sheet.row_values(3)
# 列的内容
cols = sheet.col_values(2)
说明：通过导入xlrd来读取excel数据。
3. 折线图
import matplotlib.pyplot as plt
def save_png(image_name, x, y):
# 创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px
plt.figure(figsize=(16, 4))
for index in range(len(x)):
# 在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度）
plt.plot(x[index], y[index], label="KB", color="red", linewidth=2)
# X轴的文字
plt.xlabel(des_time)
# Y轴的文字
plt.ylabel(des_size)
# 图表的标题
plt.title(image_name)
# 显示图示
plt.legend()
# 保存图
plt.savefig(image_name + ".png")
plt.close()
save_png(image_name, All_X_DATA, All_Y_DATA)
说明：
① 以上代码是考虑了折线图中间有中断的情况（没有数据的时候，折线图是不绘制的）：for index in range(len(x)) 和 plt.plot 是核心代码。
② 利用matplotlib.pyplot绘制折线图。
③ All_X_DATA 这是X坐标的列表，All_Y_DATA 这是Y坐标的列表。
4. 堆叠柱状图
# -*- coding: utf-8 -*-
# 折叠柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Friday', 'Sunday']
num_list = [1, 4, 8, 9]
num_list1 = [1, 2, 3, 1]
num_list2 = [1, 3, 4, 5]
L = []
for m in range(len(num_list)):
for n in range(len(num_list1)):
if m == n:
L.append(num_list[m] + num_list1[m])
print L
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, label='boy')
plt.bar(range(len(num_list)), num_list1, bottom=num_list, label='other', tick_label=name_list)
plt.bar(range(len(num_list)), num_list2, bottom=L, label='girl', tick_label=name_list)
plt.legend()
plt.savefig("Test.png")
Test.png
说明：
① 和绘制折线图一样，绘制堆叠柱状图也是利用matplotlib.pyplot。
② 实现堆叠效果的核心代码是'bottom'参数,而bottom的值是之前绘制的所有元素的合。如代码所写：
bottom=num_list的值num_list是label='boy'的值（其实就是和，因为在other绘制之前只绘制了一个），
bottom=L的值L是 label='boy'和label='other'每一项值的和，以此类推，这样才能绘制出堆叠的效果。
5. 后续
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