前言
今天为大家介绍Python+Excel的实战项目，非常有趣，废话不多说。
Let’s start happily
开发工具
Python版本： 3.6.4
相关模块：
xlwings模块
requests模块
pathlib模块
xlwings模块
json模块
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
文中完整版代码，评论留言获取。
具体操作可以看下图～
展示
在城市栏输入杭州，点击查询按钮，表格的数据就会发生变化，的确是杭州的天气预报。
① 数据获取
既然是天气预报，那肯定是需要天气数据的。
找了一圈国内开放的天气API接口，大多都是需要注册，小F果断放弃。
腾讯倒是有个不错的，可惜接口信息不太完整，没有相应的数据说明。
地址：tianqi.qq.com/
接口地址：wis.qq.com/weather/common
数据说明
最终选择了一个国外的天气API接口。
地址：metaweather.com/zh/
天气API接口
并没有提供国内所有的城市，目前只有10个城市。
所以要想城市多一些，腾讯的天气接口还是可以考虑的。
一共是有10种天气状态，并且提供了相关的天气状态图片，可以供我们使用。
图片已经下载下来了，需要的小伙伴可以文末获取哦！
图片
首先通过查询，获取城市的ID值。
城市的ID值
然后根据ID值，再去获取对应的天气信息。
对应的天气信息
相关名称的中英文对照如下。
# 天气--中英文名对照
weather = {
'Snow': '雪',
'Sleet': '雨夹雪',
'Hail': '冰雹',
'Thunderstorm': '雷阵雨',
'Heavy Rain': '大雨',
'Light Rain': '小雨',
'Showers': '阵雨',
'Heavy Cloud': '阴',
'Light Cloud': '多云',
'Clear': '晴'
}
# 城市--中英文名对照
citys = {
'北京': 'Beijing',
'成都': 'Chengdu',
'东莞': 'Dongguan',
'广州': 'Guangzhou',
'杭州': 'Hangzhou',
'香港': 'Hong Kong',
'上海': 'Shanghai',
'深圳': 'Shenzhen',
'天津': 'Tianjin',
'武汉': 'Wuhan'
}
② 创建表格
安装xlwings库，并且使用命令行创建项目。
# 安装xlwings
pip install xlwings -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
# 命令行运行
xlwings quickstart weatherapp --standalone
如此便会生成两个文件，Python和Excel文件。
Python和Excel文件
其中weatherapp.py的文件内容如下。
文件内容
上图为Mac电脑的设置，Windows电脑设置起来也很简单，具体可以百度。
通过点击开发工具选项，我们可以使用Excle的Visual Basic 编辑器(VBA)，还能插入按钮(查询按钮)。
插入按钮
然后我在表格中插入一个点击按钮。
点击按钮
选择宏名称为SampleCall，宏的位置为当前工作簿。
当前工作簿
点击按钮1，A1单元格出现内容Hello xlwings！。
Hello xlwings！
再次点击，A1单元格内容变为Bye xlwings！。
Bye xlwings！
也就意味着，修改weatherapp.py文件的代码，即可实现Excel的交互操作。
下面对表格进行页面设计，毕竟要让表格好看起来。
页面设计
设置表格的行高、列宽、背景色、固定文字内容等信息。
将单元格C3名称设置为city_name，插入6张太阳图片，排列在单元格C9～H9处，居中对齐，图片也改名为no.1~no.6。
修改weatherapp.py文件代码如下。
import json
from pathlib import Path
import requests
import xlwings as xw
# 天气--中英文名对照
weather = {
'Snow': '雪',
'Sleet': '雨夹雪',
'Hail': '冰雹',
'Thunderstorm': '雷阵雨',
'Heavy Rain': '大雨',
'Light Rain': '小雨',
'Showers': '阵雨',
'Heavy Cloud': '阴',
'Light Cloud': '多云',
'Clear': '晴'
}
# 城市--中英文名对照
citys = {
'北京': 'Beijing',
'成都': 'Chengdu',
'东莞': 'Dongguan',
'广州': 'Guangzhou',
'杭州': 'Hangzhou',
'香港': 'Hong Kong',
'上海': 'Shanghai',
'深圳': 'Shenzhen',
'天津': 'Tianjin',
'武汉': 'Wuhan'
}
def main():
# 通过runpython从excel中调用python函数
wb = xw.Book.caller()
sht = wb.sheets[0]
# 从Excel中读取城市信息
city_name = citys[sht.range("city_name").value]
# 获取城市的ID值, 即woeid
URL_CITY = f"https://www.metaweather.com/api/location/search/?query={city_name}"
response_city = requests.request("GET", URL_CITY)
city_title = json.loads(response_city.text)[0]["title"]
city_id = json.loads(response_city.text)[0]["woeid"]
# 获取城市的天气信息
URL_WEATHER = f"https://www.metaweather.com/api/location/{city_id}/"
response_weather = requests.request("GET", URL_WEATHER)
weather_data = json.loads(response_weather.text)["consolidated_weather"]
# 创建空列表, 存储数据
min_temp = []
max_temp = []
weather_state_name = []
weather_state_abbr = []
applicable_date = []
# 处理数据
for index, day in enumerate(weather_data):
# 最低温度
min_temp.append(weather_data[index]["min_temp"])
# 最高温度
max_temp.append(weather_data[index]["max_temp"])
# 天气情况
weather_state_name.append(weather[weather_data[index]["weather_state_name"]])
# 天气情况缩写
weather_state_abbr.append(weather_data[index]["weather_state_abbr"])
# 日期
applicable_date.append(weather_data[index]["applicable_date"])
# 将获取到的值填充到Excel中
sht.range("C5").value = applicable_date
sht.range("C6").value = weather_state_name
sht.range("C7").value = max_temp
sht.range("C8").value = min_temp
sht.range("D3").value = city_title
# 创建列表
icon_names = ["no.1", "no.2", "no.3", "no.4", "no.5", "no.6"]
# 设置天气图片路径
icon_path = Path(__file__).parent / "images"
# 将天气情况与天气图片进行匹配，更新表格
for icon, abbr in zip(icon_names, weather_state_abbr):
image_path = Path(icon_path, abbr + ".png")
sht.pictures.add(image_path, name=icon, update=True)
if __name__ == "__main__":
# 设置用于调试caller()的excel文件，可以直接在python里运行
xw.Book("weatherapp.xlsm").set_mock_caller()
main()
效果
此时我们打开Excel表格，在城市栏输入10个城市中的一个，然后点击查询按钮，天气就会更新。
接下来几天，广州都是大暴雨，广州的小伙伴可要注意了～
好了，本期的分享就到此结束了，有兴趣的小伙伴可以自行去实践学习。
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