Python 用openpyxl库实现将实验数据自动生成excel

本文主要是介绍Python 用openpyxl库实现将实验数据自动生成excel，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

从控制台一个个复制粘贴输出数据到excel是不是很麻烦？

代码稍作改动，openpyxl帮你减掉工作量。

每多写一行代码，就少一些低效运算。

每多学一点知识，就少写一行代码！

看例子！

import openpyxl
import time
import numpy

if __name__ == "__main__":
    TEST_TIME = 20
    wb = openpyxl.Workbook() # 创建excel对象，可以理解为一个excel文件
    sheet = wb.worksheets[0] # 选择第一个Sheet
    sheet.append(['分块大小', '方案1', '方案2']) # 添加第一行（表头）

    print('*****方案测试（执行%d次）*****' % TEST_TIME)
    block_dict = {"1k": 1024, "2k": 2048, "4k": 4096, "8k": 8192, "16k": 16384}
    for block in block_dict:
        BLOCK_LEN = block_dict[block] * 8
        print('——分块大小%s——' % (block))
        time_list = {'scheme1': [], 'scheme2': []}
        for i in range(TEST_TIME):
            time_start = time.time()
            scheme1()
            time_end = time.time()
            time_list['scheme1'].append((time_end - time_start) * 1000) # 记录执行时间的毫秒数

            time_start = time.time()
            scheme2()
            time_end = time.time()
            time_list['scheme2'].append((time_end - time_start) * 1000)
    
        print('方案1耗时：%.2fms' % (numpy.mean(time_list['scheme1']))) # 取平均数，显示两位小数
        print('方案2耗时：%.2fms' % (numpy.mean(time_list['scheme2'])))
        sheet.append([block] + [round(numpy.mean(time_list[i]), 2) for i in time_list]) # 将结果写入表格的一行

    wb.save('result' + time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime()) + '.xlsx') # 使用生成时间作为后缀保存

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