代码行数不是衡量代码难度，工程复杂的唯一标准。实际上5000行python代码的工程是非常复杂的项目呢。毕竟python语法简单，又有很多特别方便的第三方库，经常几十行的代码，用c/c++等语言来重写的话，需要几千行才能完成。

用代码来衡量作业的复杂的度，一定是特别外行的做法。有一个回答就是用print语句重复写了5000行，可明显看得出来这个代码难度并不大。这个例子可以看出来，要是程序员的工作是按代码行数来付费的话，程序员们有一万种办法，把原本几行的代码写成几百行甚至几千行。

记住，千万不要用代码行数来衡量作业难度！

其实，在此之前，小编也从来没研究过如何使用Python读取Excel数据，但是本着负责的态度，小编搜索了一下“Python如何读取Excel数据”，得知xlrd库是专门用来读取Excel的，所以小编马上下载下来学习了一番。

中国有句古话说“授人以鱼，不如授人以渔”，所以今天小编不打算直接分享干货，而是通过这个库教大家如何学习使用一个陌生的库。

一、库的安装

通过百度我们得知，已经有现成的处理Excel数据的xlrd库了，所以我们可以直接在终端里输入以下命令下载安装最新的xlrd库。

pip install xlrd

二、查看库文件

Python的第三方库均保存在Python安装目录下的lib文件夹中的site-packages文件夹中，所以我们直接进入该文件夹找到并进入xlrd文件夹。

从图中我们可以看出，xlrd库中文件并不是很多，但是我们应该从哪个文件开始看呢？有一定编程基础的人应该发现__init__.py这个文件了，init在英语中是开始、最初的意思，而Linux系统也是从init这个进程对组成Linux的服务和应用程序进行初始化的，所以一个成熟的库通常都会有一个__init__.py文件，而这个库的运行就是从这个文件开始的。

三、__init__.py代码阅读

打开文件，我们可以看出，该文件主要分为两部分：第一部分导入依赖的库以及xlrd库中的其他文件；第二部分为定义的三个函数。

对于导入的库和文件，我们可以先不看，我们主要看定义的三个函数，看他们的说明以及返回什么。

1、open_workbook

函数open_workbook的说明为：“Open a spreadsheet file for data extraction.”

翻译成中文的意思为：“打开一个用于提取数据的电子表格。”

由此我们可知，使用这个库的第一步应该是从这个函数开始的，即通过该函数打开我们所要处理的Excel文件。

而该函数返回值为bk，即book.open_workbook_xls()的返回值，所以我们下一步的任务就是查看book.py这个文件。

2、dump

函数dump的说明为：“For debugging: dump an XLS file's BIFF records in char & hex.”

翻译成中文的意思为：“用于调试：将XLS文件的BIFF记录转储为16进制字符”

看说明我也没弄明白具体是做什么的，所以暂时放过，不研究。

3、count_records

函数count_records的说明为：“For debugging and analysis: summarise the file's BIFF records.”

翻译成中文的意思为：“用于调试和分析:总结文件的BIFF记录。”

看说明同样不明白具体是做什么的，所以暂时放过，不研究。

四、book.py代码阅读

book.py有两个类五个函数，由于__init__.py文件中open_workbook函数最后的返回是book.open_workbook_xls(),所以我们先从open_workbook_xls()这个函数读起。

1、open_workbook_xls()

对于函数，我们还是先不管他内部都做了什么，先看返回值是什么。很显然，open_workbook_xls()函数返回值为bk，即Book()，由此我们得知，当我们使用open_workbook函数导入一个Excel文件时，返回的是一个Book类的实例，而我们下一步的任务就是看Book类。

2、Book()

Book()类有30多个方法，我们依旧从__init__()方法开始看。

展开__init__()方法，发现里面只有属性变量的初始化，并没有太多有用的东西。此时我们的线索断了，我们应该怎么办呢？我们不妨跳出这个库，想想Excel表格的结构是什么样的。

用过Excel的同学一定都知道，在Excel中，通常一个文件为一个工作簿，即Book；而一个工作簿可以有多个工作表，即Sheet。

我们回过头来继续看代码发现，Book类中有一个sheets方法，所以我们就从这个sheets方法入手。

sheets方法调用了get_sheet方法，返回_sheet_list列表，我们继续看get_sheet方法

从get_sheet方法中我们可以得知_sheet_list列表的元素为sh，方法的返回值也为sh，即sheet.Sheet()——工作表。

至此，我们已经掌握以下三点内容：

使用open_workbook函数导入Excel文件，得到Book工作簿实例

通过Book工作簿的sheets方法我们可以获取Book工作簿的所有sheet工作表列表

通过Book工作簿的get_sheet方法我们可以获取Book工作簿的指定的某个sheet工作表

由于数据都是存储在工作表中的，所以我们只要继续研究sheet.py文件就可以弄明白如何将数据提取出来了。

五、sheet.py代码阅读

sheet.py文件中Sheet类是我们研究的重点，所以我们首先看这个类。

还是一样的流程，先看__init__()方法，里面同样是一些属性变量初始化定义。

然后我们会发现几个带values字样的方法：

1、cell_value

根据说明我们可以知道，该方法可以得到指定单元格的数值。

2、row_values

根据说明我们可以知道，该方法可以得到指定行的数值。

3、col_values

根据说明我们可以知道，该方法可以得到指定列的数值。

六、总结

使用xlrd库读取Excel文件有以下几个步骤：

1、使用open_workbook函数导入Excel文件，得到Book工作簿实例

book = xlrd.open_workbook('./test.xls')

2、通过Book工作簿的sheets或get_sheet方法获取Book工作簿的sheet工作表

sheet = book.sheets()[0]

3、通过sheet工作表的cell_value、row_values或col_values方法获取相关数值

row_values = sheet.row_values(1)

今天我们通过对xlrd库的解读跟大家分享了如何使用Python读取Excel文件，并教给大家如何学习使用一个陌生的库。由于篇幅有限，xlrd库的大部分用法文中并没有讲到，不过，既然大家已经知道如何学习一个陌生的库了，xlrd库的用法就由大家自己来摸索吧！如果您觉得小编还有一点点小能力，想学习更多的Python或者数据可视化的东西，关注我吧！

python设计之初就是面向大众的，语法简单，易学易懂，应用广泛，下面我简单分享一下学习python的过程，主要内容如下：

搭建Python环境

这个是学习python的第一步，首先本地需要有一个python运行环境，然后才能正常的编写、调试和运行python程序，目前来说，有2种方法，一种是到官网下载python安装包，一种是下载Anaconda，这里推荐下载Anaconda，集成了python解释器及大量第三方库，还自带有Spyder、Notebook等开发环境，使用起来非常不错，下载的话，直接到官网上下载就行，各个平台的版本都有：

Python开发软件

这个就非常多啦，几乎每个代码编辑器和IDE环境都支持python开发，下面我简单介绍几个不错的软件:

1.VS Code：这是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，轻巧灵活、运行速度快、占用内存少，严格意义上说不是一个python开发环境，但是安装python插件后，也可以当做一个非常不错的python开发软件来使用，自动补全、代码高亮、语法检查、Git等功能都非常不错，使用起来非常方便：

2.Sublime Text：这也是一个轻量级的代码编辑器，可以跨平台使用，基本功能和VS Code差不多，文本编辑功能强大，插件扩展丰富，配置好本地python解释器后，也可以当做一个非常不错的python开发软件来使用：

3.PyCharm：这是一个比较专业的python开发软件，重量级的，相比较功能单一的代码编辑器来说，PyCharm支持单元测试、代码重构、代码分析等高级功能，因此开发、调试、运行效率更高，在业界也更受欢迎，官网也提供了免费的社区版可供广大开发者使用，非常不错：

Python学习资料

介绍完python开发软件，我们就应该开始python学习了，这个网上的学习资料其实非常多，下面我介绍几个不错的学习网站：

1.菜鸟教程：这是一个免费的编程学习网站，所有资料（包括python）都是以文档的形式在线学习，基础知识全面、章节安排合理、内容循序渐进，对于初学者来说，是一个非常不错的选择，很适合入门学习：

2.慕课网：这也是一个非常不错的编程学习网站，所有课程都是以视频的形式在线学习，python资料也非常全面，有基础入门也有进阶深入，对于入门python学习来说，也是一个非常不错的选择：

3.实验楼：这是一个提供在线练习的编程网站，所有资料都是以实例教学为主，非常有趣味性，但是需要一定的python基础，如果你想深入学习python，多做一些项目，提高自己的编程水平，可以考虑学习一下这个网站，非常不错：

Python进阶深入

python应用范围非常广，涉及web开发、运维、测试、数据分析、机器学习等，每个方便都深入的学习显然是不可能的，选择一两个有前景自己感兴趣的方向学习，坚持下去，例如目前比较火的数据分析、机器学习等，多做项目，提高自己的水平和经验：

目前就分享这么多吧，入门的话，还是要多练习多调试代码，基础知识牢固后，就是要多做项目，积累经验，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

1、选择Python版本并且安装开发环境。对于Python工程师来说，Python的版本则是你们的工作环境。所以在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本，Python3对零基础的小白很友好，易上手。选好版本后就可以开始学习了。Python开发环境直接到Python官网上下载即可。

2、规划好以后的方向以及学习路线，比如说学完以后想做Python web开发工程师，或者是爬虫工程师等，这些都是需要考虑的，方便后期学习的时候有更好的侧重点。每个阶段的学习都有相应的学习计划，先学什么，在学什么。具体的可以到相关的招聘网站上去了解一下Python相关开发岗位的任职要求。

3、找到相关的教程，开始学习。注意学习的时候，一定记得每个案例都自己动手去实践，去验证，这样才会发现其中的问题，编程是个技术活儿，得亲自实践。做好笔记，方便以后复习。

了解过“如鹏网”的Python学习路线，可以作为学习的参考。有网络的地方就可以学习，灵活安排学习进度，有问题随时提问，实时解答，有新的课程更新了，也是可以继续来学习的，可以去看看。

1、Python基础

2、数据库开发技术

3、web前端

4、Python web开发及企业综合项目

5、Linux

6、NoSQL

7、数据可视化

8、爬虫技术

9、人工智能

随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。

各个公司对于Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员，可以到相关的招聘网站上去查询一下。

系统的学习一下会更好，少走很多弯路，规避很多在自学中遇到的问题，学的更加系统。

在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系，有详细的学习路线，可以参考一下。有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，有更多的时间来练习项目，夯实基础。

第一部分：Python语言基础

第二部分：数据库开发

第三部分：web前端

第四部分：Python web开发

第五部分：Python web项目（项目截图可访问如鹏网官网）

第六部分：Linux

第七部分：NoSQL

第八部分：数据可视化

第九部分：爬虫技术

第十部分：人工智能

详细可以到 如鹏网 官网上去了解一下，每个章节的后面都有详细的练习题和面试口才题，需要以录音的方式来提交，老师会进行批改，指出回答的不到位的地方，直到通过为止，为以后的面试做准备，有新的课程更新了，也是可以继续申请了来学习的，口碑不错，基本上都是慕名而去的。