【1】地表最受欢迎编程语言
现在地球上程序员使用最多的编程语言是哪一门？
近日，IEEE Spectrum 发布的 2023 年度编程语言榜单为我们揭晓了答案——Python。该榜单是从多个维度进行统计分析得出的，包括 Google、StackOverfolw、GitHub、IEEE Xplore Digital等。
根据榜单显示，Python 连续八年名列前茅，是当之无愧的地表最受欢迎编程语言。Python 如此强悍，是因为它语法设计简洁明了，代码可读性强，非科班的初学者也可以快速上手。
加上 Python 拥有庞大的第三方功能库，并且具备与其他主流编程语言集成的能力，因此 Python 的功能也十分强大。无怪乎坊间传闻，Python 程序员的头发是最茂盛的。
要知道 Python 有多强大，小异的经历就是最好的证明。最近领导交待小异一项任务，要将几十份 Excel 表格的数据导入MySQL 数据库中。
小异评估工作量觉得要三天时间，领导微微一笑，说：“不用，一个小时足够你搞定了。” 小异闻言一脸的难以置信，领导提示说：“研究一下用 Python 解决这个问题吧，没用过也没关系，上手很快的。”
于是，小异带着问题去搜资料，找解决方案，鼓捣了一天，居然真的在下班前搞定了。小异惊叹于 Python 的简洁强大，也很有信心，再来类似任务，肯定可以在一小时以内完成。
我们来看一下初次接触 Python 的小异是怎么解决这个问题的。
【2】准备工作：配置开发环境，学习 Python 基本语法
首先是要配置 Python 开发环境，小异决定在 Debian Linux 上进行开发工作。把必须要用到的编译工具给装上，使用 Python3、包管理器 pip。
sudoapt install python3
sudoapt install python3-pip小异的目标很明确，只要能够解析 Excel 文档，写入 MySQL 数据库，功能够用就可以，复杂的编程知识以后再学。因此决定将学习范围放在 Python 的基本语法上，得益于对 shell 编程有所了解，小异发现 Python 上手也挺快。
小异在 REPL（Read-Eval-Print Loop）交互式编程环境中开始学习。经过几轮练习，就掌握了基本的算术运算、字符串处理、打印输出等方法。以下为 Python3 的 REPL 示例：
Type"help", "copyright", "credits"or"license"formoreinformation.
>>>print('hello, world')
hello, world
>>>12*100-(45/3+32)
1153.0
>>>'once'+'more'
'oncemore'接下来，小异又在文本文件中编辑了几段代码并保存执行，初步了解调试排错的方法。现在转入工作任务的处理，打算在解决问题的过程中继续学习。
经过思考，小异将整个任务拆分为两个步骤，第一是实现读取 Excel 文档，并将数据按数据头、行列解析出来；第二是操作 MySQL，实现创建表、插入数据，最终将 Excel 数据自动导入MySQL 中。
【3】第一步：用 Python 读取并解析 Excel
在全世界 Python 开源技术爱好者的贡献下，Python 有极为丰富的第三方库。小异选择了普遍使用的 pandas 库。pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适合处理和分析结构化数据。
首先是安装 pandas。pip 包管理器会将 numpy、pytz 等依赖库也一并安装：
所有待处理的 Excel 表结构都是一样的，第一行是属性值，从第二行开始就是数据值。类似如下结构：接下来，小异想到的是，能打开 Excel 文件，并且按行遍历将数据打印出来，这样下一步就可以拼接 SQL 的 INSERT 语句：importpandasaspd
# 读取整个Excel文件
df=pd.read_excel('example.xlsx', header=1)
# 按行遍历Excel表，并匹配属性值打印对应的数据
foriindf.index.values:
print(df.iloc[i]['id'], df.iloc[i]['name'], df.iloc[i]['age'], df.iloc[i]['address'], df.iloc[i]['email'])在上述代码中，首先使用read_excel()函数读取整个 Excel 文件并将其存储在 DataFrame 对象df中。然后，通过指定iloc属性来选择特定的行和列。iloc[][]有两个参数，第一个参数是行的索引值，第二个参数是列的名称。
去掉空行和注释，仅用 4 行代码就初步实现了意图。小异在这一步建立起了信心，向着下一个目标写入 MySQL 继续推进。【4】第二步：用 Python 写入 MYSQLysql首先还是找到方便操作 MySQL 的第三方库，即 Python 语言的官方 MySQL 驱动库：mysql-connector-python。该库提供了高性能、稳定的接口，实现连接 MySQL 库，并执行 sql 的查询、插入、更新、删除等操作，支持事务处理，还有错误处理机制。使用 pip 命令安装 mysql-connector-python：pip install mysql-connector-python小异经过一番摸索，调通了连接数据库、执行插入等操作，再与第一步的解析 Excel 功能合并，得到了初步可以工作的版本：importpandasaspd
importmysql.connector
df=pd.read_excel('example.xlsx', header=1)
# 连接到MySQL服务器
conn=mysql.connector.connect(
user='someone',
password='123456',
host='127.0.0.1',
database='person'
)
# 创建游标对象
cursor=conn.cursor()
foriindf.index.values:
# 执行插入操作
sql="INSERT INTO UserInfo (id, name, age, address, email) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)"
values=(df.iloc[i]['id'], df.iloc[i]['name'], df.iloc[i]['age'] df.iloc[i]['address'] df.iloc[i]['email'])
cursor.execute(sql, values)
conn.commit()
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()上述代码先使用mysql.connector.connect()函数连接到 MySQL 服务器，并指定用户名、密码、主机名和数据库名称。然后创建一个游标对象，用于执行 sql 语句。
在遍历 Excel 表的循环中，将行数据依次拼接到 INSERT语句中，执行以后以事务提交，实现将数据写入 MySQL 中。当然，这个初步的版本还可以进一步优化，例如将多行数据合并到一条插入语句中，以减少操作 MySQL 的频率。
至此，小异的任务已经顺利完成，同时也被 Python 深深地吸引，打算在以后尽量使用它来将工作自动化。Python 能做的可不只是读取 Excel 或者操作数据库，它能做的事真不少，从《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化 第2版》这本书里，你还能学到更多妙招。
不是计算机专业的，从没学过编程，担心年纪大了吸收不了？这都不是问题，这本书就是写给任何一位零基础学习者的，只要有兴趣就行，放心翻开它吧。
在内容编排上，书中从 Python 环境的安装配置讲起，用浅显易懂的语言讲解 Python 语法的基础知识，并配有习题巩固学习成果。
本书给读者制定的学习目标不是成为编程专家，而是能用 Python 处理办公场景中的各种任务，以自动化的方式提升工作效率。所以重视实战是本书的一大特点，它讲解了 14 类工作的 81 个实用项目，学会就能直接在工作中用到。
这些工作包括本地文件搜索和处理；网页数据的下载和加工处理；对 Excel 文档的读取解析与计算；自动发送邮件、短信；自动操控电脑等。
配套资源丰富是本书的另一大特点。读者拿到手上的绝不只是一本纸质书，还能获得 900 分钟的在线教学视频、在线编程环境、配套习题答案、全书思维导图、读书社群互动学习、2000 门扩展视频课程。总之，只要你的工作内容涉及使用电脑办公，需要在互联网上开展业务，就一定能找到使用 Python 提升效率的点。也不必担心学习 Python 对编程有多高的要求，《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化 第2版》已经帮你把路铺好，在多种配套资源的辅助下，踏实走好每一步，就能让 Python 成为工作好帮手。
