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Leon
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用 Python 寫 Excel 巨集

說到 Excel 巨集,最直覺聯想到的應該會是 VBA,但其實微軟不只提供一種巨集語言,例如在網頁版的 Excel 並不支援 VBA,微軟給用戶的巨集語言是 Office Scripts,Office Scripts 是 TypeScript 的語法加上 Excel 物件模型的綜合體;又或者是增益集,微軟大大推的也是 JavaScript / TypeScript 的開發方案,而本文要介紹的是以 Python 為基礎的 Excel 開發模式。

什麼是「Python 寫 Excel 巨集」?

簡單的說,就是在 Python 程式內呼叫 Windows API 操控 Excel,具體的說是使用 xlwings 提供的封裝過的的 Excel COM API 以及透過 pywin32 提供的 Windows API 橋接能力來實現在 Python 程式操控 Excel 的目的,這樣的組合用起來和 VBA 寫巨集有八成像,所以才說「用 Python 寫 Excel 巨集」。

這種模式其實和在 C# 調用 Excel COM API 是一樣的,差別在於 Python 在數據處理領域擁有 C# 無法比擬的成熟生態系。

和一般用 Python 套件讀寫 Excel 檔案不同的是,Python + xlwings 的做法是去操控 Excel,所以不會有讀寫後格式跑掉的問題,就算有也是 Excel 自己造成的,而用戶對 Excel 自己造成的跑版問題有著異常高的寬容度。(反之,LibreOffice 開 Office 文件有點小跑版,用戶就會勃然大怒。)

為什麼是 Python,VBA 不香嗎?或 JS 不香嗎?

改用 Python 最顯著的好處當然是可以享用 Python 生態系的一切工具,特別是在數據處理這塊,這些好處列舉如下:

  • 可以用 pandas 等著名的數據套件處理 Excel 資料。
  • 可以在 Jupyter Notebook 環境或任何你喜愛的編輯器寫 Python 腳本,再也不用碰那陳年的 VBA 編輯器。
  • 你的巨集腳本可以被版控、被集中整理,而不會隨著 Excel 檔案散落四方,因而享有所有版控的特性,多人協作、功能分支等等。
  • 你還可以在 Python 腳本內透過 xlwings 調用 Excel 公式。

這幾點在其他的語言能否找到與之相當的工具,就看各個語言的套件生態豐不豐富了,至少在 npm 裡面我沒找到相對應的工具鍊。

而 VBA 本身,雖然也曾經輝煌過,十幾年前 AutoCAD 和 CorelDRAW 也一度支援 VBA 巨集,後來 AutoCAD 回歸 Lisp 的懷抱、CorelDRAW 也認清要平面設計師寫巨集是不切實際的奢望…,現在的 VBA 不論對微軟或對我們來說,都更像是個歷史遺產而不是資產,因此對沒有歷史包袱的巨集開發者來說,改用 Python 完全是個可以考慮的選項。

當然,改用 Python 必然要建立 Python 開發環境,這點額外的負擔可以參見〈建置 Python 3.9 開發環境〉,讓你快速在二十分鐘內建出心愛的 Python 環境。

用 Python 操控 Excel

前面提過,用 Python 操控 Excel 是靠 xlwings 與 pywin32 兩個套件實現的,這與我們利用 Playwright 或 Selenium 做瀏覽器自動化的模式相當類似,所以用 Python 寫 Excel 巨集這件是我們也可以稱為用 Python 做 Excel 自動化。

先放一部 xlwings 的影片感受一下操作體驗:


這裡我們直接用程式說明 xlwings 的用法。

初始化與讀檔、存檔

import xlwings as xw

with xw.App(add_book=False, visible=True) as app:
    wb: xw.Book = app.books.open('example.xlsx')
    sheet: xw.Sheet = wb.sheets[0]

    # handle the sheet

    wb.save()
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在引入 xlwings 並命名為 xw 後,我們建立了一個 App 物件,因為有存取 Excel 及開關檔案的原因,App 是被設計成支援 context manager 的,因此我們用 with 敘述讓 Python 自動幫我們處理掉區塊執行後自動關閉 Excel 的瑣事。

接著用一個 book 物件叫 Excel 開啟 example.xlsx 檔案,再把檔案內的第一個工作表指到 sheet,最後我們用 save() 叫 Excel 幫我存檔。

中間的 # handle the sheet 部分,典型的操作是找到你要的儲存格,再做後續的讀取、運算、寫入等工作。

選擇儲存格

儲存格的選定,不論是單格或一個範圍,都是用 xlwings 的 range() 函式。range() 可以接受多種的儲存格標示法:

# Excel 標示法-單格
sheet.range('A1')

# Excel 標示法-多格
sheet.range('A1:C3')

# 以 1 為首的 tuple (row, column) 標示法-單格
sheet.range((1,2)) # B1

# 以 1 為首的 tuple (row, column) 標示法-多格
sheet.range((1,2), (3,4)) # B1:D3
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建議不要用 Excel 標示法,因為欄數一超過 26 欄還要去處理 AAABAC 這類兩碼欄號的邏輯問題。

儲存格的取值與賦值

取值與賦值也相當直覺,下面改用 Python REPL 模式說明較能直觀感受到指令的回應:

>>> rng1 = sheet.range((1,2)) # B1
>>> rng1.value
'每次 Jira 的卡頓都令人抓狂'
>>> rng1.value = '用戰術上的勤奮掩蓋戰略上的怠惰'
>>> rng1.value
'用戰術上的勤奮掩蓋戰略上的怠惰'

>>> rng2 = sheet.range((1,2), (1,4)) # B1:D1
>>> rng2.value
['a', 'b', 'c']
>>> rng2.value = ['d', 'e', 'f']
>>> rng2.value
['d', 'e', 'f']

>>> rng3 = sheet.range((10,1), (11,3)) # A10:C11
>>> rng3.value
[['a', 'b', 'c'], [10.0, 20.0, 30.0]]
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對於 A10:C11 這樣 3 * 2 的範圍,對應的值也會以 3 * 2 的巢狀二維陣列形式表示。

只要靠 range() 搭配程式本身的迴圈或迭代結構,就可以完成大部分的任務囉,是不是相當簡單直覺呢!

小訣竅

分享一點小訣竅:

  • 一個 xlwings 的 App 可以開啟多份 Excel 檔案,可以互相剪剪貼貼。
  • 也可以開多個 xlwings 的 app,此時他們會有各自的程序 ID。

結語

VB 大哥已死,小弟弟 Small Basic 又注定只能是玩具不能是工具,肩負著教育責任的 Small Basic 首頁卻有著奇葩的烏龜人:

Small Basic 烏龜人

在這樣的勢態下,微軟僅容你 VBA 苟活,至於那美好的未來,看來是 Office Scripts 會與我們一同走過,但在 Office Scripts 尚未支援桌面版 Excel 的當下,對於沒有歷史包袱的我們,改用 Python 可能是更好的選擇,而且身分還能從「寫巨集的😞」搖身一變成🕺「大數據工程師🤓」,一整個潮到出汁💦。

本文僅介紹 xlwings 最常用的幾個功能,但 xlwings 的能力遠不止於此,它還有個特異功能,用 xlwings 的 CLI 指令讀檔,它會以 HTTP 服務的方式供應那份 Excel 檔的 API,各種花式用法請參閱 xlwings 文件

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