Python Academy · Lezione

Leggere le cartelle di lavoro

Aprire e leggere file Excel

Leggere le cartelle di lavoro è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Excel con Python

openpyxl è la libreria standard per leggere e scrivere file Excel moderni (nel formato .xlsx). Consente a Python di automatizzare attività sui fogli di calcolo che altrimenti le persone svolgerebbero manualmente.

Questa lezione si concentra sull'apertura dei file e sulla lettura del loro contenuto.

Il modello della cartella di lavoro

I file Excel hanno una gerarchia chiara, riprodotta da openpyxl:

Cartella di lavoro l'intero file
Foglio di lavoro una singola scheda al suo interno
Cella una singola casella in stile A1 contenente un valore

Si passa dalla cartella di lavoro al foglio di lavoro e poi alla cella.

Apertura di un file

load_workbook('data.xlsx') legge un file e restituisce una cartella di lavoro. Per i file di grandi dimensioni che deve solo leggere, passi read_only=True per elaborare le righe in streaming e risparmiare memoria.

Usi data_only=True per leggere l'ultimo risultato calcolato delle celle contenenti formule invece del testo della formula.

Selezione di un foglio

wb.active restituisce il foglio attualmente selezionato. wb['Sheet1'] seleziona un foglio per nome e wb.sheetnames elenca tutte le schede. Scegliere il foglio corretto è il primo passo di qualsiasi lettura.

sheetnames = ['Summary', 'Q1', 'Q2', 'Q3']
wanted = 'Q2'
if wanted in sheetnames:
    print('Selecting sheet:', wanted)
else:
    print('Not found, defaulting to', sheetnames[0])

Lettura di una singola cella

Acceda a una cella tramite il relativo indirizzo Excel: ws['A1'].value, oppure tramite numeri con ws.cell(row=1, column=1).value. L'attributo .value contiene i dati effettivi, che possono essere testo, un numero, una data o None.

Lettere e numeri delle colonne

Le colonne di Excel sono indicate da lettere (A, B, ... Z, AA), ma openpyxl utilizza anche numeri a partire da 1. Talvolta è necessario convertire da un formato all'altro. Ecco il numero di colonna corrispondente a una lettera.

def col_to_num(letters):
    num = 0
    for ch in letters.upper():
        num = num * 26 + (ord(ch) - ord('A') + 1)
    return num

for c in ['A', 'B', 'Z', 'AA']:
    print(c, '->', col_to_num(c))

Scorrimento delle righe

ws.iter_rows(values_only=True) restituisce ogni riga come una tupla di valori. È il modo più semplice per leggere una tabella. La prima riga contiene generalmente l'intestazione.

Può scorrere le righe come farebbe con qualsiasi iterabile.

rows = [
    ('Name', 'Age', 'City'),
    ('Ada', 36, 'London'),
    ('Linus', 54, 'Helsinki'),
]
header = rows[0]
for record in rows[1:]:
    print(dict(zip(header, record)))

Individuazione dell'intervallo utilizzato

ws.max_row e ws.max_column indicano fin dove si estendono i dati. ws.dimensions restituisce una stringa che rappresenta l'intervallo, ad esempio 'A1:C10'. Li utilizzi per evitare di leggere celle vuote.

Lettura di un intervallo

Può selezionare una porzione del foglio di lavoro: ws['A1:C3'] restituisce una tupla di tuple di riga contenenti oggetti cella. È utile quando serve solo una parte del foglio invece di tutte le righe.

Gestione delle celle vuote

Le celle vuote restituiscono None. I fogli di calcolo reali sono disordinati, quindi durante la lettura gestisca i valori mancanti, ad esempio sostituendoli con un valore predefinito. In questo modo evita errori nelle fasi successive.

raw_row = ('Ada', None, 'London')
clean = [v if v is not None else 'N/A' for v in raw_row]
print(clean)

Lettura di più fogli

Una cartella di lavoro può suddividere i dati tra più schede, ad esempio una per ogni mese. Scorra wb.sheetnames, selezioni ogni foglio e lo legga applicando la stessa logica. Aggiunga a ogni riga il nome del foglio per tenere traccia della provenienza.

Questo schema consolida molte schede in un unico dataset.

Controllo rapido

Metta alla prova le Sue capacità di lettura.

Riepilogo

Ora sa leggere i file Excel:

Gerarchia: cartella di lavoro > foglio di lavoro > cella
load_workbook con le opzioni read_only e data_only
Selezione dei fogli tramite wb.active, wb['Name'], wb.sheetnames
Lettura con .value, iter_rows(values_only=True) e controllo di max_row / max_column
Gestione di None per le celle vuote

Domande Frequenti

La lezione «Leggere le cartelle di lavoro» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Leggere le cartelle di lavoro» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Leggere le cartelle di lavoro»?

Aprire e leggere file Excel Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Leggere le cartelle di lavoro»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

← Torna a Python Academy