国旗是一个国家的象征，它可以反映一个国家的特色和传统，国旗起源于近代的欧洲，是一个国家主权意识不断增强后的必然产物，本文我们使用 Python 来画几面国旗，使用的 Python 库是大家比较熟悉的 turtle。

大家都知道 2020 年因为新冠疫情的原因，有些公司为了生存下去做了降薪、裁员、加班等一系列动作，还有一部分公司直接死亡了，大家一起来看看吧。

在平时的工作中，难免需要一些 小Tip 来解决工作中遇到的问题，今天的文章给大家安利一个方便快捷的小技巧，将 Office（doc/docx/ppt/pptx/xls/xlsx）文件批量或者单一文件转换为 PDF 文件。 不过在做具体操作之前需要在 PC 安装好 Office，再利用 Python 的 win32com 包来实现 Office 文件的转换操作。

安装 win32com

在实战之前，需要安装 Python 的 win32com,详细安装步骤如下：

使用 pip 命令安装

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pip install pywin32

如果我们遇到安装错误，可以通过python -m pip install –upgrade pip更新云端的方式再进行安装即可：

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python -m pip install --upgrade pip	
   

下载离线安装包安装

如果 pip 命令未安装成功的话还可以下载离线包安装，方法步骤如下： 首先在官网选择对应的 Python 版本下载离线包：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/Build%20221/ 下载好后傻瓜式安装好即可。

文件转换逻辑

详细代码如下：

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class PDFConverter:
    def __init__(self, pathname, export='.'):
        self._handle_postfix = ['doc', 'docx', 'ppt', 'pptx', 'xls', 'xlsx'] # 支持转换的文件类型
        self._filename_list = list()  #列出文件
        self._export_folder = os.path.join(os.path.abspath('.'), 'file_server/pdfconver')
        if not os.path.exists(self._export_folder):
            os.mkdir(self._export_folder)
        self._enumerate_filename(pathname)

    def _enumerate_filename(self, pathname):
        '''
        读取所有文件名
        '''
        full_pathname = os.path.abspath(pathname)
        if os.path.isfile(full_pathname):
            if self._is_legal_postfix(full_pathname):
                self._filename_list.append(full_pathname)
            else:
                raise TypeError('文件 {} 后缀名不合法！仅支持如下文件类型：{}。'.format(pathname, '、'.join(self._handle_postfix)))
        elif os.path.isdir(full_pathname):
            for relpath, _, files in os.walk(full_pathname):
                for name in files:
                    filename = os.path.join(full_pathname, relpath, name)
                    if self._is_legal_postfix(filename):
                        self._filename_list.append(os.path.join(filename))
        else:
            raise TypeError('文件/文件夹 {} 不存在或不合法！'.format(pathname))

    def _is_legal_postfix(self, filename):
        return filename.split('.')[-1].lower() in self._handle_postfix and not os.path.basename(filename).startswith(
            '~')

    def run_conver(self):
        print('需要转换的文件数是：', len(self._filename_list))
        for filename in self._filename_list:
            postfix = filename.split('.')[-1].lower()
            funcCall = getattr(self, postfix)
            print('原文件：', filename)
            funcCall(filename)
        print('转换完成！')

doc/docx 转换为 PDF

doc/docx 转换为 PDF 部分代码如下所示：

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    def doc(self, filename):
        name = os.path.basename(filename).split('.')[0] + '.pdf'
        exportfile = os.path.join(self._export_folder, name)
        print('保存 PDF 文件：', exportfile)
        gencache.EnsureModule('{00020905-0000-0000-C000-000000000046}', 0, 8, 4)
        pythoncom.CoInitialize()
        w = Dispatch("Word.Application")
        pythoncom.CoInitialize()  # 加上防止 CoInitialize 未加载
        doc = w.Documents.Open(filename)
        doc.ExportAsFixedFormat(exportfile, constants.wdExportFormatPDF,
                                Item=constants.wdExportDocumentWithMarkup,
                                CreateBookmarks=constants.wdExportCreateHeadingBookmarks)
        w.Quit(constants.wdDoNotSaveChanges)
	def docx(self, filename):
        self.doc(filename)

ppt/pptx 转换为 PDF

ppt/pptx 转换为 PDF 部分代码如下：

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	def ppt(self, filename):
        name = os.path.basename(filename).split('.')[0] + '.pdf'
        exportfile = os.path.join(self._export_folder, name)
        gencache.EnsureModule('{00020905-0000-0000-C000-000000000046}', 0, 8, 4)
        pythoncom.CoInitialize()
        p = Dispatch("PowerPoint.Application")
        pythoncom.CoInitialize()
        ppt = p.Presentations.Open(filename, False, False, False)
        ppt.ExportAsFixedFormat(exportfile, 2, PrintRange=None)
        print('保存 PDF 文件：', exportfile)
        p.Quit()

    def pptx(self, filename):
        self.ppt(filename)

xls/xlsx 转换为 PDF

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    def xls(self, filename):
        name = os.path.basename(filename).split('.')[0] + '.pdf'
        exportfile = os.path.join(self._export_folder, name)
        pythoncom.CoInitialize()
        xlApp = DispatchEx("Excel.Application")
        pythoncom.CoInitialize()
        xlApp.Visible = False
        xlApp.DisplayAlerts = 0
        books = xlApp.Workbooks.Open(filename, False)
        books.ExportAsFixedFormat(0, exportfile)
        books.Close(False)
        print('保存 PDF 文件：', exportfile)
        xlApp.Quit()

    def xlsx(self, filename):
        self.xls(filename)	

执行逻辑转换

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if __name__ == "__main__":
    # 支持文件夹批量导入
    #folder = 'tmp'
    #pathname = os.path.join(os.path.abspath('.'), folder)
    # 也支持单个文件的转换
    pathname = "G:/python_study/test.doc"
    pdfConverter = PDFConverter(pathname)
    pdfConverter.run_conver()

总结

今天的文章主要是 Python 实战之小工具的运用，希望对大家有所帮助，下一期将讲解如何通过接口的方式通过文件服务器来下载文件并转换，敬请期待。。。 So 今天的小 Tip 你安利到了吗？

示例代码 Python 小技之 Office 文件转 PDF

为什么越来越多的非程序员白领都开始学习 Python ？他们可能并不是想要学习 Python 去爬取一些网站从而获得酷酷的成就感，而是工作中遇到好多数据分析处理的问题，用 Python 就可以简单高效地解决。本文就通过一个实际的例子来给大家展示一下 Python 是如何应用于实际工作中高效解决复杂问题的。

前几天，给儿子买了个飞行棋，甚是喜欢，每天都要和我来两盘，昨天准备大战一场时，发现骰子弄丢了，没有骰子就没法玩了，正想要用橡皮做一个，突然想到了个更好的办法，经过一顿折腾，终于搞定了，结果……

提到老师，大家首先想到的可能就是在学校中教我们文化课的人，除此之外，在生活或工作中给予我们指导及帮助的人也可称之为老师，今天是教师节，本文我们就使用 Python 来为所有的老师送上节日的祝福。

最近，线上的业务系统不太稳定，需要分析下访问情况，能拿到的数据只有 nginx 服务器的访问日志，不过难不倒我，用合适的工具，分分钟做出图形化展示，看看怎么做的吧

人生苦短，我用 Python！

Python 作为一种脚本语言，其编程方式越来越受程序员们的青睐，同时其应用也越来越广泛，其中数据分析岗位人才需求也日益渐增，运用 Python 相关模块进行数据分析能大大提升工作效率，减轻数据分析人员的工作负担。 在日常办公中，使用 Python 的场景也越来越多，很多重复的工作直接交给程序执行效率会大大提高，所以 Python 操作 Excel 也成为每一个数据分析人员的必备技能，今天的文章就一起来看看 Python 中能操作 Excel 工作表的神器。

Python 操作 Excel 模块简介

Python 操作 Excel 的模块，网上提到的模块大致有：xlwings、xlrd、xlwt、openpyxl、pyxll 等，他们提供的功能归纳起来无非有两种形式：

• 1、用 Python 读写 Excel 文件，实际上就是读写有格式的文本文件，操作 excel 文件和操作 text、csv 文件没有区别，Excel 文件只是用来储存数据。

• 2、除了操作数据，还可以调整Excel文件的表格宽度、字体颜色等。另外需要提到的是用 COM 调用 Excel 的 API 操作 Excel 文档同样也是可行的，相当麻烦基本和 VBA 没有区别。

关于 xlwings

为什么 xlwings 能让 Excel 飞起来呢，因为 xlwings 支持 Excel 的读写操作。具体使用请参照 官网 ，一切技术的出现都是为了满足人的惰性，因此 xlwings 能让繁琐的工作简单化、简洁化。

Xlwings 是开源且免费的工具，能够非常方便的读写 Excel 文件中的数据，并且能够进行单元格格式的修改。

xlwings 还可以和 matplotlib、numpy 以及 pandas 无缝连接，支持读写 numpy、pandas 数据类型，将 matplotlib 可视化图表导入到 excel 中。

最重要的是 xlwings 可以调用 Excel 文件中 VBA 写好的程序，也可以让 VBA 调用用 Python 写的程序。

xlwings 优点

• xlwings 能够非常方便的读写 Excel 文件中的数据，并且能够进行单元格格式的修改
• xlwings 可以和 Matplotlib 以及 Pandas 无缝连接
• xlwings 可以调用 Excel 文件中 VBA 写好的程序，也可以让 VBA 调用 Python 写的程序。
• xlwings 开源免费，并且一直在更新

xlwings 基本操作

xlwings 安装和使用

和其他模块使用一样，xlwings 在使用之前也需要安装，本文环境为 Python 3.6 版本的 Windows 环境。

模块安装

安装xlwings的最简单方法是通过pip：

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 pip install xlwings
 

或者使用conda：

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 conda install xlwings
 

再或者

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 conda install -c conda-forge xlwings
 

引入模块使用

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import xlwings as xw

Python to Excel

连接到工作簿最简单便捷的方法是由 xw.Book 提供：它在所有应用程序实例中查找该工作簿并返回错误，但如果同一个工作簿在多个实例中打开，要连接到活动应用程序实例中的工作簿，则需要使用 xw.books 并引用特定应用程序， 使用区别如下：

注：在 Windows 上指定文件路径时，应该通过在字符串前放置一个 r 来使用原始字符串，或者使用双反斜杠：D:\Test\file.xlsx

Excel 活动对象

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# 活动应用程序（即Excel实例）
app = xw.apps.active

# 活动工作簿
wb = xw.books.active  # 在活动app
wb = app.books.active  # 在特定app

# 活动工作表
sht = xw.sheets.active  # 在活动工作簿
sht = wb.sheets.active  # 在特定工作簿

# 活动工作表的Range
xw.Range('A1')  #在活动应用程序的活动工作簿的活动表上

基本操作

以下代码展示相关基本操作：

• 打开表格
• 引用工作表
• 引用单元格
• 引用区域
• 写入数据（数据写入默认按照行写入，如果要指定相应的列写入则需要添加相应参数，指定参数为：transpose = True）
• 读取数据

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import xlwings as xw
# 打开表格
file_path = r'D:/test/file.xlsx'

xw.Book(file_path)   # 固定打开表格
xw.books.open(file_path) # 频繁打开表格

# 引用工作表
sht = wb.sheets['sheet1']

# 引用单元格
rng = xw.Range('A1')
# rng = sht[0,0] # 此代码第一行的第一列即a1,相当于 pandas 的切片

# 引用区域
rng = sht.range('a1:a5')
# rng = sht['a1:a5']
# rng = sht[:5,0]

# 写入数据

sht.range('a1').value = 'Hello Excel' # 指定一个单元格写入数据

# 按行写入数据
sht.range('a1').value = [1, 2, 3, 4,5,6,7,8]

# 按照列写入数据
sht.range('a2').options(transpose=True).value = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# 按照二维列表的方式写入数据

sht.range('a9').expand('table').value = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i'],['j', 'k', 'l']]

# 读取写入的数据

print(sht.range('A1:D5').value)

xlwings 结合 matplotlib

xlwings 结合 Matplotlib 使用能讲图画贴入到 Excel 中，具体使用 pictures.add() 方法就可以很容易地将Matplotlib图作为图片粘贴到表格中。 详细代码如下：

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 fig = plt.figure()  # 指定画布
 # plt.plot([1, 2, 3, 4, 5])
 plt.plot([36,5,3,25,78])
 plt.plot([9,10,31,45])
 plt.plot([6,14,45,31])
 sht = xw.Book(r'G:/test/test.xlsx').sheets[0]
 sht.pictures.add(fig, name='myplt', update=True)

总结

磨刀不误砍柴工，今天的文章主要是操作 Excel 的工具 xlwings 介绍，大家都用工具操练起来，好好修炼如何拧好螺丝的内功，奥利给！

示例代码 xlwings-能让 Excel 飞上天

上一篇文章通过爬取网易严选的评论数据来探究妹子们的内衣尺码、颜色偏好以及对内衣的评价，通过大家的反响发现好像无意中得罪了某类群体，又满足了某类群体的某种特殊癖好。作为无意的举动，作者深感愧疚。为了为妹子打抱不平，工作加班到深夜之后，我毅然牺牲睡觉时间，来爬取网易的男性内裤数据，看看有什么发现。

刚刚过去的七夕，相信大家看到最多的是朋友圈秀恩爱（晒花），路上随处可见的也是某某女性手捧鲜花，各种大小花店一抢而空，只剩下满店狼藉。鲜花固然代表着美丽，代表着各种美好的含义，但是也不能教师节送花，母亲节送花，情人节也送花呀！作为情侣以及准情侣之间的礼物，能不能花点心思，送点不一样的，比如内衣……

有的男性朋友会跳出来骂了：说得好听，你知道送花多难吗？这种隐秘的数据，又不好直接开口问，又不能直接丈量，万一送错了不得把美好的事情搞砸了？

钢铁直男的想法总是这么赤果果，其实想知道妹子喜欢什么颜色的内衣，尺码是怎样的，不一定需要直接询问，可以有各种方法可以获取到，这里就不展开这个话题了。

为了探究妹子们的平常对内衣的普遍选择，我连夜爬取了网易严选关键词为“文胸”的商品评论数据，从中挑选了几个代表性的属性来做分析。

你只知道with，那with该with who呢？

在长期的编程实践中，我们必然已经有过使用下面这段代码的经验：

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with open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    s = f.readlines()

有的人知道这么写的原因；但也有很多人不知道，只是单纯地“别人都这么写，我也应该这么写”。

同时，很多知道原因的人也只是知其然而不知其所以然：with语句可以替我们自动关闭打开的文件对象。但是这是通过什么机制办到的呢？

当我print时，Python做了什么

写了这么久的程序，不知道大家有没有思考过，Python到底在干嘛呢？

或者换句话说，当我们执行Python代码的时候，是怎么实现的呢？

数据库的重要性不言而喻，但是数据库操作起来却不容易，需要用到各种管理工具，各种不同的连接方式，如果有方便的，屏蔽不同数据库细节的工具该多好，功夫不负有心人，我还真找了这样一个工具，不仅支持多种数据库，更厉害的是，不用为适配写一行代码，来了解下吧

如何优雅地解析命令行选项

随着我们编程经验的增长，对命令行的熟悉程度日渐加深，想来很多人会渐渐地体会到使用命令行带来的高效率。

自然而然地，我们自己写的很多程序（或者干脆就是脚本），也希望能够像原生命令和其他程序一样，通过运行时输入的参数就可以设定、改变程序的行为；而不必一层层找到相应的配置文件，然后还要定位到相应内容、修改、保存、退出……

想想就很麻烦好吗

上一篇文章我们说到数据库的四种事务隔离级别，可以通过加锁的方式来实现，只是效率太低，事实上，MySQL 是通过 MVCC（多版本并发控制）来实现的。

具体原理有一点点复杂，需要你用点心才能看懂，今天我们就以「可重复读隔离级别」为例来详细说明其具体原理。

假设数据库有如下记录。

我们都知道 InnoDB 引擎下，每一个事务都有一个事务 ID，叫做 transaction id，是在事务开始时系统自动分配的，且该 id 是递增的。同时这个 id 也会记录在数据行上面。言外之意就是数据库表的每行记录是有多个版本的，用事务 ID 来标示这行记录是属于哪个事务操作的。既然是有多个版本，那怎么拿到旧版本的数据记录呢，答案就是在添加一个指针，指向前一个事务 ID 标识的记录。

而这个指针就是我们通常诉所说的 undo log，事实上，旧版本的行记录都不是物理存在的，而是通过 undo log 实时计算出来的。

一致性视图

好了，了解了行记录事务 ID 和回滚指针的概念之后，我们来看看一致性视图。

当在一个事务 A 中查询数据时，只需要确定行记录的数据版本是否在事务 A 启动之前生成的即可，如若是，则可见；否则不可见，则需通过回滚指针找到上一个版本来继续判断属否可见，

因此，就需要在事务启动时，为该事务构造一个事务数组，用来保存该事务启动瞬间，系统中正在活跃的所有事务 ID，也就是启动了但还未提交的事务 ID。

数组中的最小值我们简记为低位，系统中的最大事务 ID 记录为高位，正是这个高位和视图数组组成了我们说的「一致性视图」。

因此，对于任何一个事务 A 来说，任何数据版本的可见行都可以通过一致性视图来得到。

1. 如果数据版本小于低位，说明是已经提交的记录，则可见。
2. 如果大于高位，说明是由未来的事务生成的，则不可见。
3. 如果在高位和低位之间：
   1. 若在数组中，说民该事务还未提交，则不可见，
   2. 如果不在数组中，说明该事务是已经提交了的，则可见。

实战分析

我们针对上图的数据记录，假设有以下三个事务，我们来具体分析下，其一致性视图是怎么样的。

假设（1，1）这行记录的事务 ID 是 90；事务 A 开启前，系统里面只有一个活跃的事务，ID = 99；事务 A、B、C 的版本号分别是 100、101、102。

现在，事务 A、B、C 的视图数组和高位分别是[99,100]/101，[99,100,101]/102，[99,100,101,102]/103。

你要知道，读取数据是从当前版本往前读的，对于事务 A 来说：

1. 当读取到 （1,3） 的时候，事务 ID = 101，高于高位，不可见。
2. 往前读取历史版本（1,2），事务 ID = 102，高于高位，不可见。
3. 继续往前读取历史版本（1,1），事务 ID = 90，低于低位，可见。

这样，我们就通过一致性视图和事务 ID 找到了可见的数据版本，不论事务 A 是什么时候查询的，看到的记录都是一致的。

读提交

上面我们分析了可重复读隔离级别下的一致性视图，那么在读取提交的隔离级别下，又是怎么样的呢？

事实上，他们最主要的区别就是一致性视图的创建时间不一样，对于可重复读隔离级别，一致性视图是在事务开启时刻生成的，之后在该事务中的查询都共用这个一个视图。而对于读提交隔离级别，每一个语句执行前都会生成一个新的视图。

因此，事务 A、B、C 的视图数组和高位分别是[99,100,101]/103，[99,101]/103，[99,102]/103。

对于事务 A 来说：

1. 当读取到 （1,3） 的时候，事务 ID = 101，在数组中，不可见。
2. 往前读取历史版本（1,2），事务 ID = 102，不在数组中，可见。

总结

今天我们学习了 MVCC（多版本并发控制）的底层实现方式，虽然过程略显复杂，但这保证了在不加锁的情况下，保证了可重复读，和读提交。读写不互相干扰，能极大的提高并发能力。

别看上面的分析步骤较复杂，事实上我们只需要记住以下两条规则即可。在可重复读隔离级别下，查询只能看到在事务启动前已经提交的数据。在读提交隔离级别下，查询只能看到在语句启动前已经提交的数据。

参考

极客时间 「MySQL实战45讲 08节」。

上一篇文章我们说到数据库的四种事务隔离级别，可以通过加锁的方式来实现，只是效率太低，事实上，MySQL 是通过 MVCC（多版本并发控制）来实现的。

具体原理有一点点复杂，需要你用点心才能看懂，今天我们就以「可重复读隔离级别」为例来详细说明其具体原理。

相信做后端开发的童鞋肯定没少和数据库打交道，提起数据库，又不能不说数据库事务隔离级别，毕竟这是保证数据可靠一致的重要基石。网上介绍数据库隔离级别的文章大都很生硬，理论居多，今天派森酱就用一个简单的故事来给大家说说隔离级别。

最近股市火热，有很多人跃跃欲试，面对琢磨不透的市场，除了随波逐流，勇当韭菜的命运外，还有没有其他选择呢？今天就用 Python，从定投的视角上重新认识下股市。

QQ 空间在 2005 年被腾讯开发，已经经历了 15 个年头，在还没有微信的年代，看网友发表的心情、心事、照片大多都在 QQ 空间的里。它承载了80、90 后的大量青春，下面我们一起用 selenium 模块导出说说和相册回忆青春吧

8 月 13 日，阿里巴巴因注册新公司京西上了微博热搜，不知道东哥此时有没有收到消息，如果东哥看到新闻估计内心会有一万匹草泥马飘过。。。

阿里注册京西这个名字是要搞事情还是常规操作，这里不做揣度与分析，本文我们使用 Python 爬取微博评论看看网友怎么说。