python-excel自动化-openpyxl

openpyxl学习笔记

  • 创建或打开表格
  • 存储和遍历数据
  • 设置单元格风格
  • 过滤器和排序
  • 更改工作表的背景颜色
  • 合并单元格
  • 冻结窗口
  • 数字格式
  • 公式
  • 图像
  • 图表
    • 条形图
    • 折线图
    • 散点图

创建或打开表格

# 创建
import datetime 
from  openpyxl import  Workbook 
# 实例化
wb = Workbook()
# 激活 worksheet
ws = wb.active

# 打开已有
# from openpyxl  import load_workbook
# wb2 = load_workbook('文件名称.xlsx')

存储和遍历数据

# 存储数据
# 方式一:数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式)
ws['A1'] = 42
# 方式二:可以附加行,从第一列开始附加(从最下方空白处,最左开始)(可以输入多行)
ws.append([1, 2, 3])
# 方式三:Python 类型会被自动转换
ws['A3'] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

# 创建表
ws1 = wb.create_sheet("Mysheet1")
ws2 = wb.create_sheet("Mysheet2", 0)
# 选择表
# sheet 名称可以作为 key 进行索引
ws3 = wb["Mysheet1"]
ws4 = wb.get_sheet_by_name("Mysheet1")
wb.remove_sheet(ws4)# 删除指定sheet
ws3 is ws4

# 显示所有表名
print(wb.sheetnames)

# 遍历所有表
for sheet in  wb:
    print(sheet.title)
    
    
    
# 访问单元格(call)
# 1.单一单元格访问
# 方法一
c = ws['A4']
# 方法二:row 行;column 列
d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
# 方法三:只要访问就创建
for i in  range(1,101):
         for j in range(1,101):
            ws.cell(row=i, column=j)
            
# 2.多单元格访问
# 通过切片
cell_range = ws['A1':'C2']
# 通过行(列)
colC = ws['C']
col_range = ws['C:D']
row10 = ws[10]
row_range = ws[5:10]
# 通过指定范围(行 → 行) 遍历行
for row in  ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in  row:
        print(cell)

# 通过指定范围(列 → 列) 遍历列
for row in  ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
    for cell in  row:
        print(cell)

# 遍历所有 方法一
ws = wb.active
ws['C9'] = 'hello world'
tuple(ws.rows)

# ((<Cell 'Mysheet2'.A1>, <Cell 'Mysheet2'.B1>, <Cell 'Mysheet2'.C1>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A2>, <Cell 'Mysheet2'.B2>, <Cell 'Mysheet2'.C2>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A3>, <Cell 'Mysheet2'.B3>, <Cell 'Mysheet2'.C3>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A4>, <Cell 'Mysheet2'.B4>, <Cell 'Mysheet2'.C4>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A5>, <Cell 'Mysheet2'.B5>, <Cell 'Mysheet2'.C5>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A6>, <Cell 'Mysheet2'.B6>, <Cell 'Mysheet2'.C6>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A7>, <Cell 'Mysheet2'.B7>, <Cell 'Mysheet2'.C7>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A8>, <Cell 'Mysheet2'.B8>, <Cell 'Mysheet2'.C8>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.A9>, <Cell 'Mysheet2'.B9>, <Cell 'Mysheet2'.C9>))

# 遍历所有 方法二
tuple(ws.columns)

# ((<Cell 'Mysheet2'.A1>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A2>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A3>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A4>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A5>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A6>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A7>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A8>,
#   <Cell 'Mysheet2'.A9>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.B1>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B2>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B3>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B4>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B5>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B6>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B7>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B8>,
#   <Cell 'Mysheet2'.B9>),
#  (<Cell 'Mysheet2'.C1>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C2>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C3>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C4>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C5>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C6>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C7>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C8>,
#   <Cell 'Mysheet2'.C9>))
    

# 保存数据
wb.save('try_test.xlsx')
# 其他
# 改变 sheet 标签按钮颜色
ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"

# 获得最大列和最大行
print(sheet.max_row)
print(sheet.max_column)

# 获取每一行,每一列
# sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据,每一行又由一个tuple包裹。
# sheet.columns类似,不过里面是每个tuple是每一列的单元格。
# 因为按行,所以返回A1, B1, C1这样的顺序
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        print(cell.value)

# A1, A2, A3这样的顺序
for column in sheet.columns:
    for cell in column:
        print(cell.value)
        
# 根据数字得到字母,根据字母得到数字
from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

# 根据列的数字返回字母
print(get_column_letter(2))  # B
# 根据字母返回列的数字
print(column_index_from_string('D'))  # 4
     
# 删除工作表
# 方式一
#wb.remove(sheet)
# 方式二
#del wb[sheet]
        
# 矩阵置换(行 → 列)
rows = [
    ['Number', 'data1', 'data2'],
    [2, 40, 30],
    [3, 40, 25],
    [4, 50, 30],
    [5, 30, 10],
    [6, 25, 5],
    [7, 50, 10]]

list(zip(*rows))
# 注意 方法会舍弃缺少数据的列(行)
rows = [
    ['Number', 'data1', 'data2'],
    [2, 40      ],    # 这里少一个数据
    [3, 40, 25],
    [4, 50, 30],
    [5, 30, 10],
    [6, 25, 5],
    [7, 50, 10],
]

list(zip(*rows))

设置单元格风格

# 设置单元格风格
# 1.字体
from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment
# 下面的代码指定了等线24号,加粗bold斜体italic,字体颜色蓝色。
# 直接使用cell的font属性,将Font对象赋值给它。
bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.BLUE, bold=True)
sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font

# 2.对齐方式
# 也是直接使用cell的属性aligment,这里指定垂直居中和水平居中。
# 除了center,还可以使用right、left等等参数
# 设置B1中的数据垂直居中和水平居中
sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# 3.设置行高和列宽
# 第2行行高
sheet.row_dimensions[2].height = 80
# C列列宽
sheet.column_dimensions['C'].width = 50

# 4.合并和拆分单元格
# 所谓合并单元格,即以合并区域的左上角的那个单元格为基准,覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。
# 相反,拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。

# 合并单元格, 往左上角写入数据即可
sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格
sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格

# 合并后只可以往左上角写入数据,也就是区间中:左边的坐标。
# 如果这些要合并的单元格都有数据,只会保留左上角的数据,其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据,合并后单元格中不会有数据。
# 以下是拆分单元格的代码。拆分后,值回到A1位置
sheet.unmerge_cells('A1:C3')


wb.save('try_test.xlsx')

过滤器和排序

# 排序
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

data = [
    ['Item', 'Colour'],
    ['pen', 'brown'],
    ['book', 'black'],
    ['plate', 'white'],
    ['chair', 'brown'],
    ['coin', 'gold'],
    ['bed', 'brown'],
    ['notebook', 'white'],
]

for r in data:
    sheet.append(r)

sheet.auto_filter.ref = 'A1:B8' #设置自动筛选 筛选区域
sheet.auto_filter.add_filter_column(1, ['brown', 'white'])  # 过滤的列和需要选择的关键字
sheet.auto_filter.add_sort_condition('B2:B8')  # 为指定范围添加排序条件,默认是升序,add_sort_condition(ref, descending=False) 默认值false

wb.save('filtered.xlsx')

更改工作表的背景颜色

#!/usr/bin/env python

import openpyxl

book = openpyxl.load_workbook('sheets2.xlsx')
book.create_sheet("March")
sheet = book.get_sheet_by_name("March")
sheet.sheet_properties.tabColor = "0072BA"

book.save('sheets3.xlsx')

合并单元格

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet.merge_cells('A1:B2') # 合并单元格

cell = sheet.cell(row=1, column=1) #合并后单元格
cell.value = 'Sunny day'
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
# 设置文本居中

book.save('merging.xlsx')

冻结窗口

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment

book = Workbook()
sheet = book.active

sheet.freeze_panes = 'B2' # 单元格 B2 冻结窗格

book.save('freezing.xlsx')

数字格式

import datetime
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
# 使用Python datetime设置date
ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)

ws['A1'].number_format
#'yyyy-mm-dd h:mm:ss'
# 您可以根据具体情况启用类型推断
wb.guess_types = True
# 使用后跟百分比符号的字符串设置百分比
ws['B1'] = '3.14%'
ws['B1'].value

公式

openpyxl不进行计算; 它将公式写入单元格。

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook

book = Workbook()
sheet = book.active

rows = (
    (34, 26),
    (88, 36),
    (24, 29),
    (15, 22),
    (56, 13),
    (76, 18)
)

for row in rows:
    sheet.append(row)

cell = sheet.cell(row=7, column=2) # 得到显示计算结果的单元格
cell.value = "=SUM(A1:B6)"          # 将一个公式写入单元格
cell.font = cell.font.copy(bold=True) # 以粗体显示输出样式

book.save('formulas.xlsx')

图像

#!/usr/bin/env python

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

book = Workbook()
sheet = book.active

img = Image("0.jpg") # 创建一个新的Image类,图片放在当前工作目录
sheet['A1'] = 'This is Sid'

sheet.add_image(img, 'B2') # 添加新图像

book.save("sheet_image.xlsx")

图表

openpyxl库支持各种图表:条形图,折线图,面积图,气泡图,散点图和饼图。
!!!Openpyxl目前只支持在工作表内创建图表。现有工作簿中的图表将丢失。

条形图

以下设置会影响不同的图表类型。

  1. 通过将类型分别设置为col或bar,在垂直条形图和水平条形图之间切换。
  2. 当使用堆叠图表时,重叠需要设置为100。
  3. 如果条形图是水平的,则x轴和y轴是反转的。
### 垂直条形图、水平条形图
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Series, Reference
wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()
rows = [['Number', 'Batch 1', 'Batch 2'],[2, 30, 40],[3, 25, 40],[4 ,30, 50],[5 ,10, 30],[6, 5, 25],[7 ,10, 50],]

for row in rows:
    ws.append(row)

chart1 = BarChart()
chart1.type = "col"
chart1.style = 10
chart1.title = "Bar Chart"
chart1.y_axis.title = 'Test number'
chart1.x_axis.title = 'Sample length (mm)'

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=7, max_col=3)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
chart1.add_data(data, titles_from_data=True)
chart1.set_categories(cats)
chart1.shape = 4
ws.add_chart(chart1, "A10")

from copy import deepcopy

chart2 = deepcopy(chart1)
chart2.style = 11
chart2.type = "bar"
chart2.title = "Horizontal Bar Chart"

ws.add_chart(chart2, "G10")

chart3 = deepcopy(chart1)
chart3.type = "col"
chart3.style = 12
chart3.grouping = "stacked"
chart3.overlap = 100
chart3.title = 'Stacked Chart'

ws.add_chart(chart3, "A27")

chart4 = deepcopy(chart1)
chart4.type = "bar"
chart4.style = 13
chart4.grouping = "percentStacked"
chart4.overlap = 100
chart4.title = 'Percent Stacked Chart'

ws.add_chart(chart4, "G27")

wb.save("bar.xlsx")

在这里插入图片描述

折线图

### 折线图
from datetime import date
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    LineChart,
    Reference,
)
from openpyxl.chart.axis import DateAxis

wb = Workbook()
ws = wb.active

rows = [
    ['Date', 'Batch 1', 'Batch 2', 'Batch 3'],
    [date(2015,9, 1), 40, 30, 25],
    [date(2015,9, 2), 40, 25, 30],
    [date(2015,9, 3), 50, 30, 45],
    [date(2015,9, 4), 30, 25, 40],
    [date(2015,9, 5), 25, 35, 30],
    [date(2015,9, 6), 20, 40, 35],
]

for row in rows:
    ws.append(row)

c1 = LineChart()
c1.title = "Line Chart"
c1.style = 13
c1.y_axis.title = 'Size'
c1.x_axis.title = 'Test Number'

data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_col=4, max_row=7)
c1.add_data(data, titles_from_data=True)

# 线类型
s1 = c1.series[0]
s1.marker.symbol = "triangle"
s1.marker.graphicalProperties.solidFill = "FF0000" # 标记填充
s1.marker.graphicalProperties.line.solidFill = "FF0000" # 标志的轮廓

s1.graphicalProperties.line.noFill = True

s2 = c1.series[1]
s2.graphicalProperties.line.solidFill = "00AAAA"
s2.graphicalProperties.line.dashStyle = "sysDot"
s2.graphicalProperties.line.width = 100050 # 宽度在EMUs

s2 = c1.series[2]
s2.smooth = True # 使线条平滑

ws.add_chart(c1, "A10")

from copy import deepcopy

stacked = deepcopy(c1)
stacked.grouping = "stacked"
stacked.title = "Stacked Line Chart"
ws.add_chart(stacked, "A27")

percent_stacked = deepcopy(c1)
percent_stacked.grouping = "percentStacked"
percent_stacked.title = "Percent Stacked Line Chart"
ws.add_chart(percent_stacked, "A44")

# 带日期轴的图表
c2 = LineChart()
c2.title = "Date Axis"
c2.style = 12
c2.y_axis.title = "Size"
c2.y_axis.crossAx = 500
c2.x_axis = DateAxis(crossAx=100)
c2.x_axis.number_format = 'd-mmm'
c2.x_axis.majorTimeUnit = "days"
c2.x_axis.title = "Date"

c2.add_data(data, titles_from_data=True)
dates = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
c2.set_categories(dates)

ws.add_chart(c2, "A61")

wb.save("line.xlsx")

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

散点图

### 散点图
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import (
    ScatterChart,
    Reference,
    Series,
)

wb = Workbook()
ws = wb.active

rows = [
    ['Size', 'Batch 1', 'Batch 2'],
    [2, 40, 30],
    [3, 40, 25],
    [4, 50, 30],
    [5, 30, 25],
    [6, 25, 35],
    [7, 20, 40],
]

for row in rows:
    ws.append(row)

chart = ScatterChart()
chart.title = "Scatter Chart"
chart.style = 13
chart.x_axis.title = 'Size'
chart.y_axis.title = 'Percentage'

xvalues = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
for i in range(2, 4):
    values = Reference(ws, min_col=i, min_row=1, max_row=7)
    series = Series(values, xvalues, title_from_data=True)
    
    #设置系列1数据点的样式,圆圈
    series.marker.symbol = "circle"
    #设置系列1数据点的颜色,以下两行代码将其改为红色
    series.marker.graphicalProperties.solidFill = "FF0000"  # 点的内部填充颜色
    series.marker.graphicalProperties.line.solidFill = "FF0000"  #点的外边框颜色
 
    #关键的一步:关闭系列1数据点之间的连接线 否则画出来类似折线图
    series.graphicalProperties.line.noFill = True
    
    
    chart.series.append(series)

ws.add_chart(chart, "A10")

wb.save("scatter.xlsx")

在这里插入图片描述

其他图表参考链接3。

参考1: python之openpyxl模块(最全总结 足够初次使用)

参考2: Openpyxl 教程

参考3: openpyxl官方教程参考手册(翻译)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/576915.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

四:物联网ARM开发

一&#xff1a;ARM体系结构概述 1&#xff1a;控制外设led灯还有一些按键这些就要用到gpio&#xff0c;采集传感器的数据需要adc进行转化数据格式&#xff0c;特殊的外设和传感器是通过特殊的协议接口去进行连接的比如一些轴传感器和主控器的连接是通过spi&#xff0c;IIC 控制…

Check the `candidate.safety_ratings` to see if the respoe was blocked.

ValueError&#xff1a;“response.text”快速访问器仅适用于简单&#xff08;单“部分”&#xff09;文本响应。此响应不是简单的文本。请改用“result.parts”访问器或完整的“result.candidates[index].content.parts”查找。期号 #170 谷歌-双子座/生成-人工智能-python Gi…

JavaScript 日期对象

在 JavaScript 中&#xff0c;你可以使用 Date 对象来处理日期和时间。以下是一些常见的 Date 对象的使用方法&#xff1a; 1、创建日期对象&#xff1a; // 创建一个表示当前日期和时间的 Date 对象 let currentDate new Date();// 创建一个特定日期和时间的 Date 对象 let…

GPB | RegVar:基于深度神经网络的非编码区突变功能预测新方法

Genomics, Proteomics & Bioinformatics &#xff08;GPB&#xff09;发表了由军事医学研究院辐射医学研究所张成岗研究员、周钢桥研究员和卢一鸣副研究员团队完成的题为“RegVar: Tissue-specific Prioritization of Noncoding Regulatory Variants”的方法文章。我们的“…

数据结构 - 栈

目录 一. 栈的概念 二. 栈的结构 三. 栈的实现 1. 实现栈的两种方式 链表实现栈 顺序表实现栈 选择依据 栈的创建 栈的初始化 栈的销毁 入栈 出栈 获取栈顶元素 判断栈是否为空 获取栈中有效数据的个数 一. 栈的概念 栈&#xff08;Stack&#xff09;是一种重要…

VScode Failed to parse remote port from server output

在使用VScode 在连接AutoDL 过程中一直连接不上&#xff0c;显示 Failed to parse remote port from server output 在网上查了很多资料&#xff0c;貌似的没啥用。和我有相同 error 的可以尝试修改setting.json 文件。 添加这条命令&#xff08;我的json文件里面没有&#…

共享购:融合社交分享与消费返利的创新电商模式

共享购电商模式是一种独特的商业模式&#xff0c;巧妙地将社交分享与消费返利结合&#xff0c;让消费者在购物的同时&#xff0c;也能通过平台资产奖励实现价值的双重增长。该平台资产体系主要由共享值和共享积分两大要素构成&#xff0c;共同构建了一个充满活力的电商生态系统…

区块链技术与应用学习笔记(8-9节)——北大肖臻课程

目录 8.挖矿 对于全节点和轻节点思考问题&#xff1f; ①全节点在比特币的主要作用&#xff1f; ②挖矿时当监听到别人已经挖出区块并且延申了最长合法链此时应该立刻放弃当前区块在 本地重新组装一个指向最后这个新合法区块的候选区块&#xff0c;重新开始挖矿。节点这么做…

vivado 使用“链路 (Links)”窗口查看和更改链路设置

使用“链路 (Links) ”窗口查看和更改链路设置 创建链路后 &#xff0c; 就会将其添加到“ Links ”视图 &#xff08; 请参阅下图 &#xff09; 中 &#xff0c; 该视图是更改链路设置和查看状态的主要方法 &#xff0c; 也是最佳方法。 “ Links ”窗口中的每一行都对应 1 …

pymilvus创建多向量

pymilvus创建多向量 从 Milvus 2.4 开始&#xff0c;引入了多向量支持和混合搜索框架&#xff0c;单个collection可以支持10个向量字段。不同的向量字段可以表示不同的方面、不同的embedding模型甚至表征同一实体的不同数据模态。该功能在综合搜索场景中特别有用&#xff0c;例…

python学习笔记----python基础语法(二)

一、字面量 在 Python 中&#xff0c;字面量 是一种直接在代码中表示其自身值的数据。字面量用于创建值&#xff0c;并且可以直接被 Python 的解释器识别和处理。不同类型的数据有不同的字面量形式。下面是一些常见的字面量类型&#xff1a; 二、注释 注释&#xff1a;在程序…

[Android14] SystemUI的启动

1. 什么是System UI SystemUI是Android系统级应用&#xff0c;负责反馈系统及应用状态并与用户保持大量的交互。业务主要涉及的组成部分包括状态栏(Status Bar)&#xff0c;通知栏(Notification Panel)&#xff0c;锁屏(Keyguard)&#xff0c;控制中心(Quick Setting)&#xff…

Babylon.js和Three.js的区别

Babylon.js和Three.js都是基于WebGL的3D图形库&#xff0c;它们使得开发者能够在网页上创建和展示3D内容。尽管它们的目标相似&#xff0c;但在设计理念、功能集、性能和社区支持等方面存在一些差异。北京木奇移动技术有限公司&#xff0c;专业的软件外包开发公司&#xff0c;欢…

SpringCloud引入SpringBoot Admin

Spring Boot Admin可以监控和管理Spring Boot&#xff0c;能够将 Actuator 中的信息进行界面化的展示&#xff0c;也可以监控所有 Spring Boot 应用的健康状况&#xff0c;提供警报功能。 1. 创建SpringBoot工程 2. 引入相关依赖 <dependency><groupId>com.alib…

MinIO分布式文件系统介绍

1、不同存储方式的对比&#xff1a; 2、 分布式文件系统对比 3、MinIO的特点 MinIO特点 数据保护&#xff1a;Minio使用Minio Erasure Code&#xff08;纠删码&#xff09;来防止硬件故障。即便损坏一半以上的driver&#xff0c;但是仍然可以从中恢复。 高性能&#xff1a;作…

PID算法学习

PID算法介绍 在过程控制中&#xff0c;按偏差的比例&#xff08;P&#xff09;、积分&#xff08;I&#xff09;和微分&#xff08;D&#xff09;进行控制的PID控制器&#xff08;亦称PID调节器&#xff09;是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单&#xff0c;易于实…

冯唐成事心法笔记 —— 知世

系列文章目录 冯唐成事心法笔记 —— 知己 冯唐成事心法笔记 —— 知人 冯唐成事心法笔记 —— 知世 冯唐成事心法笔记 —— 知智慧 文章目录 系列文章目录PART 3 知世 成事者的自我修养怎样做一个讨人喜欢的人第一&#xff0c;诚心第二&#xff0c;虚心 如何正确看待别人的评…

MQTTX工具获取及使用

工具获取地址&#xff1a;百度网盘 请输入提取码 新建连接 订阅主题

Redis分布式锁手动实现

Redis分布式锁手动实现 java中锁机制 在 Java 中&#xff0c;锁是用来同步并发访问共享资源的机制。它确保了在一个时间点&#xff0c;只有一个线程可以执行某个代码块或方法&#xff0c;从而防止了数据的不一致和竞态条件。Java 提供了多种锁机制&#xff0c;包括内置锁&…

全国各地级市财政收入支出明细统计数据2003-2022年

01、数据简介 全国各地级市财政统计主要是按地级市财政支出和财政收入两项统计&#xff0c;反映地区财政资金形成、分配以及使用情况的统计&#xff0c;​是由地区各地级市统计局统计公布&#xff0c;是加强财政资金管理使用的依据&#xff0c;研究国民收入分配和再分配的重要…