本文主要内容：
1. Excel，你为什么如此强大
2. 软件开发也需要团队作战
3. Excel的集成方案演化
4. macOS特有的集成方案：applescript
5. Python与Excel集成，有哪些好处
6. 了解多个技术领域，可以间接提高自己的IQ
7. 提高开发效率的利器：生态渗透
8. 上代码：Python到底如何与Excel交互
9. 用Python替代VBA
本文主要讲Python与Excel的关系以及集成方案，Office家族的其他成员，如Word、PowerPoint与Excel拥有类似的功能，Python同样可以与Word、PowerPoint等Office成员结合，这些内容我以后会写文章讲解。
我相信看这篇文章的大多数人都是程序员。在广大程序员的眼里，Excel以及Office家族的其他成员完全不能与Python、Java、Sprint Boot这些技术相比。Office被贴上的标签就是：非专业人员的工具。是由那些体制内的人、会计、业务人员使用的工具，其实这是对Excel的最大误解。
1. Excel，你为什么如此强大
Excel从一问世开始，定位就是横跨办公和开发两界。在上个世界末推出的Excel5.0（那时还没有office这个产品套件）就已经支持VBA了，那可是在Win32下（一种基于dos的shell，并不属于真正的操作系统）。尽管有些原始（以现在的眼光看），但在当时却显得极为先进。因为Excel（以及同期的Word）是人类史上第一个内置领域特定语言（DSL）的民用系统（可以被各个领域的人使用的系统）。正是因为有了VBA，Excel才显得非常强大。
可能有的程序员会问，即使Excel支持VBA，可以进行编程，也只不过是完成一些自动化操作而已。VBA的功能完全不能与Python、Java、C#、C++这些被广大程序员熟知的编程语言相比，更别说成为编程领域的主流了。没错，如果单凭VBA本身的确无法与这些流行的编程语言相比，但要知道，VBA和Excel本身可以与其他开发工具融合，也就是说，可以让VBA和Excel成为自己系统的一部分，这就显得非常牛逼了。
2. 软件开发也需要团队作战
那么为什么要将Excel与其他系统结合呢？其实在我们创业时、在公司完成一个项目时，甚至在参加篮球比赛时，都会高频率提到一个词：团队。 现在也流行着一句话：没有完美的个人，只有完美的团队。也就是说，没有人可以什么都会，什么都擅长，就算是天才达芬奇也是如此。但团队就不一样了，即使某项工作团队里没人能做，也可以扩充团队成员，吸引能做这项工作的人加入团队。
其实在开发软件的过程中也同样是讲究团队作战的。不管我们使用的开发工具有多强大，用户社区由多庞大，都无法规避一个事实：任何技术都不可能适合完成所有的工作。 当然，还有另外一种说法就是尽管某种技术可以完成某项工作，但并不是最好的选择。
现在回到Excel上来。首先要知道Excel擅长什么，对，没错，Excel擅长表格和图表的制作。尽管有非常多的开发工具也可以制作表格和图表，但很显然，Excel是其中最好的（主要用门槛、易用性、功能和用户基数的综合指标来衡量）。所以，如果某一个系统要求将数据转换为表格和图表，那么这项任务交给Excel来完成是再合适不过了。
3. Excel的集成方案演化
在不同的时期，Excel的集成方案也不尽相同。在Excel的大眼夹时代（那时还是Office97和Office2000的时代），微软与开源世界还水火不容，我也还处于学生时代。在那个时代，Excel只能与Windows下的开发工具融合，其中主要的开发工具包括微软的VC、VB、以及Borland（现在已经消失）的Delphi、C++ Builder等。
最初的集成方案有如下3种：
- 可视方式：通过OLE组件将Excel直接嵌入窗口中，其实就相当于拥有了一个高级版的表格编辑器
- VBA方式：通过ActiveX技术创建Excel.Applicaiton对象（一般是CreateObject函数），然后就可以任意调用VBA的API了，我比较喜欢这种方式。通过这种方式，可以将系统中的数据按着一定的格式直接传输到Excel中，给用户提交的是包含表格数据的Excel文档。
- 反客为主方式：这种方式将Excel作为主体。也就是说，主要的操作界面是Excel，在Excel中调用或访问其他系统。例如，很多年前我做过一个基于Excel的报表系统。该系统分别使用Delphi和Excel实现。Delphi做的管理系统，将数据发送给Excel。但需要用户自己调整报表格式。我采用的方案是通过Excel的VBA实现表格的格式设置。其中有部分功能需要访问SQL Server数据库，以及完成与Delphi实现的系统类似的功能，这部分功能使用了Delphi封装的Dll（COM组件），然后通过Excel反过来调用这些DLL。最终用户使用的方式是用主系统完成大部分工作。如果想调整Excel的报表样式，可以直接用Excel来完成（会在Excel上提供一些自定义的菜单和按钮，现在通过加载项【Add-ins】实现）
不过随着时间的推移，现在的微软已经拥抱开源和其他系统。所以Excel也不仅限于Windows。在macOS上也可以完成在Windows上的大多数工作，甚至Visual Studio也推出了macOS版本。而且.net core也可以同时跨Windows、macOS和Linux三个平台，SQL Server也开始支持Linux。以后我们会在更多的场景看到微软的身影。
既然Excel已经支持了macOS平台，就需要采用跨平台的方式与Excel集成。当然，前面介绍的几种方案现在仍然可用，但仅限于Windows平台。不过我们无法预测用户到底使用哪一个平台，所以应该尽量使用跨平台方案。
目前主要的跨平台方案有如下3种：
- 直接修改xlsx文件
- 通过VBA间接调用其他编程语言
- 使用office.js
第1中方式有很多编程语言都支持，例如，Python、Java、Julia、Go、JavaScript。几乎你能想到的编程语言，都有支持xlsx格式的库。这里只讨论Python。如果想了解更多关于集成Excel的技术，可以关注我的公众号：极客起源。
在Python语言中，支持Excel文件格式的库非常多，如非常著名的openpyxl、xlsxwriter等。通过这些库，可以在不依赖Excel环境的情况下，生成xlsx格式的文件。不过这些库基本是只是生成Excel文件，并不能更好地利用VBA以及更高级的功能。由于Excel文件格式非常复杂，完全支持比较困难，所以这些库只是支持一部分Excel的功能，但这些功能对于绝大多数需求已经足够了。
第2种其实是一种取巧的方式，通过VBA做桥，调用其他编程语言，相当于用其他编程语言代替了VBA。这其中典型的就是xlwings。尽管这种方式从表面上看可以直接在Excel中像使用VBA一样使用这些编程语言，但从本质上看仍然是直接写xlsx文件。功能其实与第1种方式相同，因为这并不是官方支持的功能。
第3种是office.js，这是微软官方提供的一个基于JavaScript的程序库。基于Node.js，可以用JavaScript完全取代VBA实现Excel以及Office其他成员的加载项。office.js可以在Electron、Web应用以及大多数基于JavaScript的场景中使用。关于office.js的内容我以后会写文章详细描述，对office.js感兴趣的同学也可以关注“极客起源”公众号，会不定期更新这方面的内容。
4. macOS特有的集成方案：applescript
除了跨平台解决方案外，在macOS上，还支持使用applescript与Office（Excel、World、PowerPoint等）交互，这些内容我以后再撰写文章详细讲解。如果要了解excel applescript api，可以参考Excel Reference。从效果来看，applescript操作Office与在Windows下通过COM组件操作Office类似，可以完全控制Office，只是applescript的语法更接近自然语言。
下面的applescript代码会创建一个新的Excel文档，并将其保存为first.xlsx文件。
运行后，会看到一个打开的Excel文档，并且已经保存为firstx.xlsx文件。
5. Python与Excel集成，有哪些好处
Excel对于Python来说，可以将Excel看做是一个可编程的大组件。这个组件的主要功能就是可以制作任意复杂的报表和图表。尽管Python有很多模块可以制作报表和图表。但这些模块的功能和效果完全没办法与Excel相比。所以将Python与Excel结合的最大好处是可以快速完成制作报表的任务，而且效果杠杠滴。
将Python与Excel相结合，其实还会引出另外一个思考，就是成为专家还是通才的问题。我听到有很多程序员说，要将某种语言搞通，如PHP、Python、Java等，然后就可以很轻松解决所有的问题。结果真是这样吗？
很久以前，我听过一个关于微软的故事（相信很多人也听过），在微软有一个几十人的团队，花了好几个月还没完成一个项目，听说是遇到了某些难题。这时有一个老程序员（据说至少50岁以上）将自己关在办公室里一个星期，搞定！ 我们先不管这个故事是真是假，那么从理论上来说，是否有这个可能呢？其实如果光看编程速度，再牛叉的程序员，也不可能比普通程序员快几十倍，更何况数百倍了。但还有另外一种可能，就是这名老程序员使用了完全不同的方法，绕过了大多数影响效率的因素，例如，使用了不同的工具，采用了不同的转换方式，甚至使用了不同的设计理念等等。这就不是能力问题了，而是认知的问题。我将其称为“认知虫洞”。
所谓“认知虫洞”，是指通过某种方式很难完成某项工作，但通过另外完全不同，甚至是颠覆三观的方式，可以用极短的时间达到目的，而且效果极好。就像找到了可以穿越浩瀚星空的虫洞。这也有点像数学中的“等价替换”。
可能这个微软的例子离我们太远，下面举一个我自己的关于Excel例子，很多年前，我还在国内某大型软件公司作高级程序员。团队需要制作大量的报表，使用的主要开发工具是Delphi、后端是SQL Server数据库。Delphi本身有自己的报表系统，叫QuickReport。功能是很强大的，但问题是，做起来太费劲。例如，要画表格线时，如果一不小心将某根线拖到了别的地方，而且被其他东西覆盖，那你就找把，还必须要找到，否则打印出来的表格上就会莫名其妙多了根线。结果团队好几个人弄了好几天还没弄完（也包括我）。后来我实在不想这么弄了（因为买了几张影碟，着急回家看电影，不想加班），于是想到了利用Excel或Word来完成这个报表系统。通过Delphi传输数据。
说干就干，花了不到2个小时，所有的报表全部搞定（只有我一个人哦），几个人几天都没搞定的东西，我自己不到2个小时搞定，这当然不是我编程速度快了几十倍，而是处在了不同的维度，使用了完全不同的技术来实现，用QuickReport需要一根线一根线的画，而使用Excel，我不需要画线，只需要用SQL语句查询出数据，然后将这些数据发送给Excel即可。单单用了一个Excel，速度就提高了这么多，如果系统中很多部分都使用了类似的技术，那么编程效率提高数百倍，甚至上千倍，也不是没有可能的。
6. 了解多个技术领域，可以间接提高自己的IQ
可能有的同学会问，既然可以将多种技术结合起来大幅度提高开发效率，那么为什么不通过团队合作的方式来完成了，通常一个人无法学会那么多技术。其实这就是一个认知的问题，团队合作只有在项目所采用的技术被确定后，例如，如何集成多种技术，才可以发挥作用。问题是，如果多种知识分散在不同人的大脑中，很可能没有人意识到应该去这样融合多种技术，就更谈不上团队合作了，就像你要探索宇宙，首先你要知道存在宇宙这种东西，否则怎么去探索呢？ 我将这种现象称为“认知孤岛”（相对于“认知虫洞”而言），就是说并不是没有能力去做，而是压根就没有意识到应该这样做（由于知识的缺乏、同时导致想象力的受限）。
为什么达芬奇那么牛逼，除了聪明之外，达芬奇还横跨多个完全不同的领域，正是因为对生物学和解刨学的了解，蒙娜丽莎的画像才会那么自然，栩栩如生，因为达芬奇对骨骼、肌肉的构造非常了解，这是其他任何画家都无法比肩的。如果你在某一个领域排名前20%，而在另外一个领域排名也是前20%，那么如果需要两个领域的知识来解决问题时，你就会排名前4%（20% * 20%），如果是3个领域就是百里挑一。如果是6个领域，那就是万里挑一，据说达芬奇涉足十多个领域。由于自己和自己沟通的成本为0，所以只有拥有足够多的知识，并且有融合他们的能力，那么你就是下一个达芬奇！
我们可以举个数学与Python的例子：
如果我们的程序需要计算某个表达式的定积分（例如y = 2 * x从0到1的定积分）。
假设我们使用的是Python语言，并且不太清楚有什么库可以自动计算定积分，那么采用的方式就是利用数值计算的方式写程序去完成，计算定积分的数值计算公式比较复杂，可能不是在短时间内能完成的。不过要是了解sympy这个库，那就是几行代码的事：
import sympy x = sympy.Symbol('x') f = 2 * x # 开始计算定积分 print(sympy.integrate(f,(x,0,1)))
是不是很简单呢？ 只需要了解一个API的用法就搞定了。
假设现在我们还有一个需求，要计算某个函数在某一点的导数（导数在深度学习中经常使用），而手头又没有必要的库（也有可能是不知道），那么只要了解导数的原理，就很容易通过几行代码搞定，这就属于高等数学的范畴了。
导数原理，右侧是导数的计算公式，
# 计算导数的函数 def derivative(f,x): h = 0.0001 # x轴的增量，需要是一个很小的值，但要在浮点数精度范围内，通常不能超过小数点后6位 return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h) # 待计算的函数1（y = 2 * x） def f1(x): return 2 * x import math # 待计算的函数2（ y = sin(x) * cos(x) / (sin(x) + cos(x)) ) def f2(x): return math.sin(x) * math.cos(x) / (math.sin(x) + math.cos(x)) print(derivative(f1,10)) # 1.9999999999953388 print(derivative(f2,123)) # -0.331842825692652
PS：对这些代码和高等数学不熟悉也没关系，这里我只是举个例子，后期我会写一些关于数学和编程方面的文章，详细解释这些好玩的东西，可以关注我的公众号：极客起源 ，会不断更新各种技术和数学文章，以及视频课程。
从这两个案例可以看出，在某一个领域需要非常费劲才能搞出来的东西，在另一个领域其实就是hello world。如果了解足够多的领域，那么完成很多工作，就会表现出天才的特征（这也是成为天才的途径之一，另一个途径是投胎）。
PS：Excel的功能不仅仅是制作报表，Excel还拥有强大的数据分析能力。所以如果将Python与Excel集成，就意味着Python将拥有了Excel的全部能力，相当于Python拥有了Excel的整个生态。我将其称为“生态渗透”。也就是通过集成或其他方式，一种技术可以直接或间接使用另外一种技术的全部或大部分资源。
7. 提高开发效率的利器：生态渗透
在未来，支持生态渗透的开发方式会非常普遍，如果只是用了一些现成的库或开源软件，并不能大幅度提高开发效率，但如果可以利用某些强大系统的生态，就不一样了。在未来，还会有很多支持“生态渗透”的开发工具。例如，我们团队研发的UnityMarvel，就是一款超平台开发系统。这里之所以称为“超平台”，而不是“跨平台”，是因为UnityMarvel不仅仅可以跨操作系统平台，还可以跨数据库平台，云平台、API平台、开源硬件、物联网等，以及支持虚拟SQL、客户端服务端一体化、柔性热更新、Office加载项、浏览器插件等新特性。因此称为“超平台”开发系统。并且自己研发了Ori编程语言（语法融合了Python、Java、Go等语言的优秀特性，但功能得到了前所未有的增强）。通过这些特性，可以用前所未有的规模利用其他系统的生态，要远比Python使用Excel的生态更完美。其他功能先不解释（等发布后我再写文章详谈），先说说UnityMarvel是如何跨数据库的。
所谓跨数据库（目前指关系型数据， 以后会支持文档、键值等NoSQL数据库），是指用UnityMarvel开发基于数据库的应用并不需要事先确定到底用什么数据库（如MySQL、SQL Server、Oracle等），UnityMarvel内置了一种虚拟数据库，可以直接用虚拟数据库开发，在发布时，会要求选择使用的数据库，例如，选择MySQL或SQL Server。UnityMarvel会通过rosetta引擎将Ori语言的代码转换为支持MySQL的代码。关于数据库的部分，主要是用过内置的一种虚拟SQL完成的，而且这种SQL语言是与Ori语言是融为一体的。例如，如果要从persons表中查询出id大于30的所有记录，可以直接这样写：
var result = SELECT * FROM persons
WHERE id > 30;
result的类型是SQLSelect，将result赋给Grid组件，就会直接显示查询结果。当发布时，会将上面的代码转换为使用相应数据库（如MySQL、SQL Server）的特定编程语言（如JavaScript、Java等）的代码。这么做的好处如下：
1. 不需要进行数据库选型，数据库是在发布时后期绑定的；
2. 如果想切换数据库（例如，从MySQL换成Oracle），只需要重新发布，选择相应的数据库就可以了，不需要修改一行代码；
3. 统一数据库接口，开发人员并不需要了解各种数据库的细节，开发门槛低；
4. UI与数据库交互非常容易，不必考虑各种数据库引擎和库，只需要直接将SQL语句赋给与其交互的UI组件即可；
5. 自动检测和去除大多数SQL中的潜在风险，如SQL注入等；
6. 脱离数据库环境开发。例如，想使用MySQL数据库开发，但当前机器上并没有MySQL开发环境，又不想安装MySQL。这时仍然可以用UnityMarvel内置的虚拟数据库进行开发，然后发布即可，部署在有MySQL环境的机器上就可以成功运行了；
8. 上代码：Python到底如何与Excel交互
在这一节玩点真格的，看一看Python到底如何与Excel交互。我们使用目前最常用的openpyxl来完成操作。先看一个未处理的Excel表格。
上面这个表格是关于营业计划的数据，看起来很别扭，因为不同层次的数据之间没有缩进，也没有背景颜色，甚至没有表格线。如果要将这个表格交给领导，估计领导会拿起块砖头砸过来！
领导最希望见到下面的表格：
这个表格看起来是不是很舒服呢！其实这个表格用Excel做起来也并不费劲。不过仍然需要N步，这里就不详细解释如何用Excel来做这个表格了，现在来看如何利用Python闪电般进行格式转换。
from openpyxl.styles import Alignment,Font,Border,Side,Color,PatternFill import openpyxl # 打开待转换的文件 workbook = openpyxl.load_workbook('原始表格.xlsx') ws = workbook.active table = ws['A1':'D11'] # 设置字体 ft = Font(name="黑体") for rows in table: for cell in rows: cell.font = ft # 调整行高（所有的行的高度统一设置为18） for i in range(1,ws.max_row + 1): ws.row_dimensions[i].height = 18.0 # 插入列 ws.insert_cols(1,1) # 调整新插入列的宽度 ws.column_dimensions['A'].width = 5 # 插入行 ws.insert_rows(1,1) # 调整新插入行的高度 ws.row_dimensions[1].height = 10 # 文字左对齐，数字右对齐 leftAlign = Alignment(horizontal='left',vertical='center') rightAlign = Alignment(horizontal='right',vertical='center') for row in ws.rows: for cell in row: # 数字，右对齐 if type(cell.value) == int: cell.alignment = rightAlign else: cell.alignment = leftAlign # 调整列宽 ws.column_dimensions['B'].width =20 ws.column_dimensions['C'].width =9 ws.column_dimensions['D'].width =9 ws.column_dimensions['E'].width =9 ws.column_dimensions['F'].width =4 # 让表格线出来一点 # 为表格添加边框 topBorder = Border(top=Side(border_style='thick',color='000000')) #bottom=Side(border_style='thick',color='000000'), #horizontal = Side(border_style='thin',color='000000')) # 添加表格顶边的粗线（包括最后没有数据的列） for col in range(2, ws.max_column + 2): ws.cell(2, col).border = topBorder bottomBorder = Border(bottom=Side(border_style='thick',color='000000')) # 添加表格底边的粗线（包括最后没有数据的列），这里需要加1，是因为前面绘制表格顶边的粗线时，最大列的数量已经多了1个 # 所以只需要加1即可 for col in range(2, ws.max_column + 1): ws.cell(ws.max_row, col).border = bottomBorder # 添加水平细线 horizontalBorder = Border(top=Side(border_style='thin',color='000000')) for col in range(2, ws.max_column + 1): for row in range(4,ws.max_row): ws.cell(row, col).border = horizontalBorder # 单元格缩进 ws['B5'].alignment=Alignment(indent=1) ws['B6'].alignment=Alignment(indent=1) ws['B8'].alignment=Alignment(indent=1) ws['B11'].alignment=Alignment(indent=1) ws['B9'].alignment=Alignment(indent=2) ws['B10'].alignment=Alignment(indent=2) # 设置文字颜色 blueFont = Font(name="Arial",color = '4169E1') for col in range(3, ws.max_column + 1): ws.cell(5, col).font= blueFont ws.cell(6, col).font = blueFont ws.cell(9, col).font = blueFont ws.cell(10, col).font = blueFont # 设置背景色 fill = PatternFill("solid", fgColor="B0C4DE") for col in range(2, ws.max_column + 1): ws.cell(4, col).fill= fill ws.cell(7, col).fill = fill ws.cell(12, col).fill = fill workbook.save('转换后的表格.xlsx') print('见证奇迹的时刻')
现在运行程序，当输出“见证奇迹的时刻”后，就会在当前目录生成一个“转换后的表格.xlsx”，该文件就是上图的效果，是不是很神奇呢？
从这段程序中可以看出，转换该表格需要多少步，代码并不复杂，大家可以根据openpyxl的文档研究。
9. 用Python替代VBA
目前微软官方还没有将Python作为VBA的替代品，倒是将JavaScript作为了另外一个选择（office.js），不过可以利用xlwings做一个折中。xlwings可以单独使用，也可以通过xlwings office加载项提供的RunPython函数运行Python代码。
现在有一个hello.py文件，代码如下：
import xlwings as xw def hello_xlwings(): wb = xw.Book.caller() wb.sheets[0].range("A1").value = "Hello xlwings!"
在xlwings的安装目录有一个xlwings.xlam文件，该文件是Excel的加载项文件，也就是Excel VBA的发行包文件。现在随便开启一个空的Excel workbook，然后点击“工具”>“Excel加载项”菜单项，会打开如下图所示的对话框，找到xlwings.xlam文件，并选中该文件。
然后在“开发工具”选项卡中点击“Visual Basic”按钮（如下图所示），进入VBA编辑页面。
最后引用xlwings库即可。
现在可以新建一个VBA模块，然后编写下面的代码：
Sub test() RunPython ("import hello; myproject.hello_xlwings()") End Sub
运行脚本，就会看到在“A1”的位置插入了Hello xlwings!
OK，现在大家已经了解了如何使用Python与Excel交互，其他还有很多种方法，而且也不仅仅只有Python能与Excel交互，其实几乎所有的编程语言，甚至是C语言，都有想用的Library可以与Excel交互。那就期待我下面的文章吧！
