####tablib基础知识#### tablib是什么我就不说了，网上一大推，我大概就知道能将数据转为某种格式 1、安装tablib模块
pip install tablib 2、安装完毕，就在你要使用的py文件中导入就好
import tablib 3、下面讲讲它的一些基础用法 Dataset对象 创建dataset1，方式一：
dataset1 = tablib.Dataset()
dataset1.headers = ['id','name','age','sex']
dataset1.append(['','朱宇','','male'])
dataset1.append(['','张昊','','male'])
dataset1.append(['','伍洋','','male']) 创建dataset2，方式二：
header2 = ['id','name','password']
data = [
['','杨鹏',''],
['','代松柏',''],
]
dataset2 = tablib.Dataset(headers=header2,*data) ## 这是创建dataset的两种方式，两者都是创建一个头部，再添加一行一行数据
## 我把它理解成mysql数据库，大致都一样，这样比较好记忆点。
## 方法一，先是实例化出一个空对象，再给headers属性赋值，添加数据
## 方式二，在实例化对象的时候，就把数据传了进去 这里你可以打印看看这个创建出来的对象，它在终端是怎样现实的 dataset对象创建出来的，下面说说增删查改 # 增加一行数据(拿dataset2举例子)
dataset2.append(['','朱宇',''])
dataset2.append(['','何鹏','']) 注意：调用append方法就可以了，传一个列表，数据必须要和headers想对应，不能多，不能少 # 增加一列数据，增加年龄这列数据(实在原有的基础上额)
dataset2.append_col((20,21,22,23),'age') 注意：我在添加列之前，dataset2已经有了数据，那么我在添加age这列，必须要为之前每行数据，
也要添加对应的age的值，所以我在第一个参数传了一个元组(列表也可以)，之前数据有多少
行，你也必须对应传多少个，第二个参数就是你添加列的名字 思考？？
假如我在添加列之前，已经有了几百条，上千条数据了，那你第一个参数是不是也要写这么多啊 解答：我在上面那表的基础再添加一个列(score)，记录成绩
import random
def get_score(row):
return random.randint(60,100) dataset2.append_col(get_score,headers='score') 这样我就无需考虑之前有多少数据了，它会将函数的返回值当作每行添加列score的值
虽说这样可以解决问题，但是添加数据的精确性不高，所以在设计headers之前，要考虑清楚 # 查看某一行的数据
dataset2[index]
这里的index必须是合法，也就是说必须存在于dataset2中 # 获取某一列的数据
dataset2['score']
# 这里我获取到了score这一列的所有数据，你拿到该数据也可以进行自己的处理
dataset2.get_col(index)
# 这是通过索引去获取，和上面获取某一行是一样的，不同的事，它是用方法
# 还是注意下，上面的score，和index也是必须要有的 # 删除某行，某列
del 某行(某列)
关于删除里面还有其他方法，pop，lpop这些 我们在对Dateset对象进行了一些列的操作，最终还是要保存在硬盘中(也就是文件)
这也是tablib的强大之处，你可以将Dateset对象转换为你想要的格式，保存下来 还是用dataset2举例子 dataset2.json # 转成json格式
dataset2.xls # 转成xls格式
dataset2.csv # 转成csv格式 还有其他格式，可以去查询看看，上面这些操作只是转成了某种格式，最后还是要保存下来 with open('zhuyu.csv','wb') as f:
f.write(dataset2.scv) 这只是一些基础用法，想要更加深入了解的话，可以去官网查找看看 还有一个差点忘记，Databook，它是ablib下面的一个类
和上面差不多，首先实例化，传参数 book = tablib.Databook(dataset1,dataset2)
with open ('c.csv','wb') as f:
f.write(book.scv) 打开book.scv你会发现下面会有两个sheet，也就是两个文件吧 更新到这里