【python】app未注册用户自动筛选

本文目标：手把手教一名零基础员工开发一款python桌面应用程序

项目目标：领导给了两张表，一张是全部员工表，一张是注册用户表，让统计未注册用户的详细清单

前期准备：自学python基本语法，能看懂python语句即可

结果展示：

上图为运行结果。

接下来我将从头开始讲解。

一、环境搭建

Python的环境搭建很简单，在官网下载后直接安装即可，网址为：

“https://www.python.org/downloads/windows/”。注意选择版本为3.9，因为后面用到的打包软件不支持3.10。

安装成功后确认一下是否将安装目录添加到环境变量里，若没有添加需要自行添加。接下来安装本项目需要用到的模块pandas，openpyxl，pywin32，pyinstaller，使用pip命令安装即可（pip是python自带的包下载软件），在命令行敲下以下代码：

pip config set global.index-url

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

上面这行代码可选择执行，它的作用是修改pip的下载源地址，默认的地址在国外服务器，速度很慢，这里修改为清华大学的开源镜像站。

在CMD命令行窗口依次输入以下代码：

pip install pandas

pip install openpyxl

pyp install pywin32

pip install pyinstaller

如果无法安装，提示pip版本太低，请按照提示，执行“pip install --upgrade pip”来更新pip。

上面安装的4个模块，pandas用于从excel中取数，处理，以及写入excel文档。openpyxl是pandas依赖的一个包，pyinstaller是打包工具，pywin32是pyinstaller在windows平台打包需要依赖的包。

二、数据审查

环境搭建好了，可以开始我们的项目了，首先对数据进行审查。

观察“成都公司全部用户.xlsx”表，其数据格式如下:

再观察“成都公司注册用户统计.xlsx”表，其数据格式如下:

任务目标是从前表中筛选出不在后表中的人，显然仅凭名字是有可能因为同名而出错的，所以要根据名字和部门两个信息来进行筛选。

三、代码编写

了解了数据，确定了方案后就可以开始编程了。

首先导入我们需要的模块：

import pandas as pd

然后读取用户输入的文件名（设置默认文件名更方便使用）：

filename=input()if len(filename)<1 :    filename="./成都公司注册用户统计.xlsx"

获取到文件名后就可以读取文件了：

df_all = pd.read_excel("./成都公司全部用户.xlsx",header=None)df = pd.read_excel(filename,header=None)

这里因为“成都公司全部用户.xlsx”是固定不变的，所以作为资源文件放在项目目录，不需要用户输入文件名。其中df和df_all两个变量是DataFrame类型，和二维数组比较类似，可以很方便的存储表格。pandas.read_excel()函数可以读取excel文档，第一个参数是文件名，参数header设置表格是否有表头，”None”表示没有，设置成0或[0,1,2]这样的值则意味着表格的前几行作为表头。

接下来对获取到的数据进行处理：

df=df.drop(index=0)df_all[3]=df_all[0]+df_all[2]df[2]=df[0]+df[1].apply(lambda x: x.partition("xx公司")[2]+"/")all=[]all=df_all[3].values.tolist()done=[]done=df[2].values.tolist()

将第一张表的第1列和第3列合并，第二张表的第1列和第2列的一部分内容合并，并在尾部补充一个字符“/”使得，两张表的部门格式一致。最后以合并得到的列生成列表，以便后续处理。

使用filter函数筛选出未注册的人员，再转换成列表存储到result变量中：

result=[]result = list(filter(lambda x:x not in done, all))

filter函数接受一个函数变量作为参数，这个函数必须接受一个参数并返回布尔值，filter依据这个值来筛选all列表中的每一项。

至此，我们得到了我们想要的结果，现在只需要把结果稍微处理一下，然后输出到一个excell表格即可：

formatresult=[]     #将结果转换成多列，便于审查unworklist=[]       #挑选出不在岗的人for x in result:    if x.rfind('不在岗')>0:        unworklist.append(x)    else:        formatresult.append(x.split('/'))df_result=pd.DataFrame(formatresult)df_unwork=pd.DataFrame(unworklist)


    
print("处理完成，正在输出结果...")wr=pd.ExcelWriter("./result.xlsx")df_result.to_excel(wr,"Sheet1")df_unwork.to_excel(wr,"Sheet2")wr.save()wr.close()

这里将之前合并的列以“/”为间隔拆分为多列，便于审查，也顺便把不在岗的人员筛选了出去存入另一张子表。最后使用ExcelWriter将结果分别写入两张子表保存。

四、打包项目

为了使得编写好的python程序在所有windows电脑上都能运行，我们需要把程序打包成exe可执行文件。这就要用到一开始下载的模块pyinstaller。

进入到项目目录，打开CMD命令行窗口，执行命令:

pyinstaller -F igw-uninstaller.py

其中”igw-uninstaller.py”是程序文件名，等待程序执行完毕后会在项目目录里生成两个文件夹“build”和“dist”以及一个“.spec”文件，“build”保存了一些生成过程中的日志文件，“.spec”文件为生成过程中产生的目录文件。“dist”文件夹中保存的则是最终生成的“.exe”文件，默认以程序文件名一致。

将资源文件“成都公司全部用户.xlsx”放到和可执行文件同级目录下，就可以运行程序了，双击运行一下吧！

至此，未注册用户的详细清单全部理出，并存入result.xlsx。

五、后记

本文主要介绍了一个简单的python桌面应用程序实现方式，阅读本文能快速了解一个python程序的设计，开发，与打包发布过程，希望能帮助读者了解python，开发一个python桌面程序也不是那么难嘛！后面有更复杂的应用场景我们还会进行UI的开发。

开源代码：

#app安装统计相关函数from numpy import format_parserimport pandas as pd
print("请保证‘成都公司全部用户.xlsx’文件与本程序位于同一目录，且文件名一致")print("请输入已注册用户统计表文件地址，默认为‘./成都公司注册用户统计.xlsx’，默认其位于当前目录,使用默认文件名请直接回车:")filename=input()if len(filename)<1 :    filename="./成都公司注册用户统计.xlsx"print("正在载入表格...")df_all = pd.read_excel("./成都公司全部用户.xlsx",header=None)df = pd.read_excel(filename,header=None)print("载入表格成功，正在处理，请勿关闭程序...")df=df.drop(index=0)df_all[3]=df_all[0]+df_all[2]df[2]=df[0]+df[1].apply(lambda x: x.partition("xx公司")[2]+"/")all=[]all=df_all[3].values.tolist()done=[]done=df[2].values.tolist()#现在我们要得到在all列表里面不在done列表里面的result=[]result = list(filter(lambda x:x not in done, all))formatresult=[]     #将结果转换成多列，便于审查unworklist=[]       #挑选出不在岗的人for x in result:    if x.rfind('不在岗')>0:        unworklist.append(x)    else:        formatresult.append(x.split('/'))df_result=pd.DataFrame(formatresult)df_unwork=pd.DataFrame(unworklist)print("处理完成，正在输出结果...")wr=pd.ExcelWriter("./result.xlsx")df_result.to_excel(wr,"Sheet1")df_unwork.to_excel(wr,"Sheet2")wr.save()wr.close()input("完成，结果保存为result.xlsx，请输入回车结束程序")

    



    
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