在图3-5中，每1份销售发票文件均由每位员工各自整理而成，其中1张工作表仅对应1张发票，而1份文件中可能会包含多张工作表，如图3-6所示。
从这些销售发票文件中，读取图3-4所示范围内的数据，生成CSV格式的清单文件salesList.csv，如图3-7所示。
一起来详细分析程序的代码吧。因为这里会对程序代码进行反复阅读比较，所以在拥有可以使用计算机的条件时，用Visual Studio Code阅读示例程序会更加方便。下载示例文件，并找到“第3章”下的python_prg文件夹，使用Visual Studio Code打开该文件夹，即可阅读程序sales_slip2csv.py。
程序各行代码的具体含义，将会在本章后半部分进行讲解，现在仅需关注代码中的要点，理清程序使用什么方法进行了怎样的操作，把握住整体的处理流程就可以了。
代码3-1 sales_slip2csv.py
1 import pathlib # 标准库
2 import openpyxl # 外部库
3 import csv # 标准库
4 5
6 lwb = openpyxl.Workbook # 生成销售清单的工作簿lwb
7 lsh = lwb.active # 获得默认生成的工作表
8 list_row = 1
9 path = pathlib.Path("..\data\sales") #指定相对路径
10 for pass_obj in path.iterdir:
11 if pass_obj.match("*.xlsx"):
12 wb = openpyxl.load_workbook (pass_obj)
13 for sh in wb:
14 for dt_row in range(9,19):
15 if sh.cell(dt_row, 2).value! =None:
16 lsh.cell(list_row, 1).value =sh.cell(2, 7).value
17 lsh.cell(list_row, 2).value =sh.cell(3, 7).value
18 lsh.cell(list_row, 3).value =sh.cell(4, 3).value
19 lsh.cell(list_row, 4).value =sh.cell(7, 8).value
20 lsh.cell(list_row, 5).value =sh.cell(dt_row, 1).value
21 lsh.cell(list_row, 6).value =sh.cell(dt_row, 2).value
22 lsh.cell(list_row, 7).value =sh.cell(dt_row, 3).value
23 lsh.cell(list_row, 8).value =sh.cell(dt_row, 4).value
24 lsh.cell(list_row, 9).value =sh.cell(dt_row, 5).value
25 lsh.cell(list_row, 10).value =sh.cell(dt_row, 4).value * \
26 sh.cell(dt_row, 5).value
27 lsh.cell(list_row, 11).value= sh.cell(dt_row, 7).value
28 list_row = 1
29
30with open("..\data\sales\salesList.
csv","w",encoding="utf_8_sig") as fp:
31 writer = csv.writer(fp,linetermi nator="\n")
32 for row in lsh.rows:
33 writer.writerow([col.value for col in row]) #列表推导式
代码3-1的第一行的import pathlib语句，导入了标准库pathlib。使用pathlib可以更方便地在程序中进行文件及文件夹路径的相关操作②。
当编写的程序会进行文件操作时，请务必尝试使用该库。
路径是指示电脑中特定资源所在位置的字符串。该字符串在程序中，用于展示存储（硬盘或SSD）中文件或文件夹（目录）的位置。
第2行加载的openpyxl是用于处理Excel文件的库。因为openpyxl是外部第三方库，所以在使用之前需要事先进行安装③。另外，最终需要输出csv文件，因此在第3行加载了csv的标准库。
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