個々のセルへのアクセス
WS = C [ ' A4 ' ] ＃は、細胞が存在しない場合、セルA4を返し、それが自動的に作成された WS [ ' A4 ' ] 4 = ＃はセルA4が割り当てられている。4 D = ws.cell（行= 4、 = 2列、値= 10） ＃セル10に割り当てられB4へ
メモリ内に作成したワークシートは、任意のセルが含まれていない場合は、最初の訪問が作成されるときにのみ
、これらの細胞がまだ割り当てられていないが、関数は、セル（）を介した細胞を大量にアクセスするときこれらの細胞は、既にメモリ内に作成します
以下のために X における範囲（1,101 ：） 用 Y における範囲（1,101 ）： ws.cell（行 = X、Y =列）＃は、メモリ内の100×100の細胞を作成します
複数のセルへのアクセス
CELL_RANGE = WS [ ' A1 '：' C2 ' ] ＃のすべてのセルのC2にA1からアクセス COLC = WS [ ' C ' ] ＃のアクセス列Cのすべてのセルが = WS [col_range ' C：D ' ] ＃のアクセス全ての列C内のセルと行Dの row10 = WS [10] ＃行10のアクセスの全てのセル row_rangeのWS = [5:10] ＃のセルの全てのライン10へのアクセスライン5 位Worksheet.iter_rowsを使用動作ユニットに（）メソッドは、複数のセルを横断 するための行に ws.iter_rows（min_row = 1、max_col = 3、MAX_ROW = 2。。 ） のために細胞内行： プリント（セル） '' ' 输出： <セルSheet1.A1> <セルSheet1.B1> <セルSheet1.C1> <セルSheet1.A2> <セルSheet1.B2> <セルSheet1.C2> ''' ＃使用Worksheet.iter_cols（）方法以列为单位、遍历多个单元格 用 COL に ws.iter_cols（min_row = 1、max_col = 3、max_row = 2 ） のためのセルにおけるCOL： プリント（セル ）''」 输出： <セルSheet1.A1> <セルSheet1.A2> <セルSheet1.B1> <セルSheet1.B2> <セルSheet1.C1> <セルSheet1.C2> ''」
パフォーマンス上の理由から、読み取り専用モードでWorksheet.iter_cols（）が利用できない
私は、メモリのサイズは、ファイルが億行を持っている場合は、事前に予測することはできないため、ファイルのサイズに制限されているので、これはかもしれないと思いますデータは
ユニットとしてファイルを横断する時iter_cols方法であり、最初の列を横断する最初は、第千万の行を横断することができる、メモリは、もはや十分ではありません
バルクアクセスセル
WS [ ' C9 ' ] = ' Hello Worldの' タプル（ws.rows） ＃获取A1到C9的所有单元格、以行为单位 ''」 输出： （（< セルSheet.A1>、<セルSheet.B1> <細胞Sheet.C1>） （<セルSheet.A2>、<セルSheet.B2>、<セルSheet.C2>） （<セルSheet.A3>、<セルSheet.B3>、<細胞シート.C3>） （<セルSheet.A4>、<セルSheet.B4>、<セルSheet.C4>） （<セルSheet.A5>、<セルSheet.B5>、<セルSheet.C5>） 、 （<セルSheet.A6>、<セルSheet.B6>、<セルSheet.C6>） （<セルSheet.A7>、<セルSheet.B7>、<セルSheet.C7>） （<セルSheet.A8>、<セルSheet.B8>、<セルSheet.C8>）、 （<セルSheet.A9>、<セルSheet.B9>、<セル Sheet.C9>））''」 タプル（ws.columns） ＃获取A1到C9的所有单元格、以列为单位 ''」 输出： （（< セルSheet.A1>、 <セルSheet.A2>、 <セルSheet.A3>、 <セルSheet.A4>、 <セルSheet.A5>、 <セルSheet.A6>、 ... <セルSheet.B7>、 <セルSheet.B8>、 <セルSheet.B9>）、 （<セルSheet.C1 >、 <セルSheet.C2>、 <セルSheet.C3>、 <セルSheet.C4>、 <セルSheet.C5>、 <セルSheet.C6>、 <セルSheet.C7>、 <セルSheet.C8> 、 <セル Sheet.C9>））''」
パフォーマンス上の理由から、読み取り専用モードでWorksheet.columnsは使用できません。
セル値処理
細胞の値はセルのみを返すプロパティWorksheet.valuesを、使用することができ、のみ処理する場合、値
＃この方法の反復だけセル値 のための行にws.values： のための値で行： プリント（値） ＃Worksheet.iter_rows（）とWorksheet.iter_cols（）メソッドは、セルパラメータの発展の方法によって取得することができるのみ値 のための行に ws.iter_rows（min_row = 1、max_col = 3、MAX_ROW = 2、values_only =。。TRUE）： 印刷（行） '' ' 出力： （なし、なし、なし） （なし、なし、なし） ' ' "
データストレージ
WS = C [ ' A4 ' ] c.value = ' こんにちは、世界' ＃割り当てられたセルA4へ
ファイルを保存し
、保存（）関数を使用して、最も簡単で安全な方法であります
WB = ワークブック（） wb.save（' balances.xlsx '）
注意：
1）この方法で保存されたので注意され、警告なしに同じ名前の元のファイルを上書きします
拡張子2）ファイルがXLSXする必要がありますが、そうでない場合はしない、オープンオフィスにつながる可能性
ストリーミング保存
あなたは、このようなピラミッド、フラスコまたはジャンゴや他のアプリケーションを使用して、あなたは、単にNamedTemporaryFile（）機能を提供することができるときのように、ストリームにファイルを保存した場合
以下からの一時ファイルのインポートNamedTemporaryFile から openpyxl インポートワークブック WB = ワークブック（） TMP AS NamedTemporaryFile（）を持つ： wb.save（tmp.name） tmp.seek（0） ストリーム = tmp.read（） ＃の負荷文書、属性テンプレートを指定することにより、確かに、ワークブックをテンプレートとして保存することができます WB = load_workbook（「document.xlsx 」） wb.template = 真 wb.save（「document_template.xltx 」） ＃のプロパティを指定することで、負荷テンプレートファイル、テンプレートができ、Falseですワークブック文書を保存 （WB = load_workbook "document_template.xltx ' ） wb.template = Falseの wb.save（' document.xlsx "、偽as_template =）
あなたは監視する必要があり、文書データは、テンプレートに文書を保存、またはドキュメント内のテンプレートを保存するためには、拡張属性
そうでない場合、結果は、原稿台のエンジンを開けません。
次のような状況では、失敗した保存されます
load_workbook = WB（' document.xlsx ' ） wb.save（' new_document.xlsm '）＃拡張XLSXとして保存する、またはExcelを開くことができない WB = load_workbook（' document.xlsm ' ） wb.save（' new_documentを。 XLSM 「）＃は、そうでない場合はExcelが開くことができない、真=プロパティkeep_vbaを指定する必要が WB = load_workbook（」document.xltm 「keep_vba = 真） wb.save（」new_document.xlsm "）＃を使用すると、テンプレートが必要な場合は、拡張子を指定する必要がありますある* .xltm
ロード・ファイル
また、ファイルを開くために）（openpyxl.load_workbookができ
openpyxl インポート load_workbookの＃のload_workbookのインポートする負荷クラスファイル WB2 = load_workbook（' test.xlsx ' ） 印刷（wb2.sheetnames） ＃1 [ 'Sheet2の'、 '新：出力タイトル'、 'Sheet1の']、 ワークブックのワークシートの出力を名前