Python 与 Gnumeric 共舞

核心提示： OK!现在启动Gnumeric (4) ，按图示在A列输入一列成绩，Python 与 Gnumeric 共舞(7)，然后在B1单元格内输入公式：'=mark_score(A1)', 然后利用鼠标拖动复制公式的功能，把公式复制到对应的B列，即"_table"

OK!现在启动Gnumeric (4) ，按图示在A列输入一列成绩，然后在B1单元格内输入公式：'=mark_score(A1)', 然后利用鼠标拖动复制公式的功能，把公式复制到对应的B列，就会发现所有标志在B列中已经自动生成了。

插图1 成绩分类

更进一步

如果只是对单元格数据简单计算的话，那么Python在Gnumeric中充其量是好玩的玩具罢了，但Python插件的功能远不只这些，Python可以控制读写单元格区域（Range）的数据，访问Gnumeric的全部函数，控制工作表的创建等，把这些功能有机地组合起来就能完成复杂的任务了。本节对全班成绩做进一步的处理，利用RPy (5) 的summary函数对所有的分数进行简单的统计，计算最值、均值、中位数和两个四分位数，并把所得计算结果打印到新的工作表中。

要想统计全班成绩，首要的任务就是从Gnumeric获取数据。对于大批量的数据，Gnumeric是用单元格区域（Range）来表示的，然而在调用过程中传递给Python的是单元格区域引用（RangeRef），所以需要对单元格区域引用（RangeRef）做相应的转换以便提取批量数据。不幸的是，Gnumeric的API正处于发展阶段，没有直接的转换方法。为此，笔者利用了Gnumeric自身的函数构建了一个PyGnmRange类。PyGnmRange对象以单元格区域引用（RangeRef）为初始化参数，为该单元格区域中的构建所有单元格的索引，即"_table"属性，同时提供几个方法来方便地访问，这样我们就可以配合Gnumeric模块中的Sheet对象操纵单元格数据了。

代码 6 类PyGnmRange的定义

　　　　class PyGnmRange:
　　def __init__(self, gnm_range_ref):
　　　　get_cols = Gnumeric.functions['column']
　　　　get_rows = Gnumeric.functions['row']
　　　　get_col_num = Gnumeric.functions['columns']
　　　　get_row_num = Gnumeric.functions['rows']
　　　　cols = get_cols(gnm_range_ref)
　　　　rows = get_rows(gnm_range_ref)
　　　　# column first table
　　　　self._table = []
　　　　self._col_num = get_col_num(gnm_range_ref)
　　　　self._row_num = get_row_num(gnm_range_ref)
　　　　for i in range(self._col_num):
　　　　　　for j in range(self._row_num):
　　　　　　　　self._table.append((cols[i][j]-1, rows[i][j]-1))
　　def col_num(self):
　　　　return self._col_num
　　def row_num(self):
　　　　return self._row_num
　　def get_col(self,col):
　　　　start = (col-1) * self._row_num
　　　　end = col * self._row_num
　　　　return self._table[start:end]
　　def get_row(self,row):
　　　　indexes = [(i*self._row_num)+(row-1) for i in range(self._col_num)]
　　　　return [self._table[i] for i in indexes]
　　def __iter__(self):
　　　　return iter(self._table)