Python 与 Gnumeric 共舞

核心提示： 另外PyGnmRange类定义需要注意两点：1. 单元格下标采取了列优先的表示方法，从零开始计数，Python 与 Gnumeric 共舞(8)，例如B3表示为（1，2），第一个工作薄，而不是活动工作薄s = wb.sheets()[0]#!同上，这样同时也是为了与Gnumeric规范保持

另外PyGnmRange类定义需要注意两点：

1. 单元格下标采取了列优先的表示方法，从零开始计数，例如B3表示为（1，2），这样同时也是为了与Gnumeric规范保持一致，便于操纵单元格数据。

2. 类初始化函数使用了四个Gnumeric的函数，分别为column、columns、row、rows，其功能如下：

有了前面的准备，我们就可以具体实现summary函数了。summary函数通过gnm_scores参数获得当前的单元格区域引用，并利用该参数创建PyGnmRange对象，计算所有单元格的下标；又通过Gnumeric模块的workbooks和sheets函数，取得工作表1的对象；从而结合工作表对象和单元格下标来操作单元格数据。而真正的计算R语言完成的，RPy模块则是联接Python和R语言的桥梁 (6) 。最后，summary函数取得R语言计算的结果并通过Gnumeric模块将其打印到一个新建的工作表里。

代码 7 exam.py 中summary函数定义

　　import Gnumeric
import rpy　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# R语言接口模块
def summary(gnm_scores):
　　'@FUNCTION=summarize_scoresn'
　　'@SYNTAX=summar_scores(gnm_scores)n'
　　'@DESCRIPTION=Summarize all scores of the classn'
　　'@EXAMPLES=To summarize score in A1:A50,n'
　　'　　　　summarize_scores(A1:A50)n'
　　'@SEEALSO='
　　r = PyGnmRange(gnm_scores)
　　wb = Gnumeric.workbooks()[0]　　　　#!注意，第一个工作薄，而不是活动工作薄
　　
　　　　
　　　　s = wb.sheets()[0]　　　　　　　　　　　　　　　#!同上，第一个工作表，而不是活动工作表
　　scores = [s[index].get_value() for index in r]　　 # 取得单元格区域所有数据
　　rpy.r.assign('scores',scores)　　　　　　　　　　　　　 将数据传给R语言
　　res = rpy.r('summary(scores)')　　　　　# res 为运算结果
　　report(wb.sheet_add(),res)　　　　　　　　# 使用report辅助函数打印报表
def report(sheet,dic):
　　sheet[0,0].set_text(cstr('报表'))
　　i = 0
　　for key,value in dic.items():
　　　　sheet[i,1].set_text(key)
　　　　sheet[i,2].set_text(str(value))
　　　　i += 1
exam_functions = {
　　
　　　　
　　　　'summerize_scores':('r','gnm_scores',summary)
　　}