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Python能否依据表格中的某些数据将excel表格本身进行排序？
当然是可以的。
首先，Python提供了很多库可以用来操作Excel ，例如xlrd用于读取Excel，xlwt用于写入Excel，xlutils用于修改Excel。
此外，Python的中还有pandas库可以轻松实现这个需求，使用read_table方法读取Excel中的表格数据，然后使用pandas处理表格数据，最后重新写回Excel即可。
你用python做过哪些好玩的事情？
前段时间，我尝试使用Python制作二维码，包括炫酷的动态二维码，比较好玩，接下来就介绍下如何实现的。
我们在在Windows10 Python 3环境中使用pip进行安装，如下：
pip install myqr
制作普通二维码
导入MyQR包下的模板myqr，使用myqr.run方法在word参数中传入网址连接即可，制作一个普通的二维码。
我们将生成二维码图片默认文件名为“qrcode.png”，使用用微信扫生成的二维码，就会自动跳转到对应地址，如下
制作艺术二维码
我们将colorized=True，即可生成彩色二维码，若参数colorized=False，生成黑白二维码，如下：
制作动态二维码
若原文件为.gif图，则可生成对应的动态二维码，colorized参数设置=True，生成彩色动态二维码，若参数colorized=False，生成黑白动态二维码，如下：
若感兴趣，欢迎转发，关注支持哦。
自学Python，掌握到什么程度就可以找工作了？
荣幸回答。
我将知无不尽，尽无不言。
Python自学的效果可以通过这些方面来衡量，比如可以自主开发Python的web项目，熟练使用类库超过30个以上，当然不包括基础类库，了解Python网络爬虫的原理和实际简单的数据资源爬取的操作，熟练掌握Python数据分析等等，掌握这些找一份Python相关工作轻而易举。
这个时候很多同学就会问具体哪些类库？和web框架？接下来我给大家依次分享我个人自学Python的经历。
Python数据分析
学习Python不会数据分析，那等于没有不会。
话不多学Python数据分析处理通过我个人学习整理和刷选，掌握以下几点，数据分析处理轻松搞定。
1:数据分析的目的。
从简单层面来讲，数据分析就是结合当前大数据的需求，为公司或者企业提供一份详细明了的数据报表，多角度和多维度的数据统计和处理，既方便又快捷，让外行人看来一目了然。简化工作，别人一天的工作量，使用Python一个小时即可完成。
从复杂层面来讲，数据分析往往从社会背景中提供大量数据依据，细化每一份数据从而得出结论。比如某一个购物中心的商城人流量特别少，转化率特别低，如果使用Python进行全面数据分析，通过技术团队进行数据采集立刻分析一份关于购物中心的人流购买情况分析表，细化每一个消费者的购物细节，什么年龄段的人在什么时间段或者什么季节对于某商品的需求量，对购物中心的设计是否满意和收集对于商场存在的意见，分析消费者的消费习惯是先吃饭再购物？还是先购物再吃饭等等多项分析后对购物中心做出改变来适应消费者的复杂消费心理需求。
商场的人流和转化率瞬间提高。
数据分析一定程度是可以转化为流量和产生经济价值，为了企业或者经营店铺获得更好的经营管理，这就是数据分析的目的。
当然高阶数据分析则需要细化深入类库的使用和数据的不断优化，人作为社会产生价值的主体，数据分析永远离不开人群。
需求很多，具体需要什么样的类库工具进行数据分析？Python数据分析五花八门，初学者可以从下面几点来入手。
数据分析的工具类
一份详细数据报表则需求功能强大的Python类库来作为支撑，接下来给大家分享一下Python数据分析的工具类。
1:xlwt和xlrd
日常工作的最佳excel表格处理类库。xlrd实现excel表的读取，xlwt则实现excel表的写入。熟练使用该Python类库对于数据报表的制作非常方便，细化精准到操作表格的每一个单元格的属性，包括字体，背景色，列宽行高，单元格合并。无需手动操作excel便可以自动化实现excel的写入和导出。
2:基于Numpy的pandas
pandas的优势在于数组数据的处理，不仅可以表格操作，同样在复杂数据结构方面有着简单方便的处理方式。
Pandas有两种重要数据结构：
Series和DadaFrame两种。
Series是具有索引的字典数据结构，在数据处理的时候使用索引来操作字典轻轻松松获取想要的数据，读写性能极高。
DadaFrame则更加全面，不仅有行索引还有列索引可以看作是升级版的Series字典组合，使用方法也是一样的，同时操作表格的行和列读写，处理得到想要的数据报表格式。
3:Numpy高阶
numpy可能相对上面两个模块有一定的难度初学着可以先了解后逐渐掌握。
其实numpy就是提供多维数组对象的处理，后期数据分析中以及可视化中使用非常广泛。
Python在web项目开发中也有一席之地。
Python快捷web开发
个人非常推荐自学者和初学着使用Python-flask框架，一款微型快速开发的服务型框架，从环境搭建到项目开发特别容易上手。
我们可以来看看flask的目录基本构造。
从目录就可以看出flask的优势就是在于快，简单，项目逻辑一目了然。一般掌握flask的路由和蓝图配置再加上js页面的开发以及客户端和后台的交互机制和处理方法，一天的时间就可以让一个Python小白立马入行。
Python为什么那么火？没有错我们网上听到的都是关于Python网络爬虫。具体什么是网络爬虫请看下面。
网络爬虫
网络爬虫是一种用来自动浏览和获取万维网资源的网络机器人
简单明了的说就是获取我们从网页浏览上想要的信息和资源。
给大家分享一个简单的视频资源下载的爬虫程序。
基本的操作步骤如下：
1:获取视频源网页的源码连接
2:发送requests请求网页问信息
3:正则表达式匹配视频并下载保存
该爬虫方法使用的模块是requests，代码简单逻辑也比较清晰，逻辑模式就是搭建本地和网页的HTTP请求连接池并保持连接，同时操作下载，同样也可以上传等。随着Python的版本不断更新，模块的完善和高度封装后使得Python爬虫在网络请求时更加快和人性化，很容易模仿浏览器的任何操作，自学和初学者很容易上手。
由于Python网络爬虫的需求越来越大，简单的一个类库已经不能满足需求。Scrapy的出现便解决了这个难题。
Scrapy一款为了爬取网站数据，提取结构性数据，适应多种爬虫需求的应用型框架。
Scrapy性能非常强大，数据的深挖细分，信息存储和网络通讯等都是它的一大特点之一。
Python的世界远远不止当前
Python的版本资源库在源源不断的更新，类库和函数衍生不断，强大的用户量创新和优化一直在持续，一门为需求而生的开发语言，让它作为改变的永远是庞大的用户。
总结
自学Python掌握好这三方面的知识量，工作和薪资都没有任何问题，但是想要深造和提升Python的开发能力则需要学习更多的框架和类库，日积月累从项目开发中吸取经验和积累方法，才能熟练玩转Python。
最后给大家一句总结的话：给正在学习Python的同学们一个忠告，编程没有捷径可走，唯有逐一掌握才能汇集成江河。