[python交互]Excel催化剂与python交互原理剖析，py开发者按此规范可自行扩展功能

只需简单地编写小段py脚本，就可以借助Excel催化剂的平台作用，将写出的py脚本，嫁接到Excel的环境上使用，在Excel的广阔用户群体上带来更多的产出价值。也大大增加了将自己的python技能输出到普通用户可享用的层面。按照本文的规范，可以自行在本地Excel催化剂环境上扩展python功能，若觉得自己所写的python脚本有足够的共性，有推广价值，可以加入Excel催化剂的python开发者社群，一起做大此领域。

以下的文字版内容，可能在后续的代码变动下会略有更改，大体上不变，要获取最新的信息，可私信笔者，加入Excel催化剂组建的python开发者社群，一起深入交流。

同步也录制了视频教程，地址为：https://www.bilibili.com/video/av87125312/，可在【阅读原文】上跳转到B站观看。

一、前端用户提供两个区域表选择，左为参数区域，右边为数据区域。

二、用户选择后的结果，催化剂将生成一个字典数据结构给python调用。

下图为用户的选择方式，用窗体来辅助选择，其中描述的字段，如果取自数据表，描述部分的约定是写帮忙文档时告诉用户这些日期、数量的参数的特征，*代表数据区域取数，是多的列表关系，这些都不需要python来处理，我插件层面处理好。

可能用户的参数匹配和我们py程序的不一致，

缺少一些必填项（需要报错返回提示用户）
多一些无用项如：参数名称，这个是标题行，可以忽略它
一些选填项用户没有输入，py程序要自己用默认值去补充或处理选填为空的其他逻辑。

三、收到插件传过来的参数，按py的程序需求，对传入的参数再加工处理，最终使用Return返回数据给插件。

在python脚本中，约定的几点规范需要遵守。

插件调用的python方法为run方法名
run方法名只有一个参数是kwargs，参数名不能修改。
参数返回的数据类型是字典结构，已在common公共模块中写了方法

代码语言：javascript复制

def return_result(restype,contents):
    return {'type':restype,'contents':contents}

此方法需传入两个参数，第1个参数是返回数据类型，字符为以下四种。

rng，对应的contents内容为：用pd的to_json(orient='split')方法返回最终字符串结果
msg，对应的contents内容为：返回一段给用户提醒的文本即可，最终会以弹窗的信息让用户阅读，长内容最好分多行表示。
html，对应的contents内容为：返回生成的html文件的全路径
img，对应的contents内容为：返回生成的图片文件的全路径

具体使用可参照现有的示例文件，安装好插件在配置文件里可找到。

common.py的文件，大家有什么好的通用方法可以抽象出来，不用重复输入，当然不是必须，可以不引用里面方法写自己的py脚本。

传入的kwargs参数是字典结构，比较好的数据处理方式是直接转成dataFrame数据类型。

四、注意事项

用户输入为空时传入的kwargs参数变化如下图所示，用户界面输入为空，对接收到的kwargs参数影响。

需要在插件上调试时，可以加上调试方法体

因插件开启的python进展，会一直以ipython的交互方式存在，如果py脚本文件有修改，此时会有缓存作用，不会再次调用更改后的py文件内容。

若需要修改后的py文件立即生效，插件再次调用时可识别出来，可在py文件中，加入以下标识，测试好后再注释删除它。

代码语言：javascript复制

def _debug_():
    pass

common公共模块的调用，对应的import 位置是python文件夹的位置，而不是和py脚本文件同目录

py脚本文件夹和文件名的规范

因插件最终调用py文件时，将文件夹和文件名当作模块来调用，最终找到要调用的方法，所以文件夹、文件名，需遵循变量的命名规范，不能以数字开头，不能有【】之类的特殊符号等。

可以在自己生成的结果数据中插入一些个人宣传信息

如在html文件中，插入一些文字和二维码等，我在common模块上写了个方法，大家可以自己在py脚本上硬编码的方式写上也可以。

代码语言：javascript复制

def replace_html_withAD(html_path,title,ad_file_path):

    if os.path.exists(ad_file_path):
        with open(ad_file_path,'r',encoding='utf-8') as ad:
            ad_contents = ad.read()
        
    with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as src_file:
        html_contents = src_file.read()
        html_contents = html_contents.replace('https://assets.pyecharts.org/assets/', '')
        html_contents = html_contents.replace('<title>Awesome-pyecharts</title>', '<title>{0}</title>'.format(title))
        html_contents = html_contents.replace('</body>', ad_contents '</body>')
    with open(html_path, 'w', encoding='utf-8') as dst_file:  
        dst_file.write(html_contents)

如果需要直接或间接调用matplotlib库来绘图的脚本，请建一个文件夹【单次执行】存放因为插件开启python后，以ipython交互式的方式调用，只在首次调用时加载python会慢一些，后续再调调用时会很快。但因为matplotlib作图的原理，在交互模式下，会弹出窗口，使程序一直会卡住不动，后续执行时，前端插件界面就会卡死没反应，请务必测试好，若存在调用matplotlib而让插件前端卡死的，记得需要放到【单次执行】文件夹里，插件识别这个关键字，执行完这个脚本就退出python程序，再执行下一个脚本任务时可以正常。 类似pandas_profiling这样的包，可能底层作图也是matplotlib，同样会有问题，seaborn就更不用说了。