用jruby操作excel

本文介绍如何通过JRuby结合jxl.jar实现对Excel文件的基本读写操作,包括创建新的Excel文件并写入数据,以及利用win32ole包进行更复杂的Excel文件处理。

一、下载jruby二进制安装包,解压到相应的目录下,并将其bin目录添加到系统 的PATH变量中,则完成了安装;

二、安装java,完成安装后创建系统变量JAVA_HOME,把java的安装目录设为其值;

三、在dos窗口中运行jirb_swing,出现相应的界面,那么你的jruby就成功安装了;

四、下载jxl.jar,放到某一个目录下,并在系统的CLASSPATH变量中把它添加到其中;

五、现在就可以操作excel了,下面是一个简单的实例:

 

require "java"
include_class "jxl.Workbook"
include_class "jxl.write.Label"
include_class "jxl.write.WritableSheet"
include_class "jxl.write.WritableWorkbook"

file=java.io.File.new("D:\\test.xls")
book=Workbook.createWorkbook(file)
sheet=book.createSheet("表格1",0)
label=Label.new(0,0,"世界,你好!")
sheet.addCell(label)
book.write
book.close

 

这样,一个简单的操作excel的程序就写出来了。

 

当然你也可以用ruby的win32ole包,但是要复杂的多,如下一例:

 

 

require 'win32ole'
excel = WIN32OLE::new('excel.Application')
workbook = excel.Workbooks.Open('E:\RubyApp\bmk.xls')
worksheet = workbook.Worksheets(1) #get hold of the first worksheet
worksheet.Select  #bring it to the front -need sometimes to run macros, not for working with a worksheet from ruby
#excel['Visible'] = true #make visible, set to false to make invisible again. Don't need it to be visible for script to work
#value1=worksheet.Range('a12')['Value']  #get value of single cell
#puts value1
#data = worksheet.Range('a1:c12')['Value'] #read into 2D array
#data.each do |data1|
    #data1.each do |data2|
        #puts data2
      #end
#end
line = '1'
while worksheet.Range("c#{line}")['Value']
   line.succ!
end #line now holds row number of first empty row
puts line

#i=3
#puts worksheet.cells(i-1,1).text[8,16].to_i+1
#处理准考证号,让它自动增加
#while i < line.to_i
for i in 3...line.to_i



	   worksheet.cells(i,1).value="00320501"+(worksheet.cells(i-1,1).text[8,15].to_i + 1).to_s
	   worksheet.cells(i,2).value="320501"+(worksheet.cells(i-1,2).text[6,13].to_i + 1).to_s
		   if worksheet.cells(i,7).text.length==18
			  worksheet.cells(i,5).value=worksheet.cells(i,7).text[6,8]
		   else 
			worksheet.cells(i,5).value="19"+worksheet.cells(i,7).text[6,6]
		   end
           
		   worksheet.range("h#{i}").value=worksheet.range("h#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("i#{i}").value=worksheet.range("i#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("k#{i}").value=worksheet.range("k#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("l#{i}").value=worksheet.range("l#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("o#{i}").value=worksheet.range("o#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("p#{i}").value=worksheet.range("p#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("q#{i}").value=worksheet.range("q#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("r#{i}").value=worksheet.range("r#{i-1}").value.to_s
		   worksheet.range("s#{i}").value=worksheet.range("s#{i-1}").value.to_s
# i=i+1
 end
#worksheet.Range('e2')['Value'] = Time.now.strftime '%d/%m/%Y' #single value
#worksheet.Range('a5:c5')['Value'] = ['Test', '25', 'result']
#value2 = worksheet.range("b6").value
#puts value2
workbook.Close(1)
excel.Quit
excel = nil
GC.start
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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