Если ты регулярно выгружаешь статистику из рекламных кабинетов, аналитики или сервисов подписок, наверняка знаком этот ритуал: открыть несколько CSV и Excel‑файлов, скопировать данные в один документ, выровнять колонки, удалить лишние строки. Каждый раз это “всего на 15 минут”, но в сумме уходит по полчаса‑час в неделю только на механическое перекладывание цифр. Когда под рукой есть Python, терпеть такую рутину — просто расточительство.​ В первой обзорной статье этой серии я рассказал про три скрипта,...

Или как подружить Excel и SQL, чтобы не сойти с ума Ты наверняка сталкивался с этим: И вот ты вручную копируешь, вставляешь, сохраняешь в .csv, а потом колдуешь в SQL. Есть способ проще — Python. С его помощью можно: pip install pandas openpyxl sqlalchemy Представим, у нас: А ещё Excel-файл новые_заказы.xlsx с новыми строками. import pandas as pd # Загружаем Excel-файл df = pd.read_excel('новые_заказы.xlsx') # Смотрим, что там print(df.head()) 💬 read_excel — самый быстрый способ вытащить табличку из Excel...