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@k_maki

VBAユーザーのためのPython入門 ～xlwingsでExcelからPythonを呼び出す～

Last updated at Posted at 2020-04-28

脱Excel VBAを目指して、xlwingsを使ってExcelからPythonを呼び出す方法を説明します。

Note: xlwings自体はmacOSにも対応していますが、本記事投稿時点ではUDF（ユーザー定義関数）を使えるのはWindowsのみとなっています。

1. はじめに

1.1. 対象読者

Excel VBAでいろいろとEUCツールを作っているけど、

  • もっと効率的にツールを作りたい
  • プログラミング技術を高めたい
  • VBAのしょぼさにうんざりしている
  • C++や.NETでdllを作るのは面倒or難しそう
  • Pythonで作ったプログラムをユーザーに配布したい

といった人を対象にしています。VBAしか使ったことがないと、Pythonの説明でよくあるコマンドラインでの実行や、pyファイルの直接実行に慣れないかもしれません。ですが、Pythonのライブラリーxlwingsを使えば、VBAライクにPythonを使い始めることができます。

まずはPythonを使ってみることを目指してやってみましょう。

1.2 Pythonって何？

VBAと同じくプログラミング言語です。VBAとの違いを挙げれば

  • 文法がシンプル: 初心者向けプログラミング言語としても使われます。
  • 現代的な機能を備えている: 配列ですら使い勝手が全然違います。VBAは、1999年のVBA6から20年以上進化していないので仕方ないのですが。
  • ライブラリーが豊富: 高度な科学計算、データ分析、AI開発など、できることが大幅に広がります。

等があります。

1.3 xlwingsって何？

ExcelからPythonを呼び出したり、PythonからExcelを操ったりするパッケージです。Excelを扱うパッケージは他にもopenpyxlなどがありますが、

  • 書き方がVBAに似ている
  • 既存のマクロを有効活用できる

という点が、VBAに嫌気がさしているけど使い続けなければならないVBAユーザーのステップアップに向いていると思います。
xlwingsを使ってExcelからPythonを呼び出す機能には、Run mainやRunPythonもありますが、UDFはそれらを包含しているので、UDFのみを説明します。

2. 準備

VBAならAlt+F11ですぐに始められますが、Pythonだといろいろと準備が必要になります。

2.1. Pythonのインストール

Pythonディストリビューション（Python本体+外部ライブラリーのセット）の定番Anacondaをインストールします。ここからインストーラーをダウンロードし、管理者権限でインストールします。やり方はググれば山ほど出てきます。

以下の画面では2つともチェックを入れます。1つめのチェックは環境変数PathにAnacondaのインストール先を登録するもので、後で説明するコマンドラインでの作業で必要になります。
Anaconda インストール画面.png

チェックを入れ忘れた場合には、以下をPowershellで実行すればユーザー環境変数Pathにパスを設定できます（C:\ProgramData\Anaconda3はデフォルトのインストール先なので適宜変更してください）:

PowerShell
> $newSystemPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "User")
> $newSystemPath += ";C:\ProgramData\Anaconda3"
> $newSystemPath += ";C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts"
> $newSystemPath += ";C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin"
> [System.Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", $newSystemPath, "User")

なお、ユーザー環境変数ではなく、システム環境変数のPathにパスを設定する場合は、PowerShellを管理者権限で起動し、1行目と最後の行の"User"を"Machine"として実行します。

2.2. xlwingsのインストール

Anacondaなら初めから入っていますので作業は不要です。以下のコマンドで確認することもできます:

PowerShell
> pip show xlwings
Name: xlwings
Version: 0.22.2
Summary: Make Excel fly: Interact with Excel from Python and vice versa.
Home-page: https://www.xlwings.org
Author: Zoomer Analytics LLC
Author-email: felix.zumstein@zoomeranalytics.com
License: BSD 3-clause
Location: c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages
Requires: pywin32
Required-by:
>

Anaconda以外でPythonをインストールした場合には、pipでインストールします:

PowerShell
> pip install xlwings

2.3 Excelの設定変更

ファイル > オプション > トラスト センター > トラスト センターの設定 > マクロの設定を開きます（Exce 2016以前はトラスト センターをセキュリティ センターで読み替える）。マクロの設定でマクロを有効化し、VBA プロジェクト オブジェクト モデルへのアクセスを信頼するに✓を入れます。
マクロの設定.png

2.4 アドインのインストールと設定

2.4.1 アドインのインストール

コマンド ラインか手動でインストールします。アドインをインストールすれば、Excelのリボンにxlwingsタブが追加されます。
xlwingsのリボン.png

コマンド ライン

以下をPowerShellで実行します。

PowerShell
xlwings addin install
xlwings config create

2行目はアドインのリボンの設定（後述）を作成し、Interpreterに現在実行しているxlwingsコマンドの環境（C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe、仮想環境の場合は%UserProfile%\.venvs\仮想環境名\Scripts\python.exe等）を設定します。
xlwingsとアドインのバージョンは一致していなければならないため、xlwingsをバージョン アップした際は、xlwings addin updateでアドインもアップデートしてください。

手動

Excel上でファイル > オプション > アドインの下段にあるプルダウンでExcel アドインを選択し、設定を押します。参照ボタンを押して現れるダイアログボックス上で、xlwings.xlamを選択します。xlwings.xlamは、以下のいずれかを使用。

  • xlwingsのGithubのリリースページから、インストールしているバージョンのxlwings.xlamをダウンロード
  • (Anacondaインストール先)\pkgs\xlwings-0.16.0-py37_0\Lib\site-packages\xlwings\addin にあるxlwings.xlam

（21/3 削除。この方法でアドインをインストールした場合、他のユーザーとブックを配布した際に不具合が起きるため。）

2.4.2 アドインの設定（グローバル）

ひとまずそのままで大丈夫ですので、読み飛ばしてください。
説明は以下のとおり。そのままで動かない場合には、必要に応じて設定してください。ここでの設定はユーザー単位で適用されます。詳細は公式ドキュメント。
xlwingsのリボン.png

  • Interpreter: python.exeのパスを設定（例: C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe ）。仮想環境を使用している場合は、仮想環境のpython.exeのパスを設定します（例：%UserProfile%\.venvs\仮想環境名\Scripts\python.exe）。Windowsでconda環境を使う場合は空白にします。また、何も入力していなければ、環境変数で設定しているパスから探しに行きます。
  • Conda Base: Anacondaのインストール先（デフォルトはC:\ProgramData\Anaconda3）。
  • Conda Env: xlwingsから呼び出すcondaの仮想環境名（base、myenv等）。
  • Import Functions: Pythonの関数を、Excelファイル内のxlwings_udfsモジュールに取り込む際に押します。関数名や引数を変更した場合には再度押す必要があります。
  • UDF Modules: 呼び出し先のPythonファイル名（拡張子.pyを除く）。複数を設定する場合は";"で区切ります。何も入力しなければ、Excel スプレッドシートと同じディレクトリにある同じ名前のファイル（拡張子は .py）をインポートします。この項目は後述のワークブックで設定した方が使い勝手が良いです。
  • Debug UDFs: 後述のデバッグを行う際にチェックを入れます。
  • Restart UDF Server: UDFを実行するサーバーをシャットダウンします。サーバーは次のUDF実行時に再起動します。再起動が必要な場合として、Pythonファイルのインポート先の変更を反映したいときがあります。直接呼び出しているPythonファイルの変更（関数名と引数の変更を除く）は自動敵に反映されますが、そのファイルでインポートしているモジュールの変更はそうならないためです。

なお、ワークブックの設定がある場合にはそちらが優先されます。

2.4.3 アドインの設定（ワークブック）

ここもひとまず読み飛ばしてもらってかまいません。
xlwings.confシート.png
ワークブック内のxlwings.confシートで、ワークブック単位でアドインを設定できます。xlwings.confシートは、後述のquickstartで作成されるブックに_xlwings.confシートがありますので、シートごとコピーして名前を変更します。
A列の項目に対応する値をB列に入力して設定します。不要な設定行は削除可能で、設定行があればワークブックの、なければリボンの設定が反映されます。UDF Modulesのみ設定して、それ以外の行は消すのが実用的な使い方でしょうか。

2.5. テキスト エディター

後述のデバッグで必要となるため、デバッグ可能なテキスト エディターを用意します。Visual Studio Codeをお勧めします。これのインストール方法もググれば山ほどでてきます。Python拡張機能もインストールしておきます。

3. 使ってみよう

以下の3つのケースで説明します。順番に見ていくことで、UDFの使い方に慣れていきましょう。

3.1. UDFとは

UDFはユーザー定義関数（User Defined Function）の略で、Excelの標準モジュール内で定義されたVBA関数のことです。VBA関数なのでVBA内はもちろん、あまり知られていないのかもしれませんが、Exelのセル式でも使えます。こちらでわかりやすく説明されています。

以降、xlwingsを使ってPythonの関数をUDF（=VBAの関数）として使っていく方法を説明します。公式ドキュメントはこちら。

3.2. quickstart コマンド

以下のコマンドを実行すると、カレント ディレクトリーにmyprojectフォルダーが、フォルダー内には、Excelファイルmyproject.xlsmとPythonファイルmyproject.pyが作成されます（myprojectはお好きな名前に変更してください。）。

PowerShell
> xlwings quickstart myproject

myproject.pyの内容は次のとおりです（説明のため抜粋・コメント追加）:

myproject.py
import xlwings as xw       #①xlwingsのインポート

@xw.func                   #②デコレーター
def hello(name):           #③関数の宣言
    return "hello {0}".format(name)

コードを簡単に説明すると
① xlwingsをPythonで使えるようにインポートします。as xwで別名xwで使用できるようにします。
② @xw.funcはPythonの関数をUDFとして使えるようにするためのデコレーター（関数に機能を追加するための仕組み。詳しくはこちら）です。現時点でデコレーターの仕組みを理解する必要はありませんが、おまじない的にExcelで使いたい関数には頭に@xw.funcを付けると覚えておいてください。
③ defで関数を宣言します。:以下のインデントされている部分（上記だとreturn ...）が関数の中身です。
となっています。デコレーターだけちょっと取っ付きにくいですが、Pythonのシンプルさは何となくわかるかと思います。

次に、myproject.xlsmを開き、リボンxlwigsのImport Functionsを押して、myproject.pyのhello関数を取り込みます。
myproject_ImportFunctions.png

Alt + F11でVBAエディタを開いてください。取り込みが成功していれば、標準モジュールにxlwings_udfsが追加されています。このモジュール内でPythonのと同じ名前のhello関数が定義されます。
myproject_Import結果.png

hello関数を試してみましょう。任意のセルに=hello("Python")と入力すれば、hello Pythonと返されます。
myproject_hello関数.png

少し改変してみます。myproject.pyを開き、return ...の部分を次のように変更してみます:

myproject.py
@xw.func
def hello(name):
    return "Hello {0}!".format(name)

先ほどのセルを再度計算すると、Hello Python!となります。
myproject_hello関数2.png

今度は関数を追加してみましょう。以下をmyproject.pyに追加します。

myproject.py
@xw.func
def double_sum(x, y):
    return 2 * (x + y)

新しい関数を取り込む場合には、再度Import Functionsを押します。任意のセルに=double_sum(2, 3)と入力して、10が返されれば成功です。簡単ですね。
myproject_hello関数3.png

3.3. 公式のサンプル

先ほどよりも少し複雑な例を公式のサンプルで見ていきましょう。外部ライブラリーとの連携の強力さが少し分かるかと思います。

GitHubからudf.xlsmとudf.pyをダウンロードし、同じフォルダーに保存してudf.xlsmを開きます。
udf.png

いくつか説明してみます。

add_one

@xw.func
@xw.arg('data', ndim=2)
def add_one(data):
    """Adds 1 to every cell in Range"""
    return [[cell + 1 for cell in row] for row in data]

各セルの値に1を足したものを返します。ワークブックでは、セル範囲E11:G12にCtrl + Shift + Enterで入力されており、配列数式となっています。@xw.arg('data', ndim=2)は引数を制御するためのデコレーターで、引数dataが単独のセルや行/列であっても、常に2次元のリスト（配列）として読み込むようにします。[cell + 1 for cell in row]部分はリスト内方表記と呼ばれるもので、簡潔にリスト（配列）を作成することができます。

matrix_mult

@xw.func
@xw.arg('x', np.array, ndim=2)
@xw.arg('y', np.array, ndim=2)
def matrix_mult(x, y):
    """Alternative implementation of Excel's MMULT, requires NumPy"""
    return x.dot(y)

行列の積を返します。ExcelのMMULT関数と同じです。@xw.arg('x', np.array, ndim=2)は、引数xを2次元のNumpy Arrayとして読み込むようにするものです。Numpy Arrayとは、科学計算ライブラリーNumpyで定義されたリスト（配列）で、Numpy Arrayのdot関数を使って行列の積を計算しています。

CORREL2

@xw.func
@xw.arg('x', pd.DataFrame, index=False, header=False)
@xw.ret(index=False, header=False)
def CORREL2(x):
    """Like CORREL, but as array formula for more than 2 data sets"""
    return x.corr()

時系列データ同士の相関行列を返します。@xw.arg('x', pd.DataFrame, index=False, header=False)は、引数xをインデックス、ヘッダー無しのPandas DataFrameとして読み込むようにするものです。Pandas DataFrameとは、データ分析用ライブラリーPandasで定義された2次元の配列のようなもので、Pandas DataFrameのcorr関数で相関行列を計算しています。そして、@xw.ret(index=False, header=False)が、corr関数の計算結果のDataFrameからインデックスとヘッダー除き、値のみにしてExcelに返しています。

同じことをVBAでやろうとすると、forループを書いたりするので長くなりそうですね。また、NumpyやPandasにはこれ以外にも様々な機能があります。これもVBAにはない強みです。

@xw.argと@xw.ret

上記の関数で現れた@xw.argや@xw.retは、コンバーターと呼ばれるもので、ExcelとPython間のデータの型変換などを行います。コンバーターを使ったデータ入出力方法については、こちらをご参照ください。

3.4. 既存のExcelファイルに追加

既存の.xlsmからPythonを呼び出せるようにすることもできます。

既存のExcelファイル「既存.xlsx」から、先ほどのudf.pyを呼び出せるようしてみましょう。
まずはファイルの形式を変更します。F12を押して、形式はマクロ有効ワークブック(*.xlsm)を選択します。

既存.xlsmとudf.pyを同じフォルダーに置きます。既存.xlsmを開き、3.1.で作成したmyproject.シートから、_xlwings.confシートをコピーし、シート名をxlwings.confに変更します。UDF Modulesにudfと入力します。
既存1.png

Alt + F11でVBAのエディターを開き、メニューバーのツール > 参照設定を開き、xlwingsにチェックを入れます。この操作はよく忘れてしましますので気を付けてください。
既存_参照設定.png

リボンでImport Functionsボタンを押します。取り込みが成功すれば、VBAエディタ上で標準モジュールにxlwings_udfsが追加されます。
既存_モジュール追加.png

double_sum関数を試してみましょう。任意のセルに=double_sum(2,3)と入力すれば、10が返されます。
既存_double_sum.png

なお、xlwings.confシートをコピーせずに、Pythonのファイル名を「既存.py」としてもかまいません。ただ、同じPythonファイルを複数のExcelファイルで使ったり、Excelファイルの末尾とかにv2とかを付けてバージョンを分けたりする場合には、xlwings.confシートを使ってモジュールを指定しておくと便利です。

4. デバッグ

UDFは実行だけではなくデバッグもできます。

udf.pyをデバッグしてみましょう。udf.pyの場合は始めから入っていますが、他のコードをデバッグする場合は末尾に以下を追加します。

if __name__ == '__main__':
    xw.serve()

次に、Visual Studio Code上でブレークポイント等を設定します。matrix_mult関数のreturn文に設定してみましょう。
デバッグ1_ブレークポイント.png

エディタでF5を押すと、デバッグの構成を選ぶプルダウンが現れるので、「Python File」を選択すれば、デバッグが実行されます。
デバッグ2_実行.png

なお、左上の歯車マークをクリックして、同じく「Python File」を選択すれば、デバッグ構成のファイルが作成されるので、以降はF5を押すだけでデバッグが実行されます。（launch.jsonのタブはそのまま閉じていい）
デバッグ3_歯車.png

Excelの画面に戻って、リボンのDebug UDFsにチェックを入れます（xlwings.confシートに'Debug UDFs'の行があれば、値Trueを設定）。
デバッグ4_リボン.png

シートを再計算（Alt + Shift + F9）すると、先ほどのブレークポイントで実行が止まります。左上の変数で、変数の中身の確認ができます。
デバッグ5_実行.png

小技ですが、デバッグ コンソールから変数を直列化すれば、JupyterNotebookとかで中身を確認したりできて便利です。例えば、Pandas DataFrameの変数dfを、デバッグ コンソールでdf.to_pickle('df.pickle')で直列化し、JupyterNotebookのセルでdf = pd.read_pickle('df.pickle')で読み込めば、デバッグ中の変数をJupyteNotebook上でいろいろ見ることができます。

5. おわりに

今回の記事では、xlwingsを使うところまでを説明しました。UDFの注意点ですが、Excel関数のように大量のセルで使用してはいけません。セルごとにUDFサーバーとやりとりする上、マルチスレッド処理が行えないため、遅いです。

では、どう使うのかというと、ボタンに登録します。この時、Python側へのデータの入力は、UDFの引数ではなくPythonの関数の内部で行い、処理結果をExcelのテーブルやCSVファイルに出力します。

この辺の話を含めた、発展的な内容は以下で投稿しています（今後順次投稿するつもりですので、お楽しみに）。

参考

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