一、前言
开发中碰到产品给到的Excel表格数据，需要根据数据做对应的操作处理，就需要把数据转为json使用，为了方便高效的处理，百度了下，发现Python可以方便的处理这种转化问题。
二、准备工作
- 环境搭建：参考菜鸟, 或者自己百度安装
- IDE: 推荐Pycharm，或者使用VS Code也可以，Pycharm更适合新手，可以直接创建项目，我们这里使用Pycharm
三、代码编写
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打开Pycharm->New Project
-
将test.xlsx和项目的main.py放在同一级
项目结构.png
excel.png
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安装三方库 openpyxl :
pip install openpyxl -
具体代码，代码中有详细注释
import openpyxl
import json
import io
# excel表格转json文件
def excel_to_json(excel_file, json_file_name):
# 加载工作薄
book = openpyxl.load_workbook(excel_file)
# 获取sheet页
sheet = book["Sheet1"]
# 行数
max_row = sheet.max_row
# 列数
max_column = sheet.max_column
print("max_row: %d, max_column: %d" % (max_row, max_column))
# 结果，数组存储
result = []
heads = []
# 解析表头
for column in range(max_column):
# 读取的话行列是从（1，1）开始
heads.append(sheet.cell(1, column + 1).value)
# 遍历每一行
for row in range(max_row):
if row == 0:
continue
one_line = {}
for column in range(max_column):
# 读取第二行开始每一个数据
k = heads[column]
cell = sheet.cell(row + 1, column + 1)
value = cell.value
one_line[k] = value
print(one_line)
result.append(one_line)
book.close()
# 将json保存为文件
save_json_file(result, json_file_name)
# 将json保存为文件
def save_json_file(jd, json_file_name):
file = io.open(json_file_name, 'w', encoding='utf-8')
# 把对象转化为json对象
# indent: 参数根据数据格式缩进显示，读起来更加清晰
# ensure_ascii = True：默认输出ASCII码，如果把这个该成False, 就可以输出中文。
txt = json.dumps(jd, indent=2, ensure_ascii=False)
file.write(txt)
file.close()
if '__main__' == __name__:
excel_to_json(u'test.xlsx', 'result.json')
运行后生成文件result.json，结果如下
[
{
"name": "张三",
"age": 22,
"sex": "男"
},
{
"name": "李四",
"age": 30,
"sex": "男"
},
{
"name": "王阿五",
"age": 18,
"sex": "女"
}
]
四、进阶（有合并单元格的情况）
目前只是简单的实现了最基础的数据结构，如果有合并单元格的情况出现，并不能很好的处理，合并单元格
非左上角的其他单元格都会获取到None值，数据如图所示，B3，B4是合并的单元格，C4，C5是合并的单元格：excel.png
运行后的结果为：max_row: 5, max_column: 3 {'name': '张三', 'age': 22, 'sex': '男'} {'name': '李四', 'age': 30, 'sex': '男'} {'name': '王阿五', 'age': None, 'sex': '女'} {'name': '赵六', 'age': 12, 'sex': None}```
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解决思路
获取到对应单元格后，判断该单元格是否为合并单元格，如果是，则找到该合并区域并获取左上角的值返回。
import openpyxl
import json
import io
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet
from openpyxl.cell import MergedCell
# excel表格转json文件
def excel_to_json(excel_file, json_file_name):
# 加载工作薄
book = openpyxl.load_workbook(excel_file)
# 获取sheet页
sheet = book["Sheet1"]
# 行数
max_row = sheet.max_row
# 列数
max_column = sheet.max_column
print("max_row: %d, max_column: %d" % (max_row, max_column))
# 结果，数组存储
result = []
heads = []
# 解析表头
for column in range(max_column):
# 读取的话行列是从（1，1）开始
heads.append(sheet.cell(1, column + 1).value)
# 遍历每一行
for row in range(max_row):
if row == 0:
continue
one_line = {}
for column in range(max_column):
# 读取第二行开始每一个数据
k = heads[column]
cell = parser_merged_cell(sheet, row + 1, column + 1)
value = cell.value
one_line[k] = value
print(one_line)
result.append(one_line)
book.close()
# 将json保存为文件
save_json_file(result, json_file_name)
# 将json保存为文件
def save_json_file(jd, json_file_name):
file = io.open(json_file_name, 'w', encoding='utf-8')
# 把对象转化为json对象
# indent: 参数根据数据格式缩进显示，读起来更加清晰
# ensure_ascii = True：默认输出ASCII码，如果把这个该成False, 就可以输出中文。
txt = json.dumps(jd, indent=2, ensure_ascii=False)
file.write(txt)
file.close()
# 处理合并单元格
def parser_merged_cell(sheet: Worksheet, row, column):
cell = sheet.cell(row, column)
# 判断该单元格是否为合并单元格
if isinstance(cell, MergedCell):
# 循环查找该单元格所属的合并区域
for merged_range in sheet.merged_cells.ranges:
if cell.coordinate in merged_range:
# 获取合并区域左上角的单元格作为该单元格的值返回
cell = sheet.cell(merged_range.min_row, merged_range.min_col)
break
return cell
if '__main__' == __name__:
excel_to_json(u'test.xlsx', 'result.json')
运行结果为
max_row: 5, max_column: 3
{'name': '张三', 'age': 22, 'sex': '男'}
{'name': '李四', 'age': 30, 'sex': '男'}
{'name': '王阿五', 'age': 30, 'sex': '女'}
{'name': '赵六', 'age': 12, 'sex': '女'}
五、其他情况处理
- 二级复杂对象处理：在one_line处直接进行数据包裹等处理
- 联表处理，可以根据sheet1，sheet2等先查询出来结果，然后再关联查询
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