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Python3 openpyxl库

Python3 openpyxl库

作者: 何小有 | 来源:发表于2020-09-16 23:29 被阅读0次

    Python3 openpyxl库

    用于读取和写入 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件。通过 pip install openpyxl 命令下载 openpyxl 库。

    演示代码

    通过下面的演示代码,可以快速创建一个名为 sample.xlsx 的表格文件:

    from openpyxl import Workbook
    import datetime
    
    wb = Workbook()
    # 获取活动工作表
    ws = wb.active
    # 数据可以直接分配到单元格
    ws['A1'] = 42
    # 行也可以追加
    ws.append([1, 2, 3])
    # Python类型将自动转换
    ws['A2'] = datetime.datetime.now()
    # 保存文件
    wb.save("sample.xlsx")
    
    openpyxl_sample.png

    通用方案

    通用读取类

    创建一个 excel_to_dict.py 文件,写入下面的代码:

    from os.path import isfile
    from openpyxl import load_workbook
    
    
    class ExcelToDict:
        """
        将Excel文件对象转成Python字典对象
        """
    
        def __init__(self, file_dir, title_row=0):
            # 工作簿文件的路径
            self.file_dir = file_dir
            # 标题行位于第几行
            self.title_row = int(title_row)
            self.data_dict = {}
            self.work_book = None
    
        def open_object(self):
            """打开工作簿对象"""
            valid = isfile(self.file_dir)
            # file_dir指向的文件是否不存在
            if not valid:
                raise Exception('文件路径 {0} 不存在'.format(self.file_dir))
            self.work_book = load_workbook(filename=self.file_dir)
    
        def read_excel(self):
            """读取工作簿数据"""
            if not self.work_book:
                raise Exception('需要先调用 open_object() 方法以打开工作簿对象')
            for sheet_name in self.work_book.sheetnames:
                # 每个工作表的字典
                data_dict_sheet = {'title_row': [], 'value_row': {}}
                # 获取工作表对象
                ws = self.work_book[sheet_name]
                # 预先创建工作表中每一行的字典
                for i in range(ws.max_row - 1 - self.title_row):
                    data_dict_sheet['value_row'][i] = {}
                # 遍历所有列
                columns = tuple(ws.columns)
                for column in columns:
                    # 每一列的标题
                    title = column[self.title_row].value
                    # 记录每列的标题
                    data_dict_sheet['title_row'].append(title)
                    row_num = 0
                    # 遍历每一列中的所有值
                    for col in column:
                        # 忽略每一列的标题行
                        if column.index(col) <= self.title_row:
                            continue
                        data_dict_sheet['value_row'][row_num][title] = col.value
                        row_num += 1
                # 记录每个工作表的数据字段
                self.data_dict[sheet_name] = data_dict_sheet
    
        def check(self, check_item=None, sheet_name=None, sheet_index=0):
            """
            在所选工作表中校验是否包含业务需要的所有标题名称
            :param check_item: 所选工作表中需要校验的标题列表
            :param sheet_name: 以名称形式选择工作表(优先)
            :param sheet_index: 以下标形式选择工作表
            :return: {'result': True, 'exception': None}
            """
            if not self.data_dict:
                return {'result': False, 'exception': '需要先调用 read_excel() 方法以读取工作簿数据'}
            if check_item is None:
                check_item = []
            if sheet_name:
                if sheet_name not in self.data_dict:
                    return {'result': False, 'exception': '不存在名为 {0} 的工作表'.format(sheet_name)}
                # 直接获得对应的工作表数据
                data_sheet = self.data_dict[sheet_name]
            else:
                # 通过下标获取对应的工作表名称
                data_dict_keys = tuple(self.data_dict.keys())
                if len(data_dict_keys) <= int(sheet_index):
                    return {'result': False, 'exception': '不存在下标为 {0} 的工作表'.format(sheet_index)}
                _sheet_name = data_dict_keys[int(sheet_index)]
                # 间接获得对应的工作表数据
                data_sheet = self.data_dict[_sheet_name]
            # 判断工作表中是否包含业务需要的所有标题
            if not set(check_item).issubset(set(data_sheet['title_row'])):
                return {'result': False, 'exception': '工作表中未包含业务需要的 {0} 标题'.format(check_item)}
            return {'result': True, 'exception': None}
    
    
    if __name__ == '__main__':
        excel_to_dict = ExcelToDict('C:/Users/hekaiyou/Desktop/新建 Microsoft Excel 工作表.xlsx')
        excel_to_dict.open_object()
        print('工作簿对象:', excel_to_dict.work_book)
        excel_to_dict.read_excel()
        print('工作簿数据:', excel_to_dict.data_dict)
        print('工作簿校验(异常演示):', excel_to_dict.check(['标题四']))
        print('工作簿校验(正常演示):', excel_to_dict.check(['标题一', '标题二']))
    

    运行上面的代码,命令行输出效果如下:

    工作簿对象: <openpyxl.workbook.workbook.Workbook object at 0x000001D5CBAF9308>
    工作簿数据: {'Sheet1': {'title_row': ['标题一', '标题二', '标题三'], 'value_row': {0: {'标题一': '一1', '标题二': '二1', '标题三': '三1'}, 1: {'标题一': '一2', '标题二': '二2', '标题三': '三2'}}}}
    工作簿校验(异常演示): {'result': False, 'exception': "工作表中未包含业务需要的 ['标题四'] 标题"}
    工作簿校验(正常演示): {'result': True, 'exception': None}
    

    创建工作簿

    不需要提前在文件系统上创建文件,直接就可以使用 openpyxl 开始创建表格。先导入 Workbook 类,再使用 Workbook.active 方法获取一个工作表:

    from openpyxl import Workbook
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    

    默认情况下 Workbook.active(value) 方法中的 value0,即使用此方法获得第一个工作表,我们可以修改此值。也可以使用 Workbook.create_sheet() 方法创建新的工作表:

    # 在末尾插入(默认)
    ws1 = wb.create_sheet("Mysheet")
    # 插入第一个位置
    ws2 = wb.create_sheet("Mysheet", 0)
    # 倒数第二个位置插入
    ws3 = wb.create_sheet("Mysheet", -1)
    

    我们可以随时通过 Worksheet.title 属性更改工作表名称:

    ws.title = "New Title"
    

    默认情况下,工作表选项卡的背景颜色为白色,我们可以通过 Worksheet.sheet_properties.tabColor 属性修改颜色:

    ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"
    
    openpyxl_tabcolor.png

    给工作表命名后,就可以将其作为工作簿的键值,以指向对应的工作表,并可以使用 Workbook.sheetname 属性查看工作簿中所有工作表的名称,亦可以遍历工作表:

    ws3 = wb["New Title"]
    
    print(wb.sheetnames)  # ['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']
    
    for sheet in wb:
        print(sheet.title)
    

    我们可以复制某个工作簿,创建一个副本。该行为仅复制单元格(值、样式、超链接、注释)和某些工作表属性(尺寸、格式、属性),如果工作簿以 read-onlywrite-only 只读模式打开,则不能复制工作表:

    source = wb.active
    target = wb.copy_worksheet(source)
    

    操作数据

    单元格可以直接作为工作表中的键值进行访问,例如返回 A4 处的单元格,如果不存在则创建一个单元格,可以直接分配值:

    c = ws['A4']
    ws['A4'] = 4
    

    一个单元格

    通过 Worksheet.cell() 方法可以使用 定位要访问的单元格:

    d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)
    

    多个单元格

    我们可以通过切片访问单元格范围,行或列的范围可以用类似方法获得:

    cell_range = ws['A1':'C2']
    colC = ws['C']
    col_range = ws['C:D']
    row10 = ws[10]
    row_range = ws[5:10]
    

    也可以使用 Worksheet.iter_rows()Worksheet.iter_cols() 方法获取行、列,但是由于性能原因,这两个方法在 只读 模式下不可用:

    for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
        for cell in row:
            print(cell)
    # <Cell Sheet1.A1>
    # <Cell Sheet1.B1>
    # <Cell Sheet1.C1>
    # <Cell Sheet1.A2>
    # <Cell Sheet1.B2>
    # <Cell Sheet1.C2>
    for col in ws.iter_cols(min_row=1, max_col=3, max_row=2):
        for cell in col:
            print(cell)
    # <Cell Sheet1.A1>
    # <Cell Sheet1.A2>
    # <Cell Sheet1.B1>
    # <Cell Sheet1.B2>
    # <Cell Sheet1.C1>
    # <Cell Sheet1.C2>
    

    如果需要遍历所有行或列,则可以使用 Worksheet.rowsWorksheet.columns 属性,但是同样在 只读 模式下不可用:

    ws = wb.active
    ws['C9'] = 'hello world'
    tuple(ws.rows)
    # ((<Cell Sheet.A1>, <Cell Sheet.B1>, <Cell Sheet.C1>),
    # (<Cell Sheet.A2>, <Cell Sheet.B2>, <Cell Sheet.C2>),
    # (<Cell Sheet.A3>, <Cell Sheet.B3>, <Cell Sheet.C3>),
    # (<Cell Sheet.A4>, <Cell Sheet.B4>, <Cell Sheet.C4>),
    # (<Cell Sheet.A5>, <Cell Sheet.B5>, <Cell Sheet.C5>),
    # (<Cell Sheet.A6>, <Cell Sheet.B6>, <Cell Sheet.C6>),
    # (<Cell Sheet.A7>, <Cell Sheet.B7>, <Cell Sheet.C7>),
    # (<Cell Sheet.A8>, <Cell Sheet.B8>, <Cell Sheet.C8>),
    # (<Cell Sheet.A9>, <Cell Sheet.B9>, <Cell Sheet.C9>))
    tuple(ws.columns)
    # ((<Cell Sheet.A1>,
    # <Cell Sheet.A2>,
    # <Cell Sheet.A3>,
    # <Cell Sheet.A4>,
    # <Cell Sheet.A5>,
    # <Cell Sheet.A6>,
    # ...
    # <Cell Sheet.C9>))
    

    仅值

    如果只需要工作表中的值,则可以使用 Worksheet.columns 属性,这会遍历工作表中的所有行,但仅返回单元格的值:

    for row in ws.values:
        for value in row:
            print(value)
    

    通过 Worksheet.iter_rows()Worksheet.iter_cols() 可以获取 values_only 参数,只返回单元格的值:

    for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2, values_only=True):
        print(row)
    # (None, None, None)
    # (None, None, None)
    

    如果我们只需要工作表的 最大行数最大列数,可以使用 max_rowmax_column 属性获取,例如一个4行15列的工作表:

    print(ws.max_row)  # 4
    print(ws.max_column)  # 15
    

    数据存储

    有了 Cell 就可以为其分配一个值:

    c.value = 'hello, world'
    print(c.value)  # 'hello, world'
    d.value = 3.14
    print(d.value)  # 3.14
    

    保存到文件

    保存工作簿的最简单、安全的方法是使用对象的 Workbook.save() 方法:

    wb = Workbook()
    wb.save('balances.xlsx')
    

    如果文件已经存在,此操作将覆盖现有文件,不会抛出异常或警告。

    另存为流

    如果要将文件保存到流中,例如在使用Web应用程序(PyramidFlaskDjango)时,只需使用 NamedTemporaryFile() 方法即可:

    from tempfile import NamedTemporaryFile
    from openpyxl import Workbook
    wb = Workbook()
    with NamedTemporaryFile() as tmp:
        wb.save(tmp.name)
        tmp.seek(0)
        stream = tmp.read()
    

    我们也可以指定属性 template=True,将工作簿另存为模板:

    wb = load_workbook('document.xlsx')
    wb.template = True
    wb.save('document_template.xltx')
    

    或将 template 属性设置为 False(默认),以另存为文档:

    wb = load_workbook('document_template.xltx')
    wb.template = False
    wb.save('document.xlsx', as_template=False)
    

    从文件加载

    可以通过 openpyxl.load_workbook() 打开现有的工作簿:

    from openpyxl import load_workbook
    wb2 = load_workbook('test.xlsx')
    print(wb2.sheetnames)  # ['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']
    

    实例

    写工作簿

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils import get_column_letter
    
    wb = Workbook()
    
    dest_filename = 'empty_book.xlsx'
    
    ws1 = wb.active
    ws1.title = "range names"
    for row in range(1, 40):
        ws1.append(range(600))
    
    ws2 = wb.create_sheet(title="Pi")
    ws2['F5'] = 3.14
    
    ws3 = wb.create_sheet(title="Data")
    for row in range(10, 20):
        for col in range(27, 54):
            _ = ws3.cell(column=col, row=row, value="{0}".format(get_column_letter(col)))
    print(ws3['AA10'].value)  # AA
    
    wb.save(filename = dest_filename)
    
    openpyxl_writeaworkbook_3.png openpyxl_writeaworkbook_2.png openpyxl_writeaworkbook_1.png

    读工作簿

    from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook(filename = 'empty_book.xlsx')
    sheet_ranges = wb['range names']
    print(sheet_ranges['D18'].value)  # 3
    

    使用数字格式

    import datetime
    from openpyxl import Workbook
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    # 使用 Python datetime 设置日期
    ws['A1'] = datetime.datetime(2010, 7, 21)
    ws['A1'].number_format  # 'yyyy-mm-dd h:mm:ss'
    

    使用公式

    from openpyxl import Workbook
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    # 添加一个简单的公式
    ws["A1"] = "=SUM(1, 1)"
    wb.save("formula.xlsx")
    

    需要注意,函数名称必须为 英文 名称,函数参数必须用 逗号 分隔。openpyxl 不会评估公式,但是可以检查公式的名称:

    from openpyxl.utils import FORMULAE
    print("HEX2DEC" in FORMULAE)  # True
    

    合并单元格

    from openpyxl.workbook import Workbook
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    ws.merge_cells('A2:D2')
    ws.unmerge_cells('A2:D2')
    # 或者
    ws.merge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)
    ws.unmerge_cells(start_row=2, start_column=1, end_row=4, end_column=4)
    

    合并单元格时,除左上角以外的所有单元格都将从工作表中被删除。

    插入图像

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.drawing.image import Image
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws['A1'] = 'You should see three logos below'
    
    # 创建图像
    img = Image('logo.png')
    # 添加到工作表并锚定在单元格旁边
    ws.add_image(img, 'A1')
    
    wb.save('logo.xlsx')
    

    折叠与轮廓

    import openpyxl
    
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.create_sheet()
    ws.column_dimensions.group('A','D', hidden=True)
    ws.row_dimensions.group(1,10, hidden=True)
    
    wb.save('group.xlsx')
    
    openpyxl_foldoutline.png

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