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  • python模块之openpyxl

     

    这是一个第三方库,可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。如果使用Aanconda,应该自带了。

    读取Excel文件

    需要导入相关函数。

    from openpyxl import load_workbook
    
    # 默认可读写,若有需要可以指定write_only和read_only为True
    wb = load_workbook('mainbuilding33.xlsx')

    默认打开的文件为可读写,若有需要可以指定参数read_onlyTrue

    获取工作表--Sheet

    # 获得所有sheet的名称
    print(wb.get_sheet_names())
    # 根据sheet名字获得sheet
    a_sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
    # 获得sheet名
    print(a_sheet.title)
    # 获得当前正在显示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
    sheet = wb.active 

    ps:上述方法不建议使用了
    直接用:sheet = workbook.worksheets[0]

    获取单元格

    # 获取某个单元格的值,观察excel发现也是先字母再数字的顺序,即先列再行
    b4 = sheet['B4']
    # 分别返回
    print(f'({b4.column}, {b4.row}) is {b4.value}')  # 返回的数字就是int型
    
    # 除了用下标的方式获得,还可以用cell函数, 换成数字,这个表示B4
    b4_too = sheet.cell(row=4, column=2)
    print(b4_too.value)

    b4.column返回B, b4.row返回4, value则是那个单元格的值。另外cell还有一个属性coordinate, 像b4这个单元格返回的是坐标B4

    获得最大行和最大列

    # 获得最大列和最大行
    print(sheet.max_row)
    print(sheet.max_column)

    获取行和列

    • sheet.rows为生成器, 里面是每一行的数据,每一行又由一个tuple包裹。
    • sheet.columns类似,不过里面是每个tuple是每一列的单元格。
    # 因为按行,所以返回A1, B1, C1这样的顺序
    for row in sheet.rows:
        for cell in row:
            print(cell.value)
    
    # A1, A2, A3这样的顺序
    for column in sheet.columns:
        for cell in column:
            print(cell.value)

    上面的代码就可以获得所有单元格的数据。如果要获得某行的数据呢?给其一个索引就行了,因为sheet.rows是生成器类型,不能使用索引,转换成list之后再使用索引list(sheet.rows)[2]这样就获取到第三行的tuple对象。

    for cell in list(sheet.rows)[2]:
        print(cell.value)

    如何获得任意区间的单元格?

    可以使用range函数,下面的写法,获得了以A1为左上角,B3为右下角矩形区域的所有单元格。注意range从1开始的,因为在openpyxl中为了和Excel中的表达方式一致,并不和编程语言的习惯以0表示第一个值。

    for i in range(1, 4):
        for j in range(1, 3):
            print(sheet.cell(row=i, column=j))
            
    # out
    <Cell mainbuilding33.A1>
    <Cell mainbuilding33.B1>
    <Cell mainbuilding33.A2>
    <Cell mainbuilding33.B2>
    <Cell mainbuilding33.A3>
    <Cell mainbuilding33.B3>

    还可以像使用切片那样使用。sheet['A1':'B3']返回一个tuple,该元组内部还是元组,由每行的单元格构成一个元组。

    for row_cell in sheet['A1':'B3']:
        for cell in row_cell:
            print(cell)
            
    
    for cell in sheet['A1':'B3']:
        print(cell)
    
    # out
    (<Cell mainbuilding33.A1>, <Cell mainbuilding33.B1>)
    (<Cell mainbuilding33.A2>, <Cell mainbuilding33.B2>)
    (<Cell mainbuilding33.A3>, <Cell mainbuilding33.B3>)

    根据字母获得列号,根据列号返回字母

    需要导入, 这两个函数存在于openpyxl.utils

    from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string
    
    # 根据列的数字返回字母
    print(get_column_letter(2))  # B
    # 根据字母返回列的数字
    print(column_index_from_string('D'))  # 4

    将数据写入Excel

    工作表相关

    需要导入WorkBook

    from openpyxl import Workbook
    
    wb = Workbook()

    这样就新建了一个新的工作表(只是还没被保存)。

    若要指定只写模式,可以指定参数write_only=True。一般默认的可写可读模式就可以了。

    print(wb.get_sheet_names())  # 提供一个默认名叫Sheet的表,office2016下新建提供默认Sheet1
    # 直接赋值就可以改工作表的名称
    sheet.title = 'Sheet1'
    # 新建一个工作表,可以指定索引,适当安排其在工作簿中的位置
    wb.create_sheet('Data', index=1)  # 被安排到第二个工作表,index=0就是第一个位置
    
    # 删除某个工作表
    wb.remove(sheet)
    del wb[sheet]

    写入单元格

    还可以使用公式哦

    # 直接给单元格赋值就行
    sheet['A1'] = 'good'
    # B9处写入平均值
    sheet['B9'] = '=AVERAGE(B2:B8)'

    但是如果是读取的时候需要加上data_only=True这样读到B9返回的就是数字,如果不加这个参数,返回的将是公式本身'=AVERAGE(B2:B8)'

    append函数

    可以一次添加多行数据,从第一行空白行开始(下面都是空白行)写入。

    # 添加一行
    row = [1 ,2, 3, 4, 5]
    sheet.append(row)
    
    # 添加多行
    rows = [
        ['Number', 'data1', 'data2'],
        [2, 40, 30],
        [3, 40, 25],
        [4, 50, 30],
        [5, 30, 10],
        [6, 25, 5],
        [7, 50, 10],
    ]

    由于append函数只能按行写入。如果我们想按列写入呢。append能实现需求么?如果把上面的列表嵌套看作矩阵。只要将矩阵转置就可以了。使用zip()函数可以实现,不过内部的列表变成了元组就是了。都是可迭代对象,不影响。

    list(zip(*rows))
    
    # out
    [('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7),
     ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50),
     ('data2', 30, 25, 30, 10, 5, 10)]

    解释下上面的list(zip(*rows))首先*rows将列表打散,相当于填入了若干个参数,zip从某个列表中提取第1个值组合成一个tuple,再从每个列表中提取第2个值组合成一个tuple,一直到最短列表的最后一个值提取完毕后结束,更长列表的之后的值被舍弃,换句话,最后的元组个数是由原来每个参数(可迭代对象)的最短长度决定的。比如现在随便删掉一个值,最短列表长度为2,data2那一列(竖着看)的值全部被舍弃。

    rows = [
        ['Number', 'data1', 'data2'],
        [2, 40],
        [3, 40, 25],
        [4, 50, 30],
        [5, 30, 10],
        [6, 25, 5],
        [7, 50, 10],
    ]
    # out
    [('Number', 2, 3, 4, 5, 6, 7), ('data1', 40, 40, 50, 30, 25, 50)]

    最后zip返回的是zip对象,看不到数据的。使用list转换下就好了。使用zip可以方便实现将数据按列写入。

    保存文件

    所有的操作结束后,一定记得保存文件。指定路径和文件名,后缀名为xlsx

    wb.save(r'D:example.xlsx')

    设置单元格风格--Style

    先导入需要的类from openpyxl.styles import Font, colors, Alignment

    分别可指定字体相关,颜色,和对齐方式。

    字体

    bold_itatic_24_font = Font(name='等线', size=24, italic=True, color=colors.RED, bold=True)
    
    sheet['A1'].font = bold_itatic_24_font

    上面的代码指定了等线24号加粗斜体,字体颜色红色。直接使用cell的font属性,将Font对象赋值给它。

    对齐方式

    也是直接使用cell的属性aligment,这里指定垂直居中和水平居中。除了center,还可以使用right、left等等参数。

    # 设置B1中的数据垂直居中和水平居中
    sheet['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

    设置行高和列宽

    有时候数据太长显示不完,就需要拉长拉高单元格。

    # 第2行行高
    sheet.row_dimensions[2].height = 40
    # C列列宽
    sheet.column_dimensions['C'].width = 30

    合并和拆分单元格

    所谓合并单元格,即以合并区域的左上角的那个单元格为基准,覆盖其他单元格使之称为一个大的单元格。

    相反,拆分单元格后将这个大单元格的值返回到原来的左上角位置。

    # 合并单元格, 往左上角写入数据即可
    sheet.merge_cells('B1:G1') # 合并一行中的几个单元格
    sheet.merge_cells('A1:C3') # 合并一个矩形区域中的单元格

    合并后只可以往左上角写入数据,也就是区间中:左边的坐标。

    如果这些要合并的单元格都有数据,只会保留左上角的数据,其他则丢弃。换句话说若合并前不是在左上角写入数据,合并后单元格中不会有数据。

    以下是拆分单元格的代码。拆分后,值回到A1位置。

    sheet.unmerge_cells('A1:C3')

    这里就拿常用的说,具体的去看openpyxl文档

    用例    投注内容
    1    1|1.57|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2004
    2    1|1.58|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2005
    3    1|1.57|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2004

    示例:

    from openpyxl.reader.excel import load_workbook
    import json, urllib3
    urllib3.disable_warnings()
    
    # 默认可读写,若有需要可以指定write_only和read_only为True
    wb = load_workbook(filename='D:\qwe.xlsx')
    
    # 根据sheet坐标获得sheet
    ws = wb.worksheets[0]
    
    # 获取表名,获取行、列
    print(ws.title)
    print(ws.max_row)
    print(ws.max_column)
    
    data_dic = {}
    
    for rx in range(1, ws.max_row+1):
        temp_list = []
        pid = rx
        w1 = ws.cell(row=rx, column=1).value
        w2 = ws.cell(row=rx, column=2).value
        w3 = ws.cell(row=rx, column=3).value
        temp_list = [w1, w2, w3]
    
        data_dic[pid] = temp_list
    
    print(len(data_dic))
    print(json.dumps(data_dic, ensure_ascii=False))

    结果:

    Sheet1
    4
    2
    4
    {"1": ["用例", "投注内容", null], "2": [1, "1|1.57|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2004", null], "3": [2, "1|1.58|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2005", null], "4": [3, "1|1.57|21|146@37@0@0@0#1.58@-1|99|-1|2004", null]}
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