用 Python 读写 Excel 表格

2019/04/10 10:10
阅读数 23

Python 可以读写 Excel 表格吗?

当然可以。 Python 下有很多类库可以做到, openpyxl 就是其中的佼佼者。

openpyxl 的设计非常漂亮 ,你一定会喜欢它!不信请往下看:

工作簿

开始 openpyxl 前,无需提前建好工作簿( Workbook )。 只需导入 Workbook 类,便可在内存中创建新工作簿并开始操作:

>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()

新建的工作簿默认预先建好一个工作表,通过 active 属性即可获取:

>>> ws = wb.active

注解

如果工作簿包含多个工作表,该属性将返回第一个。

通过 create_sheet 方法,可以创建新的工作表。 创建可以是在后面追加:

>>> ws1 = wb.create_sheet('Mysheet')

或者,在前面插入:

>>> ws1 = wb.create_sheet('Mysheet', 0)

未指定表格名将自动生成,序列形如: SheetSheet1Sheet2 ,以此类推。 当然了,你觉得不合适可以进行修改:

>>> ws.title = 'New Title'

工作表标题标签背景颜色默认是白色。 用一个 RGB 颜色代码设置 sheet_properties.tabColor 属性即可修改:

>>> ws.sheet_properties.tabColor = "1072BA"

一旦你给工作表命名,便可以通过该名字来定位:

>>> ws3 = wb["New Title"]

通过 sheetnames 属性,可以取出所有工作表表名:

>>> print(wb.sheetnames)
['Sheet2', 'New Title', 'Sheet1']

当然了,遍历所有工作表,直接 for-in 更为优雅:

>>> for sheet in wb:
...     print(sheet.title)

使用 copy_worksheet 方法,可在工作簿内拷贝工作表:

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

从文件加载

如果已有工作簿,可通过 openpyxl.load_workbook 函数进行加载:

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

数据处理

单个单元格

操作工作表,从修改单元格内容开始。单元格可以通过工作表键直接访问:

>>> cell = ws['A4']

这个语句将返回 A4 单元格,或者在单元格不存在时创建它。可以直接赋值:

>>> ws['A4'] = 10

另一种方式是使用 cell 方法访问单元格,指定行和列:

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

注解

工作表创建后,不包含任何单元格,单元格在第一次被访问时自动创建。

多单元格

连续多个单元格可以通过切片获得:

>>> cell_range = ws['A1':'C2']

切片取得的单元格范围如下:

以行或列为单位也可以:

# 取出 C 列
>>> colC = ws['C']

# 取出 C 至 D 列
>>> col_range = ws['C:D']

# 取出第 10 行
>>> row10 = ws[10]

# 取出第 5 至 10 行
>>> row_range = ws[5:10]

使用 iter_rows 方法也可以:

# 从第 1 行开始遍历,直到第 2 行,每行最多返回 3 列
>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=2, max_col=3):
...    for cell in row:
...        print(cell)
<Cell Sheet1.A1>
<Cell Sheet1.B1>
<Cell Sheet1.C1>
<Cell Sheet1.A2>
<Cell Sheet1.B2>
<Cell Sheet1.C2>

如需遍历表格所有行或列,可以使用相关属性。使用 rows 属性遍历所有行:

>>> 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>))

使用 columns 属性遍历所有列:

>>> tuple(ws.columns)
((<Cell Sheet.A1>,
<Cell Sheet.A2>,
<Cell Sheet.A3>,
<Cell Sheet.A4>,
<Cell Sheet.A5>,
<Cell Sheet.A6>,
...
<Cell Sheet.B7>,
<Cell Sheet.B8>,
<Cell Sheet.B9>),
(<Cell Sheet.C1>,
<Cell Sheet.C2>,
<Cell Sheet.C3>,
<Cell Sheet.C4>,
<Cell Sheet.C5>,
<Cell Sheet.C6>,
<Cell Sheet.C7>,
<Cell Sheet.C8>,
<Cell Sheet.C9>))

数据存储

Excel 表格通过单元格存储数据,直接赋值即可:

>>> cell.value = 'hello, world'
>>> print(cell.value)
'hello, world'

>>> cell2.value = 3.14
>>> print(cell2.value)
3.14

与此同时,还可以给单元格附加类型以及格式化信息,创建工作簿时需要指定 guess_types 参数:

>>> wb = Workbook(guess_types=True)

这样一来,文本(包括百分比)将自动转换成浮点数:

>>> cell.value = '31.50'
>>> print(cell.value)
31.5

>>> cell2.value = '12%'
>>> print(cell2.value)
0.12

日期可以直接由原生的 datetime 对象来设置:

>>> import datetime
>>> cell.value = datetime.datetime.now()
>>> print cell.value
datetime.datetime(2010, 9, 10, 22, 25, 18)

保存至文件

最保险的保存方式是调用 save 方法保存到指定文件:

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

警告

这个操作将覆盖已存在的文件,没有任何提示!

借助 template 属性,可以将工作表保存成模板文档:

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

或者保存成普通文档:

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

保存至流

FlaskDjangoWeb 应用,可能需要将文件保存到流( stream )。 借助一个临时文件( NamedTemporaryFile )可以轻松实现:

>>> from tempfile import NamedTemporaryFile
>>> from openpyxl import Workbook
>>> wb = Workbook()

# 先保存到临时文件,再将文件内容读出
>>> with NamedTemporaryFile() as tmp:
...     wb.save(tmp.name)
...     tmp.seek(0)
...     stream = tmp.read()

附录

更多 Python 技术文章请访问:Python语言小册

原文出处:https://www.cnblogs.com/fasionchan/p/openpyxl.html

展开阅读全文
打赏
0
0 收藏
分享
加载中
更多评论
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部