Code & News

Использование Python для создания и парсинга файлов Excel

GetCoder.ru
Изображение статьи

Используйте Python для создания и обработки файлов Excel: создание и парсинг данных для удобной работы с информацией.

В современном мире обработка данных играет ключевую роль во многих областях, включая разработку программного обеспечения, анализ данных и научные исследования. Формат Excel является одним из наиболее распространенных способов хранения и обмена данными. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для создания файлов Excel из массива данных и обратного преобразования Excel в массив данных.

  • copy
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook

class Report:
	# Генерация xlsx файла на основе массива данных
	def generating_report(self, mData):
		try:
			wb = Workbook()
			ws = wb.active
			rowLine = 1
			for i in range(0, len(mData['title'])):
				ws.cell(row=rowLine, column=i + 1, value=mData['title'][i])
			
			for x in range(0, len(mData['data'])):
				elemData = mData['data'][x]
				for c in range(0, len(elemData)):
					ws.cell(row=rowLine + 1, column=c + 1, value=elemData[c])
				rowLine = rowLine + 1
			
			wb.save(mData['nameFile']+'.xlsx')
			result = True
		except Exception as e:
			result = False
		return result
	
	
	# Парсинг xlsx файла
	def parsing_report(self, namefile):
		try:
			result = {}
			workbook = load_workbook(namefile)
			for x in range(0, len(workbook.get_sheet_names())):
				sheet = workbook.get_sheet_names()[x]
				worksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet)
				
				result[str(sheet)] = []
				for row in worksheet.iter_rows():
					line = []
					for cell in row:
						line.append(cell.value)
					result[str(sheet)].append(line)
		except Exception as e:
			result = False
		
		return result


if __name__ == '__main__':
	mData = {}
	mData['nameFile'] = 'report_test'
	mData['title'] = ['Город', 'ФИО', 'Дата рождения', 'Пол']
	mData['data'] = [
		['Москва', 'Иванов Иван Иванович', '10.06.1990', 'Муж'],
		['Москва', 'Иванов Петр Иванович', '10.06.1991', 'Муж'],
		['Москва', 'Иванов Сергей Иванович', '10.06.1992', 'Муж']
	]
	
	pr = Report()
	# Генерация
	answer = pr.generating_report(mData)
	# Парсинг
	#answer = pr.parsing_report('report_test.xlsx')

Установка openpyxl

Перед тем как начать работу, убедитесь, что у вас установлен модуль openpyxl. Вы можете установить его с помощью pip:

  • copy
pip install openpyxl

Создание файла Excel из массива данных

Метод generating_report класса Report принимает массив данных mData и создает файл Excel на основе этого массива. Массив mData содержит ключи 'nameFile', 'title' и 'data', где 'nameFile' - это имя создаваемого файла, 'title' - заголовки столбцов, а 'data' - собственно данные для заполнения в файле Excel.

Парсинг файла Excel

Метод parsing_report класса Report принимает имя файла Excel и парсит его, возвращая массив данных. После выполнения метода, вы получите следующий вывод:

  • copy
{
    'Sheet': [
        ['Город', 'ФИО', 'Дата рождения', 'Пол'],
        ['Москва', 'Иванов Иван Иванович', '10.06.1970', 'Муж'],
        ['Москва', 'Иванов Петр Иванович', '10.06.1971', 'Муж'],
        ['Москва', 'Иванов Сергей Иванович', '10.06.1972', 'Муж']
    ]
}

Таким образом, вы увидите, что данные успешно прочитаны из файла Excel и представлены в виде массива данных в Python.

Заключение

Этот пример демонстрирует, как использовать Python для создания файлов Excel из массива данных и обратного преобразования Excel в массив данных, что может быть полезно во многих сценариях разработки и анализа данных.

  • 17.03.2024
  • 46
  • 0

Использование Python для создания и парсинга файлов Excel

В современном мире обработка данных играет ключевую роль во многих областях, включая разработку программного обеспечения, анализ данных и научные исследования. Формат Excel является одним из наиболее распространенных способов хранения и обмена данными. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для создания файлов Excel из массива данных и обратного преобразования Excel в массив данных.

  • copy
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook

class Report:
	# Генерация xlsx файла на основе массива данных
	def generating_report(self, mData):
		try:
			wb = Workbook()
			ws = wb.active
			rowLine = 1
			for i in range(0, len(mData['title'])):
				ws.cell(row=rowLine, column=i + 1, value=mData['title'][i])
			
			for x in range(0, len(mData['data'])):
				elemData = mData['data'][x]
				for c in range(0, len(elemData)):
					ws.cell(row=rowLine + 1, column=c + 1, value=elemData[c])
				rowLine = rowLine + 1
			
			wb.save(mData['nameFile']+'.xlsx')
			result = True
		except Exception as e:
			result = False
		return result
	
	
	# Парсинг xlsx файла
	def parsing_report(self, namefile):
		try:
			result = {}
			workbook = load_workbook(namefile)
			for x in range(0, len(workbook.get_sheet_names())):
				sheet = workbook.get_sheet_names()[x]
				worksheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet)
				
				result[str(sheet)] = []
				for row in worksheet.iter_rows():
					line = []
					for cell in row:
						line.append(cell.value)
					result[str(sheet)].append(line)
		except Exception as e:
			result = False
		
		return result


if __name__ == '__main__':
	mData = {}
	mData['nameFile'] = 'report_test'
	mData['title'] = ['Город', 'ФИО', 'Дата рождения', 'Пол']
	mData['data'] = [
		['Москва', 'Иванов Иван Иванович', '10.06.1990', 'Муж'],
		['Москва', 'Иванов Петр Иванович', '10.06.1991', 'Муж'],
		['Москва', 'Иванов Сергей Иванович', '10.06.1992', 'Муж']
	]
	
	pr = Report()
	# Генерация
	answer = pr.generating_report(mData)
	# Парсинг
	#answer = pr.parsing_report('report_test.xlsx')

Установка openpyxl

Перед тем как начать работу, убедитесь, что у вас установлен модуль openpyxl. Вы можете установить его с помощью pip:

  • copy
pip install openpyxl

Создание файла Excel из массива данных

Метод generating_report класса Report принимает массив данных mData и создает файл Excel на основе этого массива. Массив mData содержит ключи 'nameFile', 'title' и 'data', где 'nameFile' - это имя создаваемого файла, 'title' - заголовки столбцов, а 'data' - собственно данные для заполнения в файле Excel.

Парсинг файла Excel

Метод parsing_report класса Report принимает имя файла Excel и парсит его, возвращая массив данных. После выполнения метода, вы получите следующий вывод:

  • copy
{
    'Sheet': [
        ['Город', 'ФИО', 'Дата рождения', 'Пол'],
        ['Москва', 'Иванов Иван Иванович', '10.06.1970', 'Муж'],
        ['Москва', 'Иванов Петр Иванович', '10.06.1971', 'Муж'],
        ['Москва', 'Иванов Сергей Иванович', '10.06.1972', 'Муж']
    ]
}

Таким образом, вы увидите, что данные успешно прочитаны из файла Excel и представлены в виде массива данных в Python.

Заключение

Этот пример демонстрирует, как использовать Python для создания файлов Excel из массива данных и обратного преобразования Excel в массив данных, что может быть полезно во многих сценариях разработки и анализа данных.