用 Python 读写 Excel 表格

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： Sheet 、 Sheet1 、 Sheet2 ，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

在 Flask 、 Django 等 Web 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

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