1. Produkty
  2.   Arkusz
  3.   Python
  4.   pylightxl  

pylightxl  

 
 

Python API dla arkuszy kalkulacyjnych Excel XLSX

Generuj, modyfikuj, manipuluj i czytaj format plików Microsoft Excel XLSX i XLSM za pomocą biblioteki Python o otwartym kodzie źródłowym.

pylightxl to lekka biblioteka Pythona typu open source, która daje programistom możliwość pracy z plikami Microsoft Excel we własnej aplikacji bez żadnych zależności. Biblioteka zapewniła obsługę czytania i pisania arkuszy kalkulacyjnych Excel za pomocą poleceń Pythona.

Biblioteka zawiera obsługę odczytu formatów plików arkuszy kalkulacyjnych XLSX i XLSM oraz obsługę zapisu w formatach plików XLSX. Biblioteka jest bardzo łatwa w użyciu i instalacji, ponieważ istnieje tylko jeden plik źródłowy, który można skopiować bezpośrednio do projektu. Biblioteka zawiera obsługę kilku ważnych funkcji, takich jak odczytywanie plików Excela, odczytywanie wszystkich lub wybranych arkuszy, lepsze zarządzanie pamięcią i szybkością, odczytywanie określonego wiersza lub kolumny, aktualizowanie danych wierszy, dodawanie lub usuwanie kolumn z arkusza i wiele innych .

Previous Next

Pierwsze kroki z pylightxl

Biblioteka może płynnie działać zarówno w Python3, jak i Python2.7.18. Zalecany sposób instalacji to pip: Użyj następującego polecenia.

Zainstaluj pylightxl za pomocą polecenia PIP

 pip install pylightx

Uzyskaj dostęp i czytaj arkusz kalkulacyjny Excel za pomocą Pythona

Biblioteka pylightxl daje programistom możliwość odczytywania plików Excel we własnych aplikacjach bez żadnych zewnętrznych zależności. Biblioteka umożliwia programistom odczytywanie plików XLSX i XLSM za pomocą zaledwie kilku linijek kodu Java. Biblioteka zapewnia również obsługę odczytu tylko wybranego arkusza roboczego. Obsługuje również dostęp i odczyt określonej kolumny lub wiersza z danego pliku Excel. 

Czytaj Arkusz kalkulacyjny Excel poprzez Python API

import pylightxl as xl
# readxl returns a pylightxl database that holds all worksheets and its data
db = xl.readxl(fn='folder1/folder2/excelfile.xlsx')
# pylightxl also supports pathlib as well
my_pathlib = pathlib.Path('folder1/folder2/excelfile.xlsx')
db = xl.readxl(my_pathlib)
# pylightxl also supports file-like objects for django users
with open('excelfile.xlsx', 'rb') as f:
    db = xl.readxl(f)
# read only selective sheetnames
db = xl.readxl(fn='folder1/folder2/excelfile.xlsx', ws=('Sheet1','Sheet3'))
# return all sheetnames
db.ws_names

Utwórz plik Excel XLSX za pomocą Pythona

Biblioteka pylightxl o otwartym kodzie źródłowym umożliwiła tworzenie plików Excel XLSX za pomocą zaledwie kilku linii kodu Pythona w ich własnych aplikacjach bez instalowania pliku Microsoft Excel. Biblioteka obsługuje tylko zapisywanie danych komórkowych i obecnie nie obsługuje wykresów, formatowania, obrazów, makr itp. Pozwala użytkownikom napisać nowy plik Excela z danych Pythona i obsługuje funkcje takie jak dodawanie pustego arkusza roboczego, dodawanie wierszy, kolumn, i wiele więcej.

Tworzenie pliku Excel LS przez Python API

import pylightxl as xl
# take this list for example as our input data that we want to put in column A
mydata = [10,20,30,40]
# create a blank db
db = xl.Database()
# add a blank worksheet to the db
db.add_ws(ws="Sheet1")
# loop to add our data to the worksheet
for row_id, data in enumerate(mydata, start=1)
    db.ws(ws="Sheet1").update_index(row=row_id, col=1, val=data)
# write out the db
xl.writexl(db=db, fn="output.xlsx")

Czytanie Semi-Structured Dane za pośrednictwem Python API

Biblioteka pylightxl typu open source zawiera możliwość odczytywania częściowo ustrukturyzowanych danych we własnych aplikacjach Pythona. Czasami wymagane jest odczytanie danych z arkusza, który może zaczynać się w dowolnym wierszu lub kolumnie i ma dowolną liczbę wierszy lub kolumn na grupę danych. Biblioteka wyszukuje i znajduje identyfikatory kolumn, w których zaczynają się grupy danych i odczytuje wiele tabel w taki sam sposób, jak czyta się książkę.

Przeczytaj Semi-Structured Dane za pośrednictwem Pythona API

import pylightxl
db = pylightxl.readxl(fn='Book1.xlsx')
# request a semi-structured data (ssd) output
ssd = db.ws(ws='Sheet1').ssd(keycols="KEYCOLS", keyrows="KEYROWS")
ssd[0]
>>> {'keyrows': ['r1', 'r2', 'r3'], 'keycols': ['c1', 'c2', 'c3'], 'data': [[1, 2, 3], [4, '', 6], [7, 8, 9]]}
ssd[1]
>>> {'keyrows': ['rr1', 'rr2', 'rr3', 'rr4'], 'keycols': ['cc1', 'cc2', 'cc3'], 'data': [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]}
 Polski