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聊聊python办公自动化之Excel（中）

2020-10-30

作者：星安果

来源：AirPython

上一篇python办公自动化之Excel（上）文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作Excel 的方法。本篇文章将继续聊另外一种方式，即：openpyxl。

不得不说，openpyxl 更强大！它支持 xlsx 格式的表格文件，并且支持 Numpy、Pandas 等包，可用于绘制图表。

准备：首先，我们需要安装依赖包。

# 安装依赖包
pip3 install openpyxl

读取数据：使用 openpyxl 中的 load_workbook(filepath) 加载本地一个 Excel 文件，返回结果是一个工作簿对象。

import openpyxl

# 加载本地的Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook(file_path)

利用工作簿对象，可以获取所有的 Sheet 名称及 Sheet 列表。

def get_all_sheet_names(wb):
    """
    获取所有sheet的名称
    :param wb:
    :return:
    """
    # sheet名称列表
    sheet_names = wb.sheetnames
    return sheet_names


def get_all_sheet(wb):
    """
    获取所有的sheet
    :param wb:
    :return:
    """
    # sheet名称列表
    sheet_names = get_all_sheet_names(wb)

    # 所有sheet
    sheets = []
    for sheet_name in sheet_names:
        sheet = wb[sheet_name]
        sheets.append(sheet)

    return sheets

工作簿对象提供了 active 属性，用于快速获取当前选择的 Sheet。

def get_current_sheet(wb):
    """
    获取当前选择的sheet，默认是最后一个sheet
    :param wb:
    :return:
    """
    # 当前选中的sheet
    current_sheet = wb.active

    return current_sheet

另外，也可以通过 Sheet 名称去获取某一个特定的 Sheet 对象。

def get_sheet_by_name(wb, sheet_name):
    """
    通过sheetname去查找某一个sheet
    :param wb:
    :param sheet_name:
    :return:
    """
    sheet_names = get_all_sheet_names(wb)
    if sheet_name in sheet_names:
        result = wb[sheet_name]
    else:
        result = None
    return result

使用 sheet.max_row 和 sheet.max_column 可以获取当前 Sheet 中的数据行数和列数。

def get_row_and_column_num(sheet):
    """
    获取sheet的行数和列数
    :param sheet:
    :return:
    """
    # 行数
    row_count = sheet.max_row
    # 列数
    column_count = sheet.max_column

    return row_count, column_count

# 行数和列数
row_count, column_count = get_row_and_column_num(sheet)
print('行数和列数分别为：', row_count, column_count)

openpyxl 提供 2 种方式来定位一个单元格，分别是：

数字索引，从 1 开始数字索引：行数字索引、列数字索引比如：row_index=1,column_index=1
行和列组成的字符串索引字符串索引：列由字母组成 + 行索引比如：A1 对应第一行、第一列的单元格。

并且，openpyxl.utils 提供了方法，便于列索引在两者之间进行转换。

from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string

def column_num_to_str(num):
    """
    Excel索引列从数字转为字母
    :param num:
    :return:
    """
    return get_column_letter(num)

def column_str_to_num(str):
    """
    Excel索引列，从字母转为数字
    :param str:
    :return:
    """
    return column_index_from_string(str)

单元格的获取，同样可以通过上面 2 种索引方式来获取。

def get_cell(sheet, row_index, column_index):
    """
    获取单元格
    :param sheet:
    :param row_index:
    :param column_index:
    :return:
    """
    # openpyxl索引都是从1开始计数，这与xlrd有所不同
    # 获取某一个单元格（二选一）
    # 比如：获取A1单元格的数据，即第一个行、第一列的数据
    # cell_one = sheet['A1']
    cell_one = sheet.cell(row=row_index, column=column_index)
    return cell_one

在日常处理 Excel 数据过程中，可能需要判断单元格数据类型，而 openpyxl 并没有提供现成的方法。这里，我们可以通过单元格对象的 value 属性拿到值，接着使用 isinstance 方法判断数据类型。

def get_cell_value_and_type(cell):
    """
    获取某一个cell的内容及数据类型
    :param cell:
    :return:
    """
    # 单元格的值
    cell_value = cell.value
    # 单元格的类型
    cell_type = get_cell_value_type(cell_value)

    return cell_value, cell_type

def get_cell_value_type(cell_value):
    """
    获取数据类型
    :param cell_value:
    :return:
    """
    # 其中
    # 0：空
    # 1：数字
    # 2：字符串
    # 3：日期
    # 4：其他
    if not cell_value:
        cell_type = 0
    elif isinstance(cell_value, int) or isinstance(cell_value, float):
        cell_type = 1
    elif isinstance(cell_value, str):
        cell_type = 2
    elif isinstance(cell_value, datetime.datetime):
        cell_type = 3
    else:
        cell_type = 4
    return cell_type=

单独获取某一行[列]的数据，可以使用下面的方式：

def get_row_cells_by_index(sheet, row_index):
    """
    通过行索引，获取某一行的单元格
    :param row_index:
    :return:
    """
    # 注意：第一列从1开始
    row_cells = sheet[row_index]
    return row_cells


def get_column_cells_by_index(sheet, column_index):
    """
    通过列索引，获取某一列的单元格
    """
    # 数字转为字母
    column_index_str = column_num_to_str(column_index)
    # 获取某一列的数据
    column_cells = sheet[column_index_str]
    return column_cells

需要注意的是，获取某一行的数据需要传入数字索引；而对于列数据的获取，必须传入字符串索引。和 Python 列表范围取值类似，openpyxl 同样支持使用 : 符号拿到某个范围内的数据行[列]

def get_rows_by_range(sheet, row_index_start, row_index_end):
    """
    通过范围去选择行范围
    比如：选择第2行到第4行的所有数据，返回值为元组
    :param sheet:
    :param row_index_start:
    :param row_index_end:
    :return:
    """
    rows_range = sheet[row_index_start:row_index_end]
    return rows_range


def get_columns_by_range(sheet, column_index_start, column_index_end):
    """
    通过范围去选择列范围
    比如：选择第2列到第4列的所有数据，返回值为元组
    :param sheet:
    :param column_index_start:
    :param column_index_end:
    :return:
    """
    columns_range = sheet[column_num_to_str(column_index_start):column_num_to_str(column_index_end)]
    return columns_range

写入数据

要写入数据到 Excel 表格。首先，使用 openpyxl.Workbook() 创建一个 Excel 工作簿对象。接着，使用工作簿对象的 create_sheet() 新建一个 Sheet。

# 创建一个Excel工作簿
# 注意：每次新建一个Excel文件，都会默认生成一个名称为【Sheet】的工作表Sheet
wb = openpyxl.Workbook()

# 创建一个新的sheet，默认被插到尾部
# new_sheet = wb.create_sheet('新的Sheet')
# 也可以通过第二个参数：index来指定插入的位置
# 比如：插入到开头
new_sheet = wb.create_sheet('新的Sheet', 0)

默认创建的 Sheet 被插入到最后一个位置，第 2 个参数可以指定 Sheet 插入的位置。

Sheet 标签的背景色同样支持修改，使用 sheet_properties.tabColor 指定 RGB 颜色值。

比如，要设置某一个 Sheet 的背景色为红色，只需要先查询到对应的 Sheet，然后指定颜色值为 FF0000 即可。

def set_sheet_bg_color(sheet, rgb_value):
    """
    设置Sheet标签的颜色
    :param rgb_value:
    :return:
    """
    # 设置Sheet底部按钮的颜色（RRGGBB）
    sheet.sheet_properties.tabColor = rgb_value

 # 设置Sheet的背景色(红色)
set_sheet_bg_color(new_sheet, 'FF0000')

openpyxl 支持行列数字索引、字符串索引以这 2 种方式写入数据到单元格中。

def write_value_to_cell_with_num(sheet, row_index, column_index, value):
    """
    按行索引、列索引写入数据
    :param shell:
    :param row_index: 行索引
    :param column_index: 列索引
    :param value:
    :return:
    """
    # 二选一
    sheet.cell(row=row_index, column=column_index, value=value)
    # shell.cell(row=row_index, column=column_index).value = value


def write_value_to_cell_with_index_str(sheet, index_str, value):
    """
    按字母位置，写入数据到对应单元格
    :param shell:
    :param index_str: 字母对应的单元格位置
    :param value:
    :return:
    """
    sheet[index_str] = value

在单元格中插入图片也很简单，openpyxl 提供的 add_image() 方法。参数有 2 个，分别是：图片对象、单元格字符串索引。为了便于使用，我们可以将列索引进行转换，然后封装成两个插入图片的方法。

from openpyxl.drawing.image import Image

def insert_img_to_cell_with_num(sheet, image_path, row_index, column_index):
    """
    往单元格中插入图片
    :param sheet:
    :param image_path:
    :param row_index:
    :param column_index:
    :return:
    """
    # 通过行索引、列索引，获取到字母索引
    index_str = column_num_to_str(column_index) + str(row_index)
    insert_img_to_cell_with_str(sheet, image_path, index_str)

def insert_img_to_cell_with_str(sheet, image_path, index_str):
    """
    往单元格中插入图片
    :param sheet:
    :param image_path:
    :param index_str:
    :return:
    """
    sheet.add_image((image_path), index_str)

最后，调用工作簿对象的 save() 方法，将数据真实写入到 Excel 文件中。

# 注意：必须要写入，才能真实的保存到文件中
wb.template = False
wb.save('new.xlsx')

修改数据

修改数据包含：单元格数据的修改、单元格样式的修改。对于单元格数据的修改，只需要先读取工作簿对象，查询到要操作的 Sheet 对象，然后调用上面的方法修改单元格数据，最后调用 save() 函数保存覆盖即可。

def modify_excel(self, file_path):
    """
    修改本地Excel文件中数据
    :param file_path:
    :return:
    """
    # 读取本地Excel文件
    wb = openpyxl.load_workbook(file_path)

    # 读取某一个sheet
    sheet = wb['第一个Sheet']
    print(sheet)

    # 直接修改某一个单元格的数据
    write_value_to_cell_with_num(sheet, 1, 1, '姓名1')

    # 保存并覆盖
    wb.save(file_path)

单元格样式包含：字体样式、单元格背景样式、边框样式、对齐方式等。以常见的字体样式、对齐方式为例。

首先，使用 openpyxl 中的 Font 类创建一个对象，指定字体名称、字体大小、是否加粗、是否斜体、颜色、下划线等。

from openpyxl.styles import Font

# 字体格式
# 指定字体类型、大小、是否加粗、颜色等
font0 = Font(name='Calibri',
             size=20,
             bold=False,
             italic=False,
             vertAlign=None,  
             underline='none', 
             strike=False,
             color='FF00FF00')

接着，构建一个 Alignment 对象，指定单元格的对齐方式。

from openpyxl.styles import Font,Alignment

# 单元格对齐方式
alignment0 = Alignment(horizontal='center',
                       vertical='bottom',
                       text_rotation=0,
                       wrap_text=False,
                       shrink_to_fit=False,
                       indent=0)

最后，使用单元格对象的 font/alignment 属性，将字体样式和对齐方式设置进去即可。

# 设置属性样式（字体、对齐方式）
sheet['A1'].font = font0
sheet['A1'].alignment = alignment0

6. 进阶用法

接下来，聊聊几个常用的进阶用法：

1、获取可见及隐藏的 Sheet

通过判断 Sheet 对象的 sheet_state 属性值，可以判断当前 Sheet 是显示还是隐藏。当值为 visible 时，代表 Sheet 是显示的。当值是 hidden 时，代表这个 Sheet 被隐藏了。

def get_all_visiable_sheets(wb):
    """
    获取工作簿中所有可见的sheet
    :param wb:
    :return:
    """
    return [sheet for sheet in get_all_sheet(wb) if sheet.sheet_state == 'visible']


def get_all_hidden_sheets(wb):
    """
    获取工作簿中所有隐藏的sheet
    :param wb:
    :return:
    """
    return [sheet for sheet in get_all_sheet(wb) if sheet.sheet_state == 'hidden']

2、获取隐藏/显示的行索引列表、列索引列表

受限于篇幅，这里以获取所有显示/隐藏的行索引列表为例，遍历 Sheet 对象的 row_dimensions 属性值，通过判断行属性的 hidden 值，判断当前行是否隐藏或显示。

def get_all_rows_index(sheet, hidden_or_visiable):
    """
    获取所有隐藏/显示的行
    :param hidden_or_visiable:  True:隐藏；False：显示
    :param sheet:
    :return:
    """
    # 遍历行
    # 隐藏的索引
    hidden_indexs = []

    # 所有隐藏的行索引
    for row_index, rowDimension in sheet.row_dimensions.items():
        if rowDimension.hidden:
            hidden_indexs.append(row_index)

    # 所有显示的行索引
    visiable_indexs = [index + 1 for index in range(get_row_and_column_num(sheet)
    [0]) if index + 1 not in hidden_indexs]

    # 隐藏或者显示的行索引列表
    return hidden_indexs if hidden_or_visiable else visiable_indexs、

3、获取单元格字体颜色及单元格背景颜色

单元格对象的 font.color.rgb、fill.fgColor.rgb 属性值分别代表字体颜色值、单元格背景颜色。

def get_cell_font_color(sheet, row_index, column_index):
    """
    获取单元格字体的颜色
    :param sheet:
    :param row_index:行索引
    :param column_index:列索引
    :return:
    """
    cell_color = sheet.cell(row_index, column_index).font.color
    if cell_color:
        return sheet.cell(row_index, column_index).font.color.rgb
    else:
        # 颜色不存在，可能单元格没有数据
        return None

def get_cell_bg_color(sheet, row_index, column_index):
    """
    获取单元格背景的颜色
    :param sheet:
    :param row_index:行索引
    :param column_index:列索引
    :return:
    """
    return sheet.cell(row_index, column_index).fill.fgColor.rgb

最后

可以发现，openpyxl 相比 xlrd/xlwt，提供了大量实用的 API，功能更强大，并且完美支持 xlsx！

 
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