img

Автоматизация Excel и Word с помощью Python

В этой статье мы расскажем как интегрировать Python c Excel и Word, чтобы без проблем создавать автоматические отчеты. Microsoft Excel и Microsoft Word – это, без доли сомнений, две наиболее широко используемые программы как в мире бизнеса, так и в некорпоративной сфере. Они практически являются синонимами слову «работа». Как правило, не проходит и недели, чтобы мы тем или иным способом не воспользовались их преимуществами. И хотя для обычных повседневных задач автоматизация не требуется, бывают случаи, когда она может стать необходимостью. А именно, когда у вас есть множество диаграмм, рисунков, таблиц и отчетов, которые необходимо сделать, это может стать очень утомительным занятием, если все это выполнять вручную. А это не должно быть так. На самом деле существует способ создать конвейер в Python, где можно будет легко интегрировать эти программы для создания электронных таблиц в Excel, а затем передавать результаты в Word для создания отчета практически мгновенно.


Openpyxl

Познакомьтесь с Openpyxl, возможно, одной из самых универсальных привязок в Python, которая превращает взаимодействие с Excel буквально в прогулку по парку. Используя этот пакет, вы сможете читать и записывать все новые и старые форматы Excel, то есть .xlsx и .xls. Openpyxl позволяет заполнять строки и столбцы, выполнять формулы, создавать 2D- и 3D-диаграммы, маркировать оси и заголовки, а также имеет множество других возможностей, которые могут пригодиться. Однако здесь наиболее важно то, что этот пакет позволяет вам перебирать бесконечное количество строк и столбцов Excel, тем самым избавляя вас от всех этих утомительных вычислений и построения графиков, которые вам приходилось делать ранее самим.


Python-docx

А затем появляется Python-docx – пакет для Word – то же, что Openpyxl для Excel. Если вы все еще не изучили их документацию, то вам все же стоит на нее взглянуть. Python-docx – без преувеличения один из самых простых и понятных наборов инструментов, с которыми я работал с тех пор, как начал работать с Python. Он позволяет автоматизировать создание документов, автоматически вставляя текст, заполняя таблицы и отображая изображения в отчете без каких-либо усилий.

Без лишних церемоний давайте создадим наш собственный автоматизированный конвейер. Запустите IDE по вашему выбору и установите следующие пакеты:

pip install openpyxlpip install python-docx

Автоматизация Microsoft Excel

Для начала загрузим уже созданную книгу Excel (как показано ниже):

workbook = xl.load_workbook('Book1.xlsx')
sheet_1 = workbook['Sheet1']
Book1.xlsx

Затем мы пройдемся по всем строкам в нашей электронной таблице для того, чтобы вычислить и вставить значение мощности, которую мы получим, умножив ток на напряжение:

for row in range(2, sheet_1.max_row + 1):
    current = sheet_1.cell(row, 2)
    voltage = sheet_1.cell(row, 3)
    power = float(current.value) * float(voltage.value)
    power_cell = sheet_1.cell(row, 1)
    power_cell.value = power    

Как только мы сделаем это, то мы сможем использовать рассчитанные значения мощности для построения линейной диаграммы, которая будет вставлена в указанную ячейку, как показано ниже:

values = Reference(sheet_1, min_row = 2, max_row = sheet_1.max_row, min_col = 1, max_col = 1)
chart = LineChart()
chart.y_axis.title = 'Power'
chart.x_axis.title = 'Index'
chart.add_data(values)
sheet_1.add_chart(chart, 'e2') 
workbook.save('Book1.xlsx')
Автоматически сгенерированная таблица Excel

Извлечение диаграммы

Теперь, когда мы построили нашу диаграмму, нам нужно ее извлечь в формате изображения для того, чтобы мы могли использовать ее в нашем отчете Word. Для начала объявим точное местоположения нашего файла Excel, а также место, куда мы хотим сохранить изображение получившейся диаграммы:

input_file = "C:/Users/.../Book1.xlsx"
output_image = "C:/Users/.../chart.png"    

Затем необходимо получить доступ к таблице, используя следующий метод:

operation = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
operation.Visible = 0
operation.DisplayAlerts = 0
workbook_2 = operation.Workbooks.Open(input_file)
sheet_2 = operation.Sheets(1)    

И далее вы можете перебрать все диаграммы в таблице (если их больше одной) и сохранить их в указанном месте:

for x, chart in enumerate(sheet_2.Shapes):
    chart.Copy()
    image = ImageGrab.grabclipboard()
    image.save(output_image, 'png')
    passworkbook_2.Close(True)
operation.Quit()    

Автоматизация Microsoft Word

Теперь, когда у нас есть изображение диаграммы, мы должны создать шаблон документа, который представляет собой обычный документ Microsoft Word (.docx), сформированный именно так, как нам необходимо, чтобы наш отчет имел определенный тип и размер шрифта, нужное форматирование и структуру страницы. Далее, все, что нам необходимо сделать, это создать заполнители для нашего автоматизированного содержимого, то есть значений таблиц и изображений, и объявить их с переменными, как показано ниже.

Шаблон документа Microsoft Word

Внутри двойных фигурных скобок {{variable_name}} может быть объявлен любое автоматизированное содержимое, включая текст и изображения. Для таблиц вам необходимо создать таблицу с шаблонной строкой, в которую включены все столбцы, а затем вам необходимо добавить еще одну строку выше и одну строку ниже со следующими обозначениями:

Первая строка:

{%tr for item in variable_name %}

Последняя строка:

{%tr endfor %}

На рисунке выше указаны следующие имена переменных:

  • table_contents для словаря Python, в котором будут храниться наши табличные данные.
  • Index для ключей словаря (первый столбец).
  • Power, Current и Voltage для значений словаря (второй, третий и четвертый столбцы).

Затем мы импортируем наш документ-шаблон в Python и создаем словарь, в котором будут храниться значения нашей таблицы:

template = DocxTemplate('template.docx')
table_contents = []for i in range(2, sheet_1.max_row + 1):
    table_contents.append({
        'Index': i-1,
        'Power': sheet_1.cell(i, 1).value,
        'Current': sheet_1.cell(i, 2).value,
        'Voltage': sheet_1.cell(i, 3).value
        })    

Далее мы импортируем изображение диаграммы, которое ранее мы создали в Excel, и создаем еще один словарь для создания экземпляров всех переменных-заполнителей, объявленных в документе-шаблоне:

image = InlineImage(template,'chart.png',Cm(10))context = {
    'title': 'Automated Report',
    'day': datetime.datetime.now().strftime('%d'),
    'month': datetime.datetime.now().strftime('%b'),
    'year': datetime.datetime.now().strftime('%Y'),
    'table_contents': table_contents,
    'image': image
    }    

И, наконец, мы отображаем отчет с нашей таблицей значений и изображением диаграммы:

template.render(context)
template.save('Automated_report.docx')    

Заключение

И вот, мы получили автоматически созданный отчет Microsoft Word с числами и диаграммами, созданными в Microsoft Excel. При этом у вас есть полностью автоматизированный конвейер, который можно использовать для создания любого количества таблиц, диаграмм и документов.

Автоматически созданный отчет

Исходный код программы

import openpyxl as xl
from openpyxl.chart import LineChart, Reference

import win32com.client
import PIL
from PIL import ImageGrab, Image
import os
import sys

from docx.shared import Cm
from docxtpl import DocxTemplate, InlineImage
from docx.shared import Cm, Inches, Mm, Emu
import random
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt


######## Generate automated excel workbook ########

workbook = xl.load_workbook('Book1.xlsx')
sheet_1 = workbook['Sheet1']
  
for row in range(2, sheet_1.max_row + 1):
    current = sheet_1.cell(row, 2)
    voltage = sheet_1.cell(row, 3)
    power = float(current.value) * float(voltage.value)
    power_cell = sheet_1.cell(row, 1)
    power_cell.value = power
  
values = Reference(sheet_1, min_row = 2, max_row = sheet_1.max_row, min_col = 1, max_col = 1)
chart = LineChart()
chart.y_axis.title = 'Power'
chart.x_axis.title = 'Index'
chart.add_data(values)
sheet_1.add_chart(chart, 'e2')
  
workbook.save('Book1.xlsx')


######## Extract chart image from Excel workbook ########

input_file = "C:/Users/.../Book1.xlsx"
output_image = "C:/Users/.../chart.png"

operation = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
operation.Visible = 0
operation.DisplayAlerts = 0
    
workbook_2 = operation.Workbooks.Open(input_file)
sheet_2 = operation.Sheets(1)
    
for x, chart in enumerate(sheet_2.Shapes):
    chart.Copy()
    image = ImageGrab.grabclipboard()
    image.save(output_image, 'png')
    pass

workbook_2.Close(True)
operation.Quit()


######## Generating automated word document ########

template = DocxTemplate('template.docx')

#Generate list of random values
table_contents = []

for i in range(2, sheet_1.max_row + 1):
    
    table_contents.append({
        'Index': i-1,
        'Power': sheet_1.cell(i, 1).value,
        'Current': sheet_1.cell(i, 2).value,
        'Voltage': sheet_1.cell(i, 3).value
        })

#Import saved figure
image = InlineImage(template,'chart.png',Cm(10))

#Declare template variables
context = {
    'title': 'Automated Report',
    'day': datetime.datetime.now().strftime('%d'),
    'month': datetime.datetime.now().strftime('%b'),
    'year': datetime.datetime.now().strftime('%Y'),
    'table_contents': table_contents,
    'image': image
    }

#Render automated report
template.render(context)
template.save('Automated_report.docx')
    
Ссылка
скопирована
Программирование
Скидка 25%
Python Advanced. Продвинутый курс
Освойте асинхронное и метапрограммирование, изучите аннотацию типов и напишите собственное приложение на FastAPI. Улучшите свои навыки Python, чтобы совершить быстрый рост вашего грейда до уровня middle.
Получи бесплатный
вводный урок!
Пожалуйста, укажите корректный e-mail
отправили вводный урок на твой e-mail!
Получи все материалы в telegram и ускорь обучение!
img
Еще по теме:
img
  Больше всего WebSocket-серверы подходят для коммуникационных соединений реального времени, так как они обходят ограничения
img
  Python – это один из самых популярных языков программирования, предназначенных для управления и анализа данных. Одна из его си
img
  В этой статье мы поговорим с вами о том, что такое отладка, как отлаживать код и как можно оптимизировать данный процесс.
img
Подмодули Git – это способ добавления одного репозитория Git в качестве подкаталога другого репозитория. Такая вложенная структу
img
  Отслеживание версий программного обеспечения – довольно сложная задача, и Git помогает с ней справиться. С помощью теговой сис
img
  Переменные CSS – это пользовательские переменные, которые вы можете создавать самостоятельно и использовать многократно в
Комментарии
ЛЕТНИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59