![](https://products-qa.fileformat.com/bg/spreadsheet/python/pylightxl/header-image.png)
pylightxl
API на Python за Excel XLSX електронни таблици
Генерирайте, модифицирайте, манипулирайте и четете Microsoft Excel XLSX и XLSM файлов формат чрез библиотека на Python с отворен код.
pylightxl е лека библиотека на Python с отворен код, която дава възможност на разработчиците на софтуер да работят с файлове на Microsoft Excel в собственото си приложение с нулеви зависимости. Библиотеката е предоставила поддръжка за четене и писане на електронни таблици в Excel с помощта на команди на Python.
Библиотеката включва поддръжка за четене на файлови формати за електронни таблици XLSX и XLSM и поддръжка за запис на файлови формати XLSX. Библиотеката е много лесна за използване и инсталиране, тъй като има само един изходен файл, който трябва да бъде копиран директно в проект. Библиотеката включва поддръжка за няколко важни функции, като четене на файлове на Excel, четене на всички или избрани листове, по-добро управление на паметта и скорост, четене на конкретен ред или колона, актуализиране на данни за редове, добавяне или премахване на колони от лист и много други .
Първи стъпки с pylightxl
Библиотеката може безпроблемно да работи както на Python3, така и на Python2.7.18. Препоръчителният начин за инсталиране е чрез pip: Моля, използвайте следната команда.
Инсталирайте pylightxl чрез PIP команда
pip install pylightx
Достъп и четене на Excel Spreadsheet чрез Python
Библиотеката pylightxl дава на софтуерните програмисти възможността да четат Excel файлове в техните собствени приложения без никакви външни зависимости. Библиотеката позволява на разработчиците на софтуер да четат XLSX и XLSM файлове само с няколко реда Java код. Библиотеката също така предоставя поддръжка за четене само на избран работен лист. Той също така поддържа достъп и четене на конкретна колона или ред от даден excel файл.
Разпространение на Excel чрез 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
Създайте Excel XLSX файл чрез Python
Библиотеката с отворен код pylightxl предоставя възможност за създаване на XLSX файлове на Excel само с няколко реда код на Python в техните собствени приложения, без да инсталира файл на Microsoft Excel. Библиотеката поддържа само писане на клетъчни данни и в момента не поддържа графики, форматиране, изображения, макроси и т.н. Тя позволява на потребителите да напишат нов excel файл от данни на python и поддържа функции като добавяне на празен работен лист, добавяне на редове, колони, и много други.
Създаване на Excel LS файл чрез 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")
Semi-Structured Данни от Python API
Библиотеката с отворен код pylightxl включва възможност за четене на полуструктурирани данни в техните собствени приложения на Python. Понякога е необходимо да се прочетат данни от лист, който може да започне от всеки ред или колона и има произволен брой редове или колони за група данни. Библиотеката търси и намира идентификаторите на колони, където започват групите данни, и прочита множество таблици по същия начин, както бихте чели книга.
Semi-Structured резултата за Python 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]]}