![](https://products-qa.fileformat.com/bn/spreadsheet/python/pylightxl/header-image.png)
pylightxl
Excel XLSX স্প্রেডশীটের জন্য Python API
ওপেন সোর্স পাইথন লাইব্রেরির মাধ্যমে মাইক্রোসফ্ট এক্সেল এক্সএলএসএক্স এবং এক্সএলএসএম ফাইল ফর্ম্যাট তৈরি করুন, পরিবর্তন করুন, ম্যানিপুলেট করুন এবং পড়ুন।
pylightxl হল একটি ওপেন সোর্স লাইটওয়েট পাইথন লাইব্রেরি যা সফ্টওয়্যার ডেভেলপারদের তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে মাইক্রোসফ্ট এক্সেল ফাইলগুলির সাথে শূন্য নির্ভরতা সহ কাজ করার ক্ষমতা দেয়। লাইব্রেরি পাইথন কমান্ড ব্যবহার করে এক্সেল স্প্রেডশীট পড়ার এবং লেখার জন্য সমর্থন প্রদান করেছে।
লাইব্রেরিতে XLSX এবং XLSM স্প্রেডশীট ফাইল ফরম্যাট এবং XLSX ফাইল ফর্ম্যাটের জন্য লেখার সমর্থন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। লাইব্রেরিটি ব্যবহার করা এবং ইনস্টল করা খুব সহজ কারণ শুধুমাত্র একটি একক উৎস ফাইল রয়েছে যা সরাসরি একটি প্রকল্পে অনুলিপি করা প্রয়োজন। লাইব্রেরিতে বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের জন্য সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, যেমন এক্সেল ফাইল পড়া, সমস্ত বা নির্বাচিত শীট পড়া, ভাল মেমরি পরিচালনা এবং গতি, একটি নির্দিষ্ট সারি বা কলাম পড়া, সারি ডেটা আপডেট করা, একটি শীট থেকে কলাম যোগ করা বা অপসারণ করা এবং আরও অনেক কিছু। .
পাইলাইটএক্সএল দিয়ে শুরু করা
লাইব্রেরি Python3 এবং Python2.7.18 উভয় ক্ষেত্রেই মসৃণভাবে চলতে পারে। ইনস্টল করার প্রস্তাবিত উপায় হল pip এর মাধ্যমে: অনুগ্রহ করে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন।
PIP কমান্ডের মাধ্যমে pylightxl ইনস্টল করুন
pip install pylightx
পাইথনের মাধ্যমে এক্সেল স্প্রেডশীট অ্যাক্সেস করুন এবং পড়ুন
পাইলাইটএক্সএল লাইব্রেরি সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামারদের কোনো বাহ্যিক নির্ভরতা ছাড়াই তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে এক্সেল ফাইল পড়ার ক্ষমতা দেয়। লাইব্রেরি সফ্টওয়্যার বিকাশকারীদের জাভা কোডের মাত্র কয়েকটি লাইনের সাথে XLSX এবং XLSM ফাইলগুলি পড়তে দেয়। লাইব্রেরি শুধুমাত্র নির্বাচিত ওয়ার্কশীট পড়ার জন্য সমর্থন প্রদান করে। এটি একটি প্রদত্ত এক্সেল ফাইল থেকে একটি নির্দিষ্ট কলাম বা সারি অ্যাক্সেস এবং পড়া সমর্থন করে।
পাইথন API এর মাধ্যমে এক্সেল স্প্রেডশীট পড়ুন
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
পাইথনের মাধ্যমে একটি Excel XLSX ফাইল তৈরি করুন
ওপেন সোর্স পাইলাইটএক্সএল লাইব্রেরি মাইক্রোসফ্ট এক্সেল ফাইল ইনস্টল না করেই তাদের নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে পাইথন কোডের কয়েকটি লাইন দিয়ে এক্সেল এক্সএলএসএক্স ফাইল তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করেছে। লাইব্রেরি শুধুমাত্র সেল ডেটা লেখা সমর্থন করে এবং এই মুহূর্তে গ্রাফ, ফরম্যাটিং, ইমেজ, ম্যাক্রো ইত্যাদি সমর্থন করে না। এটি ব্যবহারকারীদের পাইথন ডেটা থেকে একটি নতুন এক্সেল ফাইল লেখার অনুমতি দেয় এবং একটি খালি ওয়ার্কশীট যোগ করা, সারি, কলাম যোগ করা, এবং আরো অনেক.
পাইথন API এর মাধ্যমে এক্সেল XLSX ফাইল তৈরি করুন
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")
পাইথন API এর মাধ্যমে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা পড়া
ওপেন সোর্স পাইলাইটএক্সএল লাইব্রেরি তাদের নিজস্ব পাইথন অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে আধা-কাঠামোগত ডেটা পড়ার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করেছে। কখনও কখনও এটি এমন একটি শীট থেকে ডেটা পড়ার প্রয়োজন হয় যা যেকোনো সারি বা কলাম থেকে শুরু হতে পারে এবং প্রতিটি ডেটা গোষ্ঠীতে অনেকগুলি সারি বা কলাম রয়েছে৷ লাইব্রেরি অনুসন্ধান করে এবং কলাম আইডিগুলি খুঁজে পায় যেখানে ডেটা গ্রুপগুলি শুরু হয় এবং আপনি একটি বই পড়ার মতো একইভাবে একাধিক টেবিল পড়েন।
পাইথন API এর মাধ্যমে সেমি-স্ট্রাকচার্ড ডেটা পড়ুন
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]]}