首页 > 编程语言 >Python 使用XlsxWriter操作Excel

Python 使用XlsxWriter操作Excel

时间：2023-11-23 14:56:23浏览次数：44  
标签：format Python worksheet XlsxWriter Excel chart merge range data

在数据处理和报告生成的领域中，Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件，XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块，专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本（.xlsx 格式）的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述，探讨其主要特点、用法和一些实际应用，并实现绘制各类图例（条形图，柱状图，饼状图）等。

主要特点

  1. .xlsx 格式支持： XlsxWriter 专注于创建 Microsoft Excel 2007 及以上版本的文件，这是一种基于 XML 的格式，允许存储大量数据、样式和图表。
  2. 格式和样式： XlsxWriter 允许开发者以编程方式设置单元格的格式和样式，包括字体、颜色、对齐方式等。这使得生成的 Excel 文件能够呈现出精美的外观。
  3. 图表和图形： XlsxWriter 支持创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，使用户能够直观地呈现数据。同时，它还支持插入图片、形状和注释等图形元素。
  4. 公式和函数： XlsxWriter 允许在单元格中使用 Excel 公式和函数，这对于进行复杂的计算和数据分析非常有用。
  5. 大数据量处理： XlsxWriter 被设计为高性能的库，能够处理大规模的数据集，同时保持生成的 Excel 文件的高质量。
  6. 图表和条件格式： 除了基本的单元格样式，XlsxWriter 支持添加条件格式，以及在工作表中插入图表，提供更直观的数据可视化。

安装模块

要开始使用 XlsxWriter，首先需要安装该库。可以通过以下命令使用 pip 安装：

pip install XlsxWriter

XlsxWriter 提供了一个强大而灵活的工具，使得使用 Python 生成 Excel 文件变得简单而高效。无论是用于数据分析、报告生成还是其他领域，XlsxWriter 都为开发者提供了一种简单而可靠的方法，使他们能够充分利用 Excel 的强大功能。在掌握了基本用法后，开发者可以深入研究 XlsxWriter 的高级特性，以满足更复杂的需求。

单行输出函数

函数WriteSingleArticle()调用时传入文档名称，以及传入表头和数据，写出简单的单行记录。

import xlsxwriter

# 写出数据
def WriteSingleArticle(xls_name,header,data):
    workbook = xlsxwriter.Workbook(xls_name)
    worksheet = workbook.add_worksheet()

    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "border": 1, "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 写出表头
    worksheet.write_row("A1", header, head_style)
    for index in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(index + 2), data[index])

    workbook.close()
    return True

if __name__ == "__main__":
    headings = ["用户名", "密码", "地址"]
    data = [["admin","123456","192.168.1.1"],["admin","123456","192.168.1.1"]]

    ref = WriteSingleArticle("lyshark.xlsx",headings,data)
    print("写出状态: {}".format(ref))

输出效果如下所示；

多行表格输出函数

函数CreateTable(address,data,section)实现了输出一个列表格式的Table，只需传入列表序列即可。

先找到表格生成坐标与大小之间的比值关系，这是第一步，如下是简单的实现固定位置生成表格。

import xlsxwriter

# 设置表格sheet名称
workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("系统磁盘统计")

# 设置头部标题IP地址列
merge_format = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'align': 'center','valign': 'vcenter','fg_color': '#EEAEEE'})
worksheet.merge_range('A9:B12', '192.168.1.1', merge_format)

# 设置表格头部提示,并将前两个表头合并为1个
header = ["IP地址","IP地址","路径","总容量","剩余容量","利用率"]
merge_format1 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'align': 'center','valign': 'vcenter','fg_color': '#AEEEEE'})
worksheet.write_row("A8:B12",header,merge_format1)        # 显示表头
worksheet.merge_range('A8:B8',"IP地址",merge_format1)      # 合并表头(合并第一个元素)

# 写出路径列表
data1 = ["/etc/system/","/proc/","/sys","/var/lyshark"]
merge_format2 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("C9",data1,merge_format2)
worksheet.set_column("C9:C9",30)

# 写出总容量
data2 = ["1024 GB","2048 GB","111 GB","1111 GB"]
merge_format3 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("D9",data2,merge_format3)
worksheet.set_column("D9:D9",20)

# 写出剩余容量
data3 = ["1024 GB","2048 GB","111 GB","22 GB"]
merge_format4 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("E9",data3,merge_format4)
worksheet.set_column("E9:E9",20)

# 写出利用率
data4= ["10%","50%","20%","33%"]
merge_format5 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("F9",data4,merge_format5)
worksheet.set_column("F9:F9",20)

workbook.close()

输出效果如下所示；

继续封装如上代码，将其封装为CreateTable(address,data,section)函数，用户传入表头地址，数据集，以及从第几行开始写数据，则自动生成表单。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

# 创建表结构
def CreateTable(address,data,section):
    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算表头列表长度
    header_count = len(data[1])
    print("不带表头的列表长度: {}".format(header_count))

    merge_format1 = workbook.add_format({'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#AEEEEE'})
    # 根据表格列长度 计算出表格大小
    header_range = f"A{section}:B{section+header_count}"
    print("表头总长度 header_range = {}".format(header_range))
    # 写出表头到文件
    worksheet.write_row(header_range, data[0], merge_format1)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算合并表头偏移,并合并
    header_merge_range = f"A{section}:B{section}"
    print("合并表头偏移 header_merge_range = {}".format(header_merge_range))

    # 合并表头(合并第一个元素)
    header_table = data[0][0]
    worksheet.merge_range(header_merge_range, header_table, merge_format1)
    # worksheet.merge_range(header_merge_range, "IP地址", merge_format1)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算出表头 所占总单元格大小
    remove_header_count = len(data) - 1
    print("除去表头的列表长度: {}".format(remove_header_count))
    # 此处自己调整列长度
    address_merge_range = f"A{section+1}:B{section  + len(data[0][1])}"
    print("所占总单元格大小 address_merge_range = {} => {}".format(len(data[0][1]),address_merge_range))

    merge_format = workbook.add_format({'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#EEAEEE'})

    # 写出单元格合并大小
    worksheet.merge_range(address_merge_range, address , merge_format)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 循环填充数据
    merge_format_index = workbook.add_format(
        {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

    letter_list = ['C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O',
                   'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

    # 循环填充数据 最大字段长度为24
    for index in range(0, remove_header_count):
        index_range = f"{letter_list[index]}{section+1}"
        worksheet.write_column(index_range, data[index+1], merge_format_index)

        index_range = f"{letter_list[index]}{section+1}:{letter_list[index]}{section+1}"
        worksheet.set_column(index_range, 30)

    """
        #  不使用循环逐条填充
        merge_format2 = workbook.add_format( {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "C{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[1], merge_format2)
        index_range = "C{}:C{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        index_range = "D{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format2)
        index_range = "D{}:D{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        index_range = "E{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format2)
        index_range = "E{}:E{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)
    """
    # 返回计算后的表格的下两个单元的实际偏移位置
    return section + remove_header_count + 3

# 测试恒矩阵
def Test():
    val = \
    [
        ["测试地址", "测试地址","磁盘路径", "总容量", "剩余容量"],
        ["/etc/system/", "/proc/", "/sys", "/user"],
        ["1024 GB", "2048 GB", "12 GB","98 GB"],
        ["1345 GB", "1124 GB", "341 GB", "55 GB"]
    ]

    ref = CreateTable("192.168.1.1",val,1)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    ref = CreateTable("192.168.1.1",val,ref)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    workbook.close()

# 测试竖矩阵
def Test2():

    header = ["测试地址", "测试地址","磁盘路径", "总容量", "剩余容量"]

    val = \
    [
        ["/etc/system/", "1024 GB", "256 GB"],
        ["/etc/passwd/", "104 GB", "345GB"],
        ["/etc/username/", "12 GB", "56 GB"],
        ["/etc/lyshark/", "12 GB", "56 GB"]
    ]

    # 横向矩阵转竖向矩阵
    ref_xor = list ( map(list,zip(*val)) )

    # 追加头部
    ref_xor.insert(0, header)
    print(ref_xor)

    ref = CreateTable("192.168.1.1",ref_xor,1)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    Test2()

输出效果如下所示；

柱状图输出函数

简单实现CreateChart(headings,data)柱状图生成函数，通过传入头部标题和数据集列表即可完成表单生成。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "font": 13})

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加柱状图
    chart = workbook.add_chart({"type": "column"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",              # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",  # X轴Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$C$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$C$2:$C$10"
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$D$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$D$2:$D$10"
    })

    # 添加柱状图标题
    chart.set_title({"name": "性能统计柱状图"})
    chart.set_style(12)

    # 在G2处绘制
    worksheet.insert_chart("G2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["主机地址", "CPU利用率", "内存利用率", "交换分区"]
    data = [["192.168.1.100", 88, 36, 66], ["192.168.1.200", 98, 89, 66], ["192.168.1.220", 88, 100, 32]]

    # 循环添加模拟数据
    for i in range(1, 100):
        s = ["192.168.1.{}".format(i), i, i, i]
        data.append(s)

    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

条形图输出函数

封装CreateChart(headings,data)函数实现输出条形图，并将前十的数据绘成图展示在右侧。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加条形图，显示前十个元素
    chart = workbook.add_chart({"type": "line"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",              # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",  # X轴Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$C$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$C$2:$C$10"
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$D$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$D$2:$D$10"
    })

    # 添加柱状图标题
    chart.set_title({"name": "负载统计条形图"})
    # chart.set_style(8)

    chart.set_size({'width': 1000, 'height': 500})
    chart.set_legend({'position': 'top'})

    # 在F2处绘制
    worksheet.insert_chart("F2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["获取时间", "1分钟负载", "5分钟负载", "15分钟负载"]
    data = [["12:01", 0.05, 0.7, 0.006], ["12:02", 0.5, 0.08, 0.06], ["12:03", 0.7, 1, 2.1]]
    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

饼状图输出函数

函数CreateChart(headings,data)用于生成饼状图，实现对主机以及主机数量的图形化展示。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加条形图，显示前十个元素
    chart = workbook.add_chart({"type": "pie"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",             # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$4",  # X轴 Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$4"       # X轴Item值
    })

    # 添加饼状图
    chart.set_title({"name": "系统版本分布"})
    chart.set_size({'width': 600, 'height': 300})
    chart.set_legend({'position': 'right'})

    # 在D2处绘制
    worksheet.insert_chart("D2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["系统版本", "数量"]
    data = [["Suse", 30], ["Centos", 25], ["AIX", 15]]
    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

实现绘图类

通过调用xlsxwriter第三方库,实现绘制各类通用图形,并保存为XLS文档格式.

import xlsxwriter

class DrawChart():
    def __init__(self,workbook):
        self.workbook = xlsxwriter.Workbook(workbook)

    # 排序函数,以第三列为条件排列
    def cpu_takeSecond(self,elem):
        return int(elem[3])
    def mem_taskSecond(self,elem):
        return int(elem[1])

    # 封装统计主机磁盘使用情况
    def CreateDiskTable(self,worksheet,address,data,section):
        # 添加统计名称 例如: 磁盘统计
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)
        merge_format = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#EEAEEE'})

        header_count = len(data[1])
        merge_format1 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#AEEEEE'})

        # 根据磁盘路径计算出表格大小
        header_range = "A{}:B{}".format(section,section+header_count)
        worksheet.write_row(header_range, data[0], merge_format1)  # 显示表头

        # 计算合并表头偏移
        header_merge_range = "A{}:B{}".format(section,section)
        worksheet.merge_range(header_merge_range, "巡检IP地址", merge_format1)  # 合并表头(合并第一个元素)

        # 计算出地址所占总单元格大小
        address_merge_range = "A{}:B{}".format(section+1,section+header_count)
        worksheet.merge_range(address_merge_range, address , merge_format)  #需要计算出来，根据传入分区数量

        # 通过计算得到磁盘路径所对应到表中的位置
        merge_format2 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC'})

        index_range = "C{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[1], merge_format2)
        index_range = "C{}:C{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        # 计算出总容量对应到表中的位置
        merge_format3 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "D{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format3)

        index_range = "D{}:D{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 计算出剩余容量对应到表中的位置
        merge_format4 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})
        index_range = "E{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[3], merge_format4)
        index_range = "E{}:E{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 计算出利用率对应到表中的位置
        merge_format5 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "F{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[4], merge_format5)
        index_range = "F{}:F{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 返回计算后的表格的下两个单元的实际偏移位置
        return section + header_count + 3

    # 创建CPU利用率百分比,并统计前十
    def CreateCpuUsedTable(self,worksheet,header,data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 排序,统计第三列数据，将最大的放在最前面，以此向下
        data.sort(key=self.cpu_takeSecond, reverse=True)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # --------------------------------------------------------------
        # 添加柱状图(开始绘图)
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "column"})
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$B$1",              # 图例项(也就是CPU内核态)
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",  # X轴 Item名称
            "values": "=CPU利用率!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$C$1",
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU利用率!$C$2:$C$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$D$1",
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU利用率!$D$2:$D$10"
        })

        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "CPU 性能统计柱状图"})
        # chart.set_style(8)

        chart.set_x_axis({
            'major_gridlines': {
                'visible': True,
                'line': {'width': 1.25, 'dash_type': 'dash'}
            },
        })

        chart.set_size({'width': 900, 'height': 500})
        chart.set_legend({'position': 'top'})
        chart.set_table({'show_keys': True})

        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # 内存利用率统计
    def CreateMemoryTable(self, worksheet, header, data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 排序,统计第三列数据，将最大的放在最前面，以此向下
        data.sort(key=self.mem_taskSecond, reverse=True)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # --------------------------------------------------------------
        # 添加柱状图(横向图)
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "bar"})
        chart.add_series({
            "name": "=内存利用率!$B$1",
            "categories": "=内存利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=内存利用率!$B$2:$B$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=内存利用率!$C$1",
            "categories": "=内存利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=内存利用率!$C$2:$C$10"
        })
        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "内存利用率统计图"})
        chart.set_x_axis({
            'major_gridlines': {
                'visible': True,
                'line': {'width': 1.25, 'dash_type': 'dash'}
            },
        })
        chart.set_size({'width': 900, 'height': 400})
        chart.set_legend({'position': 'top'})
        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # --------------------------------------------------------------
    # 统计CPU Load 负载情况 注意: 只能指定单独的主机
    def CreateCpuLoadAvgTable(self, address,worksheet, header, data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # 定义表格样式
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 逐条写入数据
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)
        for i in range(0, len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

        # 添加条形图，显示前十个元素
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "line"})
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$B$1",  # 图例项
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",  # X轴 Item名称
            "values": "=CPU负载数据统计!$B$2:$B$10"  # X轴Item值
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$C$1",  # 第一个线条（图例）
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU负载数据统计!$C$2:$C$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$D$1",  # 第二个线条（图例）
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU负载数据统计!$D$2:$D$10"
        })

        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "统计地址: {}".format(address)})
        chart.set_size({'width': 900, 'height': 500})
        chart.set_legend({'position': 'top'})

        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # 关闭并保存绘制结果
    def Save(self):
        self.workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    work = DrawChart("lyshark.xlsx")
    # ------------------------------------------------------------------
    # 统计系统磁盘容量
    disk_val = [
        ["IP地址", "IP地址", "磁盘路径", "总容量", "剩余容量", "利用率"],
        ["/etc/system/", "/proc/", "/sys", "/abc/lyshark"],
        ["1024GG", "2048GB", "111GB", "1111GB"],
        ["1024GG", "2048GB", "111GB", "22GB"],
        ["10%", "50%", "20%", "33%"]
    ]
    ref = work.CreateDiskTable("磁盘分区统计","127.0.0.1",disk_val,3)
    print("下个表格开头位置: {}".format(ref))
    print("[+] 磁盘数据统计完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 统计系统CPU负载情况
    header = ["主机地址", "CPU内核态", "CPU用户态", "总利用率"]
    cpu_val = [
        ["192.168.1.100", 88, 36, 100],
        ["192.168.1.200", 98, 89, 128],
        ["192.168.1.220", 88, 100, 190]
    ]
    ref = work.CreateCpuUsedTable("CPU利用率",header,cpu_val)
    print("[+] CPU利用率统计已完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 统计系统内存利用率数据
    header = ["主机地址", "通用内存利用率", "交换内存利用率"]
    mem_val = [
        ["192.168.1.100", 25, 35],
        ["192.168.1.200", 44, 57],
        ["192.168.1.200", 24, 21],
        ["192.168.1.200", 78, 89]
    ]
    ref = work.CreateMemoryTable("内存利用率",header,mem_val)
    print("[+] 内存利用率统计已完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 获取CPU LoadAvg负载情况
    header = ["拉取日期","1分钟负载","5分钟负载","15分钟负载"]
    cpu_avg_val = [
        ["12:11",0.1,0.2,1.3],
        ["12:12",1.4,3.3,6.9],
        ["12:13",2.6,3.2,6.9]
    ]
    ref = work.CreateCpuLoadAvgTable("127.0.0.1","CPU负载数据统计",header,cpu_avg_val)
    print("[+] CPU负载统计完成")
    work.Save()

输出效果如下所示；

标签：format,Python,worksheet,XlsxWriter,Excel,chart,merge,range,data
From： https://www.cnblogs.com/LyShark/p/17851542.html

相关文章

  • Excel 实现两列数据对比不同颜色标记数据
    原始数据先效果存在的是绿色不存在的红色一目了然实现过程选中列选择条件格式新建数据存在规则绿色设置格式颜色查看效果新建数据不存在规则红色......
  • python的下载
    【解释器的安装】1.官网下载网址https://www.python.org/2.下载步骤 python2.7属于第一个时代的结束，python3.6属于新时代的开始，所以最好下载这两个版本的解释器（根据自己的系统位数选择下载版本） 下载保存安装    3.查看系统中安装的python版本（1）打开终端（Termi......
  • python通过脚本路径获取对应脚本里的内容
    test.pyclassA:defa(self):pass@staticmethoddefb():pass@classmethoddefc(cls):pass@propertydefd(self):return1e=1deff():passtest2.pyimportinspectimportosfromimp......
  • 使用Python调用API接口获取小红书笔记详情数据
    本文将详细介绍如何使用Python编程语言调用小红书API接口，以获取小红书笔记的详情数据。我们将从以下几个方面展开讨论：1)API接口简介；2)Python环境准备；3)API密钥获取；4)使用Requests库发送API请求；5)解析响应数据；6)异常处理与错误排查。一、API接口简介API（应用程序编程接口）是一种......
  • 第 8 节 Python文档化
    什么是Python文档化Python文档化是指在Python代码中添加注释和文档字符串，以提供有关代码的详细信息和说明文档的内容可以包括函数、模块、类、方法等的说明，参数和返回值的描述，以及示例代码等。 Python文档化应用场景场景一：在开发过程中，编写良好的文档可以促进团队合作和代码维护。......
  • Python学习笔记
    Python开发环境搭建第1节初始Python·09:13第2节Windows环境安装·04:53第3节macOS环境安装·05:25第4节VSCode安装与应用·11:53第5节PyCharm安装与应用·15:39第6节pip包管理工具·18:52Python工程应用第7节Python工程应用-字符串·27:36......
  • 第 11 节 Python程序调试和异常处理技巧
    常见的错误语法错误：例如，不正确的缩进、未定义的变量、括号不匹配等。运行时错误：例如，尝试访问不存在的文件、内存溢出等。类型错误：例如，将字符串与整数相加等。逻辑错误：例如，程序没有按照预期的流程执行、条件判断不正确等。输入错误：例如，无效的输入、输入的数据类型不正确等。常见的错......
  • 解决python运行报错Hint: make sure your test modules/packages have valid Python n
    解决方案：在pycharm中的Terminal中运行：pip3install-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple-rrequirements.txt问题解决优秀不够，你是否无可替代欢迎关注我的微信公众号：软件测试君......
  • python全局锁总结
    一、用Python写个死循环，把N核CPU的核心全部跑满importthreading,multiprocessingdefloop():x=0whileTrue:x=x^1foriinrange(multiprocessing.cpu_count()):t=threading.Thread(target=loop)t.start()启动与CPU核心数量相同的......
  • Python 使用SQLAlchemy数据库模块
    SQLAlchemy是用Python编程语言开发的一个开源项目，它提供了SQL工具包和ORM对象关系映射工具，使用MIT许可证发行，SQLAlchemy提供高效和高性能的数据库访问，实现了完整的企业级持久模型。ORM（对象关系映射）是一种编程模式，用于将对象与关系型数据库中的表和记录进行映射，从而实现通过面向......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99