Python表格格式转换模块：tablib

文章目录

• • 安装
  • 创建表格
  • 导出数据
  • 读写

安装

Tablib是Python的表格转换插件，支持不同格式表格之间的转换，其推荐的安装方式为

pip install "tablib[all]"

其中，all等同于html, pandas, ods, xls, xlsx, yaml，表示在安装tablib的基础上，同时对这些不同的文件格式提供支持。如果不需要，也可以只安装tablib

pip install tablib

创建表格

尽管tablib的主打功能是格式转换，但为了有一个可供操作的数据，这里先讲解一下tablib的创建表格的功能。

import tablib

data = tablib.Dataset()

data.headers = ['姓名', '性别']

data.append(["小王", "男"])  # 添加行
data.append(["小李", "女"])

data.append_col([22, 20], header='年龄')

data['姓名']    # ['小王', '小李']
data[0]         # ('小王', '男', 22)
print(data.dict)
# [{'姓名': '小王', '性别': '男', '年龄': 22}, {'姓名': '小李', '性别': '女', '年龄': 20}]

【Dataset】是tablib的主要数据结构，可以理解为表格。【headers】是表格的标题属性。

【append】用于添加行；【append_col】用于添加列。

最终得到了如下表格

导出数据

【dict】是Dataset中的一个属性，以字典的形式存储着Dataset中的数据。而datalib的主打功能，就是将这些数据转化为各种不同的格式，故而Dataset中也封装了各种不同的属性，包括：cli, csv, dbf, df, html, jira, json, latex, ods, rst, tsv, xls, xlsx, yaml等，示例如下

print(data.csv)
# 姓名,性别,年龄
# 小王,男,22
# 小李,女,20

print(data.yaml)
# {姓名: 小王, 年龄: 22, 性别: 男}
# {姓名: 小李, 年龄: 20, 性别: 女}

此外，通过export函数，可以通过字符串来声明其转换格式

data.export("json")
# '[{"姓名": "小王", "性别": "男", "年龄": 22}, {"姓名": "小李", "性别": "女", "年龄": 20}]'

读写

Dataset数据在导出之后，可以直接存储为对应文件

with open("test.csv", 'w', newline="") as t:
    t.write(data.csv)

如上即可将表格以csv的格式写入test.csv文件。在open函数中，newline默认为回车，如不更改，会在行间添加一个空行。

读取为其逆过程

with open("test.csv", 'r') as t:
    d1 = tablib.Dataset().load(t, format='csv')

print(d1)
# 姓名|性别|年龄
# --|--|--
# 小王|男 |22
# 小李|女 |20

【load】即为Dataset中用于加载数据的方法。其两个