制作报表xlwt

3步制作Python自动化报表的方法!助力高效处理数据! 是这样的,当时参与公司的一个项目,我的任务是出报表,听到任务时,心中顿时乐开了花,呜呼,这个简单,不就是出个报表吗。这个案例是让我们将数据以上表格的形式输出,指标名称是白色,单元格是黑色,此外数据中,红色是大于平均值进行得标注,蓝色是小于平均值进行的标注,表格字体为宋体。再对单元格进行修改之前,我们要先求出来原煤产量当期值,原油产量长期值,天然气产量当期值,这三列数据中大于平均值和小于平均值的数据在Dataframe的位置,同时得出该数据在excel的位置,方便在进行单元格的格式修改。 阅读详情

(留存备忘,转自author:骆昊)

导出Excel报表

报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据,所以有人用这样的公式来描述报表:

报表 = 多样的格式 + 动态的数据

有很多的三方库支持在Python程序中写Excel文件,包括xlwt、xlwings、openpyxl、xlswriter等,其中的xlwt虽然只支持写xls格式的Excel文件,但在性能方面的表现还是不错的。下面我们就以xlwt为例,来演示如何在Django项目中导出Excel报表。

安装xlwt。

pip install xlwt

导出包含所有老师信息的Excel表格的视图函数。

def export_teachers_excel(request):
    # 创建工作簿
    wb = xlwt.Workbook()
    # 添加工作表
    sheet = wb.add_sheet('老师信息表')
    # 查询所有老师的信息
    queryset = Teacher.objects.all()
    # 向Excel表单中写入表头
    colnames = ('姓名', '介绍', '好评数', '差评数', '学科')
    for index, name in enumerate(colnames):
        sheet.write(0, index, name)
    # 向单元格中写入老师的数据
    props = ('name', 'detail', 'good_count', 'bad_count', 'subject')
    for row, teacher in enumerate(queryset):
        for col, prop in enumerate(props):
            value = getattr(teacher, prop, '')
            if isinstance(value, Subject):
                value = value.name
            sheet.write(row + 1, col, value)
    # 保存Excel
    buffer = BytesIO()
    wb.save(buffer)
    # 将二进制数据写入响应的消息体中并设置MIME类型
    resp = HttpResponse(buffer.getvalue(), content_type='application/vnd.ms-excel')
    # 中文文件名需要处理成百分号编码
    filename = quote('老师.xls')
    # 通过响应头告知浏览器下载该文件以及对应的文件名
    resp['content-disposition'] = f'attachment; filename*=utf-8''{filename}'
    return resp

映射URL。

urlpatterns = [
    
    path('excel/', views.export_teachers_excel),
    
]

导出PDF报表

在Django项目中,如果需要导出PDF报表,可以借助三方库reportlab来生成PDF文件的内容,再将文件的二进制数据输出给浏览器并指定MIME类型为application/pdf,具体的代码如下所示。

def export_pdf(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
    buffer = io.BytesIO()
    pdf = canvas.Canvas(buffer)
    pdf.setFont("Helvetica", 80)
    pdf.setFillColorRGB(0.2, 0.5, 0.3)
    pdf.drawString(100, 550, 'hello, world!')
    pdf.showPage()
    pdf.save()
    resp = HttpResponse(buffer.getvalue(), content_type='application/pdf')
    resp['content-disposition'] = 'inline; filename="demo.pdf"'
    return resp

关于如何用reportlab定制PDF报表的内容,可以参考reportlab的[官方文档](https://www.reportlab.com/docs/reportlab-userguide.pdf)。

生成前端统计图表

如果项目中需要生成前端统计图表,可以使用百度的ECharts。具体的做法是后端通过提供数据接口返回统计图表所需的数据,前端使用ECharts来渲染出柱状图、折线图、饼图、散点图等图表。例如我们要生成一个统计所有老师好评数和差评数的报表,可以按照下面的方式来做。

def get_teachers_data(request):
    queryset = Teacher.objects.all()
    names = [teacher.name for teacher in queryset]
    good_counts = [teacher.good_count for teacher in queryset]
    bad_counts = [teacher.bad_count for teacher in queryset]
    return JsonResponse({'names': names, 'good': good_counts, 'bad': bad_counts})

映射URL。

urlpatterns = [
    path('teachers_data/', views.get_teachers_data),
]

使用ECharts生成柱状图。

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>老师评价统计</title> </head> <body> <div id="main" style="width: 600px; height: 400px"></div> <p> <a href="/">返回首页</a> </p> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/echarts.min.js"></script> <script> var myChart = echarts.init(document.querySelector('#main')) fetch('/teachers_data/') .then(resp => resp.json()) .then(json => { var option = { color: ['#f00', '#00f'], title: { text: '老师评价统计图' }, tooltip: {}, legend: { data:['好评', '差评'] }, xAxis: { data: json.names }, yAxis: {}, series: [ { name: '好评', type: 'bar', data: json.good }, { name: '差评', type: 'bar', data: json.bad } ] } myChart.setOption(option) }) </script> </body> </html> 

运行效果如下图所示。

 

python动态数据可视化报表,python做可视化数据图表 大家好,本文将围绕python数据分析:基于plotly的动态可视化绘图展开说明,python动态数据可视化报表是一个很多人都想弄明白的事情,想搞清楚python做可视化数据图表需要先了解以下几个事情。大家好,对数据科学家来说,讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人,我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍5种非传统的可视化技术,可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用Python的Plotly图形库,让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。 阅读详情

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牛肉胡辣汤 1402

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

46.报表和日志

这里的问题通常被称为“1+N查询”(或“N+1查询”),原本获取老师的数据只需要一条SQL,但是由于老师关联了学科,当我们查询到N条老师的数据时,Django的ORM框架又向数据库发出了N条SQL去查询老师所属学科的信息。事实上,用ECharts生成前端报表的视图函数中,查询老师好评和差评数据的操作也能够优化,因为在这个例子中,我们只需要获取老师的姓名、好评数和差评数这三项数据,但是在默认的情况生成的SQL会查询老师表的所有字段。在导出老师Excel报表的视图函数中,我们可以按照下面的方式优化代码。

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老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

数据分析之使用python来实现报表自动化(xlwt,xlrd)

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详解如何使用Python进行Excel报表自动化操作(xlrd 和xlwt的使用介绍 )

使用xlwt中的Alignment来设置单元格的对齐方式,其中horz代表水平对齐方式,vert代表垂直对齐方式。xlwt可以用于写入新的Excel表格或者在原表格基础上进行修改,速度也很快,推荐使用!行高是在单元格的样式中设置的,你可以通过自动换行通过输入文字的多少来确定行高。xlwt中列宽的值表示方法:默认字体0的1/256为衡量单位。xlwt创建时使用的默认宽度为2960,既11个字符0的宽度。VERT_CENTER = 0x01 居中对齐(垂直方向上)HORZ_LEFT = 0x01 左端对齐。

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