Python 实现自动化 Excel 报表

Python 实现自动化 Excel 报表. Python 脚本去查询数据库 -> 处理数据用 Pandas -> 用 Xlwings 直接填充 Excel 模板 -> 模板关联图表, 报表自动更新.

好几个月没有写笔记了, 并非没有积累, 而是有点懒了. 想想还是要续上, 作为工作成长的一部分哦.

最近有做一些报表, 但一直找不到一个合适的报表工具, 又实在不想写前端, 后端... 思来想去, 感觉 Excel 就一定程度上能做可视化的, 除了不能动态交互外, 其他都挺好. 今天分享的就是一个关于如何用 Py 来自动化Excel 报表, 解放双手, 提高工作效率哦.

总体解决方案

输出报表

当然是测试用的假数据啦.

自动化Py脚本

基本思路: 
1. 准备模板数据需要的 SQL 
2. 用 Pandas 连接 数据库 并执行 SQL, 返回 DataFrame 
3. 用 Xlwings 直接打开 Excel, 并将这些 DataFrame 填充到 写死的 单元格
4. 保存并退出

具体代码如下哦:

import pandas as pd 
import xlwings as xw
import pymssql


# 各品类月同期 
def get_last_year_sale(start_date, end_date):
    """各品类同期销量, 对比19年"""
    sql_01 = f"""
    SELECT 
      品类
      , SUM(数量) AS QTY
    FROM XXX
    WHERE 是否电商 = 1 
      AND 销售时间 BETWEEN DATEADD(YEAR, -2, '{start_date}') AND DATEADD(YEAR, -2, '{end_date}')     
    GROUP BY 品类
    """
    df = pd.read_sql(sql_01, con=con)
    df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['品类', 'QTY']]
    df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['品类', 'QTY']]
    return df_xtc, df_bbk 
    
def get_anget_sale(start_date, end_date):
        """返回各品类, 各区域的时间段销量"""
        sql = f"""
        SELECT 
          品类
          , AGENT
          , SUM(数量) AS QTY
          , ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品类 ORDER BY SUM(数量) DESC) MY_RANK
        FROM XXX
        WHERE 是否电商 = 1 
          AND 销售时间 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
        GROUP BY AGENT, 品类
        """
        df = pd.read_sql(sql, con=con)
        df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['AGENT', 'QTY']]
        df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['AGENT', 'QTY']]
        df_pad = df[df['品类'] == 'C品类'][['AGENT', 'QTY']]

        return df_xtc, df_bbk, df_pad  
    
def get_machine_sale(start_date, end_date):
    """返回各品类, 各区域的时间段销量"""
    sql = f"""
    SELECT 
      品类
      , 机型
      , SUM(数量) AS QTY
      , ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品类 ORDER BY SUM(数量) DESC) MY_RANK
    FROM V_REALSALE
    WHERE 是否电商 = 1 
      AND 销售时间 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
    GROUP BY 机型, 品类
    """
    df = pd.read_sql(sql, con=con)
    df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['机型', 'QTY']]
    df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['机型', 'QTY']]

    return df_xtc, df_bbk

# main 
con = pymssql.connect('xxxxx', 'sxxx', 'xxxxxx', 'xxxxx')

# 基础配置: 根据用户输入当前日期, 输出当月, 当季度第一天 
print("欢迎哦, 此小程序专门为XX看板做数据自动更新呢~")
print()

today = input("请输入截止日期(昨天), 形如: 2021/5/20 按回车结束:   ")

if len(today.split('/')) != 3:
    raise "日期格式输入错误!!, 请按照形如 '2021/5/20'的格式重新输入"
else:
    m_cur = today.split('/')[1]
    m_first_day = '2021/' + m_cur + '/1'

# 季度第一天 
if m_cur in ('1', '01', '2', '02', '3', '03'):
    q_time_start = '2021/1/1'
    
elif m_cur in ('4', '04', '5', '05', '6', '06'):
    q_time_start = '2021/4/1'
    
elif m_cur in ('7', '07', '8', '08', '9', '09'):
    q_time_start = '2021/7/1'
else:
    q_time_start = '2021/10/1'

print()
print("正在开始更新....")
print("提示, 接下看到闪退, 是正常现象, 就程序模拟人去打开文件, 填充数据, 不要紧张哦~~~")

# 去年月, 季度同期 
df_mm_xtc, df_mm_bbk = get_last_year_sale(m_first_day, today)
df_qq_xtc, df_qq_bbk = get_last_year_sale(q_time_start, today)

# 当月各地区累积销量
df_m_xtc, df_m_bbk, df_m_pad = get_anget_sale(m_first_day, today)

# 各地区当季度销量 
df_q_xtc, df_q_bbk, df_q_pad = get_anget_sale(q_time_start, today)

# 各机型当季度销量 
df_q_type_xtc, df_q_type_bbk = get_machine_sale(q_time_start, today) 
# 过滤掉 销量为0的型号 
df_q_type_xtc = df_q_type_xtc[df_q_type_xtc.QTY > 0]
df_q_type_xtc.replace('Z6áÛ·å°æ', '巅峰版哦', inplace=True)

df_q_type_bbk = df_q_type_bbk[df_q_type_bbk.QTY > 0]

# 打开excel 模板 等待数据填充 
app = xw.App(visible=True, add_book=False)

app.display_alerts = False    # 关闭一些提示信息，可以加快运行速度。 默认为 True。
app.screen_updating = True

wb = app.books.open("XXX_全品类_看板.xlsx")
data_sht = wb.sheets['数据']

# 19年当月同期销量
data_sht.range('B9').value = df_mm_xtc.values
data_sht.range('G9').value = df_mm_bbk.values

# 当季度同比
data_sht.range('B10').value = df_qq_xtc.values
data_sht.range('G10').value = df_qq_bbk.values

# 填充各品类当月销量, 注意单元格是写死的哦
data_sht.range('I72').value = df_m_xtc.values
data_sht.range('T72').value = df_m_bbk.values
data_sht.range('AE72').value = df_m_pad.values

# 填充当季度销量, 同理是写死的
data_sht.range('A54').value = df_q_xtc.values
data_sht.range('F54').value = df_q_bbk.values
data_sht.range('K54').value = df_q_pad.values

# 填充当季度各型号, 同理是写死的
data_sht.range('A21').value = df_q_type_xtc.values
data_sht.range('F21').value = df_q_type_bbk.values

wb.save()
app.quit()

print()
print("~~更新结束了哦~~")
print()
input("请按任意键退出~~")
print()
print('BYE~~ 人生若只如初见呢~~')

打包 EXE 桌面小程序

最好用一个纯净的 虚拟环境打包.

终端命令: python -m venv 虚拟环境名称

然后进入脚本目录下, 进行打包哦.

pyinstaller main.py -F

打包成功后的样子.

双击运行即可哦.

这时候再重新打开该目录下的 Excel 模板, 发现数据已经自动更新了.

我现在真的感受到, 用开发的思维做一些脚本工具, 真的会极大提高我现在当文员的很多重复性工作哦!

耐心和恒心, 总会获得回报的.