reportlab是Python的一个标准库,可以画图、画表格、编辑文字,最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法:
最近Python星球里的一位朋友私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
上周B站:程序员晚枫后台的一位朋读者私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
这篇文档阐述了如何通过使用Django视图动态输出PDF。这可以通过一个出色的、开源的Python PDF库ReportLab来实现。
我们有时候需要把一些机密文件发给多个客户,为了避免客户泄露文件,会在机密文件中添加水印。每个客户收到的文件内容相同,但是水印都不相同。这样一来,如果资料泄露了,通过水印就知道是从谁手上泄露的。
嵌入式 Python 让可以轻松访问数以千计的有用库。通常称为“包”,它们需要从 Python 包索引 (PyPI) 安装到 <installdir>/mgr/python 目录中,然后才能使用。
通过编写这个原型,我们学到了什么呢?我们学到了使用ReportLab进行绘图的基本知识,还知道了如何提供数据,以便使用提取的数据轻松地绘制图表。然而,这个程序存在一些缺陷。为将折线放在正确的位置,我对值和时间戳作了权宜性修改。另外,这个程序并没有从任何地方获取数据,换而言之,它从程序本身包含的列表中获取数据,而不是从外部来源读取数据。
实际生活工作中,我们会希望有些报告、图表可以自动生成,然后变成pdf,甚至直接发邮件到某个制定邮箱lib。这个时候有几种方式可以来实现,譬如用latex,但是这个似乎还要在电脑上装很多东西。还有一个pdfkit的东西,直接把html转成pdf,不过也要装一个插件。虽然实现起来可能pdfkit更简单,但是从功能角度来讲,似乎是report更加强,而且文档也丰富。
今天介绍如何用Python创建图表。具体地说,你将创建一个PDF文件,其中包含的图表对从文本文件读取的数据进行了可视化。虽然常规的电子表格软件都提供这样的功能,但Python提供了更强大的功能。当你再次实现这个项目并从网上自动下载数据时,就意识到这一点。
我总是听到刚入行不久的程序员这样说:知道自己要实现什么功能,同时处理逻辑和基本语法也都明白,但是就不知道该怎么写代码。如果把别人的的代码给你看,或者有人给你你一些指导,或许你能明白其中的思路。但是,在实际开发时仍然障碍重重。即使语法或逻辑都明白,也很难自己的想法转化为代码。在本文中我将会告诉大家我自己是怎么做的,还有一些解决典型问题的方法,希望能够对大家有所帮助。
了解如何在 Python 中创建和修改 PDF 文件非常有用。该PDF,或P ortable d ocument ˚F ORMAT,是最常见的格式在互联网上共享的文件之一。PDF可以在一个文件中包含文本、图像、表格、表单和富媒体。
引言: 我相信学习Python过的朋友,一定会喜欢上这门语言,简单,库多,易上手,学习成本低,但是如果是学习之后,不经常使用,或者工作中暂时用不到,那么不久之后又会忘记,久而久之,就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战,通过真是的小型项目,去巩固,理解,深入Python,同样的久而久之就不会忘记。 所以这里小编带大家编写10个小型项目,去真正的实操Python,这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目,有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。 建议大家是一边看代码,一边学习,文章中会对代码进行解释: 这里是项目的gitlab地址(全代码):
很多时候,我们想实现自动化报表,但是一般都会需要用中文,而reportlab天然是不支持中文的,所以我们需要让他支持,而办法其实很简单。
鉴于SAX机制低级而简单,编写一个混合类来处理管理性细节通常很有帮助。这些管理性细节包括收集字符数据,管理布尔状态变量(如passthrough),将事件分派给自定义事件处理程序,等等。就这个项目而言,状态和数据处理非常简单,因此这里将专注于事件分派。
在需要扫描文件时,附近没有打印店怎么办?今天分享如何使用Python实现文档转pdf扫描。
文章末尾提出了事务因并发出现的问题有哪些? 本篇将着重讲述这个问题的前因后果及解决方式。
编程思路是一个挺大的概念,如果想要完全掌握它,那么需要我们长期的积累,来把思路分析的方式变成一种本能。这是一个长期积累的过程,没有办法一撮而就。
今天是LeetCode第42篇文章,我们来看看LeetCode第73题矩阵置零,set matrix zeroes。
大家好,这里是程序员晚枫,2年前发布了一个开源项目:python-office,目前在GitHub上有800+⭐,最近在开发新功能时感觉Python知识有点不够用了。
日本计算机应急响应团队(JPCERT)分享了在2023年7月检测到的一种新的“PDF中的MalDoc”攻击,该攻击通过将恶意Word文件嵌入PDF中来绕过检测。多数工具识别该文件为PDF,但办公软件程序可以将其作为常规Word文档打开,若文件具有配置的宏,并且Microsoft Office上没有禁用自动执行宏的安全设置,则将运行宏代码。
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第4期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个3分钟即可学会的简单小技巧。
#!/home/chao/anaconda3/envs/test_py2/bin/python #coding:utf-8 import os import sys from reportlab.lib.pagesizes import A4, landscape from reportlab.pdfgen import canvas from PIL import Image from reportlab.pdfbase import pdfmetrics from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont #需要预告安装支持中文的字体,如simfang从win拷贝过来安装 def createPdf(dstpath,fileList): img = Image.open( fileList[0].decode('UTF-8') ) c = canvas.Canvas(dstpath, img.size)#第一张图片的尺寸新建pdf pdfmetrics.registerFont(TTFont('simfang','simfang.ttf')) #注册字体 fontheight=15 c.setFont('simfang',fontheight) #c.drawString(100, 300, u'宋体宋体') height=fontheight num=1 for i in fileList:#标明本pdf的文件列表 c.drawString(fontheight,height,str(num)+"/"+str(len(fileList))) c.drawString(fontheight+50, height, os.path.split(i)[1]) num+=1 height+=fontheight c.showPage() for i in fileList: c.drawImage(i.decode('UTF-8'), 0, 0)#转换为中文路径名称打开 c.showPage() c.save() def transferPdf(filePath,dstpath): #将一个目录下所有图片生成一个pdf fileList=[] #result=os.popen(" ls -l "+filePath+"| awk \'{print $9}\' | sort -t _ -k1,1 -k2n,2 ").read() result=os.popen(" ls "+filePath+"| sort -t _ -k1,1 -k2n,2 ").read() currentIndex=0 pdfIndex=0 for i in result.split("\n"): if i.strip()!='': print i fileList.append(os.path.join(filePath, i)) currentIndex+=1 if currentIndex == 100:#每几页一创建 currentIndex=0 pdfIndex+=1 createPdf( os.path.join(dstpath, str(pdfIndex)+".pdf") ,fileList) fileList=[] filePath = "/home/chao/img"#源图片文件夹 dstpath="/home/chao/tmp1"#转换出的pdf文件夹存放地址 transferPdf(filePath,dstpath)
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/ 本博客内容参考git:https://gitcode.net/mirrors/jackfrued/Python-100-Days 一些细节问题,大家可以查看git连接。本文主要的改变为把代码升级为django4.1版本。
https://leetcode-cn.com/problems/set-matrix-zeroes/
合并查询在Power Query中是很成熟的应用,相当于SQL中的各种JOIN(抽时间会写几篇SQL的join,算是SQL的小核心)。但同时,在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中,经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作,所以我一直在想,有没有办法可以对其进行优化。最近我正好做了一些测试,希望这些结果能够帮助到大家。
3、这种方式唯一的缺点就是效率极低,不适合大批量文件处理。用PDFlib处理效率会比这种方式高几十倍。可参考:用PDFlib给PDF添加水印(Python)
今天我们继续MIT的线性代数专题,这一节课的内容关于向量空间,它非常非常重要,也是线性代数的核心,是后面几乎所有内容的基础。
django是一套开发成本低、迭代周期快的python web框架,而如mysql等关系数据库则是网站的必备组件,django通过设计一套python对象与数据库表的映射系统ORM,使得开发者不用写一行SQL语句就能实现极其复杂的关系数据库操作,特别是关联多张表的SQL操作。这让开发者的精力可以放在业务的迭代实现中,忽略SQL细节,同时提供了还不错的SQL语句性能。本文主要分析该ORM系统的实现原理及其设计思路,顺带描述python元类这个“黑魔法”。接下来,我们首先描述django model的一般用法,再说明ORM系统的结构,以及为何如此设计。
社区的小伙伴们大家好,我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
去年的一篇文章《一日一技:在 Python 里面如何合并多个有序列表并使得结果依然有序?》,我很自不量力地提到了“多个有序列表”。但实际上,那篇文章仅仅是合并两个有序列表而已。真正要合并多个有序列表并使结果依然有序,会难得多。
- 题目描述: 输入一个正整数n,求n!(即阶乘)末尾有多少个0? 比如: n = 10; n! = 3628800,所以答案为2; - 输入描述: 输入为一行,n(1 ≤ n ≤ 1000) - 输出描述: 输出一个整数,即题目所求 - 示例1: - 输入: 10 - 输出: 2
Python 是一种通用编程语言,以其简单易读而著称。它被广泛应用于从网络开发到数据分析等各个领域。在本文中,我们将探讨十个 Python 脚本,它们可以通过自动执行常见任务让你的生活更轻松。
大家在协同开发的时候应该都有这样的经历,有的时候我们的功能开发了一半,因为某些原因我们想要checkout到其他的分支上查看代码或者是执行某个工作。但是如果我们直接执行checkout,git会禁止我们的行为。
面试的时候肯定会问这一个问题,mysql为什么会选择b+树作为索引呢?而不选择其他索引,例如b树?hash?
当我们使用 Selenium 通过 Chromedriver 启动 Chrome 浏览网页时,可能会由于某些异常情况导致程序崩溃,但 Chromedriver 进程不会退出。
有多种方法可以估算应用开发项目。一种方法是使用所谓的故事点。虽然这种类型的估算可能不是最简单的,但使用Story Points进行估算可为应用开发者和客户带来好处。
读者A:自学python一年,用于写网络爬虫,但一直觉得自己对python理解还很低层。现在大三,打算再用一年时间学习python,让自己对这们语言有真正的理解,并且还能依靠它得到大公司的offer,请前辈们指点。
大家好,我们继续来看字节跳动的招聘真题。题目同样源于牛客网,感兴趣的同学记得去亲自做一做练习哦。
特点:xlwings 是开源且免费的,预装了 Anaconda 和 WinPython,可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel,通过宏从 Excel 调用 Python,并编写用户定义的函数(UDF 仅适用于 Windows)
解释:G0911表中的Result列的第1行始终保持为1,后面的数据行=上一行的结果+上一行的NUM值,例如ID为2的Result为6=1+5,ID为3的Result为9=6+3,以此类推。
Rabbit and Grass Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2145 Accepted Submission(s): 1622 Problem Description 大学时光是浪漫的,女生是浪漫的,圣诞更是浪漫的,但是Rabbit和Grass这两个大学女生在今年的圣诞节却表现得一点都不浪漫:不去逛商场,不去逛公园
大家好!我是黄啊码,前几天有位入门【编程,不是我家门,别想多】不久的小姐姐跟我说:啊码,我做了一个订单系统,但订单没付款前就往数据库插入新数据,结果我这么一直操作就会产生好多 订单,这该咋办?我说:
施工计划第17篇。公众号真正做技术写作的本来就少,能够从一而终,始终坚持下去的,更是凤毛麟角,我会向我心中那些正真在做技术分享的前辈们学习,争取早日加入这类俱乐部。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
我是在大概2015年的时候加入B站,之前是负责整个B站的后端,大概在2018年的时候转架构师,监管一个EP的团队。其实之前虽然没有做EP的一些事情,但是在转团队的时候,其实也进行了这样的实践。自己也有一些想法,如何快速交付、如何监管代码质量、如何测试等等。
数据迁移中有一种解决方案很有亮点,如果表的数据量大,迁移涉及的表不多,同时对于维护时间有要求的情况下,物化视图的prebuilt方式就是一种很不错的选择。 大体的步骤和方法如下: 假设源环境是test_source,目标环境是test_target 在源环境中test_source的操作如下: Create table test_mv as select *from all_objects ; alter table test_mv modify(object_id primary key); crea
做了几年的iOS开发一直没有写博客,一直怕写的不好误导大家,今儿第一次在腾讯云写点干货
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