Anwendungsfälle für Aspose.Cells FOSS for Python

Anwendungsfälle für Aspose.Cells FOSS for Python

Aspose.Cells FOSS für Python ist eine reine Python-Bibliothek zum Erstellen, Lesen und Konvertieren von Tabellendateien ohne Microsoft Office. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wo die Bibliothek in realen Python-Anwendungen eingesetzt werden kann.


Datenexport-Pipeline

Konvertiere XLSX-Arbeitsmappen in CSV, Markdown oder JSON für die nachgelagerte Verarbeitung:

from aspose.cells_foss import Workbook, SaveFormat

wb = Workbook("data.xlsx")
wb.save("data.csv", SaveFormat.CSV)
wb.save("data.md", SaveFormat.MARKDOWN)
wb.save("data.json", SaveFormat.JSON)

Dieses Muster funktioniert für jedes unterstützte Ausgabeformat. Verwende es, um Daten in Dokumentations-Pipelines, statische Site-Generatoren oder API-Antworten einzuspeisen.

Siehe: Wie man Tabellenkalkulationen in Python speichert


Berichtserstellung

Erstelle XLSX-Berichte aus Anwendungsdaten und stelle sie den Benutzern zur Verfügung:

from aspose.cells_foss import Workbook, SaveFormat

wb = Workbook()
ws = wb.add_worksheet("Report")
cells = ws.cells

cells.cell(0, 0).put_value("Month")
cells.cell(0, 1).put_value("Revenue")

rows = [("Jan", 12400), ("Feb", 15200), ("Mar", 11800)]
for i, (month, rev) in enumerate(rows, start=1):
    cells.cell(i, 0).put_value(month)
    cells.cell(i, 1).put_value(rev)

wb.save("monthly_report.xlsx", SaveFormat.XLSX)

Siehe: Wie man mit Aspose.Cells FOSS for Python loslegt


Stapelverarbeitung von Tabellenkalkulationen

Verarbeite ein Verzeichnis von Arbeitsmappen in einem einzigen Skript:

from pathlib import Path
from aspose.cells_foss import Workbook, SaveFormat

for src in Path("incoming/").glob("*.xlsx"):
    wb = Workbook(str(src))
    wb.save(str(src.with_suffix(".csv")), SaveFormat.CSV)

Lesen und Transformieren von Daten

Lade eine Arbeitsmappe, lese Zellwerte und schreibe das transformierte Ergebnis:

from aspose.cells_foss import Workbook, SaveFormat

wb = Workbook("sales.xlsx")
ws = wb.get_worksheet(0)
cells = ws.cells

# Read all rows and filter
out_wb = Workbook()
out_ws = out_wb.add_worksheet("Filtered")
out_row = 0

for row in ws.cells.iter_rows(0, None, 0, None, values_only=True):
    if row and row[1] is not None and row[1] > 10000:
        out_ws.cells.cell(out_row, 0).put_value(row[0])
        out_ws.cells.cell(out_row, 1).put_value(row[1])
        out_row += 1

out_wb.save("high_value.xlsx", SaveFormat.XLSX)

Siehe: Wie man eine Tabellenkalkulation in Python lädt


Diagrammautomatisierung

Erstelle Diagramme programmgesteuert aus Tabellendaten:

from aspose.cells_foss import Workbook, SaveFormat

wb = Workbook()
ws = wb.add_worksheet("Sales")
cells = ws.cells

cells.cell(0, 0).put_value("Q1")
cells.cell(0, 1).put_value(4200)
cells.cell(1, 0).put_value("Q2")
cells.cell(1, 1).put_value(5800)

chart = ws.charts.add_bar(0, 2, 20, 10)
chart.series.add("B1:B2", "A1:A2", "Revenue")
chart.title = "Quarterly Revenue"

wb.save("chart_report.xlsx", SaveFormat.XLSX)

Siehe: Wie man Diagramme in Python erstellt


Siehe auch

 Deutsch