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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「早起Python」，作者劉早起。轉(zhuǎn)載本文請(qǐng)聯(lián)系早起Python公眾號(hào)。

大家好，在使用Python進(jìn)行辦公自動(dòng)化操作時(shí)，一定少不了與Excel表格的交互，我們通常是用pandas處理表格數(shù)據(jù)，但大多數(shù)情況下，都是讀取表格中的數(shù)值進(jìn)行分析。

那么你知道如何使用Python讀取Excel中的圖片?又如何使用Python直接往Excel中寫(xiě)入圖片?甚至使用Python制作一個(gè)Excel可視化大屏?

因?yàn)閳D片的存儲(chǔ)格式與數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)格式不一樣，所以實(shí)現(xiàn)起來(lái)稍顯復(fù)雜，本文就將對(duì)以下兩個(gè)部分進(jìn)行深入講解：

• Python讀取Excel圖片
• Python寫(xiě)入Excel圖片

涉及的Python模塊有以下幾個(gè)

• PIL
• win32
• os
• zipfile
• numpy
• xlsxwriter

一、準(zhǔn)備

由于此次包比較多，我們需要在命令行中使用pip進(jìn)行安裝

pip install pillow   #這是對(duì)模塊PTL的安裝 
pip install pypiwin32    #這是對(duì)win32的安裝 
pip install os  
pip install zipfile 
pip install numpy 
pip install xlsxwriter 

在下載的過(guò)程中，有些包是比較大的，會(huì)出現(xiàn)超時(shí)time out的報(bào)錯(cuò)現(xiàn)象。這里介紹幾個(gè)國(guó)內(nèi)的鏡像，大家可以嘗試其中一個(gè)，速度會(huì)比單純的pip快10倍不止。地址如下：

http://pypi.douban.com/simple/ 豆瓣 
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里 
http://pypi.hustunique.com/simple/ 華中理工大學(xué) 
http://pypi.sdutlinux.org/simple/ 山東理工大學(xué) 
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 清華 

代碼如下：

pip install 模塊名 -i 網(wǎng)址 

以清華鏡像舉例

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

注意：如果是原生態(tài)的cmd窗口安裝的，會(huì)提示加個(gè)--user命令，讀者按照指示即可。

二、Python讀取Excel圖片

上面說(shuō)過(guò)，Python讀取Excel圖片有兩種方法。

第一種：將xlsx后綴名改為zip形式，即進(jìn)行壓縮。而后讀取里面存儲(chǔ)圖片的文件，將里面的圖片取出來(lái)。

第二種：用提取到粘貼板中的方法將圖片保存到JPG、PNG等格式中

兩種方法各有缺點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，第一種方法缺點(diǎn)是代碼量比較長(zhǎng)，優(yōu)點(diǎn)是萬(wàn)能，Excel的所有格式都可以運(yùn)用。

第二種的優(yōu)點(diǎn)是代碼量少，缺點(diǎn)是對(duì)于一些xlsx的文件運(yùn)用不了。

首先我們先講解第一種方法，之后在講解第二種方法時(shí)，大家可以進(jìn)行對(duì)比!

講解之前我們用的是以下的example.xlsx文件，里面有四個(gè)工作表，每個(gè)工作表都有一張數(shù)據(jù)可視化圖。例如工作表3中的氣泡圖如下：

2.1 方法一

和之前的文章一樣，我們先給出全部代碼與效果圖之后再進(jìn)行講解

import os 
import zipfile 
import os 
from PIL import Image 
import numpy as np  
path = r'D:' 
count = 1 
for file in os.listdir(path): 
    new_file = file.replace(".xlsx",".zip") 
    os.rename(os.path.join(path,file),os.path.join(path,new_file)) 
    count+=1 
print('總共有'+str(count)+'個(gè)文件夾') 
number = 0 
craterDir = "D:/"  # 存放zip文件的文件夾路徑 
saveDir = "D:/"  # 存放圖片的路徑  
list_dir = os.listdir(craterDir)  
for i in range(len(list_dir)): 
    if 'zip' not in list_dir[i]: 
        list_dir[i] = '' 
while '' in list_dir: 
    list_dir.remove('')     
for zip_name in list_dir: 
    print(zip_name) 
    azip = zipfile.ZipFile(craterDir + zip_name) 
    namelist = (azip.namelist()) 
  
    for idx in range(0,len(namelist)): 
        if namelist[idx][:9] == 'xl/media/':#圖片是在這個(gè)路徑下 
            img_name = saveDir + str(number)+'.jpg' 
            f = azip.open(namelist[idx]) 
            img = Image.open(f) 
            img = img.convert("RGB") 
            img.save(img_name,"JPEG") 
            number += 1 
azip.close()  #關(guān)閉文件，必須有，釋放內(nèi)存 

效果展現(xiàn)如下：

可以看到example.xlsx里面的四張工作表里的圖片都提取出來(lái)，保存在本地。

現(xiàn)在我們進(jìn)行代碼解析，首先，引入相關(guān)包

import os 
import zipfile 
from PIL import Image 
import numpy as np  

其次，就是將xlsx格式結(jié)尾的文件夾進(jìn)行壓縮，轉(zhuǎn)化成zip結(jié)尾的文件

path = r'D:'   #excel文件位置 
count = 1 
for file in os.listdir(path): 
    new_file = file.replace(".xlsx",".zip") 
    os.rename(os.path.join(path,file),os.path.join(path,new_file)) 
    count+=1  

這里首先設(shè)置了example.xlsx的文件位置，在D盤(pán)的根目錄，讀者需要做調(diào)整的話在path那行代碼修改即可。

其次用os模塊的listdir函數(shù)用于返回指定的文件夾包含的文件或文件夾的名字的列表。再用for循環(huán)遍歷這個(gè)列表，將.xlsx結(jié)尾的改為.zip結(jié)尾。

同時(shí)再用os.rename()函數(shù)重命名對(duì)應(yīng)的文件夾。count是用來(lái)告訴用戶這個(gè)文件夾有多少個(gè)文件的，用于檢驗(yàn)。

最后，就是在這些壓縮過(guò)后的文件中，提取圖片。代碼如下

number = 0 
craterDir = "D:/"  # 存放zip文件的文件夾路徑 
saveDir = "D:/"  # 存放圖片的路徑  
list_dir = os.listdir(craterDir) # 獲取所有的文件名 
 
for i in range(len(list_dir)): 
    if 'zip' not in list_dir[i]: 
        list_dir[i] = '' 
while '' in list_dir: 
    list_dir.remove('')    

下面是代碼解析：

首先，number=0是用來(lái)最后命名圖片的。craterDir是指存放zip的文件夾路徑，saveDir指存放提取后的圖片的指定路徑。用os.listdir()函數(shù)來(lái)獲取在這個(gè)路徑下的所有文件名字。

這里強(qiáng)調(diào)下，本章代碼采用的路徑，除了上面講過(guò)的path外，其他都用絕對(duì)路徑，因?yàn)槿鏾s模塊和zipfile模塊，這些模塊用絕對(duì)路徑更不會(huì)報(bào)錯(cuò)。

下面用一個(gè)for循環(huán)加個(gè)while循環(huán)的用途是剔除不是.zip結(jié)尾的文件夾。這時(shí)有讀者會(huì)問(wèn)，用for循環(huán)加個(gè)列表del函數(shù)不香嗎?

其實(shí)是不行的，大家可以去嘗試一下。原因是，你每次del廣域網(wǎng)一個(gè)列表的元素，列表的數(shù)量值會(huì)一直在變而不是固定的，這樣就會(huì)導(dǎo)致超出索引的錯(cuò)誤。

for zip_name in list_dir: 
    print(zip_name) 
    # 默認(rèn)模式r,讀 
    azip = zipfile.ZipFile(craterDir + zip_name) 
    # 返回所有文件夾和文件 
    namelist = (azip.namelist()) 
  
    for idx in range(0,len(namelist)): 
        if namelist[idx][:9] == 'xl/media/':#圖片是在這個(gè)路徑下 
            img_name = saveDir + str(number)+'.jpg' 
            f = azip.open(namelist[idx]) 
            img = Image.open(f) 
            img = img.convert("RGB") 
            img.save(img_name,"JPEG") 
            number += 1 
azip.close()  #關(guān)閉文件，必須有，釋放內(nèi)存 

最后就是讀取zip文件中的圖片。用for循環(huán)遍歷我們已經(jīng)處理過(guò)的list——dir列表，得到zip文件名，再用zipfile.ZipFile()函數(shù)來(lái)打開(kāi)我們zip文件。其中azip.namelist()函數(shù)是用來(lái)裝zip文件里面所有文件的文件名列表。

接下來(lái)可以進(jìn)入到zip文件中仔細(xì)觀察，可以發(fā)現(xiàn)我們所需要的圖片在'xl/media/'這個(gè)路徑下，有了這個(gè)目標(biāo)后，我們?cè)儆胒or循環(huán)遍歷zip文件里的所有文件，找到路徑下的圖片。

第二個(gè)for循環(huán)需要注意幾點(diǎn)：

azip.open()是zipfile模塊里的打開(kāi)命令。相對(duì)應(yīng)的，就有azip.close()這個(gè)命令，這個(gè)命令再整個(gè)程序運(yùn)行完后必須運(yùn)訓(xùn)，因?yàn)椴粌H可以清理所占空間，而且如果你需要還原xlsx文件格式的話，你就必須得關(guān)閉，不然會(huì)報(bào)錯(cuò)。

Image.open()是模塊Pillow模塊的讀取圖片函數(shù)，也算是我們本章最重要的函數(shù)之一了，與其搭配的是Image.save()函數(shù)，是用來(lái)存儲(chǔ)的。中間插著一段代碼img.convert("RGB")，這個(gè)一般都是要用到的，我們存儲(chǔ)的圖片大多數(shù)是有色的，也就是RGB圖像，如果是黑白的話就要調(diào)一下參數(shù)。有興趣的讀者可以自行查閱文獻(xiàn)。

2.2 方法二

接下來(lái)講解第二種方法，先上代碼

from PIL import ImageGrab 
import win32com.client as win32 
 
excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application') 
workbook = excel.Workbooks.Open(r'D:\example.xlsx') 
 
num = 1 
for sheet in workbook.Worksheets: 
    for i, shape in enumerate(sheet.Shapes): 
        if shape.Name.startswith('Picture'): 
            shape.Copy() 
            image = ImageGrab.grabclipboard()    
            image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg') 
            num+=1 
excel.Quit() 

效果呈現(xiàn)：

從上圖可以看到，與方法一的效果相比，基本一致，除了沒(méi)有進(jìn)行壓縮，下面簡(jiǎn)單說(shuō)一下代碼

from PIL import ImageGrab 
import win32com.client as win32 
excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application') 
workbook = excel.Workbooks.Open(r'D:\example.xlsx') 

首先先引入方法二相關(guān)的模塊，第三行代碼是引入模塊win32中對(duì)Excel中的運(yùn)用程序。第四行和方法一一樣是讀取D盤(pán)根目錄下的example.xlsx文件。

num = 1 
for sheet in workbook.Worksheets: 
    for i, shape in enumerate(sheet.Shapes): 
        if shape.Name.startswith('Picture'): 
            shape.Copy() 
            image = ImageGrab.grabclipboard()    
            image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg') 
            num+=1 
excel.Quit() 

第一行num=1，是用來(lái)為下面存儲(chǔ)圖片的圖片命名的

接下來(lái)就是進(jìn)行for嵌套for，第一個(gè)for循環(huán)的目的是遍歷所選Excel文件中的工作表，我們有四張圖片放在example.xlsx的四個(gè)不同的工作表里。第二個(gè)for循環(huán)是用來(lái)遍歷每個(gè)工作表中的圖片并復(fù)制到粘貼板中的。

其中，enumerate()函數(shù)是用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列，同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，一般用在 for 循環(huán)當(dāng)中。這里的意思就是存放每張圖片數(shù)據(jù)信息的索引。i是數(shù)據(jù)下標(biāo)，shape是數(shù)據(jù)

shape.Name.startswith('Picture')是判斷獲到的shape里面名字信息中的開(kāi)頭是否符合'pitcure'，如果是，則返回True。

shape.Copy()函數(shù)是對(duì)一個(gè)一個(gè)字典的淺復(fù)制(拷貝)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是只在程序中的復(fù)制。

ImageGrab.grabclipboard()函數(shù)是方法二的精髓，這個(gè)函數(shù)是抓取當(dāng)前剪貼板的快照，返回一個(gè)模式為“RGB”的圖像或者文件名稱(chēng)的列表。如果剪貼板不包括圖像數(shù)據(jù)，這個(gè)函數(shù)返回空。讀者可以使用函數(shù)isinstance()來(lái)檢查該函數(shù)返回的是一個(gè)有效圖像對(duì)象或者其他數(shù)據(jù)。

image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg')這段語(yǔ)句，是將得到的image以jpg的格式存儲(chǔ)。這里的jpeg其實(shí)就是jpg，只不過(guò)模塊里以jpeg代替jpg。

注意，這里必須用convert('RGB')，如果不使用.convert('RGB')進(jìn)行轉(zhuǎn)換的話，讀出來(lái)的圖像是RGBA四通道的，A通道為透明通道，運(yùn)出來(lái)是沒(méi)有圖像顯示的。因此使用convert('RGB')進(jìn)行通道轉(zhuǎn)換。

至此，我們就講完了使用Python提取Excel中圖片的兩種方法，大家可以根據(jù)自己的情況來(lái)選擇如惡化提取Excel中的圖片。

二、Python寫(xiě)入Excel圖片

在講完如何用Python提取Excel中圖片之后，下面我們將講解如何用Python將圖片寫(xiě)入到Excel文件中。

我們常用的模塊是xlsxwriter。這里先介紹這個(gè)模塊的常用插入圖片函數(shù)

worksheet.insert_image(row,col,image[,options] ：在工作表單元格中插入一張圖片

參數(shù)介紹如下：

• row(int) - 單元格所在的行(從0開(kāi)始)
• col(int) - 單元格所在的列(從0開(kāi)始)
• image(string) - 圖片文件名(含路徑)
• options(dict) - 可選的圖片位置，縮放，url參數(shù)

同時(shí)insert_image()方法接受字典形式的可選參數(shù)來(lái)定位和縮放圖片。默認(rèn)值為

{ 
    'x_offset': 0,    #以像素為單位，可以大于每個(gè)單元格的寬度和高度 
    'y_offset': 0, 
    'x_scale': 1, 
    'y_scale': 1, 
    'url': None, 
    'tip': None, 
    'image_data': None, 
    'positioning': None, 
} 

上面幾個(gè)參數(shù)主要作用如下：

• x_scale和y_scale參數(shù)可以用于水平及垂直的縮放圖片。
• url參數(shù)可以為圖片添加超鏈接/url， tip 參數(shù)為含有超鏈接的圖片提供可選的鼠標(biāo)懸停時(shí)的提示信息
• image_data參數(shù)用于在io.BytesIO中添加內(nèi)存中的字節(jié)流，一般不用
• positioning參數(shù)可以用來(lái)控制圖片對(duì)象的位置

接下來(lái)會(huì)做一個(gè)簡(jiǎn)單的程序來(lái)演示：

這里用一份數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單的畫(huà)出一個(gè)折線圖，數(shù)據(jù)是一份廣匯汽車(chē)的股票數(shù)據(jù)，從8月底到10月底的數(shù)據(jù)。以收盤(pán)價(jià)和時(shí)間畫(huà)一個(gè)簡(jiǎn)單的折線圖.

代碼如下：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.style as psl 
import xlsxwriter 
fig = plt.figure() 
df = pd.read_excel(r'D:\數(shù)據(jù).xlsx') 
title = ['日期','收盤(pán)價(jià)'] 
df = df[title] 
plt.plot(df['日期'],df['收盤(pán)價(jià)']) 
plt.gcf().autofmt_xdate()#自動(dòng)調(diào)整角度 
plt.savefig(r'D:\數(shù)據(jù)折線圖.jpg') 

Python畫(huà)出的圖如下：

現(xiàn)在我們要將其插入到一份名為數(shù)據(jù)image.xlsx的excel文件中，來(lái)看看代碼怎么寫(xiě)??

首先使用xlswriter創(chuàng)建一個(gè)新Excel文件并添加一個(gè)工作表。

workbook = xlsxwriter.Workbook(r'D:\數(shù)據(jù)images.xlsx') 
worksheet = workbook.add_worksheet() 

下面使用.insert_image插入圖片。

worksheet.write('A2', '插入第一張圖片：') 
worksheet.insert_image('B2', r'D:\數(shù)據(jù)折線圖.jpg') 
 
worksheet.write('A12', '插入第二張即位偏移圖片：') 
worksheet.insert_image('B12', r'D:\數(shù)據(jù)折線圖.jpg', {'x_offset': 15, 'y_offset': 10}) 
 
 
# 插入一張縮放了的圖片。 
worksheet.write('A23', '插入第三張縮放了的圖片：') 
worksheet.insert_image('B23', r'D:\數(shù)據(jù)折線圖.jpg', {'x_scale': 0.5, 'y_scale': 0.5}) 
 
workbook.close() 

最后要注意一定要用workbook.close()才能生成，效果呈現(xiàn)如下

可以看到，我們使用Matplotlib生成的折線圖被插入到我們預(yù)定的指定位置中!

至此，本文就結(jié)束了，相信你已經(jīng)學(xué)會(huì)如何使用Python與Excel圖片之間的交互，并能夠結(jié)合具體的需求進(jìn)行批量操作!