【Python】python使用docxtpl生成word模板

python使用docxtpl生成word模板

python-docxtpl包简单使用和实战,Python处理word,docx文件。

最近需要处理一些爬虫得到的数据来进行一些自动化报告的操作,因为需要生成的是word的报告,所以估选用docxtpl库来直接生成模板

docxtpl 模板标签主要来自jinja2,可以了解 jinja2语法,也有些额外的不一样,可以自行百度或者参考官方文档

开始

使用Pip安装docxtpl

pip install docxtpl

简单demo

根据官网的简单举例:

from docxtpl import DocxTemplate

doc = DocxTemplate("my_word_template.docx") # 读取模板

context = { 'company_name' : "World company" } # 需要传入的字典, 需要在word对应的位置输入 {{ company_name }}

doc.render(context) # 渲染到模板中

doc.save("generated_doc.docx") # 生成一个新的模板

至此,就可以直接拿来实战了, 实战中包含了图片的替换和表格文本的一些插入。都是很简单的,就是将组成的字典渲染到word中去就可以

实战

#!/usr/bin/env python

-- encoding: utf-8 --

'''

@File : generate_word.py

@Time : 2021/05/28 15:52:57

@Author : OD

@Version : 1.0

'''

here put the import lib

from docx import Document

from docx.shared import Pt

import datetime

from docxtpl import DocxTemplate, RichText, InlineImage

from docx.shared import Mm

import json

根据模板生成一个周报内容

class Generate2Word:

def init (self):

self.now = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=0)).replace("-", "").replace(" ", "")

self.last = str(datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=7)).replace("-", "").replace(" ", "")

self.now = self.now[4:6] + '.' + self.now[6:] # 现在时间

self.last = self.last[4:6] + '.' + self.last[6:] # 7天前时间

def generate_report(self, tpl_file, report_file):

tpl= DocxTemplate(tpl_file)

第一个图表

context = {

'start_time' : self.last,

'end_time' : self.now,

'total_attention': 123,

'add_attention': 20,

'dau': 100,

'dau_per':20 / 100,

'theme_tiezi':1234,

'all_tiezi': 12345,

'add_theme_tiezi': 25,

'add_tiezi': 20,

'official_pub':12,

'del_tiezi': 5,

}

image1_path = r'1.png' # 要生成的图片地址

image2_path = r'2.png' # 要生成的图片地址

insert_image1 = InlineImage(tpl, image1_path, width=Mm(140))

insert_image2 = InlineImage(tpl, image2_path, width=Mm(140))

作为图片的替换

img_context = {

'img1': insert_image1,

'img2': insert_image2

}

管理帖子,需要渲染

bawu_lists = {

"bawu_table":

{ 'publish_time': '2021/5/7', 'title': '测试1', 'link': 'https://www.baidu,com, 'reply_num': 27 }, { 'publish_time': '2021/5/8', 'title': '测试2', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 4 }, { 'publish_time': '2021/5/31', 'title': '湖人浓眉伤退', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 40 }, { 'publish_time': '2021/6/2', 'title': '勒布朗詹姆斯率队拿下g5', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 444 } \], "navy_table": \[{ 'publish_time': '2021/4/23', 'title': '测试3', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 444 }, { 'publish_time': '2021/4/30', 'title': '测试4', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 444 }, { 'publish_time': '2021/5/30', 'title': '测试5', 'link': 'https://www.baidu,com', 'reply_num': 444 }

}

bawu_summary = dict()

bawu_sum_reply = 0 # 总有多少个回复

for bawu_data in bawu_lists.get('bawu_table'):

bawu_summary['bawu_publish_num'] = len(bawu_lists.get('bawu_table', 0))

bawu_sum_reply += int(bawu_data.get('reply_num', 0))

bawu_summary['bawu_sum_reply'] = bawu_sum_reply

navy_summary = dict()

navy_sum_reply = 0

for navy_data in bawu_lists.get('navy_table'):

navy_summary['navy_publish_num'] = len(bawu_lists.get('navy_table', 0))

navy_sum_reply += int(navy_data.get('reply_num', 0))

navy_summary['navy_sum_reply'] = navy_sum_reply

tpl.render({**context, **img_context, ** bawu_lists, **bawu_summary, **navy_summary}) # 多个字典解构

print('生成模板成功...')

tpl.save(report_file)

def main(self):

tpl_file = "文件模板.docx" # 指定的模板

report_file = f"新得{self.last}-{self.now}报告.docx" # 指定生成的报告位置

self.generate_report(tpl_file, report_file)

if name == 'main ':

demo = Generate2Word()

demo.main()

这样 就可以生成一个保留 word 格式的一个报告。

相关推荐
西柚小萌新36 分钟前
【Python爬虫基础篇】--4.Selenium入门详细教程
爬虫·python·selenium
橘猫云计算机设计1 小时前
springboot基于hadoop的酷狗音乐爬虫大数据分析可视化系统(源码+lw+部署文档+讲解),源码可白嫖!
数据库·hadoop·spring boot·爬虫·python·数据分析·毕业设计
YOULANSHENGMENG1 小时前
linux 下python 调用c++的动态库的方法
c++·python
SsummerC1 小时前
【leetcode100】零钱兑换Ⅱ
数据结构·python·算法·leetcode·动态规划
一眼青苔2 小时前
切割PDF使用python,库PyPDF2
服务器·python·pdf
电商数据girl2 小时前
产品经理对于电商接口的梳理||电商接口文档梳理与接入
大数据·数据库·python·自动化·产品经理
三道杠卷胡3 小时前
【AI News | 20250424】每日AI进展
人工智能·pytorch·python·语言模型·github
T糖锅G3 小时前
小白自学python第二天
python
满怀10154 小时前
【OpenCV图像处理实战】从基础操作到工业级应用
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉·编程入门
AI视觉网奇4 小时前
四元数转旋转矩阵
人工智能·pytorch·python