如何使用 Python 将 JSON 转换为 Excel

用户0332126663672026-11-12 9:48

Web 接口返回的数据、后台导出的报表以及配置文件和日志，很多都采用 JSON 格式。JSON 适合存储和传输数据，但如果需要逐条核对、筛选或汇总，直接查看文本就不太方便了。转换为 Excel 后，数据可以按行列排列，还能利用 Excel 的筛选、排序和公式等功能进行进一步处理。

本文将介绍如何使用 Python 读取 JSON 数据，并通过 Spire.XLS for Python 将其写入 Excel 工作簿，涵盖基本转换、嵌套数据处理、表格格式设置和批量转换等常见场景。

为什么要将 JSON 转换为 Excel？

将 JSON 转换为 Excel，主要是为了方便查看、分析和共享数据：

  • 方便查看数据： JSON 通常采用嵌套结构，字段较多时不容易快速核对。转换为 Excel 后，每条记录占一行，每个字段对应一列，数据更加直观。
  • 便于数据分析： 转换后的数据可以直接使用 Excel 的筛选、排序、求和和数据透视表等功能，无需额外编写处理脚本。
  • 方便共享和交付： Excel 是常见的数据交换格式。将 JSON 自动转换为 .xlsx 文件，可以减少手动复制和整理数据的工作量。

简单来说，转换过程就是将 JSON 中的数据整理成适合 Excel 表格展示的结构。下面从基本操作开始。

环境准备

本文使用 Spire.XLS for Python 创建 Excel 工作簿、写入单元格数据并保存文件。JSON 数据则通过 Python 标准库 json 读取，无需安装额外的解析库。

首先，执行以下命令安装 Spire.XLS：

bash 复制代码 
pip install Spire.XLS

然后导入所需模块：

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

基本流程：读取 JSON 并写入 Excel

首先来看最常见的情况：JSON 文件由多个字典组成，每个字典代表一条记录，字段名称和结构基本一致。

Python 标准库中的 json.load() 可以直接读取 JSON 文件，并将其转换为 Python 字典或列表。读取数据后，创建一个 Excel 工作簿，将字段名称作为表头，再逐条写入对应的单元格。

下面的示例演示了这一过程：

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

inputFile = "data.json"
outputFile = "data.xlsx"

# 读取 JSON 文件
with open(inputFile, "r", encoding="utf-8") as f:
    records = json.load(f)

# 创建工作簿并获取第一张工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 使用第一条记录的键作为表头
headers = list(records[0].keys())
for col, key in enumerate(headers, start=1):
    sheet.Range[1, col].Text = key

# 从第二行开始写入数据
for row, record in enumerate(records, start=2):
    for col, key in enumerate(headers, start=1):
        sheet.Range[row, col].Text = str(record.get(key, ""))

workbook.SaveToFile(outputFile, ExcelVersion.Version2013)
workbook.Dispose()

这里使用 sheet.Range[行, 列] 定位单元格，行号和列号都从 1 开始。例如，Range[1, 1] 对应 Excel 中的 A1 单元格。

代码将字段名称写入第一行，后续记录从第二行开始排列。由于 Text 属性用于设置文本，因此示例使用 str() 将 JSON 中的值转换为字符串后再写入单元格。

需要注意，这种写法适用于 JSON 根节点为非空列表，且列表元素为字典的情况。如果 JSON 数据结构不同，就需要根据实际内容调整读取和写入方式。

固定 Excel 列顺序

在实际业务中，不同 JSON 文件可能包含相同的字段，但字段出现的顺序不一定一致。如果直接使用第一条记录的键作为表头，生成的 Excel 列顺序就可能随原始数据变化。

如果希望每次转换都使用相同的列顺序，可以提前定义字段列表，而不是直接读取 records[0].keys()。

例如，将用户数据中的 id、name、email 和 department 按照指定顺序写入 Excel：

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

inputFile = "users.json"
outputFile = "users.xlsx"

with open(inputFile, "r", encoding="utf-8") as f:
    records = json.load(f)

workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 指定 Excel 列顺序
columns = ["id", "name", "email", "department"]

for col, name in enumerate(columns, start=1):
    sheet.Range[1, col].Text = name

# 写入数据
for row, record in enumerate(records, start=2):
    for col, name in enumerate(columns, start=1):
        value = record.get(name, "")
        sheet.Range[row, col].Text = "" if value is None else str(value)

workbook.SaveToFile(outputFile, ExcelVersion.Version2013)
workbook.Dispose()

这里通过 columns 明确指定了表头和列顺序。写入数据时，使用 record.get(name, "") 获取对应字段。如果某条记录缺少指定字段，就会以空字符串填充，避免因键不存在而导致程序报错。

这种方式尤其适合批量转换结构相似的数据文件，可以确保不同文件生成的 Excel 表格具有一致的列布局，方便后续合并和比较。

处理嵌套 JSON：将层级结构展开为表格

前面的示例都以简单的键值对为基础，但实际 JSON 数据经常包含嵌套结构。例如，用户记录中可能包含 address 对象，订单数据中可能包含商品列表。如果直接将这些对象或列表转换为字符串写入单元格，得到的内容可能包含额外的括号、引号等符号，不方便单独筛选和分析。

更实用的做法是先将嵌套字典展开为普通键值对，并对列表值进行适当处理，再写入 Excel。

一种简单的处理方式是使用点号连接父级和子级键名。例如，将 address 对象中的 city 和 zip 展开为 address.city 和 address.zip。

下面通过递归函数实现这一操作：

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

inputFile = "/sample.json"
outputFile = "/orders.xlsx"

with open(inputFile, "r", encoding="utf-8") as f:
    records = json.load(f)

# 递归展开嵌套字典
def flatten(record, prefix=""):
    items = {}

    for key, value in record.items():
        composed = f"{prefix}{key}"

        if isinstance(value, dict):
            items.update(flatten(value, composed + "."))
        elif isinstance(value, list):
            items[composed] = ", ".join(map(str, value))
        else:
            items[composed] = value

    return items

flat_records = [flatten(record) for record in records]

# 收集所有字段，作为 Excel 表头
all_keys = []
for record in flat_records:
    for key in record.keys():
        if key not in all_keys:
            all_keys.append(key)

workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 写入表头
for col, name in enumerate(all_keys, start=1):
    sheet.Range[1, col].Text = name
    sheet.Range[1, col].Style.Font.IsBold = True

# 写入展开后的数据
for row, record in enumerate(flat_records, start=2):
    for col, name in enumerate(all_keys, start=1):
        value = record.get(name, "")
        sheet.Range[row, col].Text = "" if value is None else str(value)

sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns()

workbook.SaveToFile(outputFile, ExcelVersion.Version2013)
workbook.Dispose()

这段代码还有几个值得注意的地方：

  • 使用所有字段的并集作为表头。 不同记录可能包含不同的嵌套字段。如果只读取第一条记录的键，可能会遗漏后续记录中的字段。通过遍历所有展开后的记录，可以确保出现过的字段都被纳入表头。

  • 可以手动指定需要的字段。 如果不需要导出所有数据，可以直接定义目标字段列表，例如 ["id", "address.city", "address.zip"]，只写入指定列。

  • 将列表元素合并为字符串。 flatten() 除了递归展开字典，还会识别列表，并使用 ", ".join(map(str, value)) 将列表中的元素拼接起来。例如，["Python", "SQL", "Excel"] 会转换为 Python, SQL, Excel，写入同一个 Excel 单元格，避免出现列表原有的方括号和引号。

给 Excel 表头添加格式

数据写入完成后，可以进一步调整表格样式，让表头和普通数据更容易区分。

Spire.XLS 提供了 Style.Font 属性，可以设置单元格文字的字体样式。下面以固定列顺序的用户数据为例，为表头添加粗体和文字颜色：

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

# （省略：JSON 读取与工作簿创建部分）

columns = ["id", "name", "email", "department"]

for col, name in enumerate(columns, start=1):
    sheet.Range[1, col].Text = name

    # 设置表头字体
    sheet.Range[1, col].Style.Font.IsBold = True
    sheet.Range[1, col].Style.Font.Color = Color.get_CadetBlue()

# 写入数据
for row, record in enumerate(records, start=2):
    for col, name in enumerate(columns, start=1):
        sheet.Range[row, col].Text = str(record.get(name, ""))

其中，IsBold 用于设置文字是否加粗，Color 则用于指定字体颜色。通过这两个属性，就能让表头在数据区域中更加醒目。

如果需要进一步调整表格样式，还可以根据实际需求设置字体大小、背景填充和对齐方式等属性。

自动调整 Excel 列宽

JSON 中的字段值长度可能相差较大。如果使用默认列宽，较长的内容可能无法完整显示。可以在写入数据后调用 AutoFitColumns()，根据内容自动调整列宽。

python 复制代码 
import json
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

# （省略：JSON 读取、数据写入与表头格式设置部分）

# 根据内容自动调整列宽
sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns()

workbook.SaveToFile(outputFile, ExcelVersion.Version2013)
workbook.Dispose()

这里的 AllocatedRange 表示工作表中已分配的单元格区域。相比手动指定单元格范围，使用它可以适应不同数据量的情况。调用 AutoFitColumns() 后，各列宽度会根据内容自动调整，减少数据显示不完整的问题。

批量转换文件夹中的 JSON 文件

如果需要转换的 JSON 文件较多，可以结合 Python 标准库 os 遍历文件夹，逐个读取并生成对应的 Excel 文件。

下面的示例会遍历 json_files 文件夹中的 JSON 文件，并将转换结果保存到 excel_files 文件夹中：

python 复制代码 
import json
import os
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

inputFolder = "./json_files"
outputFolder = "./excel_files"

if not os.path.exists(outputFolder):
    os.makedirs(outputFolder)

for name in os.listdir(inputFolder):
    if not name.lower().endswith(".json"):
        continue

    inputPath = os.path.join(inputFolder, name)
    outputPath = os.path.join(
        outputFolder,
        os.path.splitext(name)[0] + ".xlsx"
    )

    with open(inputPath, "r", encoding="utf-8") as f:
        records = json.load(f)

    workbook = Workbook()
    sheet = workbook.Worksheets[0]

    # 使用第一条记录的键作为表头
    columns = list(records[0].keys())

    for col, key in enumerate(columns, start=1):
        sheet.Range[1, col].Text = key
        sheet.Range[1, col].Style.Font.IsBold = True

    # 写入数据
    for row, record in enumerate(records, start=2):
        for col, key in enumerate(columns, start=1):
            value = record.get(key, "")
            sheet.Range[row, col].Text = "" if value is None else str(value)

    sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns()
    workbook.SaveToFile(outputPath, ExcelVersion.Version2013)
    workbook.Dispose()

代码通过 os.listdir() 获取目录中的文件，并使用 endswith(".json") 筛选 JSON 文件。转换时，每个文件都会创建一个新的 Workbook，完成数据写入和保存后，再调用 Dispose() 释放资源。

这里的示例沿用前面介绍的简单字典列表结构。如果文件夹中的 JSON 结构不完全一致，或者包含嵌套对象，需要根据实际数据调整字段提取和写入逻辑。

实用技巧与注意事项

使用 Python 将 JSON 转换为 Excel 时，可以留意以下几点：

注意 JSON 的数据结构。 本文的基本转换和批量处理示例适用于由字典组成的非空列表。如果 JSON 根节点是单个字典，或者数据包含多层嵌套结构，需要先根据实际情况调整处理逻辑。

根据需求决定列顺序。 如果只需要导出指定字段，可以提前定义列名列表，而不必直接使用 JSON 中的全部键。这样也能保证多份文件转换后的列顺序一致。

注意单元格的数据类型。 示例使用 Text 属性将数据写入单元格，因此会将数字、日期等值转换为文本。如果后续还需要在 Excel 中进行数值计算，应根据数据类型选择合适的单元格赋值方式。

读取 JSON 时指定编码。 使用 encoding="utf-8" 可以正确读取包含中文等非 ASCII 字符的 JSON 文件，减少乱码问题。

批量处理时及时释放资源。 每个工作簿保存完成后调用 Dispose()，避免处理大量文件时持续占用内存和其他资源。

总结

使用 Python 将 JSON 转换为 Excel，可以先通过标准库 json 读取数据，再借助 Spire.XLS 创建工作簿并将字段和值写入对应的单元格。对于结构简单的数据，可以直接将字典键作为表头；如果需要统一列顺序，可以提前指定字段列表；遇到嵌套字典，则可以先递归展开，再写入 Excel。完成数据转换后，还可以根据需要设置表头样式、自动调整列宽，或结合 os 批量处理文件夹中的 JSON。通过这些方法，可以将原本不便查看的 JSON 数据整理成更直观、易于分析和共享的 Excel 表格。

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