openpyxl库写入列表数据

from openpyxl import load_workbook

from typing import Union, List, IO
import openpyxl
import pandas as pd
import os

def write_excel(file_full_path, values:list,sheet_name ="Sheet1"):
    # sheet名称
    sheet_name = sheet_name

    # 获取指定的文件
    wb = openpyxl.load_workbook(file_full_path)
    # 获取指定的sheet
    ws = wb[sheet_name]
    # 获得最大行数
    max_row_num = ws.max_row
    # 获得最大列数
    max_col_num = ws.max_column

    # 将当前行设置为最大行数
    ws._current_row = max_row_num

    # 使用append方法，将行数据按行追加写入
    # values = ['Jack', '12', '2023/11/12', 'Failed']

    ws.append(values)

    # 保存文件
    wb.save(file_full_path)

#如果要批量写入数据的话可以用循环在内部使用，以减少io操作减少写入时间如下

def write_excel_2(file_full_path,sheet_name ="Sheet1"):
    # sheet名称
    sheet_name = sheet_name

    # 获取指定的文件
    wb = openpyxl.load_workbook(file_full_path)
    # 获取指定的sheet
    ws = wb[sheet_name]
    # 获得最大行数
    max_row_num = ws.max_row
    # 获得最大列数
    max_col_num = ws.max_column

    # 将当前行设置为最大行数
    ws._current_row = max_row_num

    # 使用append方法，将行数据按行追加写入
    # values = ['Jack', '12', '2023/11/12', 'Failed']

    for i in range(200,1000):
        values = ['Jack', i, '2023/11/12', 'Failed']
        ws.append(values)

    # 保存文件
    wb.save(file_full_path)

def xlsx_read():
    

    # 加载Excel文件
    workbook = load_workbook(filename='example - 副本.xlsx')

    # 获取所有的工作表名称
    sheet_names = workbook.sheetnames
    Lists = []
    # 遍历所有工作表
    for sheet_name in sheet_names:
        # 获取工作表
        sheet = workbook[sheet_name]

        # 遍历所有行
        for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
            # 打印每行的数据
            # print(row)
            Lists.append(row)
    return Lists
　　#输出形式 [('name', 'num', 'date', 'F_T'), ('Jack', 0, '2023/11/12', 'Failed'), ('Jack', 1, '2023/11/12', 'Failed')]

class ExcelUtils(object):
    """ Excel文件操作工具类 """

    @classmethod
    def read_excel(
            cls,
            path_or_buffer: Union[str, IO],
            sheet_name: str = "Sheet1",
            col_mapping: dict = None,
            all_col: bool = True,
            header: int = 0,
            **kwargs
    ) -> List[dict]:
        """
        读取excel表格数据，根据col_mapping替换列名
        Args:
            path_or_buffer: 文件路径或者缓冲流
            sheet_name: 读书excel表的sheet名称
            col_mapping: 列字段映射
            all_col: True返回所有列信息，False则返回col_mapping对应的字段信息
            header: 默认0从第一行开启读取，用于指定从第几行开始读取

        Returns:
        """
        use_cols = None
        if not all_col:
            # 获取excel表指定列数据
            use_cols = list(col_mapping) if col_mapping else None

        df = pd.read_excel(path_or_buffer, sheet_name=sheet_name, usecols=use_cols, header=header, **kwargs)
        if col_mapping:
            df.rename(columns=col_mapping, inplace=True)

        return df.to_dict("records")
　　　　　　#输出形式[{'name': 'Jack', 'num': 0, 'date': '2023/11/12', 'F_T': 'Failed'}, {'name': 'Jack', 'num': 1, 'date': '2023/11/12', 'F_T': 'Failed'}]