openpyxl保存文件失败

时间: 2024-04-27 21:16:14 浏览: 415
当使用openpyxl保存文件失败时,可能有多种原因导致。以下是一些常见的问题和解决方法: 1. 文件路径错误:请确保你提供的文件路径是正确的,并且你有权限在该路径下创建或修改文件。 2. 文件被其他程序占用:如果你尝试保存的文件正在被其他程序占用,openpyxl将无法保存。请关闭其他程序或者释放对该文件的占用,然后再尝试保存。 3. 文件格式不受支持:openpyxl支持保存Excel文件(.xlsx)格式,如果你尝试保存其他格式的文件(如.xls),可能会失败。请确保你正在保存的文件格式是支持的。 4. 写入权限问题:如果你尝试保存文件的目录没有写入权限,openpyxl将无法保存文件。请检查目录权限并确保你有足够的权限进行写入操作。 5. 代码错误:请检查你的代码是否正确使用了openpyxl库中的保存方法。确保你已经正确打开了工作簿,并使用`save()`方法保存。 如果以上解决方法都无效,建议提供更多详细信息,例如错误提示或代码片段,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题

优化代码:import openpyxl # 打开申请表工作簿和汇总表工作簿 wb_app = openpyxl.load_workbook('申请名单.xlsx') wb_sum = openpyxl.load_workbook('汇总表.xlsx') # 获取申请表Sheet1和汇总表Sheet1 ws_app = wb_app['Sheet1'] ws_sum = wb_sum['Sheet1'] # 复制申请表数据到汇总表底部 for row in ws_app.iter_rows(min_row=2, values_only=True): ws_sum.append(row) # 保存汇总表工作簿 try: wb_sum.save('汇总表.xlsx') except Exception as e: print('保存汇总表失败,错误信息:', e) finally: # 关闭两个工作簿 wb_app.close() wb_sum.close()

优化的代码如下: ```python import openpyxl # 打开申请表工作簿和汇总表工作簿 with openpyxl.load_workbook('申请名单.xlsx') as wb_app, openpyxl.load_workbook('汇总表.xlsx') as wb_sum: # 获取申请表Sheet1和汇总表Sheet1 ws_app = wb_app['Sheet1'] ws_sum = wb_sum['Sheet1'] # 复制申请表数据到汇总表底部 for row in ws_app.iter_rows(min_row=2, values_only=True): ws_sum.append(row) # 保存汇总表工作簿 try: wb_sum.save('汇总表.xlsx') except Exception as e: print('保存汇总表失败,错误信息:', e) ``` 使用 `with` 语句可以自动关闭文件,避免手动关闭忘记关闭的问题。此外,将两个工作簿的打开和关闭操作放在同一个 `with` 语句中,可以更好地保证两个工作簿的一致性。同时,将异常处理放在 `try` 块中,保证程序出错时能够及时处理异常,避免程序崩溃。

openpylx wb.seve()保存文件错误

在使用openpyxl库处理Excel文件时,保存文件时可能会遇到一些错误。以下是一些常见的错误及其解决方法: 1. **文件被占用**: - 如果文件正在被其他程序(如Excel)打开,可能会导致保存失败。确保在保存文件时,该文件没有被其他程序占用。 2. **路径错误**: - 确保提供的文件路径是正确的,并且程序有权限写入该路径。可以使用绝对路径来避免相对路径带来的问题。 3. **权限问题**: - 确保程序有权限写入目标文件夹。可以尝试以管理员身份运行程序,或者将文件保存到有写权限的目录。 4. **文件格式错误**: - 确保文件扩展名正确,通常Excel文件扩展名为.xlsx。如果文件扩展名不正确,可能会导致保存失败。 以下是一个示例代码,展示了如何使用openpyxl保存Excel文件: ```python from openpyxl import Workbook # 创建一个工作簿 wb = Workbook() # 激活默认工作表 ws = wb.active # 写入一些数据 ws['A1'] = 'Hello' ws['B1'] = 'World' # 保存文件 try: wb.save('example.xlsx') print("文件保存成功") except PermissionError: print("没有权限写入文件,请检查文件是否被占用或路径是否正确") except Exception as e: print(f"保存文件时发生错误: {e}") ```
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import tkinter as tk from tkinter import filedialog from pathlib import Path from docx import Document from openpyxl import Workbook def get_colspan(cell): """安全获取列合并跨度""" try: return cell._tc.grid_span except AttributeError: return 1 def process_table(table): """精确解析表格结构""" # 计算实际最大列数 max_cols = 0 for row in table.rows: current_cols = 0 for cell in row.cells: current_cols += get_colspan(cell) max_cols = max(max_cols, current_cols) # 初始化网格 grid = [] for row in table.rows: current_row = [None] * max_cols col_cursor = 0 for cell in row.cells: # 跳过已填充列 while col_cursor < max_cols and current_row[col_cursor] is not None: col_cursor += 1 # 处理合并列 colspan = get_colspan(cell) text = cell.text.strip() or "" # 确保空字符串 # 填充单元格 for i in range(colspan): if col_cursor + i < max_cols: current_row[col_cursor + i] = text col_cursor += colspan grid.append(current_row) # 平铺数据并替换None为空字符串 return [cell if cell is not None else "" for row in grid for cell in row] def save_to_excel(data, output_path): """分页保存超大Excel文件""" MAX_COLUMNS = 16384 # Excel最大列限制 wb = Workbook() wb.remove(wb.active) # 删除默认工作表 # 拆分数据到多个工作表 for part_index in range(0, len(data), MAX_COLUMNS): part_data = data[part_index:part_index + MAX_COLUMNS] # 创建新工作表 ws = wb.create_sheet(title=f"Part{part_index//MAX_COLUMNS + 1}") # 写入数据到第一行 for col_idx, value in enumerate(part_data, 1): ws.cell(row=1, column=col_idx, value=value) wb.save(output_path) def process_docx_files(): root = tk.Tk() root.withdraw() # 选择文件夹 folder_path = filedialog.askdirectory(title="请选择包含docx文件的文件夹") if not folder_path: print("操作已取消") return # 处理文件 for docx_path in Path(folder_path).glob("*.docx"): try: doc = Document(docx_path) all_data = [] # 提取所有表格数据 for table in doc.tables: table_data = process_table(table) if table_data: all_data.extend(table_data) if not all_data: print(f"跳过无表格文件:{docx_path.name}") continue # 生成输出路径 output_path = docx_path.with_name(f"{docx_path.stem}_横向结果.xlsx") # 保存Excel文件 save_to_excel(all_data, output_path) print(f"成功保存:{output_path.name}") except Exception as e: print(f"处理失败:{docx_path.name} - {str(e)}") if __name__ == "__main__": process_docx_files() print("\n处理完成!") input("按回车键退出...")上述代码能成功运行生成xlsx文件,但仅处理了文件夹第一个docx文件,并且生成的xlsx文件中同一个值有9个单元格都是一样的重复值,还有大部分空白单元格,请将代码改进能够处理文件夹里的多个文件,仅生成的一个去重去空白单元格的xlsx文件。

pip install pandas openpyxl xlsxwriter tqdm import pandas as pd import re from tqdm import tqdm import os def check_multiple(text, company_list): count = 0 for company in company_list: if re.search(rf'\b{re.escape(company)}\b', text, flags=re.IGNORECASE): count += 1 if count > 1: return True return False def filter_single_company_news(input_path, output_path, company_list): # === 1. 前置检查 === if not os.path.exists(input_path): raise FileNotFoundError(f"文件 {input_path} 不存在") # === 2. 加载公司列表 === with open(company_list, 'r', encoding='utf-8') as f: companies = [line.strip() for line in f if line.strip()] # === 3. 构建正则表达式 === escaped_companies = [re.escape(company) for company in companies] boundary_pattern = r'(?<![一-鿿a-zA-Z0-9])(?:{})(?![一-鿿a-zA-Z0-9])'.format('|'.join(escaped_companies)) cross_regex = re.compile( r'({}).*?({})'.format(boundary_pattern, boundary_pattern), flags=re.IGNORECASE ) # === 4. 读取数据 === try: df = pd.read_excel(input_path, engine='openpyxl') # 移除chunksize except Exception as e: raise ValueError(f"Excel文件读取失败: {str(e)}") # === 5. 处理数据 === if 'NewsContent' not in df.columns: raise KeyError("Excel文件中必须包含 'NewsContent' 列") df['NewsContent'] = df['NewsContent'].astype(str) # 使用tqdm包装apply过程 tqdm.pandas(desc="过滤进度") mask = df['NewsContent'].progress_apply(lambda x: not check_multiple(x, company_list)) # === 保存结果 === final_df = df[mask] final_df.to_excel(output_path, index=False, engine='xlsxwriter') print(f"处理完成!保留数据量:{len(final_df)}条") # === 使用示例 === if __name__ == "__main__": filter_single_company_news( input_path='news-v2.xlsx', output_path='single_company_news.xlsx', company_list='companies.txt' ) 我需要将news-v2.xlsx文件中NewsContent列的新闻正文全部筛选一遍,剔除多公司新闻、留下单公司新闻。但不管companies.txt文件怎么修改,输出的single_company_news.xlsx文件都是一样的。哪里出问题了?

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from pathlib import Path from docx import Document from openpyxl import Workbook from collections import OrderedDict def get_colspan(cell): """安全获取列合并跨度""" try: return cell._tc.grid_span except AttributeError: return 1 def process_table(table): """解析表格并按列顺序提取数据""" # 计算最大有效列数 max_cols = 0 col_counter = [] for row in table.rows: current_col = 0 for cell in row.cells: current_col += get_colspan(cell) max_cols = max(max_cols, current_col) col_counter.append(current_col) # 处理不一致列数的异常情况 if len(set(col_counter)) > 1: max_cols = max(col_counter) # 初始化列存储 columns = [[] for _ in range(max_cols)] # 填充列数据 for row in table.rows: col_idx = 0 for cell in row.cells: colspan = get_colspan(cell) text = cell.text.strip() # 填充合并单元格 for _ in range(colspan): if col_idx < max_cols: columns[col_idx].append(text) col_idx += 1 else: break # 合并列数据(第一列全部在前,第二列随后) ordered_data = [] for col in columns: ordered_data.extend(col) return ordered_data def save_to_excel(data, output_path): """保存横向数据到Excel""" wb = Workbook() ws = wb.active # 写入单行数据 for col_idx, value in enumerate(data, 1): ws.cell(row=1, column=col_idx, value=value) wb.save(output_path) def process_docx_files(): root = tk.Tk() root.withdraw() folder_path = filedialog.askdirectory(title="请选择包含docx文件的文件夹") if not folder_path: print("操作已取消") return # 使用有序集合进行全局去重 unique_data = OrderedDict() processed_files = 0 error_files = 0 for docx_path in Path(folder_path).glob("*.docx"): try: doc = Document(docx_path) file_data = [] for table in doc.tables: table_data = process_table(table) file_data.extend(table_data) # 文件级去重 seen = set() for item in file_data: if item not in seen: seen.add(item) unique_data[item] = None processed_files += 1 except Exception as e: print(f"处理失败:{docx_path.name} - {str(e)}") error_files += 1 if not unique_data: print("未找到有效数据") return # 转换有序字典为列表 final_data = list(unique_data.keys()) # 生成输出路径 output_path = Path(folder_path) / "汇总结果_按列排序.xlsx" try: save_to_excel(final_data, output_path) print(f"\n处理完成!") print(f"成功处理文件:{processed_files} 个") print(f"失败文件:{error_files} 个") print(f"唯一数据量:{len(final_data)} 条") print(f"结果文件:{output_path}") except Exception as e: print(f"保存失败:{str(e)}") if __name__ == "__main__": process_docx_files() input("按回车键退出...")请继续改进并写出代码,按docx表格中的列进行读取,一列读取完再将下一列的数据读入xlsx中,第一列的数据读完紧接着放第二列的数据,第二列的放完放第三列,以此类推。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if name == 'main': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list) 此段代码定位天眼查的公司电话失败,帮助我重新写一遍代码,能够正确定位天眼查公司电话邮箱

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iBatisNet基础教程:入门级示例程序解析

iBatisNet是一个流行的.NET持久层框架,它提供了数据持久化层的解决方案。这个框架允许开发者通过配置文件或XML映射文件来操作数据库,从而将数据操作与业务逻辑分离,提高了代码的可维护性和扩展性。由于它具备与Java领域广泛使用的MyBatis类似的特性,对于Java开发者来说,iBatisNet易于上手。 ### iBatisNet入门关键知识点 1. **框架概述**: iBatisNet作为一个持久层框架,其核心功能是减少数据库操作代码。它通过映射文件实现对象与数据库表之间的映射,使得开发者在处理数据库操作时更加直观。其提供了一种简单的方式,让开发者能够通过配置文件来管理SQL语句和对象之间的映射关系,从而实现对数据库的CRUD操作(创建、读取、更新和删除)。 2. **配置与初始化**: - **配置文件**:iBatisNet使用配置文件(通常为`SqlMapConfig.xml`)来配置数据库连接和SQL映射文件。 - **环境设置**:包括数据库驱动、连接池配置、事务管理等。 - **映射文件**:定义SQL语句和结果集映射到对象的规则。 3. **核心组件**: - **SqlSessionFactory**:用于创建SqlSession对象,它类似于一个数据库连接池。 - **SqlSession**:代表一个与数据库之间的会话,可以执行SQL命令,获取映射对象等。 - **Mapper接口**:定义与数据库操作相关的接口,通过注解或XML文件实现具体方法与SQL语句的映射。 4. **基本操作**: - **查询(SELECT)**:使用`SqlSession`的`SelectList`或`SelectOne`方法从数据库查询数据。 - **插入(INSERT)**:使用`Insert`方法向数据库添加数据。 - **更新(UPDATE)**:使用`Update`方法更新数据库中的数据。 - **删除(DELETE)**:使用`Delete`方法从数据库中删除数据。 5. **数据映射**: - **一对一**:单个记录与另一个表中的单个记录之间的关系。 - **一对多**:单个记录与另一个表中多条记录之间的关系。 - **多对多**:多个记录与另一个表中多个记录之间的关系。 6. **事务处理**: iBatisNet不会自动处理事务,需要开发者手动开始事务、提交事务或回滚事务。开发者可以通过`SqlSession`的`BeginTransaction`、`Commit`和`Rollback`方法来控制事务。 ### 具体示例分析 从文件名称列表可以看出,示例程序中包含了完整的解决方案文件`IBatisNetDemo.sln`,这表明它可能是一个可视化的Visual Studio解决方案,其中可能包含多个项目文件和资源文件。示例项目可能包括了数据库访问层、业务逻辑层和表示层等。而`51aspx源码必读.txt`文件可能包含关键的源码解释和配置说明,帮助开发者理解示例程序的代码结构和操作数据库的方式。`DB_51aspx`可能指的是数据库脚本或者数据库备份文件,用于初始化或者恢复数据库环境。 通过这些文件,我们可以学习到如何配置iBatisNet的环境、如何定义SQL映射文件、如何创建和使用Mapper接口、如何实现基本的CRUD操作,以及如何正确地处理事务。 ### 学习步骤 为了有效地学习iBatisNet,推荐按照以下步骤进行: 1. 了解iBatisNet的基本概念和框架结构。 2. 安装.NET开发环境(如Visual Studio)和数据库(如SQL Server)。 3. 熟悉示例项目结构,了解`SqlMapConfig.xml`和其他配置文件的作用。 4. 学习如何定义和使用映射文件,如何通过`SqlSessionFactory`和`SqlSession`进行数据库操作。 5. 逐步实现增删改查操作,理解数据对象到数据库表的映射原理。 6. 理解并实践事务处理机制,确保数据库操作的正确性和数据的一致性。 7. 通过`51aspx源码必读.txt`学习示例项目的代码逻辑,加深理解。 8. 在数据库中尝试运行示例程序的SQL脚本,观察操作结果。 9. 最后,尝试根据实际需求调整和扩展示例程序,加深对iBatisNet的掌握。 ### 总结 iBatisNet是一个为.NET环境量身定制的持久层框架,它使数据库操作变得更加高效和安全。通过学习iBatisNet的入门示例程序,可以掌握.NET中数据持久化的高级技巧,为后续的复杂数据处理和企业级应用开发打下坚实的基础。
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