openpyxl打开一个excel，用append增加数据，什么时候数据在内存里，什么时候数据在内存外部

Pyside6是一个Python绑定库，用于Qt GUI应用程序开发，它并没有直接内置处理Excel文件的功能。不过，你可以结合`pandas`和`openpyxl`或`xlsxwriter`这样的库来实现在PySide6中操作Excel并实时写入数据。 以下是使用`pandas`配合`openpyxl`的基本步骤： 1. 首先，安装必要的库： ```bash pip install pandas openpyxl ``` 2. 在PySide6中，假设你已经有了一个TableWidget的数据结构，并想要每次添加一行时将其追加到Excel文件中： ```python import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QTableView import pandas as pd class MyWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() # 创建表格视图 self.table_view = QTableView() self.data_model = PandasModel(self) # 自定义数据模型，连接DataFrame self.table_view.setModel(self.data_model) # 添加事件监听器，当添加新行时写入Excel self.table_view.model().dataChanged.connect(self.update_excel) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.table_view) self.setLayout(layout) def update_excel(self): # 获取当前模型的数据 df = self.data_model.df # 检查是否需要写入Excel if len(df) > 0: # 新建一个DataFrame保存新数据 new_row = ... # 根据实际需求填充新行数据 df = df.append(new_row, ignore_index=True) # 使用openpyxl或xlsxwriter将DataFrame写入Excel writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() # 自定义数据模型，这里使用pandas DataFrame class PandasModel(QAbstractTableModel): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self.df = pd.DataFrame() # 初始为空的DataFrame def rowCount(self, parent=QModelIndex()): return len(self.df) def columnCount(self, parent=QModelIndex()): return self.df.columns.size def data(self, index, role=Qt.DisplayRole): if index.isValid() and role == Qt.DisplayRole: return str(self.df.iloc[index.row(), index.column()]) return None if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) win = MyWindow() win.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 在这个例子中，我们创建了一个简单的界面，每当用户在TableWidget中添加新行时，我们就把新数据追加到`PandasModel`的数据框中，然后每刷新一次数据，就更新一次Excel文件。注意你需要自行填写如何构造新的`new_row`以适应你的实际数据。

<think>我们正在处理一个关于openpyxl库使用时的TypeError问题。根据错误信息"TypeError: expected string or bytes-like object got NoneType"，这意味着在某个需要字符串或字节类型对象的地方，我们传入了一个None值。 根据引用[1][2][3]的内容，这个错误通常是因为数据类型不匹配，即函数期望得到字符串或字节对象，但实际得到了None。在openpyxl中，当我们向单元格写入数据时，如果传入None，而该单元格期望一个字符串或字节，则可能抛出此错误。 解决步骤： 1. 检查写入的数据：确保我们写入到Excel单元格的数据不是None。如果是None，我们可以将其转换为空字符串（''）或一个默认值（如'N/A'）。 2. 数据清洗：在写入之前，对数据进行清洗，处理掉None值。 3. 使用条件判断：在写入每个单元格之前，检查数据是否为None，如果是则进行替换。 示例代码： 假设我们有一个天气数据列表，其中可能包含None值，我们使用openpyxl写入Excel。 错误示例： ```python from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active # 假设data是一个包含天气数据的列表，其中可能包含None data = [['城市', '温度'], ['北京', 25], ['上海', None], ['广州', 30]] for row in data: ws.append(row) # 当遇到None时，可能会报错 ``` 修正方法： 在写入之前，将None转换为空字符串或默认字符串。 方法一：在写入前转换整个数据 ```python cleaned_data = [] for row in data: cleaned_row = [cell if cell is not None else '' for cell in row] cleaned_data.append(cleaned_row) for row in cleaned_data: ws.append(row) ``` 方法二：在写入时进行转换（更简洁） ```python for row in data: # 将当前行中的None替换为空字符串 row = [cell if cell is not None else '' for cell in row] ws.append(row) ``` 注意：openpyxl的`append`方法可以接受各种基本类型，包括字符串、数字等。但是，如果遇到None，它可能会引发类型错误。因此，我们需要确保在写入前没有None值。 另外，如果数据是从外部获取（如API、数据库等），则建议在数据获取阶段就处理缺失值，而不是在写入Excel时才处理。 如果问题仍然存在，请检查数据源，确保没有None值被传入。如果数据中必须包含None（例如表示缺失），则需要在写入前进行转换。 根据引用[2]的建议，我们可以使用`print(type(...))`来检查数据类型，但在这个错误中，我们已经知道是NoneType，所以重点在于替换None。 因此，处理这个错误的关键是确保写入openpyxl单元格的值不是None，而是字符串、数字或空字符串等openpyxl支持的类型。 最后，保存工作簿： ```python wb.save('weather_data.xlsx') ``` 总结：遇到"TypeError: expected string or bytes-like object got NoneType"时，检查写入的数据，将None值转换为合适的替代值（如空字符串）。</think>### 解决 openpyxl 写入天气数据时的 TypeError 问题 当使用 openpyxl 将天气数据写入 Excel 时遇到 `TypeError: expected string or bytes-like object got NoneType` 错误，根本原因是**尝试将 None 值写入 Excel 单元格**，而 openpyxl 期望接收字符串或字节类型数据。以下是详细解决方法： --- ### 原因分析 1. **数据类型不匹配**：openpyxl 的单元格写入方法（如 `cell.value =`）要求传入字符串/字节类型数据 2. **数据源问题**：天气数据中存在空值（None），常见于： - API 返回数据缺失字段 - 爬虫获取数据时节点不存在 - 数据库查询结果包含 NULL 值 --- ### 解决方法 #### 方法 1：数据清洗（推荐） 在写入前过滤 None 值，将其转换为空字符串或默认值： ```python from openpyxl import Workbook # 示例天气数据（可能包含None） weather_data = [ ["北京", 28, "晴"], ["上海", None, "多云"], # 温度字段为None ["广州", 32, None] # 天气字段为None ] wb = Workbook() ws = wb.active # 写入表头 ws.append(["城市", "温度", "天气"]) # 处理None值后写入 for row in weather_data: cleaned_row = [ cell if cell is not None else "" # 将None转为空字符串 for cell in row ] ws.append(cleaned_row) wb.save("weather_report.xlsx") ``` #### 方法 2：条件判断写入 对每个单元格单独处理： ```python for row_idx, data_row in enumerate(weather_data, start=2): # 从第2行开始 for col_idx, value in enumerate(data_row, start=1): cell = ws.cell(row=row_idx, column=col_idx) cell.value = value if value is not None else "N/A" # 自定义缺失值标识 ``` #### 方法 3：使用 pandas 中转 通过 pandas 自动处理空值： ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 将数据转为DataFrame并处理空值 df = pd.DataFrame(weather_data, columns=["城市", "温度", "天气"]) df.fillna("", inplace=True) # 填充空值 # 通过openpyxl写入 wb = Workbook() ws = wb.active for row in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(row) wb.save("weather_report.xlsx") ``` --- ### 预防措施 1. **数据验证**：在数据采集阶段处理空值 ```python # 从API获取天气数据示例 temp = api_data.get("temperature") or "" # None时返回空字符串 ``` 2. **类型检查**：写入前进行类型断言 ```python if not isinstance(value, (str, bytes, int, float)): value = str(value) # 强制转换或 value = "" # 设为默认值 ``` 3. **异常捕获**：添加 try-except 块 ```python try: ws.append(row_data) except TypeError: print(f"无效数据: {row_data}") # 记录日志或执行修复逻辑 ``` --- ### 技术原理 - openpyxl 的底层写入操作要求值必须是 `str`, `bytes`, 数值类型或 `datetime`[^1] - `None` 在 Python 中表示空对象，不属于上述任何类型 - 当遇到 `None` 时，openpyxl 无法确定如何处理，抛出类型错误[^2][^3] > **关键提示**：该错误可能发生在任何数据写入操作中，包括 `ws.append()`, `cell.value =`, `ws.cell(row,col,value)` 等方法[^3]。 ---