本文主要是介绍使用Python将JSON,XML和YAML数据写入Excel文件，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《使用Python将JSON,XML和YAML数据写入Excel文件》JSON、XML和YAML作为主流结构化数据格式,因其层次化表达能力和跨平台兼容性,已成为系统间数据交换的通用载体,本文将介绍如何...
在当今数据驱动的技术生态中，JSON、XML和YAML作为主流结构化数据格式，因其层次http://www.chinasem.cn化表达能力和跨平台兼容性，已成为系统间数据交换的通用载体。然而，当需要将这类半结构化数据转化为具备直观可视化、动态计算和协作共享特性的载体时，Excel文件因其在商业分析、科研管理和跨部门协作中的不可替代性，成为数据落地的终极界面。通过Python实现这一转换过程，不仅能突破不同数据范式间的语义鸿沟，更可构建自动化数据管道，在保留原始数据完整性的同时，赋予其动态排序、公式计算和数据透视等增值能力。本文将介绍如何使用Python导入JSON、XML和YAML格式数据到Excel文件中。
本文所使用的数据写入方法需要用到Free Spire.XLS for Python，PyPI：pip install spire.xls.free。
如何使用Python写入数据到Excel工作表
我们可以使用Free Spire.XLS for Python提供的类、属性和方法来创建或载入Excel文件，并处理数据到单元格的写入以及工作表格式设置等操作。以下是操作步骤示例：
- 创建Workbook实例以新建Excel工作簿（新建的工作簿会有三个默认工作表），或使用Workbook.LoadFromFile()方法载入已有工作簿。
- 使用Workbook.Worksheets.get_Item()方法获取指定工作表，或使用Workbook.Worksheets.Add(sheetName: str)方法直接新建工作表。
- 通过json、xml.etree.ElementTree和yaml组件读取相应数据。
- 使用Worksheet.Range.get_Item()方法获取指定单元格为CellRange对象，并使用CellRange.Value属性讲数据写入单元格中。
- 使用CellRange.BuiltInStyle、CellRange.ApplyStyle()、Worksheet.AutoFitColumn()等属性和方法，对工作表及单元格格式进行设置。
- 使用Workbook.SaveToFile()方法保存Excel工作簿到文件。
用Python导入JSON数据到Excel工作表
JSON是一种轻量级数据交换格式，常用于Web应用中前后端数据传输。在Python中，我们可以使用标准库中的json内置组件来解析JSON文件，并提取其中数据。提取到数据之后，我们可以使用Spire.XLS for Python将其写入Excel工作表并自定义格式，完成JSON数据到Excel文件的导入。
代码示例：
# 导入所需库
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles
import json
# 读取并解析JSON订单数据
with open("E-Commerce Order Data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
jsonData = json.load(f)
# 定义Excel列标题
headers = ["order_id", "customer", "order_date", "status", "total", "product", "quantity", "price"]
# 将嵌套的JSON结构转换为扁平化表格数据
rows = []
for order in jsonData:
for item in order["items"]:
# 合并订单主数据和商品明细数据
row = [
order["order_id"], order["customer"], order["order_date"],
order["status"], str(order["total"]), item["product"],
str(item["quantity"]), str(item["price"])
]
rows.append(row)python
# 初始化Excel工作簿和工作表
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Orders")
# 写入表头到首行
for col, header in enumerate(headers):
sheet.Range[1, col + 1].Value = header
# 写入数据行内容
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
for col_idx, value in enumerate(row_data):
sheet.Range[row_idx + 2, col_idx + 1].Value = value
# 设置表格样式
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading2 # 标题行样式
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent2_40 # 数据行样式
# 自动调整列宽
for col in range(sheet.Columns.Count):
sheet.AutoFitColumn(col + 1)
# 保存并释放资源
workbook.SaveToFile("output/JSONToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()为了演示清晰，以上代码直接基于已知的字段结构进行提取。在实际项目中，建议根据具体的数据格式动态处理字段，或增加容错逻辑以应对结构变动。
JSON文件：
输出Excel文件：
用Python导入XML数据到Excel工作表
XML是一种js标记语言，适合表示结构复杂的数据，支持丰富的功能（如属性、注释）。同样，Python标准库也提供了xml.etree.ElementTree组件，可以帮助我们提取XML文件中的数据。我们可以使用该组件搭配Free Spire.XLS for Python来实现导入XML数据到Excel文件。
代码示例：
# 导入XML处理库和Excel操作库
import xml.etree.ElementTree as ET
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles
# 解析XML变更日志文件
tree = ET.parse("Software Manual Changelog.xml")
root = tree.getroot()
# 定义表格列标题
headers = ["version", "date", "editor", "change"]
rows = []
# 提取并转换XML数据结构
for entry in root.findall("entry"):
# 提取公共字段
version = entry.findtext("version", "")
date = entry.findtext("date", "")
editor = entry.findtext("editor", "")
# 展开多个变更条目为独立行
for change in entry.find("changes").findall("change"):
rows.append([version, date, editor, change.text.strip()])
# 创建Excel工作簿
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Changelog")
# 写入表格标题行
for col, header in enumerate(headers):
sheet.Range[1, col + 1].Value = header
# 填充变更记录数据
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
for col_idx, value in enumerate(row_data):
sheet.Range[row_idpythonx + 2, col_idx + 1].Value = value
# 应用样式模板
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading1 # 主标题样式
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent1_40 # 交替行底色
# 自适应列宽设置
for col in range(sheet.Columns.Count):
sheet.AutoFitColumn(col + 1)
# 输出文件并释放资源
workbook.SaveToFile("output/XMLToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()
为了演示清晰，以上代码直接基于已知的字段结构进行提取。在实际项目中，建议根据具体的数据格式动态处理字段，或增加容错逻辑以应对结构变动。
XML文件:
输出的Excel文件：
用Python导入YAML数据到Excel工作表
YAML是一种简洁易读的配置文件格式，常用于DevOps和项目配置。虽然YAML通常不用于存储表格型数据，但很多结构化配置可转换成Excel表做审阅、记录或共享等，在这些实际场景中非常实用。我们可以使用Python标准库中的yaml组件处理YAML文件数据，然后将其导入Excel文件中。
代码示例：
# 导入YAML处理库和Excel操作库
import yaml
from spire.xls import Workbook, FileFormat, BuiltInStyles
# 加载CI/CD流水线配置文件
with open("CI CD Pipeline Configuration.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
yaml_data = yaml.safe_load(f) # 安全解析YAML内容
# 定义流水线分析报表列结构
headers = ["stage", "command", "output_file", "coverage", "environment"]
rows = []
# 展开流水线阶段的多维数据
for stage in yaml_data["stages"]:
# 提取阶段基础信息
name = stage.get("name", "")
commands = stage.get("commands", [])
coverage = str(stage.get("coverage", "")) # 数值转字符串
environment = stage.get("environment", "")
outputs = stage.get("artifacts", []) or [""] # 处理空输出文件情况
# 按命令展开明细行
for i, cmd in enumerate(commands):
# 合并数据时保持指标数据首行展示
row = [
name,
cmd,
outputs[i] if i < len(outputs) else "", # 匹配命令与产出文件
coverage if i == 0 else "", # 覆盖率仅首行保留
environment if i == 0 else "" # 环境信息仅首行http://www.chinasem.cn保留
]
rows.append(row)
# 创建报表工作簿
workbook = Workbook()
workbook.Worksheets.Clear()
sheet = workbook.Worksheets.Add("Pipeline")
# 构建表头结构
for col, header in enumerate(headers):
sheet.Range[1, col + 1].Value = header
# 填充动态生成的流水线数据
for row_idx, row_data in enumerate(rows):
for col_idx, value in enumerate(row_data):
sheet.Range[row_idx + 2, col_idx + 1].Value = str(value) # 强制转为字符串格式
# 应用阶梯式样式方案
sheet.Rows[0].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Heading4 # 深色渐变标题
for row in range(1, sheet.Rows.Count):
sheet.Rows[row].BuiltInStyle = BuiltInStyles.Accent2_40 # 浅色交替行背景
# 优化列显示宽度
for col in range(sheet.Columns.Count):
sheet.AutoFitColumn(col + 1)
# 持久化报表文件
workbook.SaveToFile("output/YAMLToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
workbook.Dispose()
为了演示清晰，以上代码直接基于已知的字段结构进行提取。在实际项目中，建议根据具体的数据格式动态处理字段，或增加容错逻辑以应对结构变动。
YAML文件：
输出的Excel文件：
本文演示如何导入数据到Excel文件，包括JSON、XML和YAML数据到Excel工作表的导入，提供步骤介绍及代码示例。
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