使用wxPython和Pandas实现XLSX分析器和网页打开器
目录
- 全部代码
- 核心功能概述
- 导入的库
- Google Chrome 路径
- 类 XlsxAnalyzerFrame
- 处理 Excel 文件
- 运行结果
- 总结
在本文中,我们将分析一个使用 wxpython 和 Pandas 库编写的 Python 应用程序,名为 “XLSX Analyzer and Web Opener”。该应用程序的核心功能是:从 Excel 文件中读取数据并显示在网格中,此外,还允许用户使用 Google Chrome 批量打开 Excel 文件中的 URL 列表。
C:\pythoncode\new\analysisxlsx.py
全部代码
import wx import wx.grid import pandas as pd import subprocess import os CHROME_PATH = r"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" class XlsxAnalyzerFrame(wx.Frame): def __init__(self): super().__init__(parent=None, title="使用wxPython和Pandas实现XLSX分析器和网页打开器", size=(1200, 800)) panel = wx.Panel(self) main_sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL) self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(panel, wildcard="Excel files (*.xlsx)|*.xlsx") self.file_picker.Bind(wx.EVT_FILEPICKER_CHANGED, self.on_file_selected) main_sizer.Add(self.file_picker, 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 10) self.grid = wx.grid.Grid(panel) main_sizer.Add(self.grid, 1, wx.ALL | wx.EXPAND, 10) open_butto编程客栈n = wx.Button(panel, label='Open URLs in Chrome') open_button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_open_urls) main_sizer.Add(open_button, 0, wx.ALL | wx.CENTER, 10) panel.SetSizer(main_sizer) self.Layout() self.Show() self.grid_created = False def on_file_selected(self,php event): file_path = self.file_picker.GetPath() if file_path: try: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='sheet1') expected_columns = [ "blog-list-box href", "course-img src", "blog-list-box-top", "blog-list-content", "article-type", "view-time-box", "view-num", "give-like-num", "comment-num", "comment-num 2", "btn-edit-article href" ] if not all(col in df.columns for col in expected_columns): raise ValueError("Excel file does not contain all expected columns") self.update_grid(df) except Exception as e: wx.MessageBox(f'Error reading file: {str(e)}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) def update_grid(self, df): if not self.grid_created: self.grid.CreateGrid(df.shape[0], df.shape[1]) self.grid_created = True else: current_rows = self.grid.GetNumberRows() current_cols = self.grid.GetNumberCols() if current_rows < df.shape[0]: self.grid.AppendRows(df.shape[0] - current_rows) elif current_rows > df.shape[0]: self.grid.DeleteRows(0, current_rows - df.shape[0]) if current_cols < df.shape[1]: self.grid.AppendCols(df.shape[1] - current_cols) elif current_cols > df.shape[1]: self.grid.DeleteCols(0, current_cols - df.shape[1]) for i, col in enumerate(df.columns): self.grid.SetColLabelValue(i, str(col)) for j, val in enumerate(df[col]): self.grid.SetCellValue(j, i, str(val)) self.grid.AutoSizeColumns() self.grid.ForceRefresh() self.Layout() def get_urls(self): if self.grid.GetNumberRows() == 0: wx.MessageBox('No data loaded', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) return [] try: url_col_index = next(i for i in range(self.grid.GetNumberCols()) if "blog-list-box href" in self.grid.GetColLabelValue(i)) return [self.grid.GetCellValue(row, url_col_index) for row in range(self.grid.GetNumberRows()) if self.grid.GetCellValue(row, url_col_index).strip()] except StopIteration: wx.MessageBox('Could not find "blog-list-box href" column', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) return [] def on_open_urls(self, event): if not os.path.exists(CHROME_PATH): wx.MessageBox(f'Chrome executable not found at {CHROME_PATH}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) return urls = self.get_urls() if not urls: return for i in range(0, len(urls), 10): BATch = urls[i:i+10] for url in batch: try: subprocess.Popen([CHROME_PATH, url]) except Exception as e: wx.MessageBox(f'Error opening URL {url}: {str(e)}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) if i + 10 < len(urls): should_continue = wx.MessageBox('Open next 10 URLs?', 'Continue', wx.YES_NO | wx.ICON_QUESTION) if should_continue == wx.NO: break if __name__ == '__main__': app = wx.App() frame = XlsxAnalyzerFrame() app.MainLoop()
核心功能概述
1.选择并解析 XLSX 文件:用户通过文件选择器选择一个 Excel 文件,程序读取其中的数据,并在网格中显示。
2.批量打开 URL:如果 Excel 文件包含一个 URL 列,用户可以点击按钮,程序会批量使用 Chrome 打开这些 URL。
3.错误处理:当文件不符合预期格式,Chrome 浏览器不可用或打开 URL 失败时,程序会显示相应的错误消息。
导入的库
import wx import wx.grid import pandas as pd import subprocess import os
wx 和 wx.grid:用于创建图形用户界面(GUI),包括窗口、文件选择器、按钮和数据网格。
pandas (pd):用于从 Excel 文件中读取数据,并处理这些数据以显示在 GUI 网格中。
subprocess:用于通过系统命令启动 Chrome 浏览器。
os:用于检查 Chrome 浏览器的路径是否存在。
Google Chrome 路径
CHROME_PATH = r"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
该常量存储了 Chrome 浏览器的路径,程序将使用这个路径来启动 Chrome。如果用户的系统上 Chrome 位于不同的路径,需要修改该值。
类 XlsxAnalyzerFrame
主框架类 XlsxAnalyzerFrame 继承自 wx.Frame,实现了应用的 GUI 和逻辑。下面是它的初始化部分:
class XlsxAnalyzerFrame(wx.Frame): def __init__(self): super().__init__(parent=None, title="使用wxPython和Pandas实现XLSX分析器和网页打开器", size=(1200, 800)) panel = wx.Panel(self) main_sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL) self.file_picker = wx.FilePickerCtrl(panel, wildcard="Excel files (*.xlsx)|*.xlsx") self.file_picker.Bind(wx.EVT_FILEPICKER_CHANGED, self.on_file_selected) main_sizer.Add(self.file_picker, 0, wx.ALL | wx.EXPAND, 10) self.grid = wx.grid.Grid(panel) main_sizer.Add(self.grid, 1, wx.ALL | wx.EXPAND, 10) open_button = wx.Button(panel, label='Open URLs in Chrome') open_button.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_open_urls) main_sizer.Add(open_button, 0, wx.ALL | wx.CENTER, 10) panel.SetSizer(main_sizer) self.Layout() self.Show() self.grid_created = False
界面元素:
文件选择器 (self.file_picker):允许用户选择 Excel 文件,并绑定 on_file_selected 事件处理函数。当用户选择文件时,该函数将解析并加载数据。
数据网格 (self.grid):这是用于显示 Excel 文件数据的表格。wx.grid.Grid 是 wxPython 提供的网格控件,允许显示类似 Excel 的数据表。
打开 URL 按钮 (open_button):该按钮用于批量打开 Excel 文件中的 URL。当用户点击按钮时,on_open_urls 事件处理函数会处理并打开这些 URL。
处理 Excel 文件
读取并加载 Excel 数据
当用户选择一个 Excel 文件时,触发 on_file_selected 事件:
def on_file_selected(self, event): file_path = self.file_picker.GetPath() if file编程客栈_path: try: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='sheet1') expected_columns = [ "blog-list-box href", "course-img src", "blog-list-box-top", "blog-list-content", "article-type", "view-time-box", "view-num", "give-like-num", "comment-num", "comment-num 2", "btn-edit-article href" ] if not all(col in df.columns for col in expected_columns): raise ValueError("Excel file does not contain all expected columns") self.update_grid(df) except Exception as e: wx.MessageBox(f'Error reading file: {str(e)}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR)
- file_path = self.file_picker.GetPath():获取用户选择的文件路径。
- pd.read_excel():使用 Pandas 从 Excel 文件中读取数据。程序假定数据位于名为 'sheet1' 的工作表中。
- expected_columns:指定预期的列名。如果 Excel 文件不包含所有这些列,程序会抛出异常并显示错误消息。
更新数据网格
数据成功加载后,通过 update_grid 函数将数据更新到网格中:
def update_grid(self, df): if not self.grid_created: self.grid.CreateGrid(df.shape[0], df.shape[1]) self.grid_created = True else: current_rows = self.grid.GetNumberRows() current_cols = self.grid.GetNumberCols() if current_rows < df.shape[0]: self.grid.AppendRows(df.shape[0] - current_rows) elif current_rows > df.shape[0]: self.grid.DeleteRows(0, current_rows - df.shape[0]) if current_cols < df.s编程客栈hape[1]: self.grid.AppendCols(df.shape[1] - current_cols) elif current_cols > df.shape[1]: self.grid.DeleteCols(0, current_cols - df.shape[1]) for i, col in enumerate(df.columns): self.grid.SetColLabelValue(i, str(col)) for j, val in enumerate(df[col]): self.grid.SetCellValue(j, i, str(val)) self.grid.AutoSizeColumns() self.grid.ForceRefresh() self.Layout()
该函数根据 Excel 文件的行数和列数动态调整网格大小,并逐行逐列填充数据。
批量打开 URL
程序从 Excel 文件中获取一个名为 "blog-list-box href" 的列,用户可以点击按钮,程序会逐批打开这些 URL。每次打开 10 个 URL,并询问用户是否继续:
def on_open_urls(self, event): if not os.path.exists(CHROME_PATH): wx.MessageBox(f'Chrome executable not found at {CHROME_PATH}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) android return urls = self.get_urls() if not urls: return for i in range(0, len(urls), 10): batch = urls[i:i+10] for url in batch: try: subprocess.Popen([CHROME_PATH, url]) except Exception as e: wx.MessageBox(f'Error opening URL {url}: {str(e)}', 'Error', wx.OK | wx.ICON_ERROR) if i + 10 < len(urls): should_continue = wx.MessageBox('Open next 10 URLs?', 'Continue', wx.YES_NO | wx.ICON_QUESTION) if should_continue == wx.NO: break
核心步骤:
检查 Chrome 路径:首先检查 Chrome 浏览器是否存在于指定路径中。
获取 URL 列表:调用 get_urls 函数,提取网格中的 URL 列表。
分批打开 URL:使用 subprocess.Popen 启动 Chrome 并打开这些 URL。每次打开 10 个 URL,并询问用户是否继续打开下一个 10 个 URL。
运行结果
总结
此程序实现了通过 Excel 文件进行数据分析,并能够批量打开其中的 URL。它结合了 wxPython 用于构建 GUI、Pandas 用于处理 Excel 数据,以及 subprocess 来控制系统程序。程序还包含基本的错误处理和用户交互提示,适合在需要从表格数据中提取和操作 URL 的场景下使用。
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