Open-Source-Python-Bibliothek zum Verwalten von Metadaten für Excel-XLSX-Dateien

Was ist die PyLightXL-API für Python?

PyLightXL ist eine leichte und effiziente Python-Bibliothek zum Lesen und Schreiben von Excel-Dateien im „.xlsx“-Format. Obwohl sie vor allem für ihre Einfachheit und Geschwindigkeit bei der Verarbeitung von Tabellenkalkulationsdaten bekannt ist, bietet PyLightXL auch grundlegende Unterstützung für den Zugriff auf Arbeitsmappenmetadaten. Benutzer können wichtige Dokumenteigenschaften wie das Erstellungsdatum, den Autor und Änderungsdetails der Datei abrufen, was sie für die Organisation und Verfolgung von Excel-Dateien in automatisierten Workflows nützlich macht. Im Gegensatz zu schwereren Excel-Verarbeitungsbibliotheken konzentriert sich PyLightXL auf Leistung und Benutzerfreundlichkeit und ist daher eine hervorragende Wahl für die Metadatenextraktion in Anwendungen, bei denen minimale Abhängigkeiten und schnelle Ausführung Priorität haben.

PyLightXL API – Hauptfunktionen

Die PyLightXL-API basiert auf der PHPExcel-API und verfügt über die folgenden leistungsstarken Funktionen.

• Leicht und schnell: Optimiert für die schnelle Excel-Dateiverarbeitung mit minimalen Abhängigkeiten.
• Excel-Dateien lesen und schreiben: Unterstützt das Lesen und Schreiben von `.xlsx`-Dateien ohne dass Excel installiert werden muss.
• Metadatenextraktion: Rufen Sie wichtige Arbeitsmappeneigenschaften wie Autor, Erstellungsdatum und Änderungsdetails ab.
• Keine externen Abhängigkeiten: Funktioniert ohne Drittanbieterbibliotheken wie Openpyxl oder Pandas.
• Speichereffizient: Entwickelt für die Verarbeitung großer Excel-Dateien bei minimaler Nutzung der Systemressourcen.
• Zellen- und Blattoperationen: Einfaches Lesen, Schreiben und Ändern von Zellendaten in Tabellenblättern.
• Plattformübergreifende Unterstützung: Funktioniert auf Windows-, macOS- und Linux-Systemen.
• Einfaches API-Design: Benutzerfreundliche Funktionen zur optimierten Bearbeitung von Excel-Dateien.
• Ideal für die Automatisierung: Perfekt für die Automatisierung der Metadatenextraktion und Tabellenkalkulationsverarbeitung in Workflows.
• Open Source: Kostenlos nutzbar und aktiv von der Community gepflegt.

Vorteile der PyLightXL API für Python

• Leicht und schnell: Verarbeitet Excel-Dateien schnell mit minimalen Systemressourcen.
• Keine externen Abhängigkeiten: Funktioniert ohne umfangreiche Bibliotheken wie Pandas oder Openpyxl.
• Effiziente Metadatenverarbeitung: Extrahiert wichtige Metadaten wie Autor, Erstellungsdatum und Änderungsdetails.
• Speichereffizient: Optimiert für die Verarbeitung großer Excel-Dateien ohne übermäßigen RAM-Verbrauch.
• Einfache und intuitive API: Einfach zu verwendende Funktionen machen es anfängerfreundlich und effizient.
• Plattformübergreifende Kompatibilität: Funktioniert nahtlos unter Windows, macOS und Linux.
• Ideal für die Automatisierung: Hervorragend geeignet für die Integration mit Skripten und Workflows, die eine Metadatenextraktion erfordern.
• Sicher und zuverlässig: Liest und schreibt Excel-Dateien, ohne unerwartete Daten oder Formatierungen zu ändern.
• Open Source und aktiv gepflegt: Kostenlose Nutzung mit fortlaufendem Community-Support und Updates.

Häufige Verwendungen der PyLightXL-API für Python

• Metadatenextraktion: Rufen Sie Arbeitsmappeneigenschaften wie Autor, Erstellungsdatum und Details zur letzten Änderung ab.
• Lesen von Excel-Dateien: Laden und lesen Sie `.xlsx`-Dateien effizient, ohne dass externe Abhängigkeiten erforderlich sind.
• Erstellen von Excel-Dateien: Erstellen und ändern Sie Excel-Tabellen programmgesteuert.
• Datenverarbeitung und -analyse: Extrahieren und bearbeiten Sie tabellarische Daten aus Excel-Dateien zur weiteren Verarbeitung.
• Automatisierung und Skripting: Automatisieren Sie Excel-bezogene Aufgaben wie Metadatenextraktion, Datenaktualisierungen und Formatierung.
• Einfache Excel-Operationen: Führen Sie schnelle und effiziente Excel-Dateiinteraktionen mit minimalem Speicherverbrauch durch.
• Excel-Dateivalidierung: Prüfen und verifizieren Sie den Inhalt der Tabelle, bevor Sie ihn in größeren Anwendungen verarbeiten.
• Stapelverarbeitung: Verarbeiten Sie mehrere Excel-Dateien zum Abrufen von Metadaten und zur Datenextraktion in Massenvorgängen.
• Plattformübergreifende Anwendungen: Verwenden Sie PyLightXL unter Windows, macOS und Linux für eine nahtlose Tabellenkalkulationsverwaltung.
• Ideal für Umgebungen mit geringen Ressourcen: Perfekt für eingebettete Systeme, Cloud-Funktionen oder einfache Datenmanipulationsaufgaben.

GitHub-Statistiken

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Erste Schritte mit der PyLightXL-API

Sie benötigen Python Version 3.9+ (CPython und PyPy) unter Linux, Windows und macOS und haben keine Abhängigkeiten außerhalb der Python-Standardbibliothek. Installieren Sie also zuerst Python und verwenden Sie dann die folgenden Befehle, um die PyLightXL API auf Ihrem Computer mit pip und der virtuellen Umgebung zu installieren.

pip install pylightxl

Codebeispiele zum Arbeiten mit der PyLightXL-API für Python

Die Arbeit mit PyLightXL ist einfach. Sie können die wohldefinierten Methoden der API verwenden, um die Metadaten von Excel XLSX-, XLSM- und CSV-Dateien zu lesen, zu schreiben und zu bearbeiten. Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie mit der PyLightXL API für Python mit den Metadaten dieser Dokumente arbeiten.

Metadaten aus Excel-Datei in Python lesen

Sie können Metadateninformationen einer Excel-XLSX-Datei aus Ihrer Python-Anwendung lesen, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

Abschluss

PyLightXL ist eine leichte, schnelle und abhängigkeitsfreie Python-Bibliothek, die für das effiziente Lesen und Schreiben von XLSX-Dateien entwickelt wurde. Während sie bei grundlegenden Tabellenkalkulationsoperationen hervorragend ist, bietet sie nur begrenzte Unterstützung für das Extrahieren detaillierter Metadaten wie Autor, Erstellungsdatum oder Änderungsverlauf. Aufgrund ihrer Einfachheit, Speichereffizienz und Benutzerfreundlichkeit ist sie jedoch eine ausgezeichnete Wahl für die leichte Excel-Verarbeitung, insbesondere in Automatisierungsskripten, Datenextraktionsaufgaben und Umgebungen mit geringen Ressourcen. Wenn eine erweiterte Metadatenverarbeitung erforderlich ist, sind alternative Bibliotheken wie OpenPyXL möglicherweise besser geeignet. Insgesamt ist PyLightXL eine zuverlässige Option für Benutzer, die ein minimalistisches und dennoch leistungsstarkes Excel-Verarbeitungstool suchen.

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