Biblioteka Open Source Python do zarządzania metadanymi plików Excel XLSX

Czym jest API PyLightXL dla Pythona?

PyLightXL to lekka i wydajna biblioteka Pythona przeznaczona do odczytu i zapisu plików Excel w formacie `.xlsx`. Chociaż jest znana przede wszystkim ze swojej prostoty i szybkości w obsłudze danych arkusza kalkulacyjnego, PyLightXL zapewnia również podstawowe wsparcie w zakresie dostępu do metadanych skoroszytu. Użytkownicy mogą pobierać istotne właściwości dokumentu, takie jak data utworzenia pliku, autor i szczegóły modyfikacji, co czyni ją przydatną do organizowania i śledzenia plików Excel w zautomatyzowanych przepływach pracy. W przeciwieństwie do cięższych bibliotek przetwarzania Excela, PyLightXL koncentruje się na wydajności i łatwości użytkowania, co czyni ją doskonałym wyborem do ekstrakcji metadanych w aplikacjach, w których priorytetem są minimalne zależności i szybkie wykonywanie.

PyLightXL API - Kluczowe funkcje

API PyLightXL opiera się na API PHPExcel i charakteryzuje się następującymi mocnymi stronami.

• Lekki i szybki: zoptymalizowany pod kątem szybkiego przetwarzania plików Excel z minimalną liczbą zależności.
• Odczyt i zapis plików Excela: obsługuje odczytywanie i zapisywanie plików `.xlsx` bez konieczności instalowania programu Excel.
• Ekstrahowanie metadanych: pobieranie podstawowych właściwości skoroszytu, takich jak autor, data utworzenia i szczegóły modyfikacji.
• Brak zewnętrznych zależności: działa bez konieczności korzystania z bibliotek innych firm, takich jak openpyxl czy pandas.
• Oszczędność pamięci: Zaprojektowany do obsługi dużych plików Excela przy jednoczesnym wykorzystaniu minimalnych zasobów systemowych.
• Operacje na komórkach i arkuszach: Łatwe odczytywanie, zapisywanie i modyfikowanie danych komórek w arkuszach kalkulacyjnych.
• Obsługa wielu platform: działa w systemach Windows, macOS i Linux.
• Prosty projekt API: Łatwe w użyciu funkcje umożliwiające uproszczoną obsługę plików Excela.
• Idealny do automatyzacji: idealny do automatyzacji wyodrębniania metadanych i przetwarzania arkuszy kalkulacyjnych w przepływach pracy.
• Open Source: Oprogramowanie bezpłatne i aktywnie utrzymywane przez społeczność.

Zalety API PyLightXL dla Pythona

• Lekki i szybki: przetwarza pliki Excela szybko, wykorzystując minimalne zasoby systemowe.
• Brak zewnętrznych zależności: Działa bez konieczności używania dużych bibliotek, takich jak pandas czy openpyxl.
• Efektywna obsługa metadanych: wyodrębnia najważniejsze metadane, takie jak autor, data utworzenia i szczegóły modyfikacji.
• Oszczędność pamięci: zoptymalizowano pod kątem obsługi dużych plików Excel bez nadmiernego wykorzystania pamięci RAM.
• Proste i intuicyjne API: Łatwe w użyciu funkcje sprawiają, że jest ono przyjazne dla początkujących i wydajne.
• Zgodność międzyplatformowa: działa bezproblemowo w systemach Windows, macOS i Linux.
• Idealny do automatyzacji: świetnie nadaje się do integracji ze skryptami i przepływami pracy wymagającymi wyodrębniania metadanych.
• Bezpieczny i niezawodny: odczytuje i zapisuje pliki Excela bez zmiany nieoczekiwanych danych lub formatowania.
• Oprogramowanie typu Open Source i aktywne utrzymanie: można go używać bezpłatnie, przy stałym wsparciu społeczności i aktualizacjach.

Typowe zastosowania interfejsu API PyLightXL dla języka Python

• Ekstrahowanie metadanych: pobieranie właściwości skoroszytu, takich jak autor, data utworzenia i szczegóły ostatniej modyfikacji.
• Odczyt plików Excela: Ładuj i odczytuj pliki `.xlsx` efektywnie, bez konieczności korzystania z zewnętrznych zależności.
• Pisanie plików Excela: Twórz i modyfikuj arkusze kalkulacyjne Excela programowo.
• Przetwarzanie i analiza danych: wyodrębnianie i przetwarzanie danych tabelarycznych z plików Excel w celu dalszego przetwarzania.
• Automatyzacja i skrypty: automatyzowanie zadań związanych z programem Excel, takich jak wyodrębnianie metadanych, aktualizacja danych i formatowanie.
• Lekkie operacje w programie Excel: wykonuj szybkie i wydajne operacje na plikach programu Excel, wykorzystując minimalną ilość pamięci.
• Weryfikacja plików Excela: sprawdź i zweryfikuj zawartość arkusza kalkulacyjnego przed przetworzeniem go w większych aplikacjach.
• Przetwarzanie wsadowe: obsługa wielu plików Excela w celu pobierania metadanych i ekstrakcji danych podczas operacji zbiorczych.
• Aplikacje wieloplatformowe: używaj PyLightXL w systemach Windows, macOS i Linux, aby zapewnić bezproblemowe zarządzanie arkuszami kalkulacyjnymi.
• Idealny dla środowisk o ograniczonych zasobach: idealny dla systemów wbudowanych, funkcji w chmurze lub zadań wymagających niewielkiej obróbki danych.

Statystyki GitHuba

Nazwa:
Język:
Gwiazdy:
Widły:
Licencja:
Repozytorium zostało ostatnio zaktualizowane o godzinie

Pierwsze kroki z API PyLightXL

Potrzebujesz wersji Pythona 3.9 lub nowszej (CPython i PyPy) na systemach Linux, Windows i macOS, bez żadnych zależności poza standardową biblioteką Pythona. Zatem najpierw zainstaluj Pythona, a następnie użyj poniższych poleceń, aby zainstalować interfejs API PyLightXL na swoim komputerze, korzystając z pip i środowiska wirtualnego.

pip install pylightxl

Przykłady kodu do pracy z API PyLightXL dla Pythona

Praca z PyLightXL jest łatwa. Możesz użyć dobrze zdefiniowanych metod API do odczytu, zapisu i manipulowania metadanymi plików Excel XLSX, XLSM i CSV. Poniższe przykłady kodu pokazują, jak pracować z metadanymi tych dokumentów za pomocą PyLightXL API dla Pythona.

Odczyt metadanych z pliku Excel w Pythonie

Informacje o metadanych pliku XLSX programu Excel można odczytać z poziomu aplikacji Python, jak pokazano w poniższym przykładzie kodu.

Wniosek

PyLightXL to lekka, szybka i niezależna biblioteka Pythona zaprojektowana do wydajnego odczytu i zapisu plików .xlsx. Chociaż doskonale sprawdza się w podstawowych operacjach arkusza kalkulacyjnego, ma ograniczone wsparcie dla wyodrębniania szczegółowych metadanych, takich jak autor, data utworzenia lub historia modyfikacji. Jednak jej prostota, wydajność pamięci i łatwość obsługi sprawiają, że jest doskonałym wyborem do lekkiego przetwarzania w programie Excel, szczególnie w skryptach automatyzacji, zadaniach ekstrakcji danych i środowiskach o niskich zasobach. Jeśli wymagana jest zaawansowana obsługa metadanych, bardziej odpowiednie mogą być alternatywne biblioteki, takie jak OpenPyXL. Ogólnie rzecz biorąc, PyLightXL jest niezawodną opcją dla użytkowników poszukujących minimalistycznego, ale wydajnego narzędzia do przetwarzania w programie Excel.

Podobne Produkty