Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
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50. 制作报表
导出Excel报表
报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据,所以有人用这样的公式来描述报表:
报表 = 多样的格式 + 动态的数据
有很多的三方库支持在Python程序中写Excel文件,包括xlwt
、xlwings
、openpyxl
、xlswriter
等,其中的xlwt虽然只支持写xls格式的Excel文件,但在性能方面的表现还是不错的。下面我们就以xlwt
为例,来演示如何在Django项目中导出Excel报表。
安装xlwt
。
pip install xlwt
导出包含所有老师信息的Excel表格的视图函数。
def export_teachers_excel(request):
# 创建工作簿
wb = xlwt.Workbook()
# 添加工作表
sheet = wb.add_sheet('老师信息表')
# 查询所有老师的信息
queryset = Teacher.objects.all()
# 向Excel表单中写入表头
colnames = ('姓名', '介绍', '好评数', '差评数', '学科')
for index, name in enumerate(colnames):
sheet.write(0, index, name)
# 向单元格中写入老师的数据
props = ('name', 'detail', 'good_count', 'bad_count', 'subject')
for row, teacher in enumerate(queryset):
for col, prop in enumerate(props):
value = getattr(teacher, prop, '')
if isinstance(value, Subject):
value = value.name
sheet.write(row + 1, col, value)
# 保存Excel
buffer = BytesIO()
wb.save(buffer)
# 将二进制数据写入响应的消息体中并设置MIME类型
resp = HttpResponse(buffer.getvalue(), content_type='application/vnd.ms-excel')
# 中文文件名需要处理成百分号编码
filename = quote('老师.xls')
# 通过响应头告知浏览器下载该文件以及对应的文件名
resp['content-disposition'] = f'attachment; filename*=utf-8\'\'{filename}'
return resp
映射URL。
urlpatterns = [
path('excel/', views.export_teachers_excel),
]
导出PDF报表
在Django项目中,如果需要导出PDF报表,可以借助三方库reportlab
来生成PDF文件的内容,再将文件的二进制数据输出给浏览器并指定MIME类型为application/pdf
,具体的代码如下所示。
def export_pdf(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
buffer = io.BytesIO()
pdf = canvas.Canvas(buffer)
pdf.setFont("Helvetica", 80)
pdf.setFillColorRGB(0.2, 0.5, 0.3)
pdf.drawString(100, 550, 'hello, world!')
pdf.showPage()
pdf.save()
resp = HttpResponse(buffer.getvalue(), content_type='application/pdf')
resp['content-disposition'] = 'inline; filename="demo.pdf"'
return resp
关于如何用reportlab
定制PDF报表的内容,可以参考reportlab的官方文档。
生成前端统计图表
如果项目中需要生成前端统计图表,可以使用百度的ECharts。具体的做法是后端通过提供数据接口返回统计图表所需的数据,前端使用ECharts来渲染出柱状图、折线图、饼图、散点图等图表。例如我们要生成一个统计所有老师好评数和差评数的报表,可以按照下面的方式来做。
def get_teachers_data(request):
queryset = Teacher.objects.all()
names = [teacher.name for teacher in queryset]
good_counts = [teacher.good_count for teacher in queryset]
bad_counts = [teacher.bad_count for teacher in queryset]
return JsonResponse({'names': names, 'good': good_counts, 'bad': bad_counts})
映射URL。
urlpatterns = [
path('teachers_data/', views.get_teachers_data),
]
使用ECharts生成柱状图。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>老师评价统计</title>
</head>
<body>
<div id="main" style="width: 600px; height: 400px"></div>
<p>
<a href="/">返回首页</a>
</p>
<script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.1-rc1/echarts.min.js"></script>
<script>
var myChart = echarts.init(document.querySelector('#main'))
fetch('/teachers_data/')
.then(resp => resp.json())
.then(json => {
var option = {
color: ['#f00', '#00f'],
title: {
text: '老师评价统计图'
},
tooltip: {},
legend: {
data:['好评', '差评']
},
xAxis: {
data: json.names
},
yAxis: {},
series: [
{
name: '好评',
type: 'bar',
data: json.good
},
{
name: '差评',
type: 'bar',
data: json.bad
}
]
}
myChart.setOption(option)
})
</script>
</body>
</html>
运行效果如下图所示。
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