☰

攀枝花市网站建设_网站建设公司_MongoDB_seo优化

首页 / 建站日记 / 攀枝花市网站建设_网站建设公司_MongoDB_seo优化
攀枝花市网站建设_网站建设公司_MongoDB_seo优化
2026/1/19 16:46:14 网站建设 项目流程

摘要

在数据分析与报表自动化场景中，Excel 图表往往承载着关键业务信息，但常规库对图表结构与样式的解析能力有限。本文基于 OpenXML 规范，通过将 .xlsx 文件视为 ZIP 压缩包，直接解析 xl/charts/chart*.xml，实现了对 Excel 图表元数据的精准提取。使用 Python 的 urllib、zipfile 与 xml.etree.ElementTree，完整获取了图表标题、系列名称、X/Y 轴数据，以及标题、坐标轴和数据系列的字体与字号信息。实践结果表明，该方法无需依赖 Excel 环境，适用于线上 Excel 文件解析、图表规范校验及报表自动化处理，为 Excel 图表的深度解析与二次利用提供了一种高效可行的技术方案。

一、背景介绍

在实际项目中，我们经常会遇到这样的需求：

  • 线上 Excel 文件（HTTP 地址）

  • 不关心单元格数据，而是需要：

    • 图表标题
    • 系列名称
    • X / Y 轴数据
    • 图表、坐标轴、系列的字体和字号

然而，openpyxl等库并不能完整解析 Excel 图表的样式和结构。

事实上，.xlsx本质上是一个ZIP 压缩包，图表信息存储在：

xl/charts/chart*.xml

只要我们直接解析这个 XML，就能拿到几乎全部图表元数据。

二、整体思路

技术路线

  1. 通过urllib下载 Excel 文件

  2. 使用ZipFile读取 xlsx 内部结构

  3. 定位xl/charts/chart1.xml

  4. 使用xml.etree.ElementTree解析图表 XML

  5. 按 OpenXML 规范解析：

    • 标题（title）
    • 系列（ser）
    • 分类轴（catAx）
    • 数值轴（valAx）
    • 字体、字号
    • X / Y 轴数据

三、核心代码实现

1️⃣ 完整函数代码

importxml.etree.ElementTreeasETfromzipfileimportZipFileimportioimporturllib.requestdefget_chat_info(direct_link):result={}res={}try:# 下载 Excel 文件file=urllib.request.urlopen(direct_link).read()archive=ZipFile(io.BytesIO(file))try:# 读取图表 XMLdata=archive.read('xl/charts/chart1.xml')res['code']=200res['msg']="获取图表信息成功"tree=ET.parse(io.BytesIO(data))root=tree.getroot()# 命名空间ns={'c':'http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/chart','a':'http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/main'}# ================== 图表标题 ==================title_element=root.find('.//c:title/c:tx/c:rich',ns)iftitle_elementisnotNone:title_text=""fortintitle_element.iter('{http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/main}t'):title_text+=t.text result['title']=title_text title_ax_element=root.find('.//c:chart/c:title/c:tx',ns)iftitle_ax_elementisnotNone:tx_pr=title_ax_element.find('.//a:defRPr',ns)iftx_prisnotNone:latin=tx_pr.find('.//a:latin',ns)result['title_font']=latin.get('typeface')iflatinisnotNoneelse"no"result['title_size']=tx_pr.get('sz')or"no"# ================== 系列名称 ==================ser_elements=root.findall('.//c:chart/c:plotArea/*/c:ser',ns)series_name=""forserinser_elements:v=ser.find('.//c:v',ns)ifvisnotNone:series_name=v.text result['series_name']=series_name# ================== X / Y 数据 ==================x_values,y_values=[],[]fornum_refinroot.findall('.//c:numRef',ns):forvinnum_ref.findall('.//c:v',ns):y_values.append(v.text)forptinroot.findall('.//c:cat/c:strRef/c:strCache/c:pt',ns):v=pt.find('.//c:v',ns)ifvisnotNone:x_values.append(v.text)result['x_values']=x_values result['y_values']=y_values# ================== 数值轴 ==================val_ax=root.find('.//c:valAx',ns)ifval_axisnotNone:tx_pr=val_ax.find('.//c:txPr/a:p/a:pPr/a:defRPr',ns)iftx_prisnotNone:latin=tx_pr.find('.//a:latin',ns)result['valAx_font']=latin.get('typeface')iflatinisnotNoneelse"no"result['valAx_size']=tx_pr.get('sz')or"no"# ================== 分类轴 ==================cat_ax=root.find('.//c:catAx',ns)ifcat_axisnotNone:tx_pr=cat_ax.find('.//c:txPr/a:p/a:pPr/a:defRPr',ns)iftx_prisnotNone:latin=tx_pr.find('.//a:latin',ns)result['catAx_font']=latin.get('typeface')iflatinisnotNoneelse"no"result['catAx_size']=tx_pr.get('sz')or"no"# ================== 系列字体 ==================ser=root.find('.//c:chart/c:plotArea/*/c:ser',ns)ifserisnotNone:tx_pr=ser.find('.//a:defRPr',ns)iftx_prisnotNone:latin=tx_pr.find('.//a:latin',ns)result['ser_font']=latin.get('typeface')iflatinisnotNoneelse"no"result['ser_size']=tx_pr.get('sz')or"no"res['data']=resultexcept:res['code']=404res['msg']="未找到图表信息"except:res['code']=500res['msg']="未获取excel信息"returnres

四、测试示例

aa=get_chat_info("http://192.168.31.161:8080/555.xlsx")print(aa)

五、运行结果示例

{"code":200,"msg":"获取图表信息成功","data":{"title":"各季度采购合理性折线图","title_font":"宋体","title_size":"1200","series_name":"采购合理性","x_values":["2018-1","2018-2","2018-3","2018-4","Jan-19","2019-2","2019-3","2019-4","2020-1","2020-2","2020-3","2020-4","2021-1","2021-2","2021-3","2021-4","2022-1","2022-2","2022-3","2022-4"],"y_values":["0.99","0.92","0.91","0.37","0.85","0.97","0.8","0.88","0.67","0.91","0.76","0.75","0.99","0.95","0.89","0.83","0.44","0.75","0.94","0.41"],"valAx_font":"宋体","valAx_size":"1000","catAx_font":"宋体","catAx_size":"1000","ser_font":"宋体","ser_size":"1000"}}

六、关键知识点总结

✅.xlsx是 ZIP 文件
✅ 图表数据在xl/charts/chart*.xml
✅ Excel 图表完全遵循OpenXML 规范
✅ 字体大小单位为1/100 磅（pt）

  • 1000 = 10pt
  • 1200 = 12pt

七、适用场景

  • 自动化审计 Excel 报表
  • 图表规范校验（字体 / 标题 / 数据完整性）
  • Excel → 图表数据 → Web 可视化
  • 报表 AI / LLM 解析前的数据结构化

文章关联

Python 使用 openpyxl 从 URL 读取 Excel 并获取 Sheet 及单元格样式信息

标签： 网站建设 企业官网 项目流程 UI设计 前端开发

热门文章

文章分类

标签云

网站建设 响应式设计 用户体验 SEO优化 前端开发 小程序 电商平台 性能优化

相关文章

您可能感兴趣的其他内容

阿里云渠道商：云服务计费 按量 包年 预留实例怎么选？
2026/1/19 16:46:13 网站建设

阿里云渠道商：云服务计费 按量 包年 预留实例怎么选？

引言：随着云计算技术的普及，越来越多的企业和个人选择使用云服务。阿里云作为国内领先的云服务提供商，提供了多种计费方式以满足不同用户的需求。面对按量付费、包年包月以及预留实例等多种计费方式，用户该如何选择？本…...

阅读更多 →
2026年齿式联轴器市场：哪些厂家产品性能优？，十字传动轴/挠性联轴器/球齿传动轴/球齿联轴器，齿式联轴器企业推荐榜单 - 品牌推荐师
2026/1/19 16:45:42 网站建设

2026年齿式联轴器市场：哪些厂家产品性能优？，十字传动轴/挠性联轴器/球齿传动轴/球齿联轴器，齿式联轴器企业推荐榜单 - 品牌推荐师

当前，齿式联轴器作为机械传动领域的关键部件，凭借其高扭矩传递、角度补偿能力强及结构紧凑等优势，广泛应用于重型机械、冶金、矿山、船舶等行业。随着工业自动化与高端装备制造的快速发展，市场对齿式联轴器的性能、…...

阅读更多 →
好的数据库设计，从“不乱堆”开始：给程序员的避坑指南
2026/1/19 16:45:42 网站建设

好的数据库设计，从“不乱堆”开始：给程序员的避坑指南

超过67%的系统性能问题，根源在于糟糕的数据库设计。本文从程序员的共同痛点出发，通过生活化比喻，拆解数据库设计的核心原理（范式与ACID），并提供一个从理论到实战（含代码示例）的完整设计思路，助你构建高效、稳…...

阅读更多 →

需要专业的网站建设服务？

联系我们获取免费的网站建设咨询和方案报价，让我们帮助您实现业务目标

立即咨询