前言
svg(scalable vector graphics)是一种基于xml的矢量图像格式。这种格式在web开发和其他图形应用中非常流行,提供了一种高效的方式来呈现复杂的矢量图形。如果我们需要在网页中嵌入excel表格,或是直接使用excel工作表制作网页,可以将其转换为svg文件来实现直接的网页嵌入和制作。同时,由于svg文件能够在浏览器中直接打开查看,在不需要对excel文件内容进行编辑的情况下,将excel工作表转换为svg格式也可以在更多的设备上实现excel文件数据查看。而使用python,我们可以自动化这一转换过程,实现高效的文件处理。本文将介绍如何使用python转换excel文件为svg格式。
本文所使用的方法需要用到spire.xls for python,pypi:pip install spire.xls。
用python将excel工作表转换为svg文件
我们可以使用worksheet.tosvgstream(stream: stream, firstrow: int, firstcolumn: int, lastrow: int, lastcolumn: int)来将excel文件中的工作表转换为svg文件。其中的参数可以指定需要转换为单元格范围,我们也可以将参数设置为0来转换所有已使用的单元格为svg文件。
以下是操作步骤。
- 导入
workbook和stream模块。 - 创建
workbook实例,使用workbook.loadfromfile()方法再入excel文件。 - 循环excel文件中的工作表:
- 使用workbook.worksheets.get_item()方法获取当前工作表。
- 创建stream对象。
- 使用worksheet.tosvgstream()方法将工作表转换为svg文件。
- 释放资源。
代码示例
from spire.xls import workbook, stream
# 创建workbook实例
workbook = workbook()
# 加载一个excel文件
workbook.loadfromfile("sample.xlsx")
# 遍历所有工作表
for i in range(0, workbook.worksheets.count):
# 获取工作表
worksheet = workbook.worksheets.get_item(i)
# 创建一个stream对象
svgstream = stream("output/svgs/sheet" + str(i+1) + ".svg")
# 将工作表保存为svg文件
worksheet.tosvgstream(svgstream, 0, 0, 0, 0)
svgstream.flush()
svgstream.close()
# 释放资源
workbook.dispose()
转换结果

用python将excel图表工作表转换为svg
图表工作表是一种特殊的工作表,其中只包含一个图表。我们可以使用workbook.getchartsheetbyname()从工作簿中获取指定工作表,然后使用chartsheet.tosvgstream()将其保存为svg文件。
以下是操作步骤。
- 导入
workbook和stream模块。 - 创建
workbook实例,使用workbook.loadfromfile()方法再入excel文件。 - 使用
workbook.getchartsheetbyname()从工作簿中获取指定工作表。 - 创建
stream对象。 - 使用
chartsheet.tosvgstream()将其保存为svg文件。 - 释放资源。
代码示例
from spire.xls import workbook, stream
# 创建workbook实例
workbook = workbook()
# 加载一个excel文件
workbook.loadfromfile("sample.xlsx")
# 获取一个图表工作表
chartsheet = workbook.getchartsheetbyname("chart1")
# 创建一个stream实例
stream = stream("output/svgs/chartsheettosvg.svg")
# 将图表工作表转换为svg
chartsheet.tosvgstream(stream)
# 释放资源
stream.close()
workbook.dispose()
转换结果

本文演示了如何使用python将excel文件转换为svg格式,包括转换工作表和转换图表工作表。
到此这篇关于使用python实现excel文件转换为svg格式的文章就介绍到这了,更多相关python excel转svg内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网!
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