Python生成图文并茂的PDF报告的方法详解
作者:Python小二
reportlab是Python的一个标准库,可以画图、画表格、编辑文字,最后可以输出PDF格式。本文将利用reportlab模块生成图文并茂的PDF报告,感兴趣的可以了解一下
reportlab是Python的一个标准库,可以画图、画表格、编辑文字,最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法:
1)建立一个空白文档,然后在上面写文字、画图等;
2)建立一个空白list,以填充表格的形式插入各种文本框、图片等,最后生成PDF文档。
因为需要产生一份给用户看的报告,里面需要插入图片、表格等,所以采用的是第二种方法。
安装第三方库
reportlab输入Python的第三方库,使用前需要先安装:pip install reportlab
模块导入
提前导入相关内容,并且注册字体。(注册字体前需要先准备好字体文件)
from reportlab.pdfbase import pdfmetrics # 注册字体 from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont # 字体类 from reportlab.platypus import Table, SimpleDocTemplate, Paragraph, Image # 报告内容相关类 from reportlab.lib.pagesizes import letter # 页面的标志尺寸(8.5*inch, 11*inch) from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet # 文本样式 from reportlab.lib import colors # 颜色模块 from reportlab.graphics.charts.barcharts import VerticalBarChart # 图表类 from reportlab.graphics.charts.legends import Legend # 图例类 from reportlab.graphics.shapes import Drawing # 绘图工具 from reportlab.lib.units import cm # 单位:cm # 注册字体(提前准备好字体文件, 如果同一个文件需要多种字体可以注册多个) pdfmetrics.registerFont(TTFont('SimSun', 'SimSun.ttf'))
封装不同内容对应的函数
创建一个Graphs类,通过不同的静态方法提供不同的报告内容,包括:标题、普通段落、图片、表格和图表。函数中的相关数据目前绝大多数都是固定值,可以根据情况自行设置成相关参数。
class Graphs: # 绘制标题 @staticmethod def draw_title(title: str): # 获取所有样式表 style = getSampleStyleSheet() # 拿到标题样式 ct = style['Heading1'] # 单独设置样式相关属性 ct.fontName = 'SimSun' # 字体名 ct.fontSize = 18 # 字体大小 ct.leading = 50 # 行间距 ct.textColor = colors.green # 字体颜色 ct.alignment = 1 # 居中 ct.bold = True # 创建标题对应的段落,并且返回 return Paragraph(title, ct) # 绘制小标题 @staticmethod def draw_little_title(title: str): # 获取所有样式表 style = getSampleStyleSheet() # 拿到标题样式 ct = style['Normal'] # 单独设置样式相关属性 ct.fontName = 'SimSun' # 字体名 ct.fontSize = 15 # 字体大小 ct.leading = 30 # 行间距 ct.textColor = colors.red # 字体颜色 # 创建标题对应的段落,并且返回 return Paragraph(title, ct) # 绘制普通段落内容 @staticmethod def draw_text(text: str): # 获取所有样式表 style = getSampleStyleSheet() # 获取普通样式 ct = style['Normal'] ct.fontName = 'SimSun' ct.fontSize = 12 ct.wordWrap = 'CJK' # 设置自动换行 ct.alignment = 0 # 左对齐 ct.firstLineIndent = 32 # 第一行开头空格 ct.leading = 25 return Paragraph(text, ct) # 绘制表格 @staticmethod def draw_table(*args): # 列宽度 col_width = 120 style = [ ('FONTNAME', (0, 0), (-1, -1), 'SimSun'), # 字体 ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12), # 第一行的字体大小 ('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10), # 第二行到最后一行的字体大小 ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), '#d5dae6'), # 设置第一行背景颜色 ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'), # 第一行水平居中 ('ALIGN', (0, 1), (-1, -1), 'LEFT'), # 第二行到最后一行左右左对齐 ('VALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'MIDDLE'), # 所有表格上下居中对齐 ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, -1), colors.darkslategray), # 设置表格内文字颜色 ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 0.5, colors.grey), # 设置表格框线为grey色,线宽为0.5 # ('SPAN', (0, 1), (0, 2)), # 合并第一列二三行 # ('SPAN', (0, 3), (0, 4)), # 合并第一列三四行 # ('SPAN', (0, 5), (0, 6)), # 合并第一列五六行 # ('SPAN', (0, 7), (0, 8)), # 合并第一列五六行 ] table = Table(args, colWidths=col_width, style=style) return table # 创建图表 @staticmethod def draw_bar(bar_data: list, ax: list, items: list): drawing = Drawing(500, 250) bc = VerticalBarChart() bc.x = 45 # 整个图表的x坐标 bc.y = 45 # 整个图表的y坐标 bc.height = 200 # 图表的高度 bc.width = 350 # 图表的宽度 bc.data = bar_data bc.strokeColor = colors.black # 顶部和右边轴线的颜色 bc.valueAxis.valueMin = 5000 # 设置y坐标的最小值 bc.valueAxis.valueMax = 26000 # 设置y坐标的最大值 bc.valueAxis.valueStep = 2000 # 设置y坐标的步长 bc.categoryAxis.labels.dx = 2 bc.categoryAxis.labels.dy = -8 bc.categoryAxis.labels.angle = 20 bc.categoryAxis.categoryNames = ax # 图示 leg = Legend() leg.fontName = 'SimSun' leg.alignment = 'right' leg.boxAnchor = 'ne' leg.x = 475 # 图例的x坐标 leg.y = 240 leg.dxTextSpace = 10 leg.columnMaximum = 3 leg.colorNamePairs = items drawing.add(leg) drawing.add(bc) return drawing # 绘制图片 @staticmethod def draw_img(path): img = Image(path) # 读取指定路径下的图片 img.drawWidth = 5*cm # 设置图片的宽度 img.drawHeight = 8*cm # 设置图片的高度 return img
生成报告
if __name__ == '__main__': # 创建内容对应的空列表 content = list() # 添加标题 content.append(Graphs.draw_title('数据分析就业薪资')) # 添加图片 content.append(Graphs.draw_img('抗疫必胜.png')) # 添加段落文字 content.append(Graphs.draw_text('众所周知,大数据分析师岗位是香饽饽,近几年数据分析热席卷了整个互联网行业,与数据分析的相关的岗位招聘、培训数不胜数。很多人前赴后继,想要参与到这波红利当中。那么数据分析师就业前景到底怎么样呢?')) # 添加小标题 content.append(Graphs.draw_title('')) content.append(Graphs.draw_little_title('不同级别的平均薪资')) # 添加表格 data = [ ('职位名称', '平均薪资', '较上年增长率'), ('数据分析师', '18.5K', '25%'), ('高级数据分析师', '25.5K', '14%'), ('资深数据分析师', '29.3K', '10%') ] content.append(Graphs.draw_table(*data)) # 生成图表 content.append(Graphs.draw_title('')) content.append(Graphs.draw_little_title('热门城市的就业情况')) b_data = [(25400, 12900, 20100, 20300, 20300, 17400), (15800, 9700, 12982, 9283, 13900, 7623)] ax_data = ['BeiJing', 'ChengDu', 'ShenZhen', 'ShangHai', 'HangZhou', 'NanJing'] leg_items = [(colors.red, '平均薪资'), (colors.green, '招聘量')] content.append(Graphs.draw_bar(b_data, ax_data, leg_items)) # 生成pdf文件 doc = SimpleDocTemplate('report.pdf', pagesize=letter) doc.build(content)
生成报告的结果如下:
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