如何用Python读取Excel中图片？

公众号：早起Python

作者：刘早起

大家好，在使用Python进行办公自动化操作时，一定少不了与Excel表格的交互，我们通常是用pandas处理表格数据，但大多数情况下，都是读取表格中的数值进行分析。

那么你知道如何使用Python读取Excel中的图片？又如何使用Python直接往Excel中写入图片？甚至使用Python制作一个Excel可视化大屏？

因为图片的存储格式与数字数据格式不一样，所以实现起来稍显复杂，本文就将对以下两个部分进行深入讲解：

Python读取Excel图片
Python写入Excel图片

涉及的Python模块有以下几个

PIL
win32
os
zipfile
numpy
xlsxwriter

一、准备

由于此次包比较多，我们需要在命令行中使用pip进行安装

pip install pillow   #这是对模块PTL的安装
pip install pypiwin32    #这是对win32的安装
pip install os 
pip install zipfile
pip install numpy
pip install xlsxwriter

在下载的过程中，有些包是比较大的，会出现超时time out的报错现象。这里介绍几个国内的镜像，大家可以尝试其中一个，速度会比单纯的pip快10倍不止。地址如下：

http://pypi.douban.com/simple/ 豆瓣
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 阿里
http://pypi.hustunique.com/simple/ 华中理工大学
http://pypi.sdutlinux.org/simple/ 山东理工大学
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 清华

代码如下：

pip install 模块名 -i 网址

以清华镜像举例

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：如果是原生态的cmd窗口安装的，会提示加个--user命令，读者按照指示即可。

二、Python读取Excel图片

上面说过，Python读取Excel图片有两种方法。

“ 第一种：将 xlsx后缀名改为 zip形式，即进行压缩。而后读取里面存储图片的文件，将里面的图片取出来。
第二种：用提取到粘贴板中的方法将图片保存到 JPG、 PNG等格式中
”

两种方法各有缺点和优点，第一种方法缺点是代码量比较长，优点是万能，Excel的所有格式都可以运用。

第二种的优点是代码量少，缺点是对于一些xlsx的文件运用不了。

首先我们先讲解第一种方法，之后在讲解第二种方法时，大家可以进行对比！

讲解之前我们用的是以下的example.xlsx文件，里面有四个工作表，每个工作表都有一张数据可视化图。例如工作表3中的气泡图如下：

2.1 方法一

和之前的文章一样，我们先给出全部代码与效果图之后再进行讲解

import os
import zipfile
import os
from PIL import Image
import numpy as np 
path = r'D:'
count = 1
for file in os.listdir(path):
    new_file = file.replace(".xlsx",".zip")
    os.rename(os.path.join(path,file),os.path.join(path,new_file))
    count+=1
print('总共有'+str(count)+'个文件夹')
number = 0
craterDir = "D:/"  # 存放zip文件的文件夹路径
saveDir = "D:/"  # 存放图片的路径 
list_dir = os.listdir(craterDir) 
for i in range(len(list_dir)):
    if 'zip' not in list_dir[i]:
        list_dir[i] = ''
while '' in list_dir:
    list_dir.remove('')    
for zip_name in list_dir:
    print(zip_name)
    azip = zipfile.ZipFile(craterDir + zip_name)
    namelist = (azip.namelist())
 
    for idx in range(0,len(namelist)):
        if namelist[idx][:9] == 'xl/media/':#图片是在这个路径下
            img_name = saveDir + str(number)+'.jpg'
            f = azip.open(namelist[idx])
            img = Image.open(f)
            img = img.convert("RGB")
            img.save(img_name,"JPEG")
            number += 1
azip.close()  #关闭文件，必须有，释放内存

效果展现如下：

可以看到example.xlsx里面的四张工作表里的图片都提取出来，保存在本地。

现在我们进行代码解析，首先，引入相关包

import os
import zipfile
from PIL import Image
import numpy as np

其次，就是将xlsx格式结尾的文件夹进行压缩，转化成zip结尾的文件

path = r'D:'   #excel文件位置
count = 1
for file in os.listdir(path):
    new_file = file.replace(".xlsx",".zip")
    os.rename(os.path.join(path,file),os.path.join(path,new_file))
    count+=1

这里首先设置了example.xlsx的文件位置，在D盘的根目录，读者需要做调整的话在path那行代码修改即可。

其次用os模块的listdir函数用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。再用for循环遍历这个列表，将.xlsx结尾的改为.zip结尾。

同时再用os.rename()函数重命名对应的文件夹。count是用来告诉用户这个文件夹有多少个文件的，用于检验。

最后，就是在这些压缩过后的文件中，提取图片。代码如下

number = 0
craterDir = "D:/"  # 存放zip文件的文件夹路径
saveDir = "D:/"  # 存放图片的路径 
list_dir = os.listdir(craterDir) # 获取所有的文件名

for i in range(len(list_dir)):
    if 'zip' not in list_dir[i]:
        list_dir[i] = ''
while '' in list_dir:
    list_dir.remove('')

下面是代码解析：

首先，number=0是用来最后命名图片的。craterDir是指存放zip的文件夹路径，saveDir指存放提取后的图片的指定路径。用os.listdir()函数来获取在这个路径下的所有文件名字。

这里强调下，本章代码采用的路径，除了上面讲过的path外，其他都用绝对路径，因为如os模块和zipfile模块，这些模块用绝对路径更不会报错。

下面用一个for循环加个while循环的用途是剔除不是.zip结尾的文件夹。这时有读者会问，用for循环加个列表del函数不香吗？

其实是不行的，大家可以去尝试一下。原因是，你每次del广域网一个列表的元素，列表的数量值会一直在变而不是固定的，这样就会导致超出索引的错误。

for zip_name in list_dir:
    print(zip_name)
    # 默认模式r,读
    azip = zipfile.ZipFile(craterDir + zip_name)
    # 返回所有文件夹和文件
    namelist = (azip.namelist())
 
    for idx in range(0,len(namelist)):
        if namelist[idx][:9] == 'xl/media/':#图片是在这个路径下
            img_name = saveDir + str(number)+'.jpg'
            f = azip.open(namelist[idx])
            img = Image.open(f)
            img = img.convert("RGB")
            img.save(img_name,"JPEG")
            number += 1
azip.close()  #关闭文件，必须有，释放内存

最后就是读取zip文件中的图片。用for循环遍历我们已经处理过的list——dir列表，得到zip文件名，再用zipfile.ZipFile()函数来打开我们zip文件。其中azip.namelist()函数是用来装zip文件里面所有文件的文件名列表。

接下来可以进入到zip文件中仔细观察，可以发现我们所需要的图片在'xl/media/'这个路径下，有了这个目标后，我们再用for循环遍历zip文件里的所有文件，找到路径下的图片。

第二个for循环需要注意几点：

“ azip.open()是 zipfile模块里的打开命令。相对应的，就有 azip.close()这个命令，这个命令再整个程序运行完后必须运训，因为不仅可以清理所占空间，而且如果你需要还原xlsx文件格式的话，你就必须得关闭，不然会报错。
Image.open()是模块 Pillow模块的读取图片函数，也算是我们本章最重要的函数之一了，与其搭配的是 Image.save()函数，是用来存储的。中间插着一段代码 img.convert("RGB")，这个一般都是要用到的，我们存储的图片大多数是有色的，也就是RGB图像，如果是黑白的话就要调一下参数。有兴趣的读者可以自行查阅文献。
”

2.2 方法二

接下来讲解第二种方法，先上代码

from PIL import ImageGrab
import win32com.client as win32

excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
workbook = excel.Workbooks.Open(r'D:\example.xlsx')

num = 1
for sheet in workbook.Worksheets:
    for i, shape in enumerate(sheet.Shapes):
        if shape.Name.startswith('Picture'):
            shape.Copy()
            image = ImageGrab.grabclipboard()   
            image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg')
            num+=1
excel.Quit()

效果呈现：

从上图可以看到，与方法一的效果相比，基本一致，除了没有进行压缩，下面简单说一下代码

from PIL import ImageGrab
import win32com.client as win32
excel = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
workbook = excel.Workbooks.Open(r'D:\example.xlsx')

首先先引入方法二相关的模块，第三行代码是引入模块win32中对Excel中的运用程序。第四行和方法一一样是读取D盘根目录下的example.xlsx文件。

num = 1
for sheet in workbook.Worksheets:
    for i, shape in enumerate(sheet.Shapes):
        if shape.Name.startswith('Picture'):
            shape.Copy()
            image = ImageGrab.grabclipboard()   
            image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg')
            num+=1
excel.Quit()

第一行num=1，是用来为下面存储图片的图片命名的

接下来就是进行for嵌套for，第一个for循环的目的是遍历所选Excel文件中的工作表，我们有四张图片放在example.xlsx的四个不同的工作表里。第二个for循环是用来遍历每个工作表中的图片并复制到粘贴板中的。

其中，enumerate()函数是用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。这里的意思就是存放每张图片数据信息的索引。i是数据下标，shape是数据

“ shape.Name.startswith('Picture')是判断获到的shape里面名字信息中的开头是否符合'pitcure'，如果是，则返回True。
shape.Copy()函数是对一个一个字典的浅复制（拷贝）。简单来说就是只在程序中的复制。
ImageGrab.grabclipboard()函数是方法二的精髓，这个函数是抓取当前剪贴板的快照，返回一个模式为“RGB”的图像或者文件名称的列表。如果剪贴板不包括图像数据，这个函数返回空。读者可以使用函数 isinstance()来检查该函数返回的是一个有效图像对象或者其他数据。
image.convert('RGB').save(r'D:\{}.jpg'.format(num), 'jpeg')这段语句，是将得到的image以jpg的格式存储。这里的 jpeg其实就是jpg，只不过模块里以jpeg代替jpg。
”

注意，这里必须用convert('RGB')，如果不使用.convert('RGB')进行转换的话，读出来的图像是RGBA四通道的，A通道为透明通道，运出来是没有图像显示的。因此使用convert('RGB')进行通道转换。

至此，我们就讲完了使用Python提取Excel中图片的两种方法，大家可以根据自己的情况来选择如恶化提取Excel中的图片。

二、Python写入Excel图片

在讲完如何用Python提取Excel中图片之后，下面我们将讲解如何用Python将图片写入到Excel文件中。

我们常用的模块是xlsxwriter。这里先介绍这个模块的常用插入图片函数

worksheet.insert_image(row,col,image[,options] ：在工作表单元格中插入一张图片

参数介绍如下：

“

row(int) - 单元格所在的行（从0开始）
col(int) - 单元格所在的列（从0开始）
image(string) - 图片文件名（含路径）
options(dict) - 可选的图片位置，缩放，url参数

”

同时insert_image()方法接受字典形式的可选参数来定位和缩放图片。默认值为

{
    'x_offset': 0,    #以像素为单位，可以大于每个单元格的宽度和高度
    'y_offset': 0,
    'x_scale': 1,
    'y_scale': 1,
    'url': None,
    'tip': None,
    'image_data': None,
    'positioning': None,
}

上面几个参数主要作用如下：

“

x_scale和y_scale参数可以用于水平及垂直的缩放图片。
url参数可以为图片添加超链接/url， tip 参数为含有超链接的图片提供可选的鼠标悬停时的提示信息
image_data参数用于在io.BytesIO中添加内存中的字节流，一般不用
positioning参数可以用来控制图片对象的位置

”

接下来会做一个简单的程序来演示：

这里用一份数据简单的画出一个折线图，数据是一份广汇汽车的股票数据，从8月底到10月底的数据。以收盘价和时间画一个简单的折线图.

代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as psl
import xlsxwriter
fig = plt.figure()
df = pd.read_excel(r'D:\数据.xlsx')
title = ['日期','收盘价']
df = df[title]
plt.plot(df['日期'],df['收盘价'])
plt.gcf().autofmt_xdate()#自动调整角度
plt.savefig(r'D:\数据折线图.jpg')

Python画出的图如下：

现在我们要将其插入到一份名为数据image.xlsx的excel文件中，来看看代码怎么写

首先使用xlswriter创建一个新Excel文件并添加一个工作表。

workbook = xlsxwriter.Workbook(r'D:\数据images.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

下面使用.insert_image插入图片。

worksheet.write('A2', '插入第一张图片：')
worksheet.insert_image('B2', r'D:\数据折线图.jpg')

worksheet.write('A12', '插入第二张即位偏移图片：')
worksheet.insert_image('B12', r'D:\数据折线图.jpg', {'x_offset': 15, 'y_offset': 10})


# 插入一张缩放了的图片。
worksheet.write('A23', '插入第三张缩放了的图片：')
worksheet.insert_image('B23', r'D:\数据折线图.jpg', {'x_scale': 0.5, 'y_scale': 0.5})

workbook.close()

最后要注意一定要用workbook.close()才能生成，效果呈现如下