Метка: python

globals, locals, vars, dir – инспектируем переменные

Программист на Python может узнать, какие именно переменные определенны в данный момент в интерпретаторе. Переменные можно разделить на локальные и глобальные. Глобальные определены на верхнем уровне кода снаружи функций и классов (грубо говоря без отступов слева). Локальные переменные наоборот определены внутри своих зон видимости, ограниченных классами и функциями.

Функция globals() выдает словарь глобальных переменных (ключ – имя переменной). Функция locals() возвращает словарь только локальных переменных. Пример:

x, y = 5, 10

def test():
    y, z = 33, 44
    print('globals:', globals())
    print('locals:', locals())

test()

"""Вывод:
globals: {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': ...>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': '/Users/.../vars.py', '__cached__': None, 'x': 5, 'y': 10, 'test': <function test at 0x107677280>}
locals: {'y': 33, 'z': 44}"""

Обратите внимание, что переменная y в locals() имеет другое значение, нежели чем в globals(). Это две разные переменные из разных областей, но внутри функции приоритет имеет локальная y.

Еще важно знать, что в список переменных входят не только простые переменные, которые вы определяете через знак присваивания, но и функции, классы и импортированные модули!

Через словари из locals() и globals() переменные можно не только читать, но и создавать, перезаписывать и удалять:

>>> x = 10
>>> globals()['x'] = 5
>>> x
5
>>> globals()['new_var'] = 10
>>> new_var
10
>>> del globals()['new_var']
>>> new_var
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'new_var' is not defined

vars()

vars() ведет себя как locals(), если вызвана без аргумента, а если с аргументом, то она просто получает __dict__ от аргумента. Если его нет у аргумента, то будет TypeError.

class Foo:
    def __init__(self):
        self.x = 5

f = Foo()
print(vars(f))  # {'x': 5}
print(vars(f) == f.__dict__)  # True

В глобальном контексте все три функции возвращают одно и тоже – глобальные переменные. Проверьте:

print(globals())
print(locals())
print(vars())
print(globals() == locals() == vars()) # True

dir()

Без параметров dir() возвращает список имен переменных. В глобальном контексте – глобальных переменных, в локальном – список имен локальных переменных.

def test():
    x = 10
    print(dir())  # ['x']

y = 10
test()
print(dir())  # ['__annotations__', ..., '__spec__', 'test', 'y']

Все рассмотренные выше функции являются встроенными и не требуют импортов.

P. S.

В отличие он некоторых других языков в Python блоки типа for, if, while, with не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:

x = 1
if True:
    x = 2
print(x)  # 2

Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:

i = 10
for i in range(5):  # затирает i
    ...
print(i)  # 4

Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:

x = 1
class Foo:
    x = 2
    def method(self):
        x = 3
        return x
print(x, Foo.x, Foo().method())  # все 3 разные

Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.

>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
>>> pi = 3
>>> pi, id(pi)
(3, 4462262880)
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)

Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

​​Разбор URL

Функция urlparse из модуля urllib.parse разбирает URL на составные части: протокол, имя хоста, порт, путь, запрос и прочие.

Части URL
>>> u1 = urlparse('https://tirinox:1234@www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login')
>>> u1
ParseResult(scheme='https', netloc='tirinox:1234@www.site.com:8080', path='/some/page/index.html', params='', query='page=2&action=login', fragment='')
>>> u1.scheme, u1.query, u1.netloc
('https', 'page=2&action=login', 'tirinox:1234@www.site.com:8080')

Имя хоста, порт, логин и пароль объединены в поле netloc, но их компоненты доступны для чтения по этим атрибутам:

>>> u1.username, u1.password, u1.hostname, u1.port
('tirinox', '1234', 'www.site.com', 8080)

Собрать обратно ParseResult в URL:

>>> u1.geturl()
'https://www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login'

Если мы хотим в URL поменять какие-то части, удобно делать вот так:

>>> u1._replace(scheme='http').geturl()
'http://www.site.com:8080/some/page/index.html?page=2&action=login'

Однако таким способом нельзя поменять компоненты netloc, например, отдельно порт. netloc нужно менять целиком:

>>> u1._replace(netloc="user:password@www.site.com:8090").geturl()
'https://user:password@www.site.com:8090/some/page/index.html?page=2&action=login'

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

Парсим Википедию с Beautiful Soup 4

Для одного из моих проектов понадобилось раздобыть список субъектов РФ с их гербами. Я решил автоматизировать этот процесс, написав скрипт на языке Python. Поделюсь с вами процессом разработки, трудностями, с которыми столкнулся и их решениями.

Парсить будем эту страницу – статья «Субъекты Российской Федерации»: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%83%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8

Нам понадобятся библиотеки (requests – для HTTP запросов, BeautifulSoup4 – для разбор HTML документа и lxml – нужна для BeautifulSoup4):

pip install requests lxml BeautifulSoup4

BeautifulSoup4 сам по себе не ставит парсер lxml, его мы поставили вручную.

Контент интересующей страницы нужно скачать. Чтобы не дергать сайт при каждой нашей попытке во время разработки, предлагаю скачать документ один раз и сохранить его в файл при первом запуске, а в последствии брать содержимое уже из локального файла, а не с сайта.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

URL = 'https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%83%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8'
FILE = 'wikipage.html'


def load_url_contents_cached(url, local_file):
    # если есть на диске, то считаем с диска
    if os.path.exists(local_file):
        with open(local_file, 'r') as f:
            contents = f.read()
    else:
        # нет на диске - скачаем
        contents = requests.get(url).text
        # сохраним в файл
        with open(local_file, 'w') as f:
            f.write(contents)
    return contents

В переменной contents лежит целиком HTML код в виде текста. Превратим его в суп, т. е. в объект BeautifulSoup, который даст возможность работать с ним в форме объектной модели: искать элементы по их именам, классам и атрибутам, и извлекать их контент и свойства.

soup = BeautifulSoup(contents, 'lxml')

print(soup.prettify())  # посмотреть код страницы – много текста

Далее, нам нужно понять, что искать на странице. Мне нужна таблица с регионами и скачать их гербы. Листаем до таблицы, выбираем название первого субъекта, правая кнопка, посмотреть код. Да, сразу скажу, что использую браузер Chrome.

Ищем элемент.

Находим в открывшейся консоли разработчика нужный элемент с названием региона, снова правой кнопкой – Copy – Copy selector. Это копирует селектор (строку, которая позволяет однозначно выбрать именно этот элемент страницы) в буфер обмена.

Копирование селектора

Теперь по селектору BS4 может найти нам элемент:

elem = soup.select('#mw-content-text > div > table.standard.sortable.jquery-tablesorter > tbody > tr:nth-child(3) > td:nth-child(2) > a')

print(elem)  # []

Увы, пусто. Давайте откроем код страницы, чтобы посмотреть, что не так. Оказывается при загрузке у таблицы нет класса jquery-tablesorter. Он добавляется уже во время исполнения кода JS:

Классы таблицы.

А мы парсим просто HTML пришедший с сервера и не запускаем никакие скрипты на страницы. Поэтому удаляем этот лишний класс из селектора:

elem = soup.select('#mw-content-text > div > table.standard.sortable > tbody > tr:nth-child(3) > td:nth-child(2) > a')

print(elem)
# [<a href="/wiki/%D0%90%D0%B4%D1%8B%D0%B3%D0%B5%D1%8F" title="Адыгея">Республика Адыгея</a>]

Теперь элемент успешно обнаруживается. Но мы разобьем этот запрос на части, чтобы сначала извлечь все строки таблицы, а затем из каждой строки достать название и ссылку. Изучим, как нам достать путь к картинге герба из каждой строки таблицы tr:

Путь к картинке герба

Можно было бы взять атрибут src от img, но в атрибуте srcset есть варианты побольше размером, однако его придется тоже разобрать на части – разбить сначала по запятым, потом по пробелам.

Обратите внимание, что селектор всегда возвращает нам массив элементов, даже если элемент внутри всего один такой, поэтому после select всегда обращаемся по индексу. Атрибут у элемента тоже берут через квадратные скобки.

def extract_names_and_image_urls(contents):
    soup = BeautifulSoup(contents, 'lxml')

    # строки таблицы
    rows = soup.select('#mw-content-text > div > table.standard.sortable > tbody > tr')

    for row in rows:
        # все ячейки этой строки
        columns = row.select('td')
        try:
            # название региона - это содержание нулевого по счету тэга "a" в ячейке номер 1
            name = columns[1].select('a')[0].text.strip()

            # а картинка в 3 ячейке в тэге img возьмем атрибут srcset
            image_page_url: str = columns[3].select('img')[0]['srcset']
            
            # разбить атрибут по запятым, взять последний вариант, потом забить по пробелам, взять адрес
            # и добавить протокол к нему, чтобы иметь полный URL
            large_image = 'https:' + image_page_url.split(',')[-1].strip().split(' ')[0]

            yield name, large_image

        except IndexError:
            continue

Если не понимаете, что именно происходит, то запустите этот код и увидите по шагам, как мы достаем данные из тэгов:

def separator(double=False):
    """Разделительная линия"""
    print('-' * 100)
    if double:
        print()
        separator()
        

contents = load_url_contents_cached(URL, FILE)
soup = BeautifulSoup(contents, 'lxml')

# строки таблицы
rows = soup.select('#mw-content-text > div > table.standard.sortable > tbody > tr')

# 42 строка
row = rows[42]

print(row)

separator()

columns = row.select('td')
print(columns)

separator()

print(columns[1])

separator()

print(columns[1].select('a'))

separator()

print(columns[1].select('a')[0])

separator()

print(columns[1].select('a')[0].text)

separator(double=True)

print(columns[3])

separator()

print(columns[3].select('img'))

separator()

print(columns[3].select('img')[0])

separator()

print(columns[3].select('img')[0]['srcset'])

separator()

image_page_url = columns[3].select('img')[0]['srcset']

print(image_page_url.split(','))

separator()

print(image_page_url.split(',')[-1])

separator()

print(image_page_url.split(',')[-1].strip().split(' '))

separator()

print(image_page_url.split(',')[-1].strip().split(' ')[0])

separator()

print('https:' + image_page_url.split(',')[-1].strip().split(' ')[0])

Полученные картинки нужно только скачать:

def download_file(url, save_to):
    r = requests.get(url, allow_redirects=True)
    with open(save_to, 'wb') as f:
        f.write(r.content)

Собираем все вместе. Качаем страницу, читаем список имен и адресов, создаем папку для картинок, качаем каждый герб и сохраняем его под именем субъекта:

data = extract_names_and_image_urls(load_url_contents_cached(URL, FILE))

IMAGE_PATH = 'out_img'
os.makedirs(IMAGE_PATH, exist_ok=True)  # создать папку, если ее нет 

for name, image_url in data:
    print(f'Downloading {name}')
    download_file(image_url, os.path.join(IMAGE_PATH, name + '.png'))

Вот что у меня сохранилось в итоге:

Результаты загрузки

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

Пишем Brainfuck на Python

Есть мнение, что каждый программист должен написать в жизни хотя бы один язык программирования, либо реализовать уже существующий, но своими руками. В качестве примера мы начнем с самого простого и создадим Brainfuck. Согласно Вики:

Brainfuck — один из известнейших эзотерических языков программирования, придуман Урбаном Мюллером (нем.Urban Müller) в 1993 году, известен своим минимализмом. Название языка можно перевести на русский как вынос мозга, оно напрямую образовано от английского выражения brainfuck (brain — мозг, fuck — иметь половое сношение), т. е. заниматься ерундой. Язык имеет восемь команд, каждая из которых записывается одним символом. Исходный код программы на Brainfuck представляет собой последовательность этих символов без какого-либо дополнительного синтаксиса.

Википедия.

Описание 8 команд:

Команда BrainfuckОписание команды
Начало программывыделяется память под 30 000 ячеек с нулевыми начальными значениями
>перейти к следующей ячейке
<перейти к предыдущей ячейке
+увеличить значение в текущей ячейке на 1
-уменьшить значение в текущей ячейке на 1
.напечатать значение из текущей ячейки
,ввести извне значение и сохранить в текущей ячейке
[если значение текущей ячейки ноль, перейти вперёд по тексту программы на ячейку, следующую за соответствующей ] (с учётом вложенности)
]если значение текущей ячейки не нуль, перейти назад по тексту программы на символ [ (с учётом вложенности)

Реализация интерпретатора на Python

Интерпретатор читает программу и выполняет ее сразу на лету.

Первым делом надо прочитать целиком файл с исходником на BF, имя которого мы передаем первым параметром командной строки:

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) == 2:
        # один аргумент - имя файла, который надо выполнить
        with open(sys.argv[1], 'r') as f:
            code = f.read()
        run(code)  # запустить код
    else:
        print(f'usage: python {sys.argv[0]} file.bf')

После того, как код прочитан, мы создаем память из 30 000 ячеек, заполненными нулями. Устанавливаем счетчик команд и указатель на ленте ячеек на 0. Инициализация имеет такой вид:

mem_size = 30000
memory = [0] * mem_size  # оперативная память программы
data_ptr = 0  # индекс текущей ячейки памяти (memory)
instr_ptr = 0  # индекс текущей инструкции кода (code)

Далее в цикле читаем ячейку, если это одна из наших 8 команд, то выполняем, иначе пропускаем (это могут быть пробелы и переносы строк, их просто игнорируем). После выполнения команды, указатель сдвигается вправо по коду (увеличивается на единицу). Программа выполняется до тех пор, пока счетчик инструкций не выйдет за пределы размера кода.

С командами типа «+», «-«, «<«, «>» проблем в понимании быть не должно, они делают простые действия. Разве что, вам следует обратить внимание на то, что я зацикливаю оперативную память, если команда смещения переходит границу (команда < от 0 сдвинет на 29999 ячейку, а команда > с ячейки номер 29999 сдвигает на 0 ячейку).

Фрагмент цикла:

# выполняем - пока не вылетели за пределы кода
while instr_ptr < len(code):
    command = code[instr_ptr]  # текущая команда

    if command == '+':
        memory[data_ptr] += 1
    elif command == '-':
        memory[data_ptr] -= 1
    elif command == '>':
        data_ptr = (data_ptr + 1) % mem_size  # циклическая память
    elif command == '<':
        data_ptr = (data_ptr - 1) % mem_size  # циклическая память
    ...
    instr_ptr += 1   # сдвигаеи к следующей команде

Команда точка «.» печатает на экране единственный символ из текущий ячейки памяти. Я использую функцию chr, чтобы из числа получить символ. end='' указывает, что не надо переводить строку. Команда запятая «,» вводит символ из потока ввода. Считываю строку, беру первый символ и получаю его код функцией ord. Дополним код цикла обработкой ввода и вывода:

...
elif command == '.':
    # печатаем символ с кодом = значения текущей ячейки
    print(chr(memory[data_ptr]), end='')
elif command == ',':
    # ввод - берем код первого символа или 0, если ввод пустой
    inp = input()
    memory[data_ptr] = ord(inp[0]) if inp else 0
...

Это еще не все. Осталось самое сложное – обработка циклов (они же играю роль ветвлений в BF). Открывающая квадратная скобка «[« в code – команда, говорит нам, что нужно проверить текущую ячейку памяти в memory на равенство нулю. Если нуль, то прыгаем за пределы цикла – на соответствующую закрывающую скобку «]». Если не нуль, то дальше просто выполняем тело цикла. Когда натакливаемся на «]», тут тоже нужно проверить условие цикла, и если оно даст не ноль – вернуться к началу цикла, а иначе продолжить выполнять код дальше за скобкой.

Каждый раз во время выполнения кода искать нужную скобку – неудобно и медленно. Можно оптимизировать код, заранее пройдя по нему и запомнив, где какая скобка и где ее подруга – парная скобка. Для этого заведем словарь bracket_map. Для учета вложенности будем пользоваться структурой данных – стэк (из обычного списка):

# ключ и значения - индекс байта в коде
# по любой скобке находим ей пару
bracket_map = {}
stack = []
for pos, symbol in enumerate(code):
    # открыли скобку - положим на вершину стэка ее позицию
    if symbol == '[':
        stack.append(pos)
    elif symbol == ']':
        # вершина стэка - как раз наша парная скобка - была последней
        # удалим ее с вершины
        last_open_pos = stack.pop()
        # создадим парные записи
        bracket_map[pos] = last_open_pos
        bracket_map[last_open_pos] = pos

На иллюстрации ниже показано, что хранит этот словарь на примере простой программы.

Схема скобок для Hello world

Теперь мы готовы добавить в цикл исполнения обработку скобок. Просто проверяем условие, и когда нужно перемещаем указатель текущий команды на парную скобку: из начала цикла в конец, если ячейка содержит 0, и из конца цикла в начало, если не 0:

...
elif command == '[':
    # начало цикла - проверка текущей ячейки
    if not memory[data_ptr]:  # == 0
        # значит надо перейти на ячейку за соответствующей ей закрывающей скобкой
        instr_ptr = bracket_map[instr_ptr]
elif command == ']':
    # проверяем тоже условие, если выполняется, то скачем на начало цилка
    if memory[data_ptr]:  # не ноль
        # перемещаем на конец цикла
        instr_ptr = bracket_map[instr_ptr]

Готово! Интерпретатор завершен! Выполним простую программу hello_world.bf:

 ++++++++++[>+++++++>++++++++++>+++>+<<<<-]>++
 .>+.+++++++..+++.>++.<<+++++++++++++++.>.+++.
 ------.--------.>+.>.
(venv) ➜  bf python bf_interpretator.py hello_world.bf
Hello World! 

Работает! А вот как вам сортировка вставками на Brainfuck:

>>+>,[
    <[
        [>>+<<-]>[<<+<[->>+[<]]>>>[>]<<-]<<<
    ]>>[<<+>>-]<[>+<-]>[>>]<,
]<<<[<+<]>[>.>]

Запускаем. Пишем по очереди символы по одному, энтер после каждого. Чтобы завершить ввод массива – просто энтер без символа:

(venv) ➜  bf python bf_interpretator.py isort.bf      
8
4
6
1
9

14689  

Код программы и примеры загрузил на gist.

Компилятор Brainfuck на Python

Компилятор берет исходный код и превращает его в машинный исполняемый код. Не бойтесь, мы не будем писать в сложные по формату исполняемые файлы ассемблерные команды в виде байт. Поступим хитро. Сначала транслируем программу на BF в код на языке С, а потом обычным компилятором С транслируем код С в исполняемый файл.

Код обрамляется прелюдией, где мы подключаем стандартную библиотеку и инициализируем память. А также завершающими командами:

PRELUDE = """// brainfuck generated:
#include <stdio.h>
int main() {
    const int mem_size = 30000;
    char mem[mem_size];
    memset(mem, 0, mem_size);
    int cur = 0;
"""

ENDING = """
    return 0;
}
"""

Далее код компилятора BF в Си. Все по таблице из Википедии:

def compile_to_c(bf_code):
    instr_ptr = 0  # индекс текущей инструкции кода (code)

    indent = 4  # смещение пробелами - для красоты
    c_code = PRELUDE

    # выполняем - пока не вылетели за пределы кода
    for command in bf_code:
        content = ''
        if command == '+':
            content = 'mem[cur]++;'
        elif command == '-':
            content = 'mem[cur]--;'
        elif command == '>':
            content = 'cur++;'
        elif command == '<':
            content = 'cur--;'
        elif command == '.':
            content = 'putchar(mem[cur]);'
        elif command == ',':
            content = 'mem[cur] = getchar();'
        elif command == '[':
            content = 'while(mem[cur]) {'
        elif command == ']':
            content = '}'

        instr_ptr += 1  # сдвигаем к следующей команде

        if content:
            if command == ']':
                indent -= 4
            c_code += ' ' * indent + content + '\n'
            if command == '[':
                indent += 4

    c_code += ENDING
    return c_code

Сохраняем С-код на диск и вызывем компилятор cc:

c_code = compile_to_c(code)
c_file = f'{name}.c'
with open(c_file, 'w') as f:
    f.write(c_code)
os.system(f'cc {c_file} -o {name}.out')

Проверка:

(venv) ➜  bf python bf_compiler.py hello_world.bf
...тут какое-то предупреждение от компилятора...

(venv) ➜  bf ./hello_world.bf.out 
Hello World!

Код на Си получится примерно такой (я сократил его значительно, чтобы не занимать много места в статье):

// brainfuck generated:
#include <stdio.h>
int main() {
    const int mem_size = 30000;
    char mem[mem_size];
    memset(mem, 0, mem_size);
    int cur = 0;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    while(mem[cur]) {
        cur++;
        mem[cur]++;
        mem[cur]++;
        mem[cur]++;
        cur++;
        mem[cur]++;
        cur--;
        cur--;
        cur--;
        cur--;
        mem[cur]--;
    }
    cur++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    putchar(mem[cur]);
    cur++;
    mem[cur]++;
    putchar(mem[cur]);
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    mem[cur]++;
    putchar(mem[cur]);
    cur++;
    putchar(mem[cur]);

    return 0;
}

Код компилятора в том же самом gist.

Замечания. В это варианте запятая будет работать не так, как в интерпретаторе выше. Поэтому код с сортировкой будет вести себя иначе. И второе: проверял компилятор на своей системе macOS, на Windows компилятор скорее всего не будет работать, если только вы его не запускаете из подсистемы Linux или Cygwin или подобных.

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

Пишем файл Excel из Python

Если вдруг вам потребуется, к примеру, выгружать отчеты из вашей программы, почему бы не воспользоваться общепринятым офисным форматом – Excel? В этом нет ничего сложного, потому что есть прекрасная библиотека XlsxWriter. Приведу для вас немного примеров из документации с собственными дополнениями. Итак, поехали с установки:

pip install XlsxWriter

Простейший пример, думаю, не вызовет вопросов, если вы знакомы с Excel: открыли файл, добавили лист, записали по адресу ячейки текст:

import xlsxwriter

# открываем новый файл на запись
workbook = xlsxwriter.Workbook('hello.xlsx')

# создаем там "лист"
worksheet = workbook.add_worksheet()

# в ячейку A1 пишем текст
worksheet.write('A1', 'Hello world')

# сохраняем и закрываем
workbook.close()

Сразу отмечу, что можно адресовать ячейки не только по строке типа А1 или C15, а непосредственно по индексам колонки и строки, но нумерация начинается в таком случае с нуля (0).

worksheet.write(0, 0, 'Это A1!')
worksheet.write(4, 3, 'Колонка D, стока 5')

Формулы

Естественно, мы можем добавить в ячейки формулы, как мы делаем это руками в Excel – нужно начать выражение со знака равно (=). Пример: в конце таблицы трат введем подсчет суммы:

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('formula.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

# данные
expenses = (
    ['Аренда', 1000],
    ['Комуналка', 100],
    ['Еда', 300],
    ['Качалка', 50],
)

for i, (item, cost) in enumerate(expenses, start=1):
    worksheet.write(f'A{i}', item)
    worksheet.write(f'B{i}', cost)

# колонкой ниже добавить подсчет суммы
worksheet.write('A5', 'Итого:')
worksheet.write('B5', '=SUM(B1:B4)')

# сохраняем и закрываем
workbook.close()

Я пользуюсь программой Numbers на macOS, в MS Office будет более привычный вид. Вот что получилось у меня:

Таблица с формулой итого

Формат

Таблица получилась немного скучновата и невыразительна. Давайте добавим форматы ячейкам, а именно ячейки столбца B сделаем в формате денег, а графу «Итого:» и заголовки – жирными. Формат создается как отдельная переменная, и его передают третьим аргументом после аргумента-содержимого ячейки.

# формат для денег
money = workbook.add_format({'num_format': '#,##0"₽"'})
# формат жирности шрифта
bold = workbook.add_format({'bold': True})

worksheet.write('A1', 'Наименование', bold)
worksheet.write('B1', 'Потрачено', bold)

for i, (item, cost) in enumerate(expenses, start=2):
    worksheet.write(f'A{i}', item)
    worksheet.write(f'B{i}', cost, money)

# колонкой ниже добавить подсчет суммы
worksheet.write('A6', 'Итого:', bold)
worksheet.write('B6', '=SUM(B2:B5)', money)

Результат:

Таблица с формтами

Все подробности о форматах ищите тут. Там рассказано о размере и стиле шрифта, цвете и многом другом. На английском, но думаю, с базовым уровнем даже разберетесь при помощи картинок.

Вот, что там не написано, а хотелось бы улучшить – задать ширину столбца (колонки), чтобы влезал весь текст. Делается это так:

# для каждой колонки отдельно (первый и второй аргументы совпадают)
worksheet.set_column(0, 0, 15)
worksheet.set_column(1, 1, 20)

# или

# задать колонкам в диапазоне от 0 до 1 каждой – ширину 15
worksheet.set_column(0, 1, 15)

# или по названиям:
worksheet.set_column('A:B', 15)
worksheet.set_column('C:C', 20)

В каких единицах измеряется ширина? Черт его знает, это не сказано в документации, может, в сантидюймах? Подбирайте на глазок. Мой итог:

Увеличена ширина колонки

Графики

Они есть! Давайте построим график.

Шаг 1: зададим данные. Можно писать массив прямо в колонку, а не по каждой ячейке отдельно:

data = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [2, 4, 6, 8, 10],
    [3, 6, 9, 12, 15],
]

# можно писать сразу колонками!
worksheet.write_column('A1', data[0])
worksheet.write_column('B1', data[1])
worksheet.write_column('C1', data[2])

Шаг 2. Создадим график, задав его тип – в данном случае: диаграмма-столбики. Потом зададим серии данных.

chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

# добавим три последовательности данных
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$A$1:$A$5'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$B$1:$B$5'})
chart.add_series({'values': '=Sheet1!$C$1:$C$5'})

Так, стоп! Что значит эта страшная строка? Она говорит, что нужно взять ячейки с листа «Sheet1» и так далее. А можно попроще? Да – задать данные через числовые координаты списком. А еще за одно в цикл завернем:

worksheet.name = 'Первый лист'
for col, series in enumerate(data):
    chart.add_series({
        # имя листа, строка начала, колонка начала, строка конца, колонка конца
        'values': [worksheet.name, 0, col, 4, col],
        'name': f'Серия {col + 1}'
    })

Шаг 3: вставить наш график в нужную ячейку:

# и вставим его в ячейку A7
worksheet.insert_chart('A7', chart)

Вот, как это выглядит:

Нарисовали график

Вообще, библиотека очень богатая. Доступно множество форматов и видов графиков и диаграмм. А еще можно объединять и разделять ячейки и даже включать макросы и скрипты!

Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈