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用 Python 自动生成 图文并茂的数据分析 报告

作者:兆锋
  • 2022 年 8 月 09 日
    重庆
  • 本文字数:1699 字

    阅读完需:约 6 分钟

用Python自动生成 图文并茂的数据分析 报告

大家好,这里是程序员晚枫。


上周 B 站:程序员晚枫后台的一位朋读者私信我,想学习一下 Python 自动化生成数据分析报告。


作为有问必答的编程博主,今天我们来一起学习一下~


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。

1、一行命令,安装这个库

reportlab 输入 Python 的第三方库,使用前需要先安装,


为了方便大家使用,我已经将这个库集成到 Python 自动化办公的专用库:pip install python-office中了,


因此一行命令就可以完成的安装命令如下👇


pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U
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2、核心代码模块导入

①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
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②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。# Graphs类的全部代码,请+v:CoderWanFeng
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③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('资料全集.jpg'))          # 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?需要学习Python + 大数据分析,可以添加我:CoderWanFeng'))           # 添加小标题      content.append(Graphs.draw_title(''))      content.append(Graphs.draw_little_title('全网同名:程序员晚枫'))           # 添加表格       data = [            ('平台名称', '关注人数', '较上年增长率'),            ('公众号', '18.5K', '25%'),             ('B站', '25.5K', '14%'),            ('微博', '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)
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