今天看到了一个很奇怪的问题，要读取Excel文件的文本框中的文本，例如这种：

本以为openxlpy可以读取，但查看openxlpy官方文档并没有找到相应的API，咨询了几个大佬，他们也没有处理过类似的问题。

无赖之下，我就准备发挥我较强的数据解析能力，自己写个方法来读取这些东西。

处理代码

xlsx文件的本质是xml格式的压缩包，解压文件做xml解析提取出相应的数据即可。

本来准备用lxml作xpath解析xml，但实际测试发现，这些xml文件存在大量的命名空间，解析起来异常复杂，试了好几个普通的xml解析的库，可以顺利解析，但我觉得还不如正则方便，所以我最终选择了使用正则表达式作xml解析。

最终处理代码如下：

import re
import os
import shutil
from zipfile import ZipFile


def read_xlsx_textbox_text(xlsx_file):
    tempdir = tempfile.gettempdir()
    basename = os.path.basename(xlsx_file)
    xml_names = []
    with ZipFile(xlsx_file) as zip_file:
        for name in zip_file.namelist():
            if name.startswith("xl/drawings/drawing"):
                zip_file.extract(name, tempdir)
                destname = f"{tempdir}/{name}"
                xml_names.append(destname)
    result = []
    for xml_name in xml_names:
        with open(xml_name, encoding="utf-8") as f:
            text = f.read()
        lines = re.findall("<a:p>(.*?)</a:p>", text)
        for line in lines:
            runs = re.findall("<a:t>(.*?)</a:t>", line)
            result.append("".join(runs).replace('&lt;', '<').replace(
                '&gt;', '>').replace('&amp;', '&'))
    return "\n".join(result)

测试一下：

result = read_xlsx_textbox_text("test.xlsx")
print(result)

结果：

什么是JSON？

就是一种数据格式；比如说，我们现在规定，有一个txt文本文件，用来存放一个班级的成绩；然后呢，我们规定，这个文本文件里的学生成绩的格式，是第一行，就是一行列头（姓名 班级 年级 科目 成绩），接下来，每一行就是一个学生的成绩。那么，这个文本文件内的这种信息存放的格式，其实就是一种数据格式。

学生 班级 年级 科目 成绩
张三 一班 大一 高数 90
李四 二班 大一 高数 80

ok，对应到JSON，它其实也是代表了一种数据格式，所谓数据格式，就是数据组织的形式。比如说，刚才所说的学生成绩，用JSON格式来表示的话，如下：

[{"学生":"张三", "班级":"一班", "年级":"大一", "科目":"高数", "成绩":90}, {"学生":"李四", "班级":"二班", "年级":"大一", "科目":"高数", "成绩":80}]

其实，JSON，很简单，一点都不复杂，就是对同样一批数据的，不同的一种数据表示的形式。

JSON的数据语法，其实很简单：如果是包含多个数据实体的话，比如说多个学生成绩，那么需要使用数组的表现形式，就是[]。对于单个数据实体，比如一个学生的成绩，那么使用一个{}来封装数据，对于数据实体中的每个字段以及对应的值，使用key:value的方式来表示，多个key-value对之间用逗号分隔；多个{}代表的数据实体之间，用逗号分隔。
...

这样我们就顺利实现了，从一个Excel文件中，读取全部的文本框的文本。

注意：如果你有啥特殊的其他需求，可以根据实际情况修改代码，也可以联系本文作者（小小明）进行相应的定制。

读取xls文件的文本框内容

上面的方法，仅支持xlsx格式文件的读取，如果要读取xls格式，我们需要先进行格式转换。

完整代码：

import win32com.client as win32


def read_xls_textbox_text(xls_file):
    excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
#     excel_app.DisplayAlerts = False
    try:
        wb = excel_app.Workbooks.Open(xls_file)
        xlsx_file = xls_file+"x"
        wb.SaveAs(xlsx_file, FileFormat=51)
    finally:
        excel_app.Quit()
    return read_xlsx_textbox_text(xlsx_file)

如果你希望存在同名的xlsx文件时不提示，关闭注释即可

测试读取：

print(read_xls_textbox_text(r"E:\tmp\test2.xls"))

结果：

我们的数据从哪里来？
互联网行业：网站、app、系统（交易系统。。）
传统行业：电信，人们的上网、打电话、发短信等等数据

数据源：网站、app

都要往我们的后台去发送请求，获取数据，执行业务逻辑；app获取要展现的商品数据；发送请求到后台进行交易和结账

后台服务器，比如Tomcat、Jetty；但是，其实在面向大量用户，高并发（每秒访问量过万）的情况下，通常都不会直接是用Tomcat来接收请求。这种时候，通常，都是用Nginx来接收请求，并且后端接入Tomcat集群/Jetty集群，来进行高并发访问下的负载均衡。

比如说，Nginx，或者是Tomcat，你进行适当配置之后，所有请求的数据都会作为log存储起来；接收请求的后台系统（J2EE、PHP、Ruby On Rails），也可以按照你的规范，每接收一个请求，或者每执行一个业务逻辑，就往日志文件里面打一条log。
网站/app会发送请求到后台服务器，通常会由Nginx接收请求，并进行转发
...

xls格式批量转xlsx

假如我们有一批xls文件，希望批量转换为xlsx：

我的实现方式是整个文件夹都转换完毕再关闭应用，这样相对来说处理更快一些，但可能更耗内存，代码如下：

import win32com.client as win32  # 导入模块
from pathlib import Path
import os

def format_conversion(xls_path, output_path):
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
    try:
        for filename in Path(xls_path).glob("[!~]*.xls"):
            dest_name = f"{output_path}/{filename.name}x"
            wb = excel_app.Workbooks.Open(filename)
            wb.SaveAs(dest_name, FileFormat=51)
            print(dest_name, "保存完成")
    finally:
        excel_app.Quit()

测试一下：

excel_path = r"F:\excel文档"
output_path = r"E:\tmp\excel"
format_conversion(excel_path, output_path)

结果：

E:\tmp\excel/008.离线日志采集流程.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/009.实时数据采集流程.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/011.用户访问session分析-模块介绍.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/012.用户访问session分析-基础数据结构以及大数据平台架构介绍.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/013.用户访问session分析-需求分析.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/014.用户访问session分析-技术方案设计.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/015.用户访问session分析-数据表设计.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/018.用户访问session分析-JDBC原理介绍以及增删改查示范.xlsx 保存完成
E:\tmp\excel/019.数据库连接池原理.xlsx 保存完成
...

批量提取xlsx文件的文本框文本

上面我们已经获得了一个xlsx文件的文件夹，下面我们的需求是，提取这个文件夹下每个xlsx文件的文本框内容将其保存为对应的txt格式。

处理代码：

from pathlib import Path

xlsx_path = r"E:\tmp\excel"
for filename in Path(xlsx_path).glob("[!~]*.xlsx"):
    filename = str(filename)
    destname = filename.replace(".xlsx", ".txt")
    print(filename, destname)
    txt = read_xlsx_textbox_text(filename)
    with open(destname, "w") as f:
        f.write(txt)

执行后，已经顺利得到相应的txt文件：

需求升级

上面的读取方法是将整个excel文件所有的文本框内容都合并在一起，但有时我们的excel文件的多个sheet都存在文本框，我们希望能够对不同的sheet进行区分：

下面我们改进我们的读取方法，使其返回每个sheet名对应的文本框文本，先测试一下。

首先解压所需的文件：

from zipfile import ZipFile
from pathlib import Path
import shutil
import os
import tempfile
import re

xlsx_file = "test3.xlsx"

tempdir = tempfile.gettempdir()
basename = os.path.basename(xlsx_file)
xml_names = []
sheets_names = None
ids = []
with ZipFile(xlsx_file) as zip_file:
    for name in zip_file.namelist():
        if name.startswith("xl/drawings/drawing"):
            zip_file.extract(name, tempdir)
            destname = f"{tempdir}/{name}"
            xml_names.append(destname)
        elif name == "xl/workbook.xml":
            zip_file.extract(name, tempdir)
            sheets_names = f"{tempdir}/{name}"
        elif name.startswith("xl/worksheets/_rels/sheet"):
            tmp = name.lstrip("xl/worksheets/_rels/sheet")
            ids.append(int(tmp[:tmp.find(".")])-1)
print(xml_names, sheets_names, ids)

结果：

['C:\\Users\\Think\\AppData\\Local\\Temp/xl/drawings/drawing1.xml', 'C:\\Users\\Think\\AppData\\Local\\Temp/xl/drawings/drawing2.xml', 'C:\\Users\\Think\\AppData\\Local\\Temp/xl/drawings/drawing3.xml', 'C:\\Users\\Think\\AppData\\Local\\Temp/xl/drawings/drawing4.xml', 'C:\\Users\\Think\\AppData\\Local\\Temp/xl/drawings/drawing5.xml'] C:\Users\Think\AppData\Local\Temp/xl/workbook.xml [0, 1, 2, 4, 5]

读取sheet名称：

with open(sheets_names, encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()
sheet_names = re.findall(
    '<sheet .*?name="([^"]+)" .*?/>', text)
tmp = []
for inx in ids:
    tmp.append(sheet_names[inx])
sheet_names = tmp
sheet_names

结果：

['JSON', '数据库连接池', '实时数据采集', '工厂设计模式', '页面转化率']

解析：

result = {}
for sheet_name, xml_name in zip(sheet_names, xml_names):
    with open(xml_name, encoding="utf-8") as f:
        xml = f.read()
    lines = re.findall("<a:p>(.*?)</a:p>", xml)
    tmp = []
    for line in lines:
        runs = re.findall("<a:t>(.*?)</a:t>", line)
        tmp.append("".join(runs).replace('&lt;', '<').replace(
            '&gt;', '>').replace('&amp;', '&'))
    result[sheet_name] = "\n".join(tmp)
result

结果（省略了大部分文字）：

{'JSON': '什么是JSON？....',
 '数据库连接池': 'java程序\n数据库连接\n数据库连接\n数据库连接\nMySQL...',
 '实时数据采集': '...实时数据，通常都是从分布式消息队列集群中读取的，比如Kafka....',
 '工厂设计模式': '如果没有工厂模式，可能会出现的问题：....',
 '页面转化率': '用户行为分析大数据平台\n\n页面单跳转化率，....'}

可以看到已经顺利的读取到每个sheet对应的文本框内容，而且一一对应。

分别读取每个sheet对应文本框文本

我们整合并封装一下上面的过程为一个方法：

import re
import os
from zipfile import ZipFile
import tempfile


def read_xlsx_textbox_text(xlsx_file, combine=False):
    tempdir = tempfile.gettempdir()
    basename = os.path.basename(xlsx_file)
    xml_names = []
    sheets_names = None
    ids = []
    with ZipFile(xlsx_file) as zip_file:
        for name in zip_file.namelist():
            if name.startswith("xl/drawings/drawing"):
                zip_file.extract(name, tempdir)
                destname = f"{tempdir}/{name}"
                xml_names.append(destname)
            elif name == "xl/workbook.xml":
                zip_file.extract(name, tempdir)
                sheets_names = f"{tempdir}/{name}"
            elif name.startswith("xl/worksheets/_rels/sheet"):
                tmp = name.lstrip("xl/worksheets/_rels/sheet")
                ids.append(int(tmp[:tmp.find(".")])-1)
    with open(sheets_names, encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
    sheet_names = re.findall(
        '<sheet .*?name="([^"]+)" .*?/>', text)
    tmp = []
    for inx in ids:
        tmp.append(sheet_names[inx])
    sheet_names = tmp
    result = {}
    for sheet_name, xml_name in zip(sheet_names, xml_names):
        with open(xml_name, encoding="utf-8") as f:
            xml = f.read()
        lines = re.findall("<a:p>(.*?)</a:p>", xml)
        tmp = []
        for line in lines:
            runs = re.findall("<a:t>(.*?)</a:t>", line)
            tmp.append("".join(runs).replace('&lt;', '<').replace(
                '&gt;', '>').replace('&amp;', '&'))
        result[sheet_name] = "\n".join(tmp)
    if combine:
        return "\n".join(result.values())
    return result

调用方式：

result = read_xlsx_textbox_text("test3.xlsx")
print(result)

可以传入combine=True，将sheet的结果合并到一个文本，但这样不如直接调用之前编写的方法。

批量提取文本框文本分sheet单独保存

下面，我们的需求是对每个xlsx文件创建一个同名文件夹，每个文件夹下根据sheet名称单独保存文本框的文本。

处理代码：

from pathlib import Path
import os

xlsx_path = r"E:\tmp\excel"
for filename in Path(xlsx_path).glob("[!~]*.xlsx"):
    dest = filename.with_suffix("")
    if not os.path.exists(dest):
        os.mkdir(dest)
    filename = str(filename)
    print(filename, dest)
    result = read_xlsx_textbox_text(filename)
    for txtname, txt in result.items():
        with open(f"{dest}/{txtname}", "w") as f:
            f.write(txt)
        print(f"\t{dest}/{txtname}")

经测试顺利的为每个excel文件创建了一个目录，每个目录下根据哪些sheet存在文本框就有相应的sheet名文件。

使用Python调用VBA解决需求

VBA官方文档地址：https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/excel

整体而言，上面自行解析xml的方法还是挺麻烦的，在写完上面的方法后我灵机一动，VBA不就有现成的读取文本框的方法吗？而Python又可以全兼容的写VBA代码，那问题就简单了。通过VBA，不仅代码简单，而且不用考虑格式转换的问题，直接可以解决问题，读取代码如下：

import win32com.client as win32


def read_excel_textbox_text(excel_file, app=None, combine=False):
    if app is None:
        excel_app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
    else:
        excel_app = app
    wb = excel_app.Workbooks.Open(excel_file)
    result = {}
    for sht in wb.Sheets:
        if sht.Shapes.Count == 0:
            continue
        lines = []
        for shp in sht.Shapes:
            try:
                text = shp.TextFrame2.TextRange.Text
                lines.append(text)
            except Exception as e:
                pass
        result[sht.Name] = "\n".join(lines)
    if app is None:
        excel_app.Quit()
    if combine:
        return "\n".join(result.values())
    return result

测试读取：

result = read_excel_textbox_text(r'F:\jupyter\test\提取word图片\test3.xlsx')
print(result)

顺利读出结果。

批量处理：

from pathlib import Path
import os

xlsx_path = r"E:\tmp\excel"
app = win32.gencache.EnsureDispatch('Excel.Application')
try:
    for filename in Path(xlsx_path).glob("[!~]*.xls"):
        dest = filename.with_suffix("")
        if not os.path.exists(dest):
            os.mkdir(dest)
        filename = str(filename)
        print(filename, dest)
        result = read_excel_textbox_text(filename, app)
        for txtname, txt in result.items():
            with open(f"{dest}/{txtname}", "w") as f:
                f.write(txt)
            print(f"\t{dest}/{txtname}")
finally:
    app.Quit()

经测试，VBA处理的缺点也很明显，63个文件耗时达到25秒，而直接解析xml耗时仅259毫秒，性能差别不在一个数量级。

使用xlwings解决需求

苹果电脑是不支持VBA的，上面调用VBA的代码对于苹果电脑来说无效，但所幸的是xlwings在0.21.4版本中新增了访问文本框文本的属性text。

作为Windows上Pywin32和Mac上appscript的智能包装的xlwings，已经通过appscript实现了在Mac系统上对文本框文本的访问：

import xlwings as xw

app = xw.App(visible=True, add_book=False)
wb = app.books.open(r'test3.xlsx')
for sht in wb.sheets:
    print("-------------", sht.name)
    for shp in sht.shapes:
        if hasattr(shp, 'text') and shp.text:
            print(shp.text)
wb.close()
app.quit()

注意：如果你的xlwings没有这个属性，请注意升级：

pip install xlwings -U

总结

读取excel中的数据，基本没有VBA干不了的事，python调用VBA也很简单，直接使用pywin32即可。当然2007的xlsx本质上是xml格式的压缩包，解析xml文本也没有读不了的数据，只是代码编写起来异常费劲，当然也得你对xlsx的存储原理较为了解。

这样VBA与直接解析xml的优劣势就非常明显了：

• VBA是excel应用直接支持的API，代码编写起来相对很简单，但执行效率低下。苹果电脑无法使用VBA，可以使用xlwings已经封装好的方法实现。
• 直接解析xml文件，需要对excel的存储格式较为了解，编码起来很费劲，但是执行效率极高。