Django实战：基于Django和openpyxl实现Excel导入导出功能

一、openpyxl 介绍

openpyxl 是一个用于读取和写入 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。使用场景包括：

数据分析：从 Excel 文件中读取数据，进行处理和分析。
自动化办公：自动生成报告、填写表格等。
数据导入导出：将数据从 Python 程序导入到 Excel，或将 Excel 数据导入到 Python 程序中。

安装openpyxl

pip install openpyxl

二、Excel文件下载

创建并保存 Excel 文件

示例：创建一个新的 Excel 工作簿，并写入一些数据，最后保存为文件

from openpyxl import Workbook # 创建一个新的工作簿 workbook = Workbook() # 获取默认的工作表 sheet = workbook.active sheet.title = "MySheet" # 设置工作表标题 # 写入数据到单元格 sheet['A1'] = "Hello, Openpyxl!" sheet['B2'] = 42 # 保存工作簿 workbook.save('new_example.xlsx')

Excel工具函数

为提高代码复用率，整理处理Excel工具函数

create_excel_workbook()：将数据 data 按照指定字段和标签写入一个新的 Excel 工作簿，并设置表头和列宽。
generate_excel_response()：将 workbook（Excel 工作簿）生成 Excel 文件，并通过 HTTP 响应返回给客户端下载
process_item()：将一个数据项 item 按照指定字段顺序 fields 转换为一行数据（列表）
convert_datetime()：将带有时区信息的 ISO 格式时间字符串（如 "2023-01-01T12:34:56.789+08:00"）转换为去除时区、毫秒并替换 T 为空格的字符串，输出格式为 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"。

from urllib.parse import quote from django.http import HttpResponse from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils import get_column_letter def convert_datetime(datetime_str): # 移除时区部分（+08:00） datetime_without_tz = datetime_str.replace("+08:00", "") # 移除 "T" 并截取到秒部分（去掉毫秒） return datetime_without_tz.replace("T", " ").split(".")[0] def process_item(item, fields, data_map={}): """将单个数据项转换为行数据""" row = [] for field in fields: value = item.get(field) # 友好显示转换 if field in data_map: value = data_map[field].get(value, None) # 特殊字段类型转换 elif field == "id" or field == "job_id": value = str(value) elif field == "create_time" or field == "date_created" or field == "date_done": value = convert_datetime(value) row.append(value) return row def create_excel_workbook(data, fields_labels, data_map={}, sheet_name="Sheet1"): """ 将数据写入Excel文件 """ fields = list(fields_labels.keys()) labels = list(fields_labels.values()) # 创建一个 Excel 工作簿 workbook = Workbook() sheet = workbook.active sheet.title = sheet_name # 设置表头 sheet.append(labels) # 添加数据 for item in data: row = process_item(item, fields, data_map) sheet.append(row) # 设置列宽 for col_num in range(1, len(labels) + 1): col_letter = get_column_letter(col_num) sheet.column_dimensions[col_letter].width = 15 return workbook def generate_excel_response(workbook, file_name="export.xlsx"): """ 生成 Excel 文件并返回 HTTP 响应。 """ response = HttpResponse( content_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet" ) response["Content-Disposition"] = f"attachment; filename={quote(file_name)}" workbook.save(response) return response

点击查看完整代码

项目实战：Excel文件下载

实战场景：在Django+Vue3后台管理系统中，实现用户的导入导出功能是常见需求。用户导入功能，一般需要先下载模板，填写后再导入。

实战代码：定义视图，将示例数据导出为 Excel 文件并返回给用户下载，实现

下载模板

功能

 @extend_schema(summary="获得用户导入模板") @action( methods=["get"], detail=False, url_path="get-import-template", ) def get_import_template(self, request, *args, **kwargs): """获得用户导入模板""" # 定义示例数据 data = [ { "username": "xiaozhang", "nickname": "小张", "deptId": "103", "email": "xz@qq.com", "mobile": "13312345670", "sex": "男", "status": "开启", }, { "username": "xiaoli", "nickname": "小李", "deptId": "", "email": "", "mobile": "", "sex": "", "status": "关闭", }, ] fields_labels = { "username": "用户账号", "nickname": "用户昵称", "deptId": "部门编号", "email": "用户邮箱", "mobile": "手机号码", "sex": "用户性别", "status": "账号状态", } # 返回工作簿 workbook = create_excel_workbook(data, fields_labels) return generate_excel_response(workbook, "用户导入模板.xlsx")

实现效果

三、Excel 文件上传

获取上传的文件

当 Django 处理文件上传时，文件数据会被放置在 request.FILES 中。获取上传文件示例

file = request.FILES.get("file")

读取Excel中的数据

示例：读取example.xlsx文件中的标题、单元格等信息

from openpyxl import load_workbook # 加载一个已存在的Excel文件 workbook = load_workbook('example.xlsx') # 获取工作簿中的工作表 sheet = workbook.active # 获取当前活动的工作表 print(sheet.title) # 输出工作表的标题 # 读取单元格的值 cell_value = sheet['A1'].value print(cell_value)

项目实战：Excel文件上传

实战场景：在Django+Vue3后台管理系统中，实现用户导入功能

第一步：获取用户上传的文件
第二步：调用get_user_import_data()函数，读取Excel文件中的用户数据，并将其转换为系统所需格式的字典列表。
第三步：使用序列化器，将用户信息保存到数据库

def get_user_import_data(file) -> list: """ 读取Excel文件中的用户信息，并将其转换为字典列表 """ # 加载Excel文件 workbook = load_workbook(file) sheet = workbook.active # 固定表头，以确保数据字段的一致性 headers = ["username", "nickname", "deptId", "email", "mobile", "sex", "status"] # 初始化数据列表 data = [] # 遍历每一行数据 for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 将当前行数据与表头 zip 后转换为字典 user_data = dict(zip(headers, row)) # 转换 sex 和 status 字段 user_data["sex"] = ( 1 if user_data["sex"] == "男" else 2 if user_data["sex"] == "女" else 0 ) user_data["status"] = ( 0 if user_data["status"] == "开启" else 1 if user_data["status"] == "关闭" else None ) data.append(user_data) return data

实现效果：点击查看完整代码