python使用flask接受excel、txt文件，读取文件中的内容 |
您所在的位置：网站首页 › excel 读取另一个excel文件内容 › python使用flask接受excel、txt文件，读取文件中的内容 |
python使用flask接受excel、txt文件，读取文件中的内容
|
浅做一个踩坑记录，先说以下需求：flask传入文件对象，文件类型包含.xlx.xlsx.csv.txt，我现在需要获得文件的内容。
首先是flask部分代码
from flask import Flask, request, jsonify, Response
from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resource
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
@app.route('/example', methods=["post"])
def predict_result():
dim = request.form.get('dim')
upload_path = request.files['path'] # 上传的文件
# data_path = upload_path.filename # 文件的路径
output = predict_main(upload_path, dim=int(dim))
return jsonify(output)
上面是一个随便写的示例，通过upload_path = request.files['path'] 已经得到了文件对象，那么现在怎么读取文件对象里面的内容呢？这里踩了大坑了！ 针对不同的数据类型，在这里要进行的处理不一致。 1 .xlsx 类型 elif file_name.split('.')[1] == 'xlsx': print("xlsx", type(path)) # class 'werkzeug.datastructures.FileStorage' data_excel = openpyxl.load_workbook(path) # 这里可以直接读文件对象 data_sheet = data_excel[data_excel.sheetnames[0]] # TODO 这是是读取第一个sheet的数据 maxRows = data_sheet.max_row # 行数 maxColumns = data_sheet.max_column # 列数 column_list = [] for i in range(3, maxRows + 1): # TODO 在这里不读取前面两行的str,只读取后面的数据 for j in range(1, maxColumns + 1): column_list.append(data_sheet.cell(i, j).value) data = np.asarray(column_list).reshape(maxRows-2, maxColumns).astype(float) # TODO 在这里读入的是列表，所以需要重新将形状reshape回去 return data查看一下传入的数据类型xlsx ，在这里openpyxl.load_workbook(path) 可以直接读取文件对象。这就非常友好！【请注意for循环里面的参数，自己做更改】 同样是excel 的文件，与.xlsx的读取有差异，在这里需要先转为byte。 elif file_name.split('.')[1] == 'xls': print("xls", type(path)) # class 'werkzeug.datastructures.FileStorage' file_content = path.read() # 这里读二进制的文件数据 print("xls_content", type(file_content)) data_excel = xlrd.open_workbook(file_contents=file_content) data_sheet = data_excel.sheets()[0] # table = data_excel.sheet_by_name(sheet_name='***') # 使用名称获取 maxRows = data_sheet.nrows # 行数 252 maxColumns = data_sheet.ncols # 列数 12 column_list = [] for i in range(2, maxRows): # TODO 在这里不读取前面两行的str,只读取后面的数据 for j in range(0, maxColumns): column_list.append(data_sheet.cell_value(rowx=i, colx=j)) data = np.asarray(column_list).reshape(maxRows-2, maxColumns).astype(float) print(file_name, data) return data
然后就可以直接读取里面的内容了。 后面再补充…昨天加班到凌晨五点，今天下午又加班，顶不住了。。。 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |