Python openpyxl 实现Excel自适应列宽的N种方法，亲测可用

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Python openpyxl 实现Excel自适应列宽的N种方法，亲测可用

2024-07-13 00:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

openpyxl 实现Excel自适应列宽的2种方法 1、手动设置行高、列宽数值2、自适应设置列宽2.1、复制即可使用，仅需要修改传入的Excel名及Sheet名即可（类）2.2、复制即可使用，仅需要修改传入的Excel名及Sheet名即可（简短）

1、手动设置行高、列宽数值

openpyxl 的 Worksheet 对象拥有 row_dimensions 和 column_dimensions 属性，可分别用于控制行高和列宽

import openpyxl wb=openpyxl.Workbook() sheet=wb.active # 设置行高 sheet['A1']='行高被设置为 100' sheet.row_dimensions[1].height=100 # 设置列宽 sheet['B2']='列宽被设置为 50' sheet.column_dimensions['B'].width=50 wb.save('dimensions.xlsx') 2、自适应设置列宽 2.1、复制即可使用，仅需要修改传入的Excel名及Sheet名即可（类）

大概的思路就是，遍历每一列，找出每一列中长度最大的单元格，然后根据最大的单元格，更改此列的列宽

import openpyxl class CXlAutofit(): # 生成列名字典，只是为了方便修改列宽时指定列，key:数字，从1开始；value:列名，从A开始 def get_num_colnum_dict(self): ''' :return: 返回字典：{1:'A', 2:'B', ...... , 52:'AZ'} ''' num_str_dict = {} A_Z = [chr(a) for a in range(ord('A'), ord('Z') + 1)] AA_AZ = ['A' + chr(a) for a in range(ord('A'), ord('Z') + 1)] A_AZ = A_Z + AA_AZ for i in A_AZ: num_str_dict[A_AZ.index(i) + 1] = i return num_str_dict # 自适应列宽 def style_excel(self,excel_name:str,sheet_name:str): ''' :param sheet_name: excel中的sheet名 :return: ''' # 打开excel wb = openpyxl.load_workbook(excel_name) # 选择对应的sheet sheet = wb[sheet_name] # 获取最大行数与最大列数 max_column = sheet.max_column max_row = sheet.max_row # 将每一列，单元格列宽最大的列宽值存到字典里，key:列的序号从1开始(与字典num_str_dic中的key对应)；value:列宽的值 max_column_dict = {} # 生成列名字典，只是为了方便修改列宽时指定列，key:数字，从1开始；value:列名，从A开始 num_str_dict = self.get_num_colnum_dict() # 遍历全部列 for i in range(1, max_column + 1): # 遍历每一列的全部行 for j in range(1, max_row + 1): column = 0 # 获取j行i列的值 sheet_value = sheet.cell(row=j, column=i).value # 通过列表生成式生成字符列表，将当前获取到的单元格的str值的每一个字符放在一个列表中（列表中一个元素是一个字符） sheet_value_list = [k for k in str(sheet_value)] # 遍历当前单元格的字符列表 for v in sheet_value_list: # 判定长度，一个数字或一个字母，单元格列宽+=1.1，其它+=2.2（长度可根据需要自行修改，经测试一个字母的列宽长度大概为1） if v.isdigit() == True or v.isalpha() == True: column += 1.1 else: column += 2.2 # 当前单元格列宽与字典中的对比，大于字典中的列宽值则将字典更新。如果字典没有这个key，抛出异常并将值添加到字典中 try: if column > max_column_dict[i]: max_column_dict[i] = column except Exception as e: max_column_dict[i] = column # 此时max_column_dict字典中已存有当前sheet的所有列的最大列宽值，直接遍历字典修改列宽 for key, value in max_column_dict.items(): sheet.column_dimensions[num_str_dict[key]].width = value # 保存 wb.save(excel_name) # 调用方法实例化类 Entity = CXlAutofit() # 传入参数：Excel名称，需要设置列宽的Sheet名称 Entity.style_excel('excelTest.xlsx','Sheet1') 2.2、复制即可使用，仅需要修改传入的Excel名及Sheet名即可（简短）

这个方法只能针对单行的单元格文本，大家可以根据自己的实际情况调整一下取值系数或最后的调整参数

大致思路就是找出每一列的字符串最大长度，直接设置列宽值为最大长度+2，由于python在识别字符串长度的时候是不会区分中文字符和英文字符的，而在EXCEL中中文字符的宽度大约是英文字符的两倍，所以要找出中文字符的数量

import openpyxl from openpyxl.utils import get_column_letter import re # 修改下述参数即可使用，Excel名称及Sheet名称即可 outputXlName = 'excelTest.xlsx' inputSheetName = 'Sheet1' wb = openpyxl.load_workbook(outputXlName) ws = wb[inputSheetName] # 设置一个字典用于保存列宽数据 dims = {} # 遍历表格数据，获取自适应列宽数据 for row in ws.rows: for cell in row: if cell.value: # 遍历整个表格，把该列所有的单元格文本进行长度对比，找出最长的单元格 # 在对比单元格文本时需要将中文字符识别为1.7个长度，英文字符识别为1个，这里只需要将文本长度直接加上中文字符数量即可 # re.findall('([\u4e00-\u9fa5])', cell.value)能够识别大部分中文字符 cell_len = 0.7*len(re.findall('([\u4e00-\u9fa5])', str(cell.value))) + len(str(cell.value)) dims[cell.column] = max((dims.get(cell.column, 0), cell_len)) for col, value in dims.items(): # 设置列宽，get_column_letter用于获取数字列号对应的字母列号，最后值+2是用来调整最终效果的 ws.column_dimensions[get_column_letter(col)].width = value + 2 wb.save(outputXlName)

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