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太强了!Python 开发桌面小工具,让代码替我们干重复的工作!

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2023-05-06 11:10:062080浏览

太强了!Python 开发桌面小工具,让代码替我们干重复的工作!

决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题,关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表",这个问题背后有个非常好的解决思路,让代码替我们做重复的工作,从而减轻工作量,减少出错。

Python 开发的小工具实际上是将 Python 程序打包成 exe,分享即可用,即便电脑没有安装 Python 环境,也可以使用,用代码提高工作效率,尽量少加班。

太强了!Python 开发桌面小工具,让代码替我们干重复的工作!

内容大纲

  •  明确需求:自动生成透视表【这部分可以换成你的重复性工作】
  •  安装三方依赖库:tkinter 和 pyinstaller
  •  代码实现:包括两部分 Python 生成透视表和桌面 GUI 联动设计
  •  打包 Python 程序 生成 exe 可执行文件
  •  解决 exe 文件可能过大问题:安装虚拟环境

1. 需求背景

将工作中重复性的操作,利用供应商名称,月份,入库金额三个字段来生成想要的透视表格式。

太强了!Python 开发桌面小工具,让代码替我们干重复的工作!

2. 安装三方依赖库

创建桌面窗口,这里使用 tkinter,它是 Python 自带的 GUI 库,安装后即可使用。

pip install tkinter

使用 pyinsatller 将程序打包成 exe,好处是不需要将代码部署到服务器,直接将打包好的 exe 发给对方,就能直接使用,对于这种小而轻的功能非常友好。

pip install pyinstaller

3. 代码实现

Excel 文件生成透视表和筛选数据,文件名:excel_to_pivot.py

import pandas as pd
import numpy as np
class ExcelToPivot(object):
 def __init__(self, filename, file_path):
 self.file_name = filename
 self.file_path = file_path
 """
 excel自动转透视表功能
 返回透视结果
 """
 def excel_Pivot(self):
 print(self.file_path)
 data = pd.read_excel(self.file_path)
 data_pivot_table = pd.pivot_table(data, index=['供应商名称', '月份'], values=["入库金额"], aggfunc=np.sum)
 return data_pivot_table
 """
 按条件筛选,并保存
 """
 def select_data(self, name, month):
 data_pivot_table = self.excel_Pivot()
 data_new = data_pivot_table.query('供应商名称 == ["{}"] & 月份 == {}'.format(name, month))
 data_new.to_excel('{}.xlsx'.format(str(self.file_name).split('.')[0]))
 return '筛选完成!'
if __name__ == '__main__':
 filename = input("请输入文件名字:")
 path = 'C:/Users/cherich/Desktop/' + filename
 pross = ExcelToPivot(filename, path)
 print(pross.select_data("C", 4))

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设计桌面窗口功能,文件名:opration.py

from tkinter import Tk, Entry, Button, mainloop
import tkinter.filedialog
import excel_to_pivot
from tkinter import messagebox
from tkinter import ttk
def Upload():
 global filename, data_pivot_table
 try:
 filename = tkinter.filedialog.askopenfilename(title='选择文件')
 pross = excel_to_pivot.ExcelToPivot(str(filename).split('/')[-1], filename)
 data_pivot_table = pross.excel_Pivot()
 messagebox.showinfo('Info', '转换成功!')
 except Exception as e:
 print(e)
 messagebox.showinfo('Info', '转换失败!')
def select(name, month):
 try:
 print('供应商名称 == ["{}"] & 月份 == {}'.format(name, month))
 data_new = data_pivot_table.query('供应商名称 == ["{}"] & 月份 == {}'.format(name, month))
 data_new.to_excel('{}.xlsx'.format(str(filename).split('.')[0]))
 messagebox.showinfo('Info', '筛选完成并生成文件!')
 root.destroy()
 except Exception as e:
 print(e)
 messagebox.showinfo('Info', '筛选失败!')
root = Tk()
root.config(background="#6fb765")
root.title('自动转透视表小工具')
root.geometry('500x250')
e1 = Entry(root, width=30)
e1.grid(row=2, column=0)
btn1 = Button(root, text=' 上传文件 ', command=Upload).grid(row=2, column=10, pady=5)
box1 = ttk.Combobox(root)
# 使用 grid() 来控制控件的位置
box1.grid(row=5, sticky="NW")
# 设置下拉菜单中的值
box1['value'] = ('A', 'B', 'C', 'D', '供应商')
# 通过 current() 设置下拉菜单选项的默认值
box1.current(4)
box2 = ttk.Combobox(root)
box2.grid(row=5, column=1, sticky="NW")
box2['value'] = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, '月份')
box2.current(12)
# 编写回调函数,绑定执行事件
def func(event):
 global b1, b2
 b1 = box1.get()
 b2 = box2.get()
# 绑定下拉菜单事件
box1.bind("<<ComboboxSelected>>", func)
box2.bind("<<ComboboxSelected>>", func)
btn2 = Button(root, text=' 筛选数据 ', command=lambda: select(b1, b2)).grid(row=30, column=10, pady=5)
mainloop()

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如果运行结果如上,说明代码没有问题了,可以进行下一步。

4. 打包 Python 程序生成 exe

打开 DOS 窗口并切换到 两个 py 文件所在的目录,注意路径中不要有中文。

pyinsatller -F -w opration.py

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pyinstaller 指令的常见可选参数:

  •  -i 给应用程序添加图标
  •  -F 指定打包后只生成一个exe格式的文件
  •  -D –onedir 创建一个目录,包含exe文件,但会依赖很多文件(默认选项)
  •  -c –console, –nowindowed 使用控制台,无界面(默认)
  •  -w –windowed, –noconsole 使用窗口,无控制台
  •  -p 添加搜索路径

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在当前的目录下,将会生成两个文件夹:build 和 dist。dist 里面就是所有可执行 exe 文件,发送快捷方式到桌面,点击 opration.exe 就能运行了,可以发它的快捷方式发送到桌面,双击就可以。

5. 解决 exe 文件可能过大问题

有的伙伴 Python 环境刚安装没多久,可能不存在这个文件过大的问题。像我的电脑里安装了 Python 很多的依赖包和 anaconda 等等,打包出来的文件居然 660M,打包时间长,执行时还卡,后来经过整改缩小到 31M,打包快,秒级执行。解决方案是在 Windows 系统下安装一个 Python 的虚拟环境,前提是已经在电脑上安装过 Python 才可以进行如下操作。

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找到 Python 所在路径,如果忘记了,可以在电脑左下角搜索【编辑系统环境变量】——【用户变量】——【PATH】中找到

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配置虚拟环境

虚拟环境可以理解为是 Python 解释器的一个副本,在这个环境你可以安装私有包,而且不会影响系统中安装的全局 Python 解释器。虚拟环境非常有用,可以在系统的 Python 解释器中避免包的混乱和版本的冲突。

重要是不同虚拟环境可以搭建不同的 Python 版本,创建时候选择,我们这里需要一个相对 "干净" 的 Python 环境,没有安装过多依赖包,避免 exe 打包文件过大,所以用到虚拟环境。

安装虚拟环境依赖包

pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper-win

创建虚拟环境命令

mkvirtualenv -p="C:UserscherichAppDataLocalProgramsPythonPython38python.exe" py38

进入虚拟环境,可以看到只有几个默认的 Python 库

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这时可以测试一下代码,是否缺少相关依赖,比如我这个缺少 Pandas,openpyxl,依次按照 pip install 包名安装即可,非常重要的点:pyinstaller 必须重新安装,文件才会缩小。

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上述操作完成后,打包就可以了,最后退出虚拟环境即可。

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退出虚拟环境

deactivate

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