Python 自动化从入门到实战-一键将 Excel 表格转为 PDF 文件（3）

Python 自动化从入门到实战-一键将 Excel 表格转为 PDF 文件（3）

高效办公必备：Python实现Excel转PDF脚本及常见问题解决方案

在日常办公中，我们经常需要将Excel表格转换为PDF格式以便分享、打印或存档。今天，我将为大家分享一个实用的Python脚本，不仅能解决Excel转PDF的基础需求，还能处理中文显示、日期格式优化、表格边框显示等常见问题。

一、功能概述

我们开发的excel_to_pdf_new.py脚本具有以下核心功能：

• 将Excel文件(.xls/.xlsx)一键转换为PDF格式
• 完美支持中文显示，解决乱码问题
• 智能处理日期格式，只显示年月日不显示时分秒
• 自动调整表格布局，确保所有列的边框完整显示
• 友好的错误提示和异常处理

二、技术实现要点

1. 核心依赖库

脚本主要使用了两个Python库：

• pandas：用于读取和处理Excel文件数据
• fpdf2：用于创建和格式化PDF文档
• openpyxl：用于处理Excel文件的底层库

2. 解决中文显示问题

中文字符显示是PDF生成中的常见痛点，我们通过以下方法解决：

# 自动检测操作系统并加载系统中文字体
if sys.platform.startswith('win'):font_path = r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc"  # 微软雅黑
elif sys.platform.startswith('darwin'):font_path = r"/System/Library/Fonts/PingFang.ttc"  # 苹方
elif sys.platform.startswith('linux'):font_path = r"/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc"  # 文泉驿微米黑# 动态加载字体
if os.path.exists(font_path):pdf.add_font(family="Chinese", style="", fname=font_path)pdf.set_font(family="Chinese", size=12)

3. 日期格式优化

为了让日期显示更加简洁清晰，我们实现了只保留年月日的功能：

# 处理日期数据，针对第一列，只保留年月日部分
if not df.empty and len(df.columns) > 0:first_col = df.columns[0]# 检查是否为日期类型if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[first_col]):# 格式化日期，只保留年月日df[first_col] = df[first_col].dt.strftime('%Y-%m-%d')# 对于字符串类型，尝试转换为日期再格式化elif pd.api.types.is_string_dtype(df[first_col]):try:# 尝试不同的日期格式df[first_col] = pd.to_datetime(df[first_col], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')# 如果成功转换为日期类型，则格式化if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[first_col]):df[first_col] = df[first_col].dt.strftime('%Y-%m-%d')except:pass

4. 表格边框完整显示解决方案

针对表格最后一列边框无法完整显示的问题，我们实现了动态计算单元格宽度的功能：

# 计算单元格宽度，确保所有列都能完整显示并保留边框
page_width = pdf.w - 2 * pdf.l_margin  # 可用页面宽度（减去左右边距）
num_cols = len(df.columns)if num_cols > 0:# 动态计算单元格宽度，确保所有列能容纳在页面宽度内cell_width = min(40, page_width / num_cols)# 添加表头和数据，使用计算出的单元格宽度for col in df.columns:pdf.cell(w=cell_width, h=10, text=str(col), border=1, align='C')# 后续代码略...

三、安装与使用步骤

1. 安装必要的Python库

首先，确保您的Python环境已安装以下依赖库：

pip install pandas fpdf2 openpyxl

2. 下载脚本

将excel_to_pdf_new.py脚本保存到您的工作目录。

3. 使用方法

基本使用

在命令行中运行：

python excel_to_pdf_new.py

默认情况下，脚本会查找当前目录下的test.xlsx文件，并在同目录下生成同名的PDF文件。

自定义文件路径

您也可以修改脚本中的excel_to_pdf函数调用，指定Excel文件路径和输出PDF路径：

# 在脚本末尾添加
if __name__ == "__main__":excel_to_pdf("your_excel_file.xlsx", "output_pdf_file.pdf")

四、应用场景

这个脚本适用于以下办公场景：

1. 报表分享：将月度/季度/年度Excel报表转换为PDF格式，方便邮件发送或群内分享
2. 文档归档：将重要的Excel数据转换为不可编辑的PDF格式进行长期存档
3. 会议材料：将Excel数据转换为PDF，作为会议材料发放给参会人员
4. 财务文件：将财务数据、发票等转换为PDF，便于打印和保存
5. 项目汇报：将项目进度表、甘特图等Excel文件转换为PDF格式进行汇报

五、常见问题与解决方案

1. 中文字体显示问题

如果PDF中中文显示异常，请检查您的系统是否安装了相应的中文字体（如微软雅黑、宋体等）。

2. Excel文件格式兼容性

脚本主要支持.xlsx格式的Excel文件，对于.xls格式的旧版文件，建议先转换为.xlsx格式再进行处理。

3. 表格内容过多问题

如果Excel表格内容过多，可能会导致PDF页面布局问题。对于复杂表格，建议拆分处理或调整列宽后再转换。

4. 大文件处理

处理大型Excel文件时，可能会消耗较多内存，请确保您的电脑有足够的内存空间。

六、完整代码

import pandas as pd
from fpdf import FPDF
from fpdf import FontFace
import os
import sysdef excel_to_pdf(excel_path, pdf_path=None, column_widths=None):"""将Excel文件转换为PDF文件（支持中文）参数:excel_path: Excel文件路径pdf_path: 输出PDF文件路径，默认为与Excel同目录同名称column_widths: 可选，每一列的宽度列表，如果不提供则自动计算"""# 检查文件是否存在if not os.path.exists(excel_path):print(f"错误：文件 {excel_path} 不存在")return# 设置默认PDF路径if pdf_path is None:file_name = os.path.splitext(os.path.basename(excel_path))[0]pdf_path = os.path.join(os.path.dirname(excel_path), f"{file_name}.pdf")try:# 读取Excel文件df = pd.read_excel(excel_path)# 处理日期数据，针对第一列，只保留年月日部分if not df.empty and len(df.columns) > 0:first_col = df.columns[0]# 首先尝试直接检查和格式化日期类型if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[first_col]):# 格式化日期，只保留年月日df[first_col] = df[first_col].dt.strftime('%Y-%m-%d')# 如果是字符串类型，尝试转换为日期再格式化elif pd.api.types.is_string_dtype(df[first_col]):try:# 尝试不同的日期格式来避免警告# 先尝试常见的ISO格式try:df[first_col] = pd.to_datetime(df[first_col], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')# 如果转换后有效数据不足50%，尝试另一种格式if df[first_col].isna().sum() / len(df) > 0.5:# 尝试中文日期格式df[first_col] = pd.to_datetime(df[first_col], format='%Y年%m月%d日', errors='coerce')# 如果仍不理想，尝试自动解析if df[first_col].isna().sum() / len(df) > 0.5:df[first_col] = pd.to_datetime(df[first_col], errors='coerce')except:# 如果指定格式失败，使用自动解析df[first_col] = pd.to_datetime(df[first_col], errors='coerce')# 如果成功转换为日期类型，则格式化if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[first_col]):# 保存原始值，用于无法解析的日期original_values = df[first_col].copy()# 格式化有效的日期值df[first_col] = df[first_col].dt.strftime('%Y-%m-%d').fillna(original_values.astype(str))except:# 转换失败，保持原字符串不变pass# 创建PDF对象pdf = FPDF()pdf.add_page()# 设置字体，支持中文# 使用系统字体目录中的中文字体# 如果是Windows系统，尝试使用微软雅黑font_path = ""if sys.platform.startswith('win'):font_path = r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc"  # 微软雅黑elif sys.platform.startswith('darwin'):font_path = r"/System/Library/Fonts/PingFang.ttc"  # 苹方elif sys.platform.startswith('linux'):font_path = r"/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc"  # 文泉驿微米黑# 如果找不到系统字体，使用FPDF内置字体处理英文if os.path.exists(font_path):pdf.add_font(family="Chinese", style="", fname=font_path)pdf.set_font(family="Chinese", size=10)else:pdf.set_font(family="helvetica", size=10)print("警告：未找到中文字体，可能无法正确显示中文")# 添加标题（使用新版API参数名）title_text = f"Excel转PDF: {os.path.basename(excel_path)}"pdf.cell(w=200, h=8, text=title_text, align='C', new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")pdf.ln(8)  # 空行# 计算单元格宽度，确保所有列都能完整显示并保留边框page_width = pdf.w - 2 * pdf.l_margin  # 可用页面宽度（减去左右边距）num_cols = len(df.columns)# 如果提供了column_widths参数，则使用手动设置的宽度# 否则自动计算宽度use_auto_width =False # column_widths is None or len(column_widths) != num_cols# 准备列宽列表if use_auto_width:# 自动计算宽度（不超过40，同时确保所有列能容纳在页面宽度内）cell_width = min(40, page_width / num_cols)column_widths = [cell_width] * num_colselse:# 验证手动设置的宽度总和不超过页面宽度total_width = sum(column_widths)if total_width > page_width:print(f"警告：所有列的总宽度({total_width})超过页面可用宽度({page_width})，可能会导致显示问题")# 添加表头，确保所有边框完整显示for i, col in enumerate(df.columns):pdf.cell(w=column_widths[i], h=8, text=str(col), border=1, align='C')pdf.ln()  # 换行# 添加表格数据，确保所有边框完整显示for _, row in df.iterrows():for i, col in enumerate(df.columns):# 确保文本不超出单元格宽度，必要时截断显示cell_text = str(row[col])col_width = column_widths[i]# 计算文本长度并在必要时截断font_size = pdf.font_size_pt# 估算文本在当前字体和大小下的宽度（大约每个字符6个单位）text_width_estimate = len(cell_text) * 6# if text_width_estimate > col_width * 0.9:  # 如果文本太长，进行截断#     # 计算可以显示的字符数#     max_chars = int((col_width * 0.9) / 6)#     cell_text = cell_text[:max_chars-3] + '...'  # 截断并添加省略号pdf.cell(w=col_width, h=8, text=cell_text, border=1, align='C')pdf.ln()  # 换行# 保存PDFpdf.output(pdf_path)print(f"转换成功！PDF文件已保存至：{pdf_path}")except Exception as e:print(f"转换失败：{str(e)}")if __name__ == "__main__":# 示例：转换当前目录下的test.xlsx文件# 手动设置每一列的宽度，根据需要调整# 这里提供了一个默认的宽度列表，用户可以根据实际表格列数和内容调整excel_file = "test.xlsx"# 假设Excel文件有5列，可以根据实际情况调整# 示例：第一列日期宽度设为25，其他列根据内容重要性设置不同宽度column_widths = [40, 25, 30, 25, 25]  # 可以根据实际列数和需要调整这些值excel_to_pdf(excel_file, column_widths=column_widths)

七、总结

通过本文介绍的excel_to_pdf_new.py脚本，您可以轻松解决工作中Excel转PDF的各种需求和问题。这个脚本不仅功能实用，还通过巧妙的技术实现解决了中文显示、日期格式、表格边框等常见痛点。

无论是财务人员、行政人员还是项目管理者，这个小工具都能帮助您提高办公效率，让文档处理更加得心应手。如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎在评论区留言讨论！

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小贴士：如果您需要批量处理多个Excel文件，可以进一步扩展脚本功能，添加文件夹遍历和批量转换功能，让工作效率更进一步！