Python 使用XlsxWriter操作Excel

在数据处理和报告生成的领域中，Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件，XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块，专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本（.xlsx 格式）的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述，探讨其主要特点、用法和一些实际应用，并实现绘制各类图例（条形图，柱状图，饼状图）等。

主要特点

  1. .xlsx 格式支持： XlsxWriter 专注于创建 Microsoft Excel 2007 及以上版本的文件，这是一种基于 XML 的格式，允许存储大量数据、样式和图表。
  2. 格式和样式： XlsxWriter 允许开发者以编程方式设置单元格的格式和样式，包括字体、颜色、对齐方式等。这使得生成的 Excel 文件能够呈现出精美的外观。
  3. 图表和图形： XlsxWriter 支持创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，使用户能够直观地呈现数据。同时，它还支持插入图片、形状和注释等图形元素。
  4. 公式和函数： XlsxWriter 允许在单元格中使用 Excel 公式和函数，这对于进行复杂的计算和数据分析非常有用。
  5. 大数据量处理： XlsxWriter 被设计为高性能的库，能够处理大规模的数据集，同时保持生成的 Excel 文件的高质量。
  6. 图表和条件格式： 除了基本的单元格样式，XlsxWriter 支持添加条件格式，以及在工作表中插入图表，提供更直观的数据可视化。

安装模块

要开始使用 XlsxWriter，首先需要安装该库。可以通过以下命令使用 pip 安装：

pip install XlsxWriter

XlsxWriter 提供了一个强大而灵活的工具，使得使用 Python 生成 Excel 文件变得简单而高效。无论是用于数据分析、报告生成还是其他领域，XlsxWriter 都为开发者提供了一种简单而可靠的方法，使他们能够充分利用 Excel 的强大功能。在掌握了基本用法后，开发者可以深入研究 XlsxWriter 的高级特性，以满足更复杂的需求。

单行输出函数

函数WriteSingleArticle()调用时传入文档名称，以及传入表头和数据，写出简单的单行记录。

import xlsxwriter

# 写出数据
def WriteSingleArticle(xls_name,header,data):
    workbook = xlsxwriter.Workbook(xls_name)
    worksheet = workbook.add_worksheet()

    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "border": 1, "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 写出表头
    worksheet.write_row("A1", header, head_style)
    for index in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(index + 2), data[index])

    workbook.close()
    return True

if __name__ == "__main__":
    headings = ["用户名", "密码", "地址"]
    data = [["admin","123456","192.168.1.1"],["admin","123456","192.168.1.1"]]

    ref = WriteSingleArticle("lyshark.xlsx",headings,data)
    print("写出状态: {}".format(ref))

输出效果如下所示；

多行表格输出函数

函数CreateTable(address,data,section)实现了输出一个列表格式的Table，只需传入列表序列即可。

先找到表格生成坐标与大小之间的比值关系，这是第一步，如下是简单的实现固定位置生成表格。

import xlsxwriter

# 设置表格sheet名称
workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("系统磁盘统计")

# 设置头部标题IP地址列
merge_format = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'align': 'center','valign': 'vcenter','fg_color': '#EEAEEE'})
worksheet.merge_range('A9:B12', '192.168.1.1', merge_format)

# 设置表格头部提示,并将前两个表头合并为1个
header = ["IP地址","IP地址","路径","总容量","剩余容量","利用率"]
merge_format1 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'align': 'center','valign': 'vcenter','fg_color': '#AEEEEE'})
worksheet.write_row("A8:B12",header,merge_format1)        # 显示表头
worksheet.merge_range('A8:B8',"IP地址",merge_format1)      # 合并表头(合并第一个元素)

# 写出路径列表
data1 = ["/etc/system/","/proc/","/sys","/var/lyshark"]
merge_format2 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("C9",data1,merge_format2)
worksheet.set_column("C9:C9",30)

# 写出总容量
data2 = ["1024 GB","2048 GB","111 GB","1111 GB"]
merge_format3 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("D9",data2,merge_format3)
worksheet.set_column("D9:D9",20)

# 写出剩余容量
data3 = ["1024 GB","2048 GB","111 GB","22 GB"]
merge_format4 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("E9",data3,merge_format4)
worksheet.set_column("E9:E9",20)

# 写出利用率
data4= ["10%","50%","20%","33%"]
merge_format5 = workbook.add_format({'bold': True,'border': 1,'valign': 'vcenter','fg_color': '#D7E4BC','align': 'center'})
worksheet.write_column("F9",data4,merge_format5)
worksheet.set_column("F9:F9",20)

workbook.close()

输出效果如下所示；

继续封装如上代码，将其封装为CreateTable(address,data,section)函数，用户传入表头地址，数据集，以及从第几行开始写数据，则自动生成表单。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

# 创建表结构
def CreateTable(address,data,section):
    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算表头列表长度
    header_count = len(data[1])
    print("不带表头的列表长度: {}".format(header_count))

    merge_format1 = workbook.add_format({'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#AEEEEE'})
    # 根据表格列长度 计算出表格大小
    header_range = f"A{section}:B{section+header_count}"
    print("表头总长度 header_range = {}".format(header_range))
    # 写出表头到文件
    worksheet.write_row(header_range, data[0], merge_format1)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算合并表头偏移,并合并
    header_merge_range = f"A{section}:B{section}"
    print("合并表头偏移 header_merge_range = {}".format(header_merge_range))

    # 合并表头(合并第一个元素)
    header_table = data[0][0]
    worksheet.merge_range(header_merge_range, header_table, merge_format1)
    # worksheet.merge_range(header_merge_range, "IP地址", merge_format1)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 计算出表头 所占总单元格大小
    remove_header_count = len(data) - 1
    print("除去表头的列表长度: {}".format(remove_header_count))
    # 此处自己调整列长度
    address_merge_range = f"A{section+1}:B{section  + len(data[0][1])}"
    print("所占总单元格大小 address_merge_range = {} => {}".format(len(data[0][1]),address_merge_range))

    merge_format = workbook.add_format({'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#EEAEEE'})

    # 写出单元格合并大小
    worksheet.merge_range(address_merge_range, address , merge_format)

    # --------------------------------------------------------------------
    # 循环填充数据
    merge_format_index = workbook.add_format(
        {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

    letter_list = ['C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O',
                   'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z']

    # 循环填充数据 最大字段长度为24
    for index in range(0, remove_header_count):
        index_range = f"{letter_list[index]}{section+1}"
        worksheet.write_column(index_range, data[index+1], merge_format_index)

        index_range = f"{letter_list[index]}{section+1}:{letter_list[index]}{section+1}"
        worksheet.set_column(index_range, 30)

    """
        #  不使用循环逐条填充
        merge_format2 = workbook.add_format( {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "C{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[1], merge_format2)
        index_range = "C{}:C{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        index_range = "D{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format2)
        index_range = "D{}:D{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        index_range = "E{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format2)
        index_range = "E{}:E{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)
    """
    # 返回计算后的表格的下两个单元的实际偏移位置
    return section + remove_header_count + 3

# 测试恒矩阵
def Test():
    val = \
    [
        ["测试地址", "测试地址","磁盘路径", "总容量", "剩余容量"],
        ["/etc/system/", "/proc/", "/sys", "/user"],
        ["1024 GB", "2048 GB", "12 GB","98 GB"],
        ["1345 GB", "1124 GB", "341 GB", "55 GB"]
    ]

    ref = CreateTable("192.168.1.1",val,1)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    ref = CreateTable("192.168.1.1",val,ref)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    workbook.close()

# 测试竖矩阵
def Test2():

    header = ["测试地址", "测试地址","磁盘路径", "总容量", "剩余容量"]

    val = \
    [
        ["/etc/system/", "1024 GB", "256 GB"],
        ["/etc/passwd/", "104 GB", "345GB"],
        ["/etc/username/", "12 GB", "56 GB"],
        ["/etc/lyshark/", "12 GB", "56 GB"]
    ]

    # 横向矩阵转竖向矩阵
    ref_xor = list ( map(list,zip(*val)) )

    # 追加头部
    ref_xor.insert(0, header)
    print(ref_xor)

    ref = CreateTable("192.168.1.1",ref_xor,1)
    print("返回下一个表格索引: {}".format(ref))

    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    Test2()

输出效果如下所示；

柱状图输出函数

简单实现CreateChart(headings,data)柱状图生成函数，通过传入头部标题和数据集列表即可完成表单生成。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "font": 13})

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加柱状图
    chart = workbook.add_chart({"type": "column"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",              # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",  # X轴Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$C$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$C$2:$C$10"
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$D$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$D$2:$D$10"
    })

    # 添加柱状图标题
    chart.set_title({"name": "性能统计柱状图"})
    chart.set_style(12)

    # 在G2处绘制
    worksheet.insert_chart("G2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["主机地址", "CPU利用率", "内存利用率", "交换分区"]
    data = [["192.168.1.100", 88, 36, 66], ["192.168.1.200", 98, 89, 66], ["192.168.1.220", 88, 100, 32]]

    # 循环添加模拟数据
    for i in range(1, 100):
        s = ["192.168.1.{}".format(i), i, i, i]
        data.append(s)

    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

条形图输出函数

封装CreateChart(headings,data)函数实现输出条形图，并将前十的数据绘成图展示在右侧。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加条形图，显示前十个元素
    chart = workbook.add_chart({"type": "line"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",              # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",  # X轴Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$C$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$C$2:$C$10"
    })
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$D$1",
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$10",
        "values": "=统计表!$D$2:$D$10"
    })

    # 添加柱状图标题
    chart.set_title({"name": "负载统计条形图"})
    # chart.set_style(8)

    chart.set_size({'width': 1000, 'height': 500})
    chart.set_legend({'position': 'top'})

    # 在F2处绘制
    worksheet.insert_chart("F2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["获取时间", "1分钟负载", "5分钟负载", "15分钟负载"]
    data = [["12:01", 0.05, 0.7, 0.006], ["12:02", 0.5, 0.08, 0.06], ["12:03", 0.7, 1, 2.1]]
    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

饼状图输出函数

函数CreateChart(headings,data)用于生成饼状图，实现对主机以及主机数量的图形化展示。

import xlsxwriter

workbook = xlsxwriter.Workbook('lyshark.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet("统计表")

def CreateChart(headings,data):
    # 定义表格样式
    head_style = workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
    worksheet.set_column("A1:D1", 15)

    # 逐条写入数据
    worksheet.write_row("A1", headings, head_style)
    for i in range(0, len(data)):
        worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

    # 添加条形图，显示前十个元素
    chart = workbook.add_chart({"type": "pie"})
    chart.add_series({
        "name": "=统计表!$B$1",             # 图例项
        "categories": "=统计表!$A$2:$A$4",  # X轴 Item名称
        "values": "=统计表!$B$2:$B$4"       # X轴Item值
    })

    # 添加饼状图
    chart.set_title({"name": "系统版本分布"})
    chart.set_size({'width': 600, 'height': 300})
    chart.set_legend({'position': 'right'})

    # 在D2处绘制
    worksheet.insert_chart("D2", chart)
    workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    headings = ["系统版本", "数量"]
    data = [["Suse", 30], ["Centos", 25], ["AIX", 15]]
    CreateChart(headings,data)

输出效果如下所示；

实现绘图类

通过调用xlsxwriter第三方库,实现绘制各类通用图形,并保存为XLS文档格式.

import xlsxwriter

class DrawChart():
    def __init__(self,workbook):
        self.workbook = xlsxwriter.Workbook(workbook)

    # 排序函数,以第三列为条件排列
    def cpu_takeSecond(self,elem):
        return int(elem[3])
    def mem_taskSecond(self,elem):
        return int(elem[1])

    # 封装统计主机磁盘使用情况
    def CreateDiskTable(self,worksheet,address,data,section):
        # 添加统计名称 例如: 磁盘统计
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)
        merge_format = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#EEAEEE'})

        header_count = len(data[1])
        merge_format1 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'align': 'center', 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#AEEEEE'})

        # 根据磁盘路径计算出表格大小
        header_range = "A{}:B{}".format(section,section+header_count)
        worksheet.write_row(header_range, data[0], merge_format1)  # 显示表头

        # 计算合并表头偏移
        header_merge_range = "A{}:B{}".format(section,section)
        worksheet.merge_range(header_merge_range, "巡检IP地址", merge_format1)  # 合并表头(合并第一个元素)

        # 计算出地址所占总单元格大小
        address_merge_range = "A{}:B{}".format(section+1,section+header_count)
        worksheet.merge_range(address_merge_range, address , merge_format)  #需要计算出来，根据传入分区数量

        # 通过计算得到磁盘路径所对应到表中的位置
        merge_format2 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC'})

        index_range = "C{}".format(section+1)
        worksheet.write_column(index_range, data[1], merge_format2)
        index_range = "C{}:C{}".format(section+1,section+1)
        worksheet.set_column(index_range, 30)

        # 计算出总容量对应到表中的位置
        merge_format3 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "D{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[2], merge_format3)

        index_range = "D{}:D{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 计算出剩余容量对应到表中的位置
        merge_format4 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})
        index_range = "E{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[3], merge_format4)
        index_range = "E{}:E{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 计算出利用率对应到表中的位置
        merge_format5 = self.workbook.add_format(
            {'bold': True, 'border': 1, 'valign': 'vcenter', 'fg_color': '#D7E4BC', 'align': 'center'})

        index_range = "F{}".format(section + 1)
        worksheet.write_column(index_range, data[4], merge_format5)
        index_range = "F{}:F{}".format(section + 1, section + 1)
        worksheet.set_column(index_range, 20)

        # 返回计算后的表格的下两个单元的实际偏移位置
        return section + header_count + 3

    # 创建CPU利用率百分比,并统计前十
    def CreateCpuUsedTable(self,worksheet,header,data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 排序,统计第三列数据，将最大的放在最前面，以此向下
        data.sort(key=self.cpu_takeSecond, reverse=True)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # --------------------------------------------------------------
        # 添加柱状图(开始绘图)
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "column"})
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$B$1",              # 图例项(也就是CPU内核态)
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",  # X轴 Item名称
            "values": "=CPU利用率!$B$2:$B$10"       # X轴Item值
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$C$1",
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU利用率!$C$2:$C$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU利用率!$D$1",
            "categories": "=CPU利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU利用率!$D$2:$D$10"
        })

        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "CPU 性能统计柱状图"})
        # chart.set_style(8)

        chart.set_x_axis({
            'major_gridlines': {
                'visible': True,
                'line': {'width': 1.25, 'dash_type': 'dash'}
            },
        })

        chart.set_size({'width': 900, 'height': 500})
        chart.set_legend({'position': 'top'})
        chart.set_table({'show_keys': True})

        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # 内存利用率统计
    def CreateMemoryTable(self, worksheet, header, data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 排序,统计第三列数据，将最大的放在最前面，以此向下
        data.sort(key=self.mem_taskSecond, reverse=True)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # --------------------------------------------------------------
        # 添加柱状图(横向图)
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "bar"})
        chart.add_series({
            "name": "=内存利用率!$B$1",
            "categories": "=内存利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=内存利用率!$B$2:$B$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=内存利用率!$C$1",
            "categories": "=内存利用率!$A$2:$A$10",
            "values": "=内存利用率!$C$2:$C$10"
        })
        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "内存利用率统计图"})
        chart.set_x_axis({
            'major_gridlines': {
                'visible': True,
                'line': {'width': 1.25, 'dash_type': 'dash'}
            },
        })
        chart.set_size({'width': 900, 'height': 400})
        chart.set_legend({'position': 'top'})
        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # --------------------------------------------------------------
    # 统计CPU Load 负载情况 注意: 只能指定单独的主机
    def CreateCpuLoadAvgTable(self, address,worksheet, header, data):
        worksheet = self.workbook.add_worksheet(worksheet)

        # 设置头部颜色,并写入头部数据
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)

        # 设置头部列宽
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 将数据批量添加到表格中
        for x in range(0,len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(x + 2), data[x])

        # 定义表格样式
        head_style = self.workbook.add_format({"bold": True, "align": "center", "fg_color": "#D7E4BC"})
        worksheet.set_column("A1:D1", 15)

        # 逐条写入数据
        worksheet.write_row("A1", header, head_style)
        for i in range(0, len(data)):
            worksheet.write_row("A{}".format(i + 2), data[i])

        # 添加条形图，显示前十个元素
        chart = self.workbook.add_chart({"type": "line"})
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$B$1",  # 图例项
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",  # X轴 Item名称
            "values": "=CPU负载数据统计!$B$2:$B$10"  # X轴Item值
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$C$1",  # 第一个线条（图例）
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU负载数据统计!$C$2:$C$10"
        })
        chart.add_series({
            "name": "=CPU负载数据统计!$D$1",  # 第二个线条（图例）
            "categories": "=CPU负载数据统计!$A$2:$A$10",
            "values": "=CPU负载数据统计!$D$2:$D$10"
        })

        # 添加柱状图标题
        chart.set_title({"name": "统计地址: {}".format(address)})
        chart.set_size({'width': 900, 'height': 500})
        chart.set_legend({'position': 'top'})

        # 在F2处绘制
        worksheet.insert_chart("F2", chart)

    # 关闭并保存绘制结果
    def Save(self):
        self.workbook.close()

if __name__ == "__main__":
    work = DrawChart("lyshark.xlsx")
    # ------------------------------------------------------------------
    # 统计系统磁盘容量
    disk_val = [
        ["IP地址", "IP地址", "磁盘路径", "总容量", "剩余容量", "利用率"],
        ["/etc/system/", "/proc/", "/sys", "/abc/lyshark"],
        ["1024GG", "2048GB", "111GB", "1111GB"],
        ["1024GG", "2048GB", "111GB", "22GB"],
        ["10%", "50%", "20%", "33%"]
    ]
    ref = work.CreateDiskTable("磁盘分区统计","127.0.0.1",disk_val,3)
    print("下个表格开头位置: {}".format(ref))
    print("[+] 磁盘数据统计完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 统计系统CPU负载情况
    header = ["主机地址", "CPU内核态", "CPU用户态", "总利用率"]
    cpu_val = [
        ["192.168.1.100", 88, 36, 100],
        ["192.168.1.200", 98, 89, 128],
        ["192.168.1.220", 88, 100, 190]
    ]
    ref = work.CreateCpuUsedTable("CPU利用率",header,cpu_val)
    print("[+] CPU利用率统计已完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 统计系统内存利用率数据
    header = ["主机地址", "通用内存利用率", "交换内存利用率"]
    mem_val = [
        ["192.168.1.100", 25, 35],
        ["192.168.1.200", 44, 57],
        ["192.168.1.200", 24, 21],
        ["192.168.1.200", 78, 89]
    ]
    ref = work.CreateMemoryTable("内存利用率",header,mem_val)
    print("[+] 内存利用率统计已完成")

    # -------------------------------------------------------------------
    # 获取CPU LoadAvg负载情况
    header = ["拉取日期","1分钟负载","5分钟负载","15分钟负载"]
    cpu_avg_val = [
        ["12:11",0.1,0.2,1.3],
        ["12:12",1.4,3.3,6.9],
        ["12:13",2.6,3.2,6.9]
    ]
    ref = work.CreateCpuLoadAvgTable("127.0.0.1","CPU负载数据统计",header,cpu_avg_val)
    print("[+] CPU负载统计完成")
    work.Save()

输出效果如下所示；

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/183054.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

外部中断为什么会误触发？

外部中断为什么会误触发？

今天在写外部中断的程序的时候，发现中断特别容易受到干扰，我把手放在对应的中断引脚上，中断就一直触发，没有停过。经过一天的学习，找到了几个解决方法，所以写了这篇笔记。如果你的中断也时不时会误触发&…
阅读更多...
人工智能教程（一）：基础知识

人工智能教程（一）：基础知识

目录 前言 什么是人工智能？ 教学环境搭建 向量和矩阵 前言 如果你是关注计算机领域最新趋势的学生或从业者，你应该听说过人工智能、数据科学、机器学习、深度学习等术语。作为人工智能系列文章的第一篇，本文将解释这些术语，并搭…
阅读更多...
Spring事务的实现方式和实现原理；事务声明的方式，Spring的事务传播行为，spring事务的实现原理

Spring事务的实现方式和实现原理；事务声明的方式，Spring的事务传播行为，spring事务的实现原理

Spring事务的实现方式和实现原理 Spring事务的本质其实就是数据库对事务的支持，没有数据库的事务支持，spring是无法提供事务功能的。真正的数据库层的事务提交和回滚是通过binlog或者redo log实现的。 什么是事务 数据库事务是指作为单个逻辑工作单元执…
阅读更多...
Ubuntu安装CUDA驱动

Ubuntu安装CUDA驱动

Ubuntu安装CUDA驱动 前言官网安装确认安装版本安装CUDA Toolkit 前言 CUDA驱动一般指CUDA Toolkit，可通过Nvidia官网下载安装。本文介绍安装方法。 官网 CUDA Toolkit 最新版：CUDA Toolkit Downloads | NVIDIA Developer CUDA Toolkit 最新版文档&…
阅读更多...
【【Linux系统下常用指令学习 之 二 】】

【【Linux系统下常用指令学习 之 二 】】

Linux系统下常用指令学习 之 二 文件查询和搜索 文件的查询和搜索也是最常用的操作，在嵌入式 Linux 开发中常常需要在 Linux 源码文件中查询某个文件是否存在，或者搜索哪些文件都调用了某个函数等等。 1、命令 find find 命令用于在目录结构中查找文件…
阅读更多...
Dubbo3使用Zookeeper作为注册中心的方案讨论！详解DubboAdmin与PrettyZoo来监控服务的优劣！

Dubbo3使用Zookeeper作为注册中心的方案讨论！详解DubboAdmin与PrettyZoo来监控服务的优劣！

文章目录 一：Dubbo注册中心的基本使用 二：Zookeeper注册中心的使用 1：依赖引入 2：实际开发 三：Zookeeper作为注册中心的使用展示 1：启动注册Zookeeper服务 2：引入注册中心 (一)&#xf…
阅读更多...
Qt实现自定义IP地址输入控件（百分百还原Windows 10网络地址输入框）

Qt实现自定义IP地址输入控件（百分百还原Windows 10网络地址输入框）

在开发网络相关的程序时，我们经常需要输入IP地址，例如源地址和目标地址。Qt提供了一些基础的控件，如QLineEdit，但是它们并不能满足我们对IP地址输入的要求，例如限制输入的格式、自动跳转到下一个输入框、处理回车和退格键等。因此，我们需要自己编写一个自定义的IP地址输入…
阅读更多...
【MySQL】内连接和外连接

【MySQL】内连接和外连接

内连接和外连接 前言正式开始内连接外连接左外连接右外连接 前言 前一篇讲多表查询的时候讲过笛卡尔积，其实笛卡尔积就算一种连接，不过前一篇讲的时候并没有细说连接相关的内容，本篇就来详细说说表的连接有哪些。 本篇博客中主要用到的还是…
阅读更多...
设计模式之建造者（Builder）模式

设计模式之建造者（Builder）模式

目录 1、什么是建造者Builder模式？ 2、建造者Builder模式的利与弊 3、建造者Builder模式的应用场景 4、建造者模式中的指导者（Director）有什么作用？ 5、建造者Builder模式与其他模式的关系 小结 1、什么是建造者Builder模式…
阅读更多...
【华为OD题库-037】跳房子2-java

【华为OD题库-037】跳房子2-java

题目 跳房子，也叫跳飞机，是一种世界性的儿童游戏游戏。参与者需要分多个回合按顺序跳到第1格直到房子的最后一格，然后获得一次选房子的机会，直到所有房子被选完，房子最多的人获胜。 跳房子的过程中，如果有踩…
阅读更多...
外部网关协议_边界网关协议BGP

外部网关协议_边界网关协议BGP

一.边界网关协议BGP的基本概念 边界网关协议(Border Gateway Protocol，BGP）属于外部网关协议EGP这个类别，用于自治系统AS之间的路由选择协议。由于在不同AS内度量路由的“代价”(距离、带宽、费用等）可能不同，因此对于…
阅读更多...
SQL Server 百万数据查询优化技巧三十则

SQL Server 百万数据查询优化技巧三十则

点击上方蓝字关注我 互联网时代的进程越走越深，使用MySQL的人也越来越多，关于MySQL的数据库优化指南很多，而关于SQL SERVER的T-SQL优化指南看上去比较少，近期有学习SQLSERVER的同学问到SQL SERVER数据库有哪些优化建议&#xff1f…
阅读更多...
【基础知识】AB软件RSLinx的版本说明

【基础知识】AB软件RSLinx的版本说明

哈喽，大家好，我是雷工！ 之前对AB的软件了解比较少，在工作中未接触过，最近一次现场勘察时，有很多中控系统都是AB的，借此机会对AB软件有了些许了解。 一、RSLinx是什么软件？ RSLinx是…
阅读更多...
微服务实战系列之签名Sign

微服务实战系列之签名Sign

前言 昨日恰逢“小雪”节气，今日寒风如约而至。清晨的马路上，除了洋洋洒洒的落叶，就是熙熙攘攘的上班族。眼看着，暖冬愈明显了，叶子来不及泛黄就告别了树。变化总是在不经意中发生，容不得半刻糊涂。 上集博…
阅读更多...
洛谷 P1883 函数

洛谷 P1883 函数

P1883 函数 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) Error Curves - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 这两题是一模一样的，过一题水两题。 分析 主要难点在于证明F(x)是一个单峰函数可以被三分，但是我随便画了几个f(x)之后发现好像…
阅读更多...
2023人形机器人行业海外科技研究：从谷歌看机器人大模型进展

2023人形机器人行业海外科技研究：从谷歌看机器人大模型进展

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《2023人形机器人行业海外科技研究：从谷歌看机器人大模型进展》。 （报告出品方：华鑫证券） 报告共计：26页 大模型是人形机器人的必备要素 长期来看，人…
阅读更多...
大数据分析与应用实验任务九

大数据分析与应用实验任务九

大数据分析与应用实验任务九 实验目的 进一步熟悉pyspark程序运行方式； 熟练掌握pysaprkRDD基本操作相关的方法、函数，解决基本问题。 实验任务 进入pyspark实验环境，打开命令行窗口，输入pyspark，完成下列任务&am…
阅读更多...
Vue3中如何响应式解构 props

Vue3中如何响应式解构 props

目录 1，前言2，解决2.1，利用插件，实现编译时转换2.2，toRef 和 toRefs 1，前言 Vue3 中为了保持响应性，始终需要以 props.x 的方式访问这些 prop。这意味着不能够解构 defineProps 的返回值&#…
阅读更多...
linux的基础命令

linux的基础命令

文章目录 linux的基础命令一、linux的目录结构（一）Linux路径的描述方式 二、Linux命令入门（一）Linux命令基础格式 三、ls命令（一）HOME目录和工作目录（二）ls命令的参数1.ls命令的-a选…
阅读更多...
ChatGLM2-6B微调过程说明文档

ChatGLM2-6B微调过程说明文档

参考文档： ChatGLM2-6B 微调(初体验) - 知乎 环境配置 下载anaconda，版本是Anaconda3-2023.03-0-Linux-x86_64.sh，其对应的python版本是3.10，试过3.7和3.11版本的在运行时都报错。 执行下面的命令安装anaconda sh Anaconda3-202…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023