基于Python開(kāi)發(fā)批量提取Excel圖片的小工具
更新時(shí)間：2025年03月19日 15:00:27 作者：很菜的小jiang
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python中的openpyxl庫(kù)開(kāi)發(fā)一個(gè)小工具,可以實(shí)現(xiàn)批量提取Excel圖片,有需要的小伙伴可以參考一下
目前有一個(gè)需求，就是批量讀取當(dāng)前目錄下所有文件夾里的Excel文件，去獲取出Excel文件中的圖片，并根據(jù)圖片對(duì)應(yīng)的行去獲取某列的值作為命名方式進(jìn)行命名，并統(tǒng)一保存在一個(gè)新的文件夾里面。
自己花了幾個(gè)小時(shí)寫(xiě)了一個(gè)小工具出來(lái)，利用的是openpyxl這個(gè)庫(kù)，其他庫(kù)用了提取效果不太好，這個(gè)提取效果挺不錯(cuò)的。以下代碼要根據(jù)實(shí)際需求，將“貨品編碼”改成你對(duì)應(yīng)需要的值。如果你不需要命名規(guī)則，則直接去掉都行。
第一個(gè)版本，針對(duì)于不規(guī)則分布圖片的Excel，進(jìn)行每個(gè)單元格進(jìn)行遍歷，比較費(fèi)時(shí)：
import os
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
from openpyxl_image_loader import SheetImageLoader
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter
from PIL import Image
# 創(chuàng)建文件夾
def create_folder():
if not os.path.exists('images'):
os.makedirs('images')
print("成功創(chuàng)建/更新文件夾!")
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
def get_folders(directory):
folders = []
for entry in os.scandir(directory):
if entry.is_dir():
folders.append(entry.name)
print("成功獲取當(dāng)前目錄的文件夾！")
return folders
# 提取圖片
def extract_images():
# 創(chuàng)建存放文件夾
create_folder()
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
folders = get_folders('.')
i = 1
num = 1
# 遍歷當(dāng)前目錄下的文件夾
for folder in folders:
print(f"正在遍歷第{i}個(gè)文件夾{folder}......")
# 進(jìn)行提取圖片
num = extract_images_from_excel(folder, num)
i += 1
# 進(jìn)行提取圖片
def extract_images_from_excel(folder, num):
# 遍歷當(dāng)前文件夾內(nèi)的所有文件
for entry in os.scandir('.\\'+folder):
# 如果當(dāng)前對(duì)象是文件且后綴是xlsx
if entry.is_file() and entry.name.endswith('.xlsx'):
print(f'{folder}下的Excel文件路徑為：{entry.path}')
# 打開(kāi)當(dāng)前文件
wb = load_workbook(entry.path)
# 獲取當(dāng)前xlsx的所有Sheet表
worksheets = wb.worksheets
# 遍歷xlsx中每一個(gè)Sheet
for ws in worksheets:
# 獲取當(dāng)前列名為貨品編碼的列序號(hào)
code_index = ''
for column in ws.iter_cols():
if column[0].value == "貨品編碼":
code_index = column[0].column
# 創(chuàng)建圖片加載對(duì)象
image_loader = SheetImageLoader(ws)
# 每一行進(jìn)行遍歷，獲取行序號(hào)和該行數(shù)據(jù)
for row_index, row in enumerate(ws.rows, start=1):
# 每一列進(jìn)行遍歷
for column_index in range(1, len(row) + 1):
# 獲取列序號(hào)
column_letter = get_column_letter(column_index)
# 如果當(dāng)前單元格是圖片
if image_loader.image_in(f'{column_letter}{row_index}'):
# 獲取圖片
image = image_loader.get(f'{column_letter}{row_index}')
# 獲取圖片格式
image_type = image.format
# 獲取當(dāng)前行的貨品編碼列的值
code = ws.cell(row=(row_index), column=code_index).internal_value
# 保存圖片(保存命名為 序號(hào)_貨品編碼)
print(f'正在提取單元格{column_letter}{row_index + 1}的圖片......')
image.save(f"./images/[code]_{num}.{image_type}")
# 序號(hào)遞增
num += 1
# 關(guān)閉文件對(duì)象
wb.close()
return num
if __name__ == '__main__':
print("此版本是針對(duì)于圖片分布不規(guī)則的情況，提取圖片速度尚且較慢")
print("開(kāi)始提取......")
# 提取圖片
extract_images()
print("提取完成！")第二個(gè)版本，針對(duì)于某一列統(tǒng)一分布圖片的Excel，只會(huì)進(jìn)行有圖片那一列的遍歷，比較快速：
import os
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
from openpyxl_image_loader import SheetImageLoader
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter
from PIL import Image
# 創(chuàng)建文件夾
def create_folder():
if not os.path.exists('images'):
os.makedirs('images')
print("成功創(chuàng)建/更新文件夾!")
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
def get_folders(directory):
folders = []
for entry in os.scandir(directory):
if entry.is_dir():
folders.append(entry.name)
print("成功獲取當(dāng)前目錄的文件夾！")
return folders
# 提取圖片
def extract_images():
# 創(chuàng)建存放文件夾
create_folder()
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
folders = get_folders('.')
i = 1
num = 1
# 遍歷當(dāng)前目錄下的文件夾
for folder in folders:
print(f"正在遍歷第{i}個(gè)文件夾{folder}......")
# 進(jìn)行提取圖片
num = extract_images_from_excel(folder, num)
i += 1
# 進(jìn)行提取圖片
def extract_images_from_excel(folder, num):
# 遍歷當(dāng)前文件夾內(nèi)的所有文件
for entry in os.scandir('.\\'+folder):
# 如果當(dāng)前對(duì)象是文件且后綴是xlsx或者xls
if entry.is_file() and (entry.name.endswith('.xlsx') or entry.name.endswith('.xls')):
print(f'{folder}下的Excel文件路徑為：{entry.path}')
# 打開(kāi)當(dāng)前文件
wb = load_workbook(entry.path)
# 獲取當(dāng)前xlsx的所有Sheet表
worksheets = wb.worksheets
# 遍歷xlsx中每一個(gè)Sheet
for ws in worksheets:
# 獲取當(dāng)前列名為貨品編碼的列序號(hào)
code_index = ''
for column in ws.iter_cols():
if column[0].value == "貨品編碼":
code_index = column[0].column
# 創(chuàng)建圖片加載對(duì)象
image_loader = SheetImageLoader(ws)
# 記錄第一次遍歷的標(biāo)志
img_sign_index = ''
# 每一行進(jìn)行遍歷，獲取行序號(hào)和該行數(shù)據(jù)
for row_index, row in enumerate(ws.rows, start=1):
# 只有第一次才會(huì)進(jìn)行每列遍歷，去找到圖片所在的列
if img_sign_index == '':
# 每一列進(jìn)行遍歷
for column_index in range(1, len(row) + 1):
# 獲取列序號(hào)
column_letter = get_column_letter(column_index)
if image_loader.image_in(f'{column_letter}{row_index}'):
# 獲取對(duì)應(yīng)圖片的列序號(hào)
img_sign_index = column_letter
break
# 如果不為空，則證明有圖片，反之直接跳過(guò)
if img_sign_index != '':
# 后面遍歷直接去找圖片所在的列
image = image_loader.get(f'{img_sign_index}{row_index}')
# 獲取圖片格式
image_type = image.format
# 獲取當(dāng)前行的貨品編碼列的值
code = ws.cell(row=(row_index), column=code_index).internal_value
# 保存圖片(保存命名為 序號(hào)_貨品編碼)
print(f'正在提取單元格{img_sign_index}{row_index + 1}的圖片......')
image.save(f"./images/{num}_[code].{image_type}")
# 序號(hào)遞增
num += 1
# 關(guān)閉文件對(duì)象
wb.close()
return num
if __name__ == '__main__':
print("此版本是針對(duì)于圖片集中分布在一列的情況，能更快提取圖片出來(lái)")
print("開(kāi)始提取......")
# 提取圖片
extract_images()
print("提取完成！")第三個(gè)版本更新
此版本不是遍歷單元格，是直接找圖片，再鎖定圖片的中心行位置去找相應(yīng)的貨品編碼，效率更高，而且不會(huì)因?yàn)閳D片位于單元格邊緣存在識(shí)別不到的問(wèn)題。
import os
from openpyxl import load_workbook
import os
from openpyxl_image_loader import SheetImageLoader
from openpyxl.utils.cell import get_column_letter
# 創(chuàng)建文件夾
def create_folder():
if not os.path.exists('images'):
os.makedirs('images')
print("成功創(chuàng)建/更新文件夾!")
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
def get_folders(directory):
folders = []
for entry in os.scandir(directory):
if entry.is_dir():
folders.append(entry.name)
print("成功獲取當(dāng)前目錄的文件夾！")
return folders
# 提取圖片
def extract_images():
# 創(chuàng)建存放文件夾
create_folder()
# 獲取當(dāng)前目錄下的文件夾
folders = get_folders('.')
i = 1
num = 1
# 遍歷當(dāng)前目錄下的文件夾
for folder in folders:
print(f"正在遍歷第{i}個(gè)文件夾{folder}......")
# 進(jìn)行提取圖片
num = extract_images_from_excel(folder, num)
i += 1
# 進(jìn)行提取圖片
def extract_images_from_excel(folder, num):
# 遍歷當(dāng)前文件夾內(nèi)的所有文件
for entry in os.scandir('.\\'+folder):
# 如果當(dāng)前對(duì)象是文件且后綴是xlsx或者xls
if entry.is_file() and entry.name.endswith('.xlsx'):
print(f'{folder}下的Excel文件路徑為：{entry.path}')
# 打開(kāi)當(dāng)前文件
wb = load_workbook(entry.path)
# 遍歷每一個(gè)Sheet
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
image_loader = SheetImageLoader(sheet)
# 獲取當(dāng)前列名為貨品編碼的列序號(hào)
code_index = ''
for column in sheet.iter_cols():
if column[0].value == "貨品編碼":
code_index = column[0].column
# 遍歷Sheet中的所有圖片
for image in sheet._images:
# 獲取圖片中心行數(shù)，判斷貨品編碼是哪一個(gè)
row_index = (int(((image.anchor._from.row + 1) + (image.anchor.to.row + 1)) / 2))
# 獲取當(dāng)前行的貨品編碼列的值(取中間值)
code = sheet.cell(row=row_index, column=code_index).value
# 獲取圖片格式
img_format = image.format
# 重新將圖片獲取出來(lái)(因?yàn)楂@取下標(biāo)這個(gè)image沒(méi)有存儲(chǔ)方法)，直接通過(guò)定位左上角坐標(biāo)將圖片取出來(lái)
img = image_loader.get(f'{get_column_letter(image.anchor._from.col + 1)}{image.anchor._from.row + 1}')
# 保存圖片
print(f'正在提取貨品編碼為[code]的圖片{image}......')
img.save(f'./images/{num}_[code].{img_format}')
# 序號(hào)遞增
num += 1
# 關(guān)閉文件對(duì)象
wb.close()
return num
# v1.0：此版本是針對(duì)于圖片分布不規(guī)則的情況，提取圖片速度尚且較慢
# v1.1：此版本是針對(duì)于圖片集中分布在一列的情況，能更快提取圖片出來(lái)。
# v1.2：此版本解決圖片位于Excel邊界時(shí)存在的問(wèn)題，只要圖片中心行在這一行，就可以匹配相應(yīng)的國(guó)家編碼，同時(shí)不用去遍歷，直接獲取圖片。
if __name__ == '__main__':
print("開(kāi)始提取......")
# 提取圖片
extract_images()
print("提取完成！")第四個(gè)版本：增加了圖片的壓縮，不需要壓縮的可以直接不調(diào)用壓縮犯法即可，增加了交互，聽(tīng)取了評(píng)論區(qū)大佬的意見(jiàn)，現(xiàn)在可以提取同一單元格多張圖片。
import math
from openpyxl import load_workbook
import os
from PIL import Image
# 命名規(guī)則
good_code = ""
# 命名字典
name_dict = {}
# 圖片數(shù)量
img_num = 0
# 記錄哪些文件夾已經(jīng)被提取過(guò)了
folder_name_dict = {}
# 是否輸出提取文本
is_text = True
# 創(chuàng)建文件夾
def create_folder():
if not os.path.exists('images'):
os.makedirs('images')
print("成功創(chuàng)建/更新images文件夾!")
# 提取圖片
def extract_images(stop):
if stop:
return
global img_num
global good_code
folder = input("請(qǐng)輸入需要提取的文件夾名稱(chēng)（不輸入則遍歷當(dāng)前目錄下未提取過(guò)的所有文件夾）：")
good_code = input("請(qǐng)輸入命名規(guī)則對(duì)應(yīng)表格中的名字（不輸入則默認(rèn)為貨品編碼）：")
if good_code == "":
good_code = "貨品編碼"
if folder != '':
# 查找指定文件夾
extract_images_from_excel(folder)
else:
folders = []
for entry in os.scandir('.'):
if entry.is_dir():
folders.append(entry.name)
i = 1
# 記錄可提取的文件夾的數(shù)量
number = 0
# 遍歷當(dāng)前目錄下的文件夾
for folder in folders:
if folder in folder_name_dict:
continue
print(f"正在遍歷第{i}個(gè)文件夾{folder}......")
# 進(jìn)行提取圖片
extract_images_from_excel(folder)
number += 1
i += 1
if number == 0:
print("沒(méi)有可供提取的文件夾了！")
return
is_success()
img_num = 0
status = input("\n是否繼續(xù)提?。ㄝ斎隮表示是，輸入其他則退出）：")
if status == "Y" or status == "y":
extract_images(False)
else:
extract_images(True)
def is_success():
if img_num == 0:
if is_text:
print(f'沒(méi)有提取到圖片！')
else:
print(f'成功提取{img_num}張圖片！')
print("圖片提取完成，請(qǐng)到images文件夾中查看！")
# 進(jìn)行提取圖片
def extract_images_from_excel(folder):
global img_num
global is_text
is_have_excel = False
path = os.path.join('.', folder)
if not os.path.exists(path):
print(f'{folder}文件夾未找到！')
return
# 判斷文件夾是否已經(jīng)被提取過(guò)了
if folder not in folder_name_dict:
is_text = True
else:
print(f'{folder}文件夾已經(jīng)被提取過(guò)了！')
is_text = False
return
try:
# 遍歷當(dāng)前文件夾內(nèi)的所有文件
for entry in os.scandir(path):
# 如果當(dāng)前對(duì)象是文件且后綴是xlsx或者xls
if entry.is_file() and entry.name.endswith('.xlsx'):
is_have_excel = True
print(f'{folder}下的Excel文件路徑為：{entry.path}')
# 打開(kāi)當(dāng)前文件
wb = load_workbook(entry.path)
# 遍歷每一個(gè)Sheet
for sheet_name in wb.sheetnames:
sheet = wb[sheet_name]
# 獲取當(dāng)前列名為貨品編碼的列序號(hào)
code_index = ""
for column in sheet.iter_cols():
if column[0].value == good_code:
code_index = column[0].column
break
if code_index == "":
print(f'列名{good_code}在{entry.path}的文件中不存在！')
break
else:
folder_name_dict[folder] = True
# 遍歷Sheet中的所有圖片
for image in sheet._images:
# 獲取圖片中心行數(shù)，判斷貨品編碼是哪一個(gè)
row_index = (int(((image.anchor._from.row + 1) + (image.anchor.to.row + 1)) / 2))
# 獲取當(dāng)前行的貨品編碼列的值(取中間值)
code = ""
if code_index != "":
code = str(sheet.cell(row=row_index, column=code_index).value)
# 獲取圖片格式
img_format = image.format
# 這個(gè)if else只是命名規(guī)則，不重要
if code not in name_dict:
name_dict[code] = 1
else:
name_dict[code] = name_dict[code] + 1
save_path = f"./images/[code]-{name_dict[code]}.{img_format}"
# 保存
file = open(save_path, "wb")
file.write(image.ref.getvalue())
file.close()
# 壓縮圖片
compress_and_save_image(save_path)
img_num += 1
break
# 關(guān)閉文件對(duì)象
wb.close()
except FileNotFoundError:
# 處理文件未找到異常
print(f'{folder}文件夾未找到！')
extract_images(good_code)
except Exception as e:
# 處理其他異常
print("提取圖片異常:", e)
if not is_have_excel:
print(f'{folder}文件夾內(nèi)未找到Excel文件！')
folder_name_dict[folder] = True
# 壓縮圖片
def compress_and_save_image(image_path):
# 打開(kāi)原始圖片
original_image = Image.open(image_path)
# 檢查文件大小，并根據(jù)需要進(jìn)行進(jìn)一步壓縮，壓縮到1M
if os.path.getsize(image_path) > 1024 * 1024:
size = os.path.getsize(image_path)
# 壓縮到1mb需要壓縮的比例(百分比)
quality = math.floor(((1024 * 1024) / size) * 100)
original_image.save(image_path, optimize=True, quality=quality)
original_image.close()
# v1.0：此版本是針對(duì)于圖片分布不規(guī)則的情況，提取圖片速度尚且較慢
# v1.1：此版本是針對(duì)于圖片集中分布在一列的情況，能更快提取圖片出來(lái)。
# v1.2：此版本解決圖片位于Excel邊界時(shí)存在的問(wèn)題，只要圖片中心行在這一行，就可以匹配相應(yīng)的國(guó)家編碼，同時(shí)不用去遍歷，直接獲取圖片。
# v1.3：此版本是讓用戶(hù)自己輸入指定的文件夾，增加異常交互。
# v1.4：此版本增加了對(duì)1MB以上圖片的壓縮，解決了多圖片在同一單元格的問(wèn)題。
if __name__ == '__main__':
print("開(kāi)始提取......")
# 創(chuàng)建存放文件夾
create_folder()
# 提取圖片
extract_images(False)
# 最后加入輸入語(yǔ)句，以阻塞程序的執(zhí)行
input("按下任意鍵以關(guān)閉程序")以上就是基于Python開(kāi)發(fā)批量提取Excel圖片的小工具的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python提取Excel圖片的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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