批量处理更香啊，Python 可轻松制作图文并茂的 PDF 报告

大家好，reportlab 是 Python 的一个非常棒的标准库，它可以画图、画表格、编辑文字，可以输出PDF格式。

今天我利用 Python 的 reportlab 工具包制作图文并茂的PDF报表，喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

注：完整版代码、技术交流，文末获取

安装第三方库

reportlab输入Python的第三方库，使用前需要先安装：pip install reportlab

模块导入

提前导入相关内容，并且注册字体。（注册字体前需要先准备好字体文件）

from reportlab.pdfbase import pdfmetrics   # 注册字体
from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont # 字体类
from reportlab.platypus import Table, SimpleDocTemplate, Paragraph, Image  # 报告内容相关类
from reportlab.lib.pagesizes import letter  # 页面的标志尺寸(8.5*inch, 11*inch)
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet  # 文本样式
from reportlab.lib import colors  # 颜色模块
from reportlab.graphics.charts.barcharts import VerticalBarChart  # 图表类
from reportlab.graphics.charts.legends import Legend  # 图例类
from reportlab.graphics.shapes import Drawing  # 绘图工具
from reportlab.lib.units import cm  # 单位：cm# 注册字体(提前准备好字体文件, 如果同一个文件需要多种字体可以注册多个)
pdfmetrics.registerFont(TTFont('SimSun', 'SimSun.ttf'))

封装不同内容对应的函数

创建一个Graphs类，通过不同的静态方法提供不同的报告内容，包括：标题、普通段落、图片、表格和图表。函数中的相关数据目前绝大多数都是固定值，可以根据情况自行设置成相关参数。

class Graphs:# 绘制标题@staticmethoddef draw_title(title: str):# 获取所有样式表style = getSampleStyleSheet()# 拿到标题样式ct = style['Heading1']# 单独设置样式相关属性ct.fontName = 'SimSun'      # 字体名ct.fontSize = 18            # 字体大小ct.leading = 50             # 行间距ct.textColor = colors.green     # 字体颜色ct.alignment = 1    # 居中ct.bold = True# 创建标题对应的段落，并且返回return Paragraph(title, ct)# 绘制小标题@staticmethoddef draw_little_title(title: str):# 获取所有样式表style = getSampleStyleSheet()# 拿到标题样式ct = style['Normal']# 单独设置样式相关属性ct.fontName = 'SimSun'  # 字体名ct.fontSize = 15  # 字体大小ct.leading = 30  # 行间距ct.textColor = colors.red  # 字体颜色# 创建标题对应的段落，并且返回return Paragraph(title, ct)# 绘制普通段落内容@staticmethoddef draw_text(text: str):# 获取所有样式表style = getSampleStyleSheet()# 获取普通样式ct = style['Normal']ct.fontName = 'SimSun'ct.fontSize = 12ct.wordWrap = 'CJK'     # 设置自动换行ct.alignment = 0        # 左对齐ct.firstLineIndent = 32     # 第一行开头空格ct.leading = 25return Paragraph(text, ct)# 绘制表格@staticmethoddef draw_table(*args):# 列宽度col_width = 120style = [('FONTNAME', (0, 0), (-1, -1), 'SimSun'),  # 字体('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),  # 第一行的字体大小('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10),  # 第二行到最后一行的字体大小('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), '#d5dae6'),  # 设置第一行背景颜色('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),  # 第一行水平居中('ALIGN', (0, 1), (-1, -1), 'LEFT'),  # 第二行到最后一行左右左对齐('VALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'MIDDLE'),  # 所有表格上下居中对齐('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, -1), colors.darkslategray),  # 设置表格内文字颜色('GRID', (0, 0), (-1, -1), 0.5, colors.grey),  # 设置表格框线为grey色，线宽为0.5# ('SPAN', (0, 1), (0, 2)),  # 合并第一列二三行# ('SPAN', (0, 3), (0, 4)),  # 合并第一列三四行# ('SPAN', (0, 5), (0, 6)),  # 合并第一列五六行# ('SPAN', (0, 7), (0, 8)),  # 合并第一列五六行]table = Table(args, colWidths=col_width, style=style)return table# 创建图表@staticmethoddef draw_bar(bar_data: list, ax: list, items: list):drawing = Drawing(500, 250)bc = VerticalBarChart()bc.x = 45       # 整个图表的x坐标bc.y = 45      # 整个图表的y坐标bc.height = 200     # 图表的高度bc.width = 350      # 图表的宽度bc.data = bar_databc.strokeColor = colors.black       # 顶部和右边轴线的颜色bc.valueAxis.valueMin = 5000           # 设置y坐标的最小值bc.valueAxis.valueMax = 26000         # 设置y坐标的最大值bc.valueAxis.valueStep = 2000         # 设置y坐标的步长bc.categoryAxis.labels.dx = 2bc.categoryAxis.labels.dy = -8bc.categoryAxis.labels.angle = 20bc.categoryAxis.categoryNames = ax# 图示leg = Legend()leg.fontName = 'SimSun'leg.alignment = 'right'leg.boxAnchor = 'ne'leg.x = 475         # 图例的x坐标leg.y = 240leg.dxTextSpace = 10leg.columnMaximum = 3leg.colorNamePairs = itemsdrawing.add(leg)drawing.add(bc)return drawing# 绘制图片@staticmethoddef draw_img(path):img = Image(path)       # 读取指定路径下的图片img.drawWidth = 5*cm        # 设置图片的宽度img.drawHeight = 8*cm       # 设置图片的高度return img

生成报告

if __name__ == '__main__':# 创建内容对应的空列表content = list()# 添加标题content.append(Graphs.draw_title('数据分析就业薪资'))# 添加图片content.append(Graphs.draw_img('抗疫必胜.png'))# 添加段落文字content.append(Graphs.draw_text('众所周知，大数据分析师岗位是香饽饽，近几年数据分析热席卷了整个互联网行业，与数据分析的相关的岗位招聘、培训数不胜数。很多人前赴后继，想要参与到这波红利当中。那么数据分析师就业前景到底怎么样呢？'))# 添加小标题content.append(Graphs.draw_title(''))content.append(Graphs.draw_little_title('不同级别的平均薪资'))# 添加表格data = [('职位名称', '平均薪资', '较上年增长率'),('数据分析师', '18.5K', '25%'),('高级数据分析师', '25.5K', '14%'),('资深数据分析师', '29.3K', '10%')]content.append(Graphs.draw_table(*data))# 生成图表content.append(Graphs.draw_title(''))content.append(Graphs.draw_little_title('热门城市的就业情况'))b_data = [(25400, 12900, 20100, 20300, 20300, 17400), (15800, 9700, 12982, 9283, 13900, 7623)]ax_data = ['BeiJing', 'ChengDu', 'ShenZhen', 'ShangHai', 'HangZhou', 'NanJing']leg_items = [(colors.red, '平均薪资'), (colors.green, '招聘量')]content.append(Graphs.draw_bar(b_data, ax_data, leg_items))# 生成pdf文件doc = SimpleDocTemplate('report.pdf', pagesize=letter)doc.build(content)

生成报告的结果如下：

技术交流

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方式①、发送如下图片至微信，长按识别，后台回复：加群；
方式②、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN
方式③、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群

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