VERGLEICH MIT ANDEREN KOMPONENTEN

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python

Veröffentlicht 6. Juni 2024
Teilen Sie:

In diesem Artikel werden wir zwei weit verbreitete Python-Bibliotheken für die Verwaltung von Excel-Tabellendateien besprechen: IronXL und OpenPyXL. Diese Bibliotheken sind wichtig für Python-Entwickler, die Excel-Dokumente manipulieren, analysieren oder erstellen müssen. Jede Bibliothek bietet einzigartige Funktionen, um die Handhabung von Excel-Dateien effektiver und effizienter zu gestalten.

IronXL und OpenPyXL bieten Entwicklern die Möglichkeit, Tabellenkalkulationsvorgänge zu automatisieren, Excel-Tabellenzellen zu bearbeiten und Beispieldaten zu extrahieren. Sie unterstützen auch fortgeschrittene Funktionen wie die Erstellung von Formeln, die Gestaltung von Zellen und den nahtlosen Umgang mit großen Datensätzen. Dadurch wird sichergestellt, dass Anwendungen Excel-Dateien in verschiedenen Umgebungen effizient verwalten können, ohne dass die Leistung oder Kompatibilität beeinträchtigt wird.

In diesem Vergleich werden wir die einzigartigen Merkmale der einzelnen Bibliotheken und ihre Funktionsweise untersuchen. Wir informieren Sie auch über die Einzelheiten der Lizenzierung. Schauen wir uns die Unterschiede und Möglichkeiten von IronXL und OpenPyXL an und konzentrieren uns dabei auf klare und nützliche Informationen für Entwickler.

1. OpenPyXL-Bibliothek

OpenPyXL ist eine Python-Bibliothek, die auf die Verarbeitung von Excel-Dateien im XLSX-Format zugeschnitten ist. Die Bibliothek ermöglicht es Entwicklern, Excel-Dateien zu lesen, zu schreiben und zu ändern. Das OpenPyXL-Modul unterstützt eine Vielzahl von Excel-Funktionen, darunter Datenmanipulation, Formatierung und erweiterte Funktionen wie Diagramme und Pivot-Tabellen.

1.1 Hauptmerkmale von OpenPyXL

1.1.1 Verwaltung von Tabellenkalkulationen

OpenPyXL eignet sich hervorragend zum Erstellen und Bearbeiten von Arbeitsmappen. Sie können mit einer leeren Arbeitsmappe beginnen oder eine bestehende ändern, Blätter hinzufügen oder entfernen und einfach durch die Blätter navigieren. Damit eignet es sich hervorragend für Aufgaben, die von der Erstellung von Berichten bis zur Automatisierung von Dateneingaben reichen.

1.1.2 Datenmanipulation

Diese Bibliothek unterstützt erweiterte Datenverarbeitungsfunktionen wie das Anhängen von Zeilen, das Einfügen von Formeln und die Anwendung von Stilen auf das aktive Blatt. Sie können große Datensätze bearbeiten, indem Sie Zellwerte programmatisch festlegen, was Aufgaben wie Datenanalyse und Berichterstellung vereinfacht.

1.1.3 Gestalten und Formatieren

Mit OpenPyXL können Sie Zellformatierungen wie Schriftarten, Farben und Rahmen anwenden. Es unterstützt auch die bedingte Formatierung und die Einstellung von Zelleneigenschaften wie die Ausrichtung, die für die Erstellung professionell gestalteter Excel-Berichte unerlässlich sind.

1.1.4 Diagramme und Bilder

OpenPyXL kann Tabellenkalkulationen grafische Elemente hinzufügen. Sie können Diagramme einfügen, um Daten zu visualisieren, und sogar Bilder hinzufügen, um die Präsentation von Informationen zu verbessern. Diese Funktion ist besonders nützlich für die Erstellung von Dashboards und komplexen Berichten.

1.1.5 Integration von Formeln und Funktionen

Die Bibliothek ermöglicht die Integration von Excel-Formeln in Zellen, wodurch automatisierte Berechnungen in Tabellenkalkulationen ermöglicht werden. Es unterstützt auch die Erstellung von benannten Bereichen, was sehr nützlich sein kann, um Daten zu organisieren und besser lesbare und wartbare Blätter zu erstellen.

1.1.6 Validierung und Automatisierung von Daten

OpenPyXL bietet Werkzeuge für die Datenvalidierung und -sortierung, die für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die effektive Organisation von Informationen entscheidend sind. Außerdem bietet es Funktionen zum Filtern von Daten, die die Verwaltung großer Datenmengen in Excel-Dateien erleichtern.

1.1.7 Offene Quelle

Als Open-Source-Bibliothek profitiert OpenPyXL von den fortlaufenden Beiträgen einer lebendigen Gemeinschaft, die sicherstellt, dass es relevant und funktionsreich bleibt. Diese Beteiligung der Gemeinschaft bietet einen großen Pool an Ressourcen und Unterstützung für Entwickler, die die Bibliothek nutzen.

2. IronXL-Bibliothek

IronXL ist eine robuste Python-Bibliothek, die für die Bearbeitung von Excel-Dateien entwickelt wurde, ohne dass Microsoft Excel benötigt wird. Es ist beliebt wegen seiner Einfachheit und Effektivität bei der Bearbeitung verschiedener Excel-Aufgaben direkt in Python-Umgebungen.

2.1 Hauptmerkmale von IronXL

2.1.1 Arbeitsbuchverwaltung

IronXL vereinfacht die erstellung, Laden und Speichern von Excel-Formaten wie XLS, XLSX und CSV, unter anderem. Es gewährleistet die Kompatibilität mit verschiedenen Excel-Versionen und bietet umfassende Funktionen für die programmatische Verwaltung von Excel-Daten.

2.1.2 Datenmanipulation

Mit IronXL können Sie Daten effizient sortieren, zeilen und Spalten verwaltenund passen Sie die Zellformatierung an. Dazu gehören die Einrichtung von Datentypen und Formeln und sogar die Implementierung von Excel-Funktionen in Zellen.

2.1.3 Erweiterte Formatierung

IronXL ermöglicht umfangreiche styling-Optionen für Zelleneinschließlich der Einstellung von Schriftarten, Rahmen und Hintergrundfarben. Es unterstützt erweiterte Excel-Funktionen wie die bedingte Formatierung und die Einstellung von Druckoptionen für Arbeitsblätter, wodurch die Lesbarkeit und die Präsentation Ihrer Excel-Berichte verbessert werden.

2.1.4 Sicherheitsmerkmale

Die Bibliothek unterstützt die Bearbeitung von Metadaten, die Verwaltung von Berechtigungen und den Passwortschutz von Dateien, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

2.1.5 Plattformübergreifende Unterstützung

IronXL ist so konzipiert, dass es auf verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, macOS und Linux funktioniert, so dass Entwickler ihre Anwendungen ohne Kompatibilitätsprobleme auf verschiedenen Plattformen einsetzen können.

2.1.6 Blatt- und Zellbereichsoperationen

IronXL bietet robuste Funktionen für die Bearbeitung von Blattbereichen und einzelnen Zellen. Sie können Zellbereiche problemlos zusammenführen, kopieren und bearbeiten. Diese Funktion vereinfacht die Verwaltung komplexer Datenstrukturen.

2.1.7 Integration mit Datensystemen

IronXL lässt sich nahtlos in Datenbanken und Datenquellen integrieren. Es unterstützt den Import und Export von Daten in und aus Excel-Dateien. Diese Funktion ist unerlässlich für Anwendungen, die dynamische Datenberichte und Analysen erfordern.

3. Projekt in Visual Studio Code einrichten

Um mit dem Testen der IronXL- und OpenPyXL-Bibliotheken zu beginnen, müssen wir in Visual Studio Code ein Projekt einrichten, das speziell auf die Python-Entwicklung zugeschnitten ist.

3.1 Voraussetzungen

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Visual Studio Code auf Ihrem Computer installiert ist. Außerdem muss Python installiert sein, zusammen mit der Python-Erweiterung für Visual Studio Code. Diese Erweiterung kann direkt über die Ansicht Erweiterungen in Visual Studio Code hinzugefügt werden.

3.2 Projektkonfiguration

Beginnen Sie mit der Erstellung eines neuen Ordners auf Ihrem System, der als Arbeitsbereich für Ihr Projekt dienen wird. Sie können dies ganz einfach über die Option Ordner öffnen im Menü Datei von VS Code tun.

3.3 Umgebung einrichten

In Visual Studio Code ist es ratsam, eine virtuelle Umgebung einzurichten, um Abhängigkeiten sauber zu verwalten. Sie können dies über das integrierte Terminal in Visual Studio Code tun. Visual Studio Code bietet auch eine Schnittstelle in der Python-Erweiterung, um diesen Prozess zu vereinfachen. Über die Befehlspalette der Python-Erweiterung können Sie eine virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren, ohne die Befehle manuell eingeben zu müssen.

Drücken Sie Strg+Shft+P in VS Code und suchen Sie nach "Python: Umgebung erstellen" und klicken Sie darauf.

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 1 - Einrichtung der Umgebung

Wählen Sie einen Umgebungstyp aus der Dropdown-Liste aus. In unserem Fall wird es ".venv" sein:

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 2 - .venv

Wählen Sie anschließend den Pfad zum Python-Interpreter aus:

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 3 - Interpreterpfad

Es wird eine virtuelle Python-Umgebung in diesem Ordner erstellt.

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 4 - Virtuelle Umgebung

4. IronXL for Python Bibliothek installieren

Die Installation der IronXL-Bibliothek in Visual Studio Code ist ein unkomplizierter Prozess. IronXL ist besonders nützlich, da es keine Installation von Microsoft Office erfordert und stattdessen auf dem .NET-Framework aufbaut.

4.1 Voraussetzungen

Vor installation von IronXLstellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung bereits mit Python und Visual Studio Code konfiguriert ist. Es ist wichtig, dass die .NET 6.0 Laufzeitumgebung auf Ihrem Rechner installiert ist, da IronXL auf .NET-Technologien angewiesen ist, um zu funktionieren. Für Systeme, die noch nicht mit .NET ausgestattet sind, wie z. B. Linux oder macOS, müssen Sie es möglicherweise von der offiziellen .NET-Website herunterladen.

4.2 Montageschritte

Um IronXL zu installieren, verwenden Sie den pip-Paketmanager, der die Installation von Python-Bibliotheken vereinfacht. Führen Sie diese Schritte im Terminal von Visual Studio Code aus:

  1. Öffnen Sie das Terminal: Greifen Sie über Visual Studio Code auf das Terminal zu, indem Sie die Tastenkombination Strg+ verwenden oder im oberen Menü zu Terminal > Neues Terminal navigieren.

    1. Führen Sie den Befehl Pip Install aus: Geben Sie im Terminal den folgenden Befehl ein und drücken Sie die Eingabetaste:
 pip-Installation IronXL

Der obige Codebefehl lädt die IronXL-Bibliothek herunter und installiert sie zusammen mit allen Abhängigkeiten, die für ihren Betrieb erforderlich sind.

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 5 - IronXL

  1. Bestätigen Sie die Installation: Nach Abschluss des Installationsvorgangs können Sie überprüfen, ob IronXL korrekt installiert wurde, indem Sie versuchen, es in ein neues Python-Skript zu importieren:
from ironxl import *
PYTHON

Wenn keine Fehler auftreten, ist die Bibliothek erfolgreich installiert und kann verwendet werden.

4.3 Zusätzliche Überlegungen

Sollten bei der Installation von IronXL Probleme mit Abhängigkeiten oder der Kompatibilität mit .NET auftreten, vergewissern Sie sich, dass alle in der IronXL-Dokumentation genannten Systemanforderungen erfüllt sind. Je nach Betriebssystem kann es erforderlich sein, die Systempfade anzupassen oder zusätzliche Bibliotheken zu installieren.

Wenn Sie diese Anweisungen befolgen, wird IronXL in Ihrer Python-Umgebung in Visual Studio Code installiert, wodurch die Voraussetzungen für eine erweiterte Excel-Dateimanipulation und Datenverarbeitungsfunktionen innerhalb Ihrer Python-Projekte geschaffen werden.

5. OpenPyXL Python-Bibliothek installieren

5.1 Installation von OpenPyXL

Die Installation von OpenPyXL kann mit pip, dem Paketinstallationsprogramm von Python, durchgeführt werden. Es wird empfohlen, diese Bibliothek in einer virtuellen Umgebung zu installieren, um Konflikte mit anderen Python-Projekten oder Systempaketen zu vermeiden.

  1. Verwendung von pip zur Installation von OpenPyXL: Öffnen Sie Ihre Kommandozeilenschnittstelle (CLI) in Visual Studio Code oder Ihrer bevorzugten Umgebung, in der Ihre Python-Umgebung aktiv ist. Geben Sie den folgenden Befehl ein:
pip install openpyxl
PYTHON

Dieser Befehl lädt und installiert die OpenPyXL-Bibliothek zusammen mit allen benötigten Abhängigkeiten.

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 6 - OpenPyXL

  1. Optional Dependencies: Für fortgeschrittene Anwendungen, wie das Einbinden von Bildern oder die Arbeit mit großen Dateien, empfiehlt OpenPyXL die Installation zusätzlicher Bibliotheken wie lxml und Pillow. Um diese zu installieren, verwenden Sie:
pip install lxml pillow
PYTHON

5.2 Überprüfen der Installation

Nach der Installation können Sie überprüfen, ob OpenPyXL korrekt installiert wurde, indem Sie versuchen, das OpenPyXL-Modul in Ihr Python-Skript zu importieren:

from openpyxl import Workbook // openpyxl import workbook
wb = Workbook()
PYTHON

Wenn der obige Code ohne Fehler ausgeführt wird, ist OpenpyXL bereit, in Ihren Projekten verwendet zu werden. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie OpenPyXL leicht einrichten und damit beginnen, Excel-Dateivorgänge in Ihren Python-Anwendungen zu automatisieren.

6. Vergleich der erweiterten Funktionen von IronXL und OpenPyXL

6.1 IronXL's Erweiterte Merkmale

IronXL ist eine umfassende Python-Bibliothek, die zur Verbesserung der Excel-Dateibearbeitung entwickelt wurde. Dieses Tool vereinfacht das Erstellen, Bearbeiten und Verwalten von Excel-Dateien innerhalb von Python-Anwendungen und bietet eine Reihe von Funktionen für unterschiedliche Anforderungen, von grundlegenden Tabellenkalkulationsoperationen bis hin zur erweiterten Datenverarbeitung.

6.1.1 Datenimport und -export

IronXL beherrscht verschiedene Excel-Formate, darunter XLS, XLSX und CSV. Benutzer können problemlos Beispieldaten aus diesen Formaten importieren oder Arbeitsblätter in diese Formate exportieren, was den vielseitigen Datenaustausch und die Berichterstellung erleichtert. Sie können auch das aktive Blatt auswählen, um an einem bestimmten Blatt zu arbeiten.

from ironxl import *      workbook = WorkBook.Load("sample.csv")
 workbook2 = WorkBook.Load("sample.xlsx")
 workbook3 = WorkBook.Load("sample.xls")
PYTHON

6.1.2 Formel- und Berechnungshilfen

Die Bibliothek unterstützt Excel-Formelnund ermöglicht die Durchführung von Berechnungen innerhalb des Excel-Blattes. Jedes Mal, wenn ein Blatt bearbeitet wird, werden die Formeln automatisch neu berechnet, um die Konsistenz und Genauigkeit der Daten zu gewährleisten.

from ironxl import *     
# Create a new Excel workbook
new_workbook = WorkBook()
# Add a worksheet to the workbook
new_worksheet = new_workbook.CreateWorkSheet("NewSheet")
# Set new formulas with different logic
new_worksheet["A1"].Formula = "Average(D1:D5)"
new_worksheet["D1"] = 10
new_worksheet["D2"] = 20
new_worksheet["D3"] = 30
new_worksheet["D4"] = 40
new_worksheet["D5"] = 50
new_worksheet["B1"].Formula = "=D3*D4"
new_worksheet["C1"].Formula = "Min(D1:D5)"
# Force recalculate all formulas in the workbook
new_workbook.EvaluateAll()
# Get the calculated values for each formula
average_value = new_worksheet["A1"].ToArray()[0].FormattedCellValue
product_value = new_worksheet["B1"].ToArray()[0].FormattedCellValue
min_value = new_worksheet["C1"].ToArray()[0].FormattedCellValue
# Save the new workbook to a file with updated formulas and calculated values
new_workbook.SaveAs("sample.xlsx")
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 7 - Schreiben von Daten mit Formelausgabe

6.1.3 Erweiterte Zellformatierung

IronXL bietet umfangreiche Optionen zur Zellformatierung. Benutzer können Schriftarten, Größen, Hintergründe, Rahmen und Ausrichtung direkt in einer Excel-Tabelle durch Code anpassen. Diese Funktion hilft bei der Vorbereitung von Datenpräsentationen und Berichten, die bestimmte stilistische Richtlinien erfordern.

from ironxl import *     License.LicenseKey = "License Code";
workbook = WorkBook()
new_worksheet = workbook.CreateWorkSheet("FinanceData")
selected_range = new_worksheet["B2:B6"]
new_worksheet["B2"].Value = "Revenue"
new_worksheet["B3"].Value = 150000
new_worksheet["B4"].Value = 200000
new_worksheet["B5"].Value = 180000
new_worksheet["B6"].Value = 220000
selected_range.Style.SetBackgroundColor("#4CAF50")
selected_range.Style.Font.Underline = FontUnderlineType.Single
selected_range.Style.Font.Strikeout = False
selected_range.Style.Font.Bold = True
selected_range.Style.Font.Italic = False
selected_range.Style.TopBorder.Type = BorderType.Thin
selected_range.Style.BottomBorder.Type = BorderType.Thin
selected_range.Style.LeftBorder.Type = BorderType.Thin
selected_range.Style.RightBorder.Type = BorderType.Thin
selected_range.Style.TopBorder.SetColor("#000000")
selected_range.Style.BottomBorder.SetColor("#000000")
selected_range.Style.LeftBorder.SetColor("#000000")
selected_range.Style.RightBorder.SetColor("#000000")
selected_range.Style.VerticalAlignment = VerticalAlignment.Center
selected_range.Style.HorizontalAlignment = HorizontalAlignment.Center
selected_range.Style.FillPattern = FillPattern.LessDots
selected_range.Style.Indention = 0
selected_range.Style.WrapText = True
# Save the new workbook to a file with updated formulas and calculated values
workbook.SaveAs("styled.xlsx")
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 8 - Ausgabe der Zellformatierung

6.1.4 Datenvalidierung und -sortierung

Um die Datenintegrität zu verbessern, enthält IronXL Funktionen zur Datenvalidierung. Außerdem bietet es robuste Sortierfunktionen für Bereiche, Spalten und Zeilen, die das Organisieren und Analysieren großer Datensätze erleichtern.

6.1.5 Dokumentensicherheit

Sicherheitsmerkmale in IronXL die Möglichkeit, Excel-Dateien zu ver- und entschlüsseln. Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Informationen geschützt und nur für autorisierte Benutzer zugänglich sind.

from ironxl import *     
# Load a different Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("data_file.xlsx")
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Open a different protected spreadsheet file
protected_workbook = WorkBook.Load("protected_data.xlsx", "ExcelSecure")
# Apply encryption to the spreadsheet file
workbook.Encrypt("ExcelSecure")
# Clear any existing password protection
workbook.Password = None
# Save changes to the workbook
workbook.Save()
worksheet.ProtectSheet("SheetSecure")
worksheet.UnprotectSheet()
workbook.Save()
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 9 - Passwortgeschützte Arbeitsmappenobjektausgabe

6.1.6 Konvertierungsmöglichkeiten

IronXL ist nicht auf die Verarbeitung von Excel-Dateien wie XLSX, XLSM, XLTX und XLTM beschränkt. Außerdem können Excel-Dokumente in JSON-, XML-, HTML- oder Binärformate konvertiert werden, was die Möglichkeiten der Datennutzung über verschiedene Plattformen und Programmierumgebungen hinweg erweitert.

from ironxl import *     
workbook = WorkBook.Create()
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1")
worksheet["B1"].Value = "Sample Text"
worksheet["B2"].Style.BottomBorder.SetColor("#0077CC")
workbook.SaveAs("output.xls")
workbook.SaveAs("output.xlsx")
workbook.SaveAs("output.tsv")
workbook.SaveAsCsv("output.csv")
workbook.SaveAsJson("output.json")
workbook.SaveAsXml("output.xml")
workbook.ExportToHtml("output.html")
PYTHON

6.1.7 Blatt- und Arbeitsbuchverwaltung

Die Bibliothek vereinfacht die Verwaltung von Arbeitsmappen, indem sie es den Benutzern ermöglicht, ganze Arbeitsmappen oder einzelne Arbeitsblätter zu erstellen, zu laden und zu bearbeiten. Dazu gehören das Hinzufügen oder Löschen von Blättern sowie die Einstellung der Sichtbarkeit der Blätter und der Druckeinstellungen.

from ironxl import *     
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("sample.xlsx")
# Create a new worksheet
new_worksheet = workbook.CreateWorkSheet("NewSheet")
# Fill data into the new worksheet
for i in range(1, 21):
    new_worksheet[f"A{i}"].Value = f"Data {i}"
    new_worksheet[f"B{i}"].Value = 21 - i
    new_worksheet[f"C{i}"].Value = i % 5
    new_worksheet[f"D{i}"].Value = (i * 3) % 7
# Select a range in the new worksheet
selected_range = new_worksheet["A1:D20"]
# Select column B in the new worksheet
column = new_worksheet.GetColumn(1)
# Sort the range in ascending order based on column A
selected_range.SortAscending()
# Sort the range by column C in ascending order
selected_range.SortByColumn("C", SortOrder.Ascending)
# Sort column B in descending order
column.SortDescending()
# Save the changes
workbook.SaveAs("sortedExcelRange.xlsx")
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 10 - Ausgabe der Blattverwaltung

6.1.8 Neue Zeilen und Spalten einfügen

IronXL ermöglicht es den Nutzern, dynamisch neue Zeilen und Spalten einfügen in bestehende Excel-Arbeitsblätter einfügen. Diese Funktion ist besonders nützlich für die Änderung von Datenstrukturen als Reaktion auf sich ändernde Datenanforderungen, ohne das Gesamtlayout der Kalkulationstabelle zu stören.

# Add a row before second row
worksheet.InsertRow(1)
# Insert multiple rows before 5th Row
worksheet.InsertRows(4, 4)
# Add a column before column C
worksheet.InsertColumn(2)
# Insert multiple columns before column B
worksheet.InsertColumns(1, 3)
PYTHON

6.1.9 Gruppieren und Aufheben der Gruppierung von Zeilen und Spalten

Mit IronXL können die Nutzer zeilen und Spalten gruppieren oder die Gruppierung aufheben. Diese Funktion verbessert die Organisation von Daten und ermöglicht eine einfachere Navigation und Verwaltung komplexer Datensätze, indem gruppierte Daten je nach Bedarf zusammengeklappt und erweitert werden.

6.1.10 Excel-Zeilen und -Spalten wiederholen

IronXL unterstützt die wiederholung von Zeilen und Spalten über mehrere Seiten einer Arbeitsmappe. Dies ist nützlich, um Kopf- oder Fußzeilen zu erstellen, die auf jeder gedruckten Seite eines Excel-Dokuments erscheinen müssen, um eine einheitliche Darstellung und Lesbarkeit zu gewährleisten.

# Configure rows 2 to 5 to repeat at the top of each printed page
worksheet.SetRepeatingRows(1, 4)
# Configure columns D to F to repeat on the left side of each printed page
worksheet.SetRepeatingColumns(3, 5)
# Insert a page break after column J so that columns A-J appear on the first printed page
worksheet.SetColumnBreak(9)
PYTHON

6.1.11 Kopieren von Excel-Arbeitsblättern

Benutzer können mit IronXL vorhandene Arbeitsblätter innerhalb derselben Arbeitsmappe duplizieren. Diese Funktion spart Zeit bei der Erstellung mehrerer Blätter, die ein gemeinsames Format haben, oder beim Sichern wichtiger Daten. Es ist sehr hilfreich für das Kopieren von Daten.

# Duplicate the worksheet to the same workbook
worksheet.CopySheet("Copied Sheet")
# Duplicate the worksheet to another workbook with the specified name
worksheet.CopyTo(second_book, "Copied Sheet")
PYTHON

6.1.12 Arbeitsblattbilder hinzufügen, extrahieren und entfernen

IronXL bietet die Möglichkeit bilder zu Arbeitsblättern hinzufügen, Bilder aus ihnen zu extrahieren oder Bilder zu entfernen. Dies erhöht die visuelle Attraktivität von Tabellenkalkulationen und ist nützlich für Berichte, die grafische Daten, Logos oder Lehrbilder enthalten.

6.2 Erweiterte Funktionen von OpenPyXL

6.2.1 Bedingte Formatierung

OpenPyXL ermöglicht die bedingte Formatierung, so dass Sie den Stil der Zellen auf der Grundlage der Daten, die sie enthalten, ändern können. Dies kann die Einstellung von Farben auf der Grundlage numerischer Werte oder die Anwendung verschiedener Schriftarten und Stile auf der Grundlage bestimmter Bedingungen umfassen, wodurch die visuelle Darstellung von Daten verbessert wird.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.formatting.rule import ColorScaleRule
wb = Workbook()
ws = wb.active
color_scale = ColorScaleRule(start_type='num', start_value=10, start_color='FF0000',
                             end_type='num', end_value=20, end_color='00FF00')
ws.conditional_formatting.add('A1:A10', color_scale)
wb.save('conditional_formatting.xlsx')
PYTHON

6.2.2 Datenvalidierung

Mit OpenPyXL können Sie eine Datenüberprüfung implementieren, um die Art der in die Zellen eingegebenen Daten zu kontrollieren. Dazu gehören das Einstellen von Dropdown-Listen, die Beschränkung von Eingaben auf einen bestimmten Datums- oder Zahlenbereich und die Generierung von Fehlermeldungen bei ungültigen Eingaben, was zur Wahrung der Datenintegrität beiträgt.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.worksheet.datavalidation import DataValidation
wb = Workbook()
ws = wb.active
dv = DataValidation(type="list", formula1='"Item1,Item2,Item3"', allow_blank=True)
ws.add_data_validation(dv)
dv.add('A1')
ws['A1'] = 'Item1'
wb.save('data_validation.xlsx')
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 11 - Ausgabe der Datenvalidierung

6.2.3 Schaubilder

Die Bibliothek unterstützt die Erstellung und Anpassung verschiedener Diagrammtypen wie Linien-, Balken-, Torten- und Streudiagramme. Diese Funktion ermöglicht die Visualisierung von Daten direkt in den Excel-Tabellen, was eine bessere Datenanalyse und Berichterstattung ermöglicht. Wir bezeichnen die Diagrammreihe und wählen die Referenz der Werte, die im Diagramm angezeigt werden sollen.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
wb = Workbook()
ws = wb.active
for i in range(10):
    ws.append([i])
values = Reference(ws, min_col=1, min_row=1, max_col=1, max_row=10)
chart = BarChart()
chart.add_data(values)
ws.add_chart(chart, "E5")
wb.save("chart.xlsx")
PYTHON

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 12 - Diagrammausgabe

6.2.4 Zusammenführen und Aufheben der Zusammenführung von Zellen

OpenPyXL bietet die Möglichkeit, mehrere Zellen zu einer einzigen größeren Zelle zusammenzufassen, was oft für die Formatierung von Titeln oder die Organisation von Daten nützlich ist. Außerdem können diese Zellen bei Bedarf wieder aufgetrennt oder in einzelne Zellen aufgeteilt werden.

6.2.5 Lesen und Schreiben Kommentare

Sie können Kommentare zu Zellen lesen und schreiben, so dass zusätzliche Notizen oder Anweisungen in die Excel-Datei aufgenommen werden können. Diese Funktion ist besonders nützlich für gemeinsame Projekte, bei denen Notizen und Richtlinien zwischen den Benutzern ausgetauscht werden müssen.

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.comments import Comment
wb = Workbook()
ws = wb.active
comment = Comment(text="This is a comment", author="Author")
ws['A1'].comment = comment
wb.save('comments.xlsx')
PYTHON

6.2.6 Pivot-Tabellen

Die Bibliothek bietet die Möglichkeit, Pivot-Tabellen aus Daten in Ihren Arbeitsblättern zu erstellen. Dieses leistungsstarke Tool hilft Ihnen, Ihre Daten zusammenzufassen, zu analysieren, zu erforschen und umfassend zu präsentieren. So können Sie leichter Schlussfolgerungen ziehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage großer Datensätze treffen.

7. Dokumentation und Unterstützung

7.1 IronXL for Python Dokumentation und Support

Dokumentation: IronXL bietet eine umfangreiche Dokumentation für Python-Entwickler. Er deckt ein breites Spektrum an Themen ab, darunter das Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel-Dokumenten, das Verwalten von Arbeitsmappen, das Formatieren von Zellen und das programmgesteuerte Sortieren von Daten. Die Dokumentation ist übersichtlich gestaltet und wird durch zahlreiche Code-Beispiele ergänzt, die Entwicklern helfen, IronXL-Funktionen schnell in ihre Anwendungen zu integrieren.

Support: IronXL bietet solide Support-Optionen. Entwickler können über einen umfassenden FAQ-Bereich, eine ausführliche Online-Dokumentation und direkte E-Mail-Hilfe Unterstützung erhalten. Für komplexere Anfragen oder sofortige Hilfe besteht die Möglichkeit, sich direkt an das Ingenieurteam zu wenden.

7.2 OpenPyXL Dokumentation und Unterstützung

Dokumentation: Die Dokumentation von OpenPyXL ist gründlich und gut organisiert und bietet Entwicklern Anleitungen für alles, von den ersten Schritten bis zu fortgeschrittenen Funktionen wie Diagrammen, Datenvalidierung mit Fehlermeldung und bedingter Formatierung. Die Dokumentation enthält detaillierte Erklärungen und Codeschnipsel, die sowohl für neue als auch für erfahrene Benutzer hilfreich sind.

Support: OpenPyXL bietet Support hauptsächlich über Community-Foren und Issue-Tracker in den offiziellen Repositories. Entwickler können auf GitHub Probleme posten und zur Bibliothek beitragen, was sie zu einem kollaborativen und sich ständig weiterentwickelnden Tool macht.

8. Lizenz-Informationen

8.1 IronXL-Lizenz

IronXL bietet mehrere unbefristete Lizenz optionen, die auf unterschiedliche Projektanforderungen zugeschnitten sind und sicherstellen, dass Entwickler die Bibliothek in verschiedenen Umgebungen ohne laufende Kosten nutzen können.

  • Lite-Lizenz: Diese Option ist für 1 Entwickler, 1 Standort und 1 Projekt geeignet und kostet $749. Es umfasst E-Mail-Support.
  • Plus-Lizenz: Diese Option kostet $1.499 und erweitert die Abdeckung auf 3 Entwickler, 3 Standorte und 3 Projekte. Es umfasst E-Mail-Support, 24/7-Chat-Support und Telefon-Support.
  • Professional License: Mit $2.999 ist dies das umfangreichste Paket, das 10 Entwickler, 10 Standorte und 10 Projekte unterstützt. Sie bietet dieselben Support-Optionen wie die Plus-Lizenz und darüber hinaus einen Screen-Sharing-Support für ausführliche Hilfe.

    Weitere Optionen sind:

  • Lizenzfreie Weiterverteilung: Erforderlich für die Verteilung von IronXL innerhalb von Softwarepaketen, SaaS- und OEM-Anwendungen. Dies ist für die Lite-Lizenz nicht verfügbar und muss mit Plus- oder Professional-Lizenzen erworben werden.
  • Erweiterter Produkt-Support und Updates: Entwickler können zwischen einer kostenlosen 1-Jahres-Option und einem 5-Jahres-Paket für 499 $ wählen. Darin enthalten sind Upgrades für Sicherheitsfunktionen und direkter Support durch das Entwicklungsteam.

    Jede Lizenz beinhaltet außerdem eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie, so dass Entwickler IronXL risikofrei testen können. Diese Lizenzbedingungen machen IronXL zu einer flexiblen Option für Projekte unterschiedlichen Umfangs und unterschiedlicher Größe und bieten klare Wege für die Implementierung in verschiedenen professionellen Umgebungen.

8.2 OpenPyXL-Lizenz

OpenPyXL wird unter der MIT-Lizenz vertrieben, einer freizügigen Lizenz für freie Software. Das bedeutet, dass es sowohl für Open-Source- als auch für proprietäre Software eine beträchtliche Freiheit bei der Nutzung zulässt. Die MIT-Lizenz erlaubt die Wiederverwendung innerhalb proprietärer Software, sofern alle Kopien der lizenzierten Software eine Kopie der MIT-Lizenzbedingungen und des Copyright-Hinweises enthalten.

9. Schlussfolgerung

Ein Vergleich zwischen OpenpyXL Python und IronXL Python: Abbildung 13 - Lizenzierung

In unserem Test von IronXL und OpenPyXL haben wir uns die Funktionen, die Benutzerfreundlichkeit, die Supportoptionen und die Lizenzierung angesehen. Beide Bibliotheken eignen sich hervorragend für die Verwaltung von Excel-Dateien, sind aber auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten.

IronXL zeichnet sich durch seine umfangreichen Funktionen aus, die komplexe Excel-Manipulationen ermöglichen, ohne dass Microsoft Office benötigt wird. Es bietet eine ausführliche Dokumentation und einen starken technischen Support, was es zu einer zuverlässigen Wahl für größere Projekte oder Unternehmen macht. Datenwissenschaftler nutzen IronXL für verschiedene Zwecke wie Datenkopie, Data Mining, Datenanalyse und viele andere Aufgaben. IronXL-Lizenzen beginnen bei $749, aber sie beinhalten eine kostenlose Testversion. Mit dieser Testversion können Entwickler die Fähigkeiten von IronXL ausgiebig testen, bevor sie sich zum Kauf entschließen, was ein großer Vorteil für jedes ernsthafte Projekt ist.

OpenPyXL ist ebenfalls sehr leistungsfähig, vor allem mit seinen fortgeschrittenen Excel-Funktionen wie Diagrammen wie Liniendiagrammen und bedingter Formatierung. Es steht unter der MIT-Lizenz zur Verfügung, die Flexibilität sowohl für Open-Source- als auch für kommerzielle Anwendungen bietet. Der Support wird von der Community geleistet, was großartig ist, aber nicht so strukturiert wie bei IronXL.

Wenn Ihr Projekt hochwertige Funktionen sowie professionelle und laufende Unterstützung benötigt, ist IronXL die bessere Wahl. Es mag anfangs etwas kosten, aber die Investition lohnt sich aufgrund der Vorteile und der Sicherheit, die es bietet, insbesondere bei komplexen oder langfristigen Projekten.

< PREVIOUS
Beste Excel-Python-Bibliothek (Liste für Entwickler)
NÄCHSTES >
Pandas Read Excel Alternativen (ohne Verwendung von Interop) | IronXL for Python

Sind Sie bereit, loszulegen? Version: 2024.9 gerade veröffentlicht

Kostenloser Pip-Download Lizenzen anzeigen >