前言

最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目

这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了

这样的效率太低，不能忍

所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮子

思路

首先拿出 pandas，它的 DataFrame 用来处理数据很方便

pandas 加载 Excel 之后，提取表头，我们要通过表头来生成数据表的字段。有些 Excel 的表头是中文的，需要先做个转换。

一开始我是想用翻译API，全都翻译成英文，不过发现免费的很慢有限额，微软、DeepL都要申请，很麻烦。索性用个拼音转换库，全都转换成拼音得了~

然后字段的长度也要确定，或者全部用不限制长度的 TextField

权衡一下，我还是做一下字段长度判定的逻辑，遍历整个表，找出各个字段最长的数据，然后再加一个偏移量，作为最大长度。

接着生成 Model 类，这里我用 jinja2 模板语言，先把大概的模板写好，然后根据提取出来的字段名啥的生成。

最后生成 admin 配置和导入脚本，同理，也是用 jinja2 模板。

实现

简单介绍下思路，现在开始上代码。

就几行而已，Python很省代码~

模型

首先定义俩模型

字段模型

class Field(object):
    def __init__(self, name: str, verbose_name: str, max_length: int = 128):
        self.name = name
        self.verbose_name = verbose_name
        self.max_length = max_length
    def __str__(self):
        return f'<Field>{self.name}:{self.verbose_name}'
    def __repr__(self):
        return self.__str__()

Model模型

为了符合Python关于变量的命名规范，snake_name 属性是用正则表达式实现驼峰命名转蛇形命名

class Model(object):
    def __init__(self, name: str, verbose_name: str, id_field: Field, fields: List[Field]):
        self.name = name
        self.verbose_name = verbose_name
        self.id_field = id_field
        self.fields: List[Field] = fields
    @property
    def snake_name(self):
        import re
        pattern = re.compile(r'(?<!^)(?=[A-Z])')
        name = pattern.sub('_', self.name).lower()
        return name
    def __str__(self):
        return f'<Model>{self.name}:{self.verbose_name}'
    def __repr__(self):
        return self.__str__()

代码模板

使用 jinja2 实现。

本身 jinja2 是 Flask、Django 之类的框架用来渲染网页的。

不过单独使用的效果也不错，我的 DjangoStarter 框架也是用这个 jinja2 来自动生成 CRUD 代码~

Model模板

# -*- coding:utf-8 -*-
from django.db import models
class {{ model.name }}(models.Model):
    """{{ model.verbose_name }}"""
    {% for field in model.fields -%}
    {{ field.name }} = models.CharField('{{ field.verbose_name }}', default='', null=True, blank=True, max_length={{ field.max_length }})
    {% endfor %}
    class Meta:
        db_table = '{{ model.snake_name }}'
        verbose_name = '{{ model.verbose_name }}'
        verbose_name_plural = verbose_name

Admin配置模板

@admin.register({{ model.name }})
class {{ model.name }}Admin(admin.ModelAdmin):
    list_display = [{% for field in model.fields %}'{{ field.name }}', {% endfor %}]
    list_display_links = None
    def has_add_permission(self, request):
        return False
    def has_delete_permission(self, request, obj=None):
        return False
    def has_view_permission(self, request, obj=None):
        return False

数据导入脚本

这里做了几件事：

• 使用 pandas 处理空值，填充空字符串
• 已有数据进行批量更新
• 新数据批量插入

更新逻辑麻烦一点，因为数据库一般都有每次最大更新数量的限制，所以我做了分批处理，通过 update_data_once_max_lines 控制每次最多同时更新多少条数据。

def import_{{ model.snake_name }}():
    file_path = path_proc(r'{{ excel_filepath }}')
    logger.info(f'读取文件: {file_path}')
    xlsx = pd.ExcelFile(file_path)
    df = pd.read_excel(xlsx, 0, header={{ excel_header }})
    df.fillna('', inplace=True)
    logger.info('开始处理数据')
    id_field_list = {{ model.name }}.objects.values_list('{{ model.id_field.name }}', flat=True)
    item_list = list({{ model.name }}.objects.all())
    def get_item(id_value):
        for i in item_list:
            if i.shen_qing_ren_zheng_jian_hao_ma == id_value:
                return i
        return None
    insert_data = []
    update_data_once_max_lines = 100
    update_data_sub_set_index = 0
    update_data = [[]]
    update_fields = set()
    for index, row in df.iterrows():
        if '{{ model.id_field.verbose_name }}' not in row:
            logger.error('id_field {} is not existed'.format('{{ model.id_field.verbose_name }}'))
            continue
        if row['{{ model.id_field.verbose_name }}'] in id_field_list:
            item = get_item(row['{{ model.id_field.verbose_name }}'])
            {% for field in model.fields -%}
            if '{{ field.verbose_name }}' in row:
                if item.{{ field.name }} != row['{{ field.verbose_name }}']:
                    item.{{ field.name }} = row['{{ field.verbose_name }}']
                    update_fields.add('{{ field.name }}')
            {% endfor %}
            if len(update_data[update_data_sub_set_index]) >= update_data_once_max_lines:
                update_data_sub_set_index += 1
                update_data.append([])
            update_data[update_data_sub_set_index].append(item)
        else:
            # {% for field in model.fields -%}{{ field.verbose_name }},{%- endfor %}
            model_obj = {{ model.name }}()
            {% for field in model.fields -%}
            if '{{ field.verbose_name }}' in row:
                model_obj.{{ field.name }} = row['{{ field.verbose_name }}']
            {% endfor %}
            insert_data.append(model_obj)
    logger.info('开始批量导入')
    {{ model.name }}.objects.bulk_create(insert_data)
    logger.info('导入完成')
    if len(update_data[update_data_sub_set_index]) > 0:
        logger.info('开始批量更新')
        for index, update_sub in enumerate(update_data):
            logger.info(f'正在更新 {index * update_data_once_max_lines}-{(index + 1) * update_data_once_max_lines} 条数据')
            {{ model.name }}.objects.bulk_update(update_sub, list(update_fields))
        logger.info('更新完成')

主体代码

剩下的全是核心代码了

引用依赖

先把用到的库导入

import os
import re
from typing import List, Optional
from pypinyin import pinyin, lazy_pinyin, Style
from jinja2 import Environment, PackageLoader, FileSystemLoader

或者后面直接去我的完整代码里面拿也行~

类

老规矩，我封装了一个类。

构造方法需要指定 Excel 文件地址，还有表头的行索引。

class ExcelToModel(object):
    def __init__(self, filepath, header_index=0):
        self.filepath = filepath
        self.header_index = header_index
        self.columns = []
        self.fields: List[Field] = []
        self.base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        self.template_path = os.path.join(self.base_dir, 'templates')
        self.jinja2_env = Environment(loader=FileSystemLoader(self.template_path))
        self.load_file()

这里面有个 self.load_file() 后面再贴。

字段名中文转拼音

用了 pypinyin 这个库，感觉还不错。

转换后用正则表达式，去除符号，只保留英文和数字。

代码如下，也是放在 ExcelToModel 类里边。

@staticmethod
def to_pinyin(text: str) -> str:
    pattern = r'~`!#$%^&*()_+-=|\';"＂:/.,?><~·！@#￥%……&*（）——+-=“：’；、。，？》{《}】【\n\]\[ '
    text = re.sub(r"[%s]+" % pattern, "", text)
    return '_'.join(lazy_pinyin(text, style=Style.NORMAL))

加载文件

拿出万能的 pandas，按照前面说的思路，提取表头转换成字段，并且遍历数据确定每个字段的最大长度，我这里偏移值是32，即在当前数据最大长度基础上加上32个字符。

def load_file(self):
    import pandas as pd
    xlsx = pd.ExcelFile(self.filepath)
    df = pd.read_excel(xlsx, 0, header=self.header_index)
    df.fillna('', inplace=True)
    self.columns = list(df.columns)
    for col in self.columns:
        field = Field(self.to_pinyin(col), col)
        self.fields.append(field)
        for index, row in df.iterrows():
            item_len = len(str(row[col]))
            if item_len > field.max_length:
                field.max_length = item_len + 32
        print(field.verbose_name, field.name, field.max_length)

如果觉得这样生成表太慢，可以把确定最大长度的这块代码去掉，就下面这块代码

for index, row in df.iterrows():
    item_len = len(str(row[col]))
    if item_len > field.max_length:
        field.max_length = item_len + 32

手动指定最大长度或者换成不限制长度的 TextField 就行。

生成文件

先构造个 context 然后直接用 jinja2 的 render 功能生成代码。

为了在导入时判断数据存不存在，生成代码时要指定 id_field_verbose_name，即Excel文件中类似“证件号码”、“编号”之类的列名，注意是Excel中的表头列名。

def find_field_by_verbose_name(self, verbose_name) -> Optional[Field]:
    for field in self.fields:
        if field.verbose_name == verbose_name:
            return field
    return None
def generate_file(self, model_name: str, verbose_name: str, id_field_verbose_name: str, output_filepath: str):
    template = self.jinja2_env.get_template('output.jinja2')
    context = {
        'model': Model(
            model_name, verbose_name,
            self.find_field_by_verbose_name(id_field_verbose_name),
            self.fields
        ),
        'excel_filepath': self.filepath,
        'excel_header': self.header_index,
    }
    with open(output_filepath, 'w+', encoding='utf-8') as f:
        render_result = template.render(context)
        f.write(render_result)

使用

看代码。

tool = ExcelToModel('file.xlsx')
tool.generate_file('CitizenFertility', '房价与居民生育率', '证件号码', 'output/citizen_fertility.py')

生成出来的代码都在一个文件里，请根据实际情况放到项目的各个位置。

完整代码

发布到Github了

地址: https://github.com/Deali-Axy/excel_to_model

小结

目前看来完美契合需求，极大节省工作量~

实际跑起来，不得不吐槽 Python 羸弱的性能，占内存还大… 凑合着用吧。也许后面有时间会优化一下~