Rivalry2

HTML Diff

4 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 <a>#статьи</a>

2 <ul><li>20 ноя 2025</li>

3 <li>0</li>

4 </ul>Автоматизируем работу с Excel: чтение, запись, оформление отчётов и многое другое.

5 Иллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media

6 Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.

7 Excel - отличный инструмент для работы с таблицами, но у него есть ограничения. Пока данных немного, всё удобно: можно вручную расставлять формулы, обновлять информацию в ячейках, добавлять столбцы и так далее. Но когда операций становится больше, работа превращается в сложную рутину: некоторые действия приходятся повторять десятки или сотни раз, несоответствия ищутся вручную, и вероятность ошибок при этом растёт.

8 Python помогает решить эти проблему с помощью библиотек автоматизации работы с файлами Excel. Самая популярная из них - OpenPyXL.

9 Содержание

10 <ul><li><a>Что такое OpenPyXL</a></li>

11 <li><a>Как установить библиотеку</a></li>

12 <li><a>Как читать и сохранять табличные файлы</a></li>

13 <li><a>Как работать с листами Excel</a></li>

14 <li><a>Особенности чтения и записи данных в ячейки</a></li>

15 <li><a>Как перебрать строки и столбцы</a></li>

16 <li><a>Стилизация таблиц в OpenPyXL</a></li>

17 <li><a>Как использовать формулы</a></li>

18 <li><a>Полезные сценарии использования OpenPyXL</a></li>

19 <li><a>Совместимость и подводные камни</a></li>

20 </ul>OpenPyXL - это библиотека на Python, которая помогает работать с файлами Excel с помощью кода в IDE (среда разработки). Она позволяет:

21 <ul><li>открывать существующие или создавать новые файлы Excel;</li>

22 <li>читать и записывать данные в ячейки, изменять их содержимое и добавлять новые;</li>

23 <li>настраивать ширину столбцов и высоту строк;</li>

24 <li>создавать и удалять листы, а также менять их порядок;</li>

25 <li>работать с формулами, результат которых Excel сам пересчитает при открытии;</li>

26 <li>применять форматирование - настраивать шрифт, цвет, границы и другие параметры оформления;</li>

27 <li>создавать простые диаграммы из данных;</li>

28 <li>работать со сводными таблицами.</li>

29 </ul>С OpenPyXL удобно автоматизировать рутинные операции: сформировать отчёт, разложить данные по листам, выделить отдельные строки, подготовить таблицу в удобном для чтения виде и сохранить её без ручной работы. То, что в интерфейсе Excel требует десятков кликов, в Python с OpenPyXL выполняется всего несколькими строками кода.

30 Перед тем как начать работать с OpenPyXL, библиотеку нужно установить. Для этого используется pip - стандартная программа для установки пакетов в Python.

31 Сначала убедимся, что Python и pip уже есть на компьютере. Для этого введём в терминале или командной строке команды проверки версий:

32 python --version pip --versionЕсли обе команды возвращают номера версий, значит, всё в порядке. Теперь установим пакет openpyxl, который добавляет в Python поддержку работы с файлами Excel:

33 pip install openpyxlПосле этого библиотека готова к использованию. Это можно проверить в интерактивной консоли Python или в любой IDE:

34 import openpyxlЕсли ошибок не появилось, установка прошла успешно.

35 Для создания пустого файла Excel в OpenPyXL есть класс Workbook. Напишем код:

36 from openpyxl import Workbook workbook = Workbook() workbook.save("example.xlsx")Мы создали файл и сохранили его с помощью метода save(). В скобках указывается наименование документа. Если открыть новый файл в Excel, там будет один пустой лист.

37 Чаще на практике требуется работать с уже существующим файлом, а не создавать его с нуля. Для загрузки документа используется функция load_workbook():

38 from openpyxl import load_workbook workbook = load_workbook("example.xlsx")Теперь переменная workbook ссылается на файл, с которым можно выполнять любые действия: читать данные, добавлять новые листы, менять значения в ячейках и так далее.

39 Когда мы создаём новую книгу, OpenPyXL автоматически добавляет один лист с именем Sheet. Чтобы к нему обратиться, напишем код:

40 page = workbook.activeСвойство active возвращает текущий рабочий лист.

41 Чтобы создать новый лист в существующем файле, используется метод create_sheet(). В скобках указывается имя нового листа:

42 workbook.create_sheet("Отчёт") workbook.save("example.xlsx")Теперь в файле будет два листа - Sheet, который создаётся по умолчанию, и Отчёт. К каждому из них можно обращаться по отдельности:

43 page = workbook["Отчёт"]Если мы хотим удалить лист из файла, то используем метод remove(). В скобках указываем название переменной с таблицей и название листа:

44 workbook.remove(workbook["Sheet"])После изменений сохраним файл:

45 workbook.save("example.xlsx")Основные задачи при работе с Excel - записывать и читать значения в таблице. В OpenPyXL доступ к ячейке осуществляется двумя способами: по адресу и через координаты. Рассмотрим оба варианта.

46 Адрес ячейки в Excel состоит из буквы и числа: буква обозначает столбец, а число - строку. Например, A1 - это ячейка в первом столбце и первой строке, B3 - ячейка во втором столбце и третьей строке.

47 Запишем данные в ячейку А1 таблицы:

48 page["A1"] = "Привет, Excel!"Теперь в первой строке и первом столбце появится текст.

49 Прочитать значение из ячейки можно так:

50 value = page["A1"].value print(value)На экран будет выведено её содержимое.

51 Координаты ячейки в Excel - это номер строки и номер столбца. Если адрес ячейки - B1, то её координаты - это (1, 2): первая строка и второй столбец.

52 Попробуем добавить число в ячейку, обратившись к ней по координатам:

53 page.cell(row=2, column=3, value=100)Теперь в ячейку на пересечении второй строки и третьего столбца записано число 100. Координаты - удобный способ работать с ячейками, когда мы перебираем их циклами для чтения или добавления значений.

54 Когда данных много, работать с ними по одной ячейке неудобно. В OpenPyXL есть методы для перебора строк и столбцов.

55 Чтобы пройтись по строкам, используем цикл for и метод iter_rows:

56 for row in page.iter_rows(min_row=1, max_row=3, values_only=True): print(row)Цикл будет последовательно получать группы ячеек - по одной строке за раз. Внутри iter_rows мы указываем, какие строки нужно прочитать:

57 <ul><li>Параметр min_row задаёт начальную строку, а max_row - последнюю.</li>

58 <li>Параметр values_only=True означает, что вместо объектов ячеек метод вернёт только содержащиеся в них данные без информации о стиле, координатах или других свойствах.</li>

59 </ul>В теле цикла print(row) выводит каждую строку в виде кортежа, где каждый элемент - это значение отдельной ячейки.

60 Аналогичный способ есть и для столбцов. В нём используется метод iter_cols, в параметрах которого задаём начальный и конечный столбец:

61 for col in page.iter_cols(min_col=1, max_col=2, values_only=True): print(col)С помощью этих методов информацию из таблиц Excel можно превратить в различные типы данных Python: списки, словари, кортежи - и работать с ними дальше.

62 В OpenPyXL доступно управление внешним видом таблицы: изменение ширины столбцов, настройка шрифтов и цветов, а также объединение ячеек. Это помогает оформить файл Excel, не открывая его в табличном редакторе.

63 По умолчанию все столбцы одинаковой ширины. Но этот показатель можно настроить для каждого из них отдельно:

64 page.column_dimensions["A"].width = 20Теперь ширина первого столбца будет равна 20 символам. Схожим образом настраивается высота строк:

65 page.row_dimensions[3].height = 25Для оформления текста используется класс Font, а для заливки ячеек - PatternFill.

66 В OpenPyXL цвета задаются в HEX-системе RGB. Каждый цвет записывается шестнадцатеричным кодом из шести символов, где два символа отвечают за красный канал, два - за зелёный и два - за синий. Учить кодировку цветов наизусть не обязательно, можно быстро найти их на <a>HTML Color Picker на W3Schools</a>.

67 Выделим в таблице первую строку: ячейки сделаем с синей заливкой, а текст - белым:

68 from openpyxl.styles import Font, PatternFill page["A1"].font = Font(bold=True, color="FFFFFF") # белый жирный текст page["A1"].fill = PatternFill("solid", fgColor="4F81BD") # синяя заливка ячейкиИногда требуется объединить несколько ячеек в одну, например для заголовка. Для этого используется метод merge_cells()

69 page.merge_cells("A1:C1") page["A1"] = "Отчёт за месяц"Он принимает диапазон ячеек для объединения. В нашем случае - от A1 до C1. Обратите внимание, что ячейка получает адрес по первому значению - A1.

70 В OpenPyXL можно добавлять формулы в ячейки, но есть важный нюанс: библиотека не выполняет вычисления, а лишь записывает формулу в файл. Подсчёт произойдёт уже в Excel, когда таблица будет открыта в программе.

71 Формула в OpenPyXL задаётся как строка, начиная со знака =. Напишем код для сложения значений двух ячеек:

72 page["A1"] = 10 page["A2"] = 20 page["A3"] = "=SUM(A1:A2)"В ячейке A3 появится формула =SUM(A1:A2). Если открыть файл в Excel, программа автоматически посчитает сумму и покажет результат - 30.

73 Попробуем прочесть значение ячейки с формулой:

74 print(page["A3"].value)Получим результат в виде строки =SUM(A1:A2), а не число 30. OpenPyXL хранит формулу, но не результат вычисления.

75 Если требуется провести анализ данных, то придётся воспользоваться другими инструментами, например библиотекой<a>Pandas</a>или<a>Matplotlib</a>.

76 OpenPyXL применяют в разных задачах. Посмотрим несколько примеров, где библиотека экономит время.

77 Чтобы работать с данными в Python, необходимо перенести их из табличного файла. Сделать это можно с помощью знакомого цикла for и метода iter_rows. Посмотрим на пример их использования.

78 Представим, что у нас есть таблица акционеров компании, где в первом столбце записано имя человека, а во втором - фамилия. Наша задача - написать каждому из них приглашение на собрание акционеров. Это можно сделать вручную, но адресатов так много, что придётся очень долго копировать и перепроверять данные во избежание ошибок. Чтобы сэкономить время, напишем код, который будет читать таблицу построчно, собирать из двух ячеек одно обращение и выводить его на экран.

79 from openpyxl import load_workbook # открываем Excel-файл book = load_workbook("people.xlsx") page = book.active # перебираем строки с именами и фамилиями for row in page.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, surname = row # пропускаем пустые строки if not name or not surname: continue message = f"Уважаемый(ая) {name} {surname}, приглашаем вас на собрание акционеров!" print(message)Файл загружается знакомым load_workbook, и чтение данных идёт построчно. Первая строка обычно бывает заголовком таблицы, поэтому чтение начинается со второй. В сам цикл мы добавили оператор continue для пропуска строк, в которых нет имени или фамилии.

80 Внутри цикла формируется строка с приглашением, которая выводится на печать. Теперь можем не переживать, что пропустим кого-то из таблицы.

81 У нас есть файл sales.xlsx со списком продаж. Нужно подготовить отчёт для коллег: посчитать стоимость объёма каждой позиции, умножив количество на цену, и добавить новый столбец с итогом.

82 Логика работы будет такой:

83 <ul><li>Откроем файл в Pandas, превратим данные в DataFrame (структура данных библиотеки) и проведём необходимый расчёт. Готовую таблицу сохраним в новый файл Excel report.xlsx.</li>

84 <li>Откроем его в OpenPyXL и приведём в порядок: укажем шрифт заголовков, добавим заливку и увеличим ширину первого столбца для удобства чтения.</li>

85 </ul>Чтобы это сделать, напишем код:

86 import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Font, PatternFill # Читаем исходный файл через Pandas df = pd.read_excel("sales.xlsx") # Создаём итоговый столбец с результатом расчёта df["Стоимость"] = df["Количество"] * df["Цена"] # Записываем результат в новый файл Excel df.to_excel("report.xlsx", index=False) # Открываем файл через OpenPyXL wb = load_workbook("report.xlsx") ws = wb.active # Задаём шрифт, заливку и ширину первого столбца ws["A1"].font = Font(bold=True) ws["A1"].fill = PatternFill("solid", fgColor="CCCCCC") ws.column_dimensions["A"].width = 25 # Сохраняем изменения wb.save("report.xlsx")Работая с файлами Excel через OpenPyXL, важно понимать, какие форматы поддерживаются и какие есть ограничения. Это поможет избежать ошибок и сэкономить время.

87 <ul><li>.xlsx - основной формат, с которым работает OpenPyXL. Это современный стандарт Excel, начиная с версии 2007.</li>

88 <li>.xlsm - файлы с макросами. OpenPyXL открывает и сохраняет их, но не умеет работать с самими макросами.</li>

89 </ul>OpenPyXLне поддерживает.xls - старый формат Excel (до 2007 года). Для таких файлов используют<a>библиотеку xlrd</a>или предварительно сохраняют документ в формате .xlsx.

90 <ul><li>Формулы.Как мы уже обсуждали, OpenPyXL не пересчитывает формулы, а лишь сохраняет их в файле. Итоговые значения появятся только при открытии документа в Excel. Поэтому делать сложные расчёты с помощью библиотеки не получится.</li>

91 <li>Стили и оформление.OpenPyXL поддерживает большинство базовых стилей (шрифты, цвета, заливки), но не все сложные элементы, доступные в табличном редакторе. Например, условное форматирование реализовано частично, поэтому лучше всего делать его в OpenPyXL.</li>

92 </ul><ul><li>Если у вас старый файл .xls, сохраните его в Excel как .xlsx перед работой.</li>

93 <li>Для сложных задач - например, с анализом данных - используйте комбинацию: Pandas для обработки данных и OpenPyXL для оформления и экспорта файла.</li>

94 <li>Проверяйте результат в Excel, особенно если используете формулы или сложное форматирование.</li>

95 </ul>Мы разобрали основные возможности OpenPyXL: от установки и первых шагов до работы с листами, ячейками, стилями и формулами. Эта библиотека пригодится, когда требуется автоматизировать рутинные операции в Excel, подготовить отчёт или оформить таблицу.

96 Советы для новичков:

97 <ul><li>Начинайте с простых практических задач: создание файла, заполнение ячеек, сохранение документа и так далее.</li>

98 <li>Не бойтесь<a>официальной документации</a>: примеры кода понятны даже на английском, а перевод можно сделать онлайн-сервисами.</li>

99 <li>Комбинируйте OpenPyXL с Pandas для анализа.</li>

100 <li>Для построения сложных визуализаций комбинируйте OpenPyXL с <a>Matplotlib</a>. OpenPyXL умеет создавать стандартные графики Excel, но поддерживает только базовые типы диаграмм: линейные, столбчатые, круговые и гистограммы. В Matplotlib можно работать с точной настройкой шкал, менять отдельные элементы графика, комбинировать несколько систем координат, накладывать слои и создавать сложные визуализации.</li>

101 - </ul><a>Курс с трудоустройством: "Профессия Python-разработчик + ИИ" Узнать о курсе</a>

101 + </ul>Python для всех

102 + Вы освоите Python на практике и создадите проекты для портфолио - телеграм-бот, веб-парсер и сайт с нуля. А ещё получите готовый план выхода на удалёнку и фриланс. Спикер - руководитель отдела разработки в "Сбере".

103 + <a>Пройти бесплатно</a>

104 + <a>Бесплатный курс по разработке на Python ➞Пройдите бесплатный курс по Python и создайте с нуля телеграм-бот, веб-парсер и сайт. Спикер - руководитель отдела разработки в "Сбере". Пройти курс</a>