第一篇(从django后台解析excel数据批量导入数据库)

第一篇(从django后台解析excel数据批量导入数据库)

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1.django 如何从后台上传excel中批量解析数据

要从django后台导入的excel中批量解析数据，举一个例子，咱们向后抬批量导入svn历史数据
数据格式

假设excel表中有4列，每列分别是版本号，属性，属性值，仓库地址

2.第一步，新建一个app，而后在app中新建model

@python_2_unicode_compatible
class KNSVNHistory(models.Model):
    revision = models.IntegerField(verbose_name=u"修订版本", blank=True, null=True)
    prop = models.CharField(verbose_name=u'SVN属性', choices=constants.YD_SVN_PROP_CHOICE, max_length=60,
                            default=constants.YD_SVN_PROP_DATE)
    value = models.TextField(verbose_name=u"SVN属性值", blank=False, null=False, default=u"")
    repo = models.CharField(max_length=100, verbose_name=u"SVN仓库", blank=False, null=False)
    editor = models.ForeignKey(User, verbose_name=u"编辑者", blank=True, null=True)
    ctime = models.DateTimeField(verbose_name=u"建立时间", auto_now_add=True, )
    mtime = models.DateTimeField(verbose_name=u"修改时间", auto_now=True, )

    class Meta:
        ordering = ['ctime']

    def __str__(self):
        return self.value

如上代码，我本身建立了用来保存数据的model，方便咱们从后台导入数据
接下来咱们建立后台上传文件的接口

@python_2_unicode_compatible
class ImportFile(models.Model):

    file = models.FileField(upload_to='File')
    name = models.CharField(max_length=50, verbose_name=u'文件名')

    class Meta:
        ordering = ['name']

    def __str__(self):
        return self.name

下面就是咱们解析excle的功能部分，在app下新建一个utils.py文件

from openpyxl import Workbook,load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from .models import KNSVNHistory
from openpyxl.compat import range

def import_user(self, request, obj, change):

    wb = load_workbook(filename=obj.YDUserFile.path)
    ws = wb.get_sheet_names()
    ws = wb.get_sheet_by_name(ws[0])
    headers = ['version', 'attr', 'value', 'addr']
    lists = []
    users = request.user
    for row in range(2, 5):
        r = {}
        for col in range(1, len(headers) + 1):
            key = headers[col - 1]
            r[key] = ws.cell(row=row, column=col).value
        lists.append(r)
    sqllist = []
    for cell in lists:
        # for header in headers:
        revision = cell['version']
        prop = cell['attr']
        value = cell['value']
        repo = cell['addr']
        sql = KNSVNHistory(revision=revision, prop=prop, value=value, repo=repo, editor=users)
        sqllist.append(sql)
    KNSVNHistory.objects.bulk_create(sqllist)

打开admin.py
由于咱们要在后台保存，因此咱们须要重写ModelAdmin的save_mode

from .utils import import_user
class KNImportFileAdmin(admin.ModelAdmin):

    list_display = ('file','name',)
    list_filter = ['name',]

    def save_model(self, request, obj, form, change):

        re = super(YDImportFileAdmin,self).save_model(request, obj, form, change)
        import_user(self, request, obj, change)
        return re

在上面的代码中使用了第三方库openpyxl来解析excel
关键点在于获取文件对象的时候，咱们是经过传过来的obj对象来获取fileobj，其实通俗来说就是在咱们点击上传的时候，重写的save_mode方法拦截了整个对象，咱们在这里拿出咱们要解析的excel文件对象进行解析，后面的解析过程也比较简单，咱们将每行数据解析以后经过字典来保存，而后再用key访问取到进行数据库操做，在数据库操做的时候咱们使用KNSVNHistory.objects.bulk_create 来提升效率。

总结,整个过程的难点在于获取文件对象，从数据中取值而后在按key取出，这样咱们就能够从后台上传excel文件，而后进行批量导入数据库，其余数据格式只须要改utils和model中的数据字段就能够