Python生成图文并茂的PDF报告 - 51Testing软件测试论坛

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'))

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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
　　 @staticmethod
　　 def 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
　　 @staticmethod
　　 def 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
　　 @staticmethod
　　 def 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 = 12
　　 ct.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 = 25
　　 return Paragraph(text, ct)
　　 # 绘制表格
　　 @staticmethod
　　 def draw_table(*args):
　　 # 列宽度
　　 col_width = 120
　　 style = [
　　 ('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
　　 @staticmethod
　　 def 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_data
　　 bc.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 = 2
　　 bc.categoryAxis.labels.dy = -8
　　 bc.categoryAxis.labels.angle = 20
　　 bc.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 = 240
　　 leg.dxTextSpace = 10
　　 leg.columnMaximum = 3
　　 leg.colorNamePairs = items
　　 drawing.add(leg)
　　 drawing.add(bc)
　　 return drawing
　　 # 绘制图片
　　 @staticmethod
　　 def 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

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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)

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生成报告的结果如下：
[attach]139342[/attach]