2025年5月18日 星期日

PyPDF2 3.0.0改版後，修訂範例程式

以下的程式是利用GPT修訂。
來源：看圖學Python+Excel辦公室自動化程式設計 
因為在 PyPDF2 3.0.0 之後，PdfFileReader 已被移除，官方建議改用 PdfReader，因此修訂書中第16章的範例。
範例ch16-1.py：

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from PyPDF2 import PdfReader
import os

pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖.pdf")
print(pdf_path)

pdfReader = PdfReader(pdf_path)
numberOfPages = len(pdfReader.pages)
print("頁數:", numberOfPages)

# 試圖取得 metadata（注意新版中有些文件可能沒有 metadata）
info = pdfReader.metadata
print("作者:", info.get('/Author'))
print("標題:", info.get('/Title'))
print("製作者:", info.get('/Producer'))

範例ch16-1a.py

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from PyPDF2 import PdfReader
import os

pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖.pdf")
pdfReader = PdfReader(pdf_path)

for pageNo, page in enumerate(pdfReader.pages):
    text = page.extract_text()
    print(f"第 {pageNo+1} 頁內容：\n{text}\n")

範例ch16-1b.py：

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from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter
import os

pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖.pdf")
pdf_output = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖2.pdf")

pdfReader = PdfReader(pdf_path)
pdfWriter = PdfWriter()

# 旋轉第 1 頁 90 度
page1 = pdfReader.pages[0]
page1.rotate(90)  # 或 page1.rotate_clockwise(90)
pdfWriter.add_page(page1)

# 寫入新的 PDF 檔案
with open(pdf_output, "wb") as fp:
    pdfWriter.write(fp)

範例ch16-1c.py

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from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter
import os

pdf_path = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖.pdf")
pdfReader = PdfReader(pdf_path)
fname = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_path))[0]

for pageNo, page in enumerate(pdfReader.pages):
    pdfWriter = PdfWriter()
    pdfWriter.add_page(page)

    outputfname = os.path.join("PDF", f"{fname}_p{pageNo + 1}.pdf")
    with open(outputfname, "wb") as fp:
        pdfWriter.write(fp)
        print("分割建立PDF檔:", outputfname)

範例ch16-1d.py：

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from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter
import os

pdf_output = os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖3.pdf")

# 讀取三個單頁 PDF
pdfReader1 = PdfReader(os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖_p1.pdf"))
pdfReader2 = PdfReader(os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖_p2.pdf"))
pdfReader3 = PdfReader(os.path.join(os.getcwd(), "PDF", "Python海龜繪圖_p3.pdf"))

# 建立新的 PDF 寫入器
pdfWriter = PdfWriter()

# 加入各頁
pdfWriter.add_page(pdfReader1.pages[0])
pdfWriter.add_page(pdfReader2.pages[0])
pdfWriter.add_page(pdfReader3.pages[0])

# 寫入新檔案
with open(pdf_output, "wb") as fp:
    pdfWriter.write(fp)
    print("已合併為新 PDF：", pdf_output)

範例ch16-1e.py：

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from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
import os

pdf_path = os.getcwd()+"/PDF/Python海龜繪圖.pdf"
watermark_path = os.getcwd()+"/PDF/Python海龜繪圖_浮水印.pdf"
pdf_output = os.getcwd()+"/PDF/Python海龜繪圖4.pdf"
watermarkReader = PdfFileReader(watermark_path)
watermarkpage = watermarkReader.getPage(0)
pdfReader = PdfFileReader(pdf_path)
pdfWriter = PdfFileWriter()
for pageNo in range(pdfReader.getNumPages()):
    page = pdfReader.getPage(pageNo)
    page.mergePage(watermarkpage)
    pdfWriter.addPage(page)
with open(pdf_output, "wb") as fp:
    pdfWriter.write(fp)
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2025年5月15日 星期四

[pythonanywhere] 製作水果交易網站(一) -在Django中用pyecharts製作圖表

參考文章：[ django pyecharts ] 製作水果交易網站(一) -在Django中用pyecharts製作圖表

1.在pythonanywhere上新增一個Django app，命名為mysite。

2.在consoles頁面中，利用Bash命令列，新增一個 fruitsapp app。

python manage.py startapp fruitsapp

3.修改mysite/mysite/settings.py

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"""
Django settings for mysite project.

Generated by 'django-admin startproject' using Django 4.0.6.

For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/4.0/topics/settings/

For the full list of settings and their values, see
https://docs.djangoproject.com/en/4.0/ref/settings/
"""

from pathlib import Path

# Build paths inside the project like this: BASE_DIR / 'subdir'.
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent


# Quick-start development settings - unsuitable for production
# See https://docs.djangoproject.com/en/4.0/howto/deployment/checklist/

# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
SECRET_KEY = 'django-insecure-e91+!(y*$%$wb_e=)hxkkbpx9dw0&=(383ca6lhx1r$o)p57r-'

# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
DEBUG = True

ALLOWED_HOSTS = ['chengmin.pythonanywhere.com']


# Application definition

INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.admin',
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    'django_echarts',
    'fruitsapp',
]



MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
    'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
    'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
]

ROOT_URLCONF = 'mysite.urls'

TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [],
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

WSGI_APPLICATION = 'mysite.wsgi.application'


# Database
# https://docs.djangoproject.com/en/4.0/ref/settings/#databases

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
    }
}


# Password validation
# https://docs.djangoproject.com/en/4.0/ref/settings/#auth-password-validators

AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
    },
    {
        'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
    },
]


# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/4.0/topics/i18n/

LANGUAGE_CODE = 'en-us'

TIME_ZONE = 'UTC'

USE_I18N = True

USE_TZ = True


# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/4.0/howto/static-files/

STATIC_URL = 'static/'

# Default primary key field type
# https://docs.djangoproject.com/en/4.0/ref/settings/#default-auto-field

DEFAULT_AUTO_FIELD = 'django.db.models.BigAutoField'

# default static files settings for PythonAnywhere.
# see https://help.pythonanywhere.com/pages/DjangoStaticFiles for more info
MEDIA_ROOT = '/home/chengmin/mysite/media'
MEDIA_URL = '/media/'
STATIC_ROOT = '/home/chengmin/mysite/static'
STATIC_URL = '/static/'

4.修改mysite/urls.py

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"""mysite URL Configuration

The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see:
    https://docs.djangoproject.com/en/4.0/topics/http/urls/
Examples:
Function views
    1. Add an import:  from my_app import views
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', views.home, name='home')
Class-based views
    1. Add an import:  from other_app.views import Home
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('', Home.as_view(), name='home')
Including another URLconf
    1. Import the include() function: from django.urls import include, path
    2. Add a URL to urlpatterns:  path('blog/', include('blog.urls'))
"""
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from fruitsapp.views import index
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('', index)
]

5.修改mysite/fruitsapp/views.py

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#from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
#from pyecharts.globals import CurrentConfig
from django.http import HttpResponse

#CurrentConfig.GLOBAL_ENV = Environment(loader=FileSystemLoader("./templates"))

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType


def index(request):
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))

    bar.add_xaxis(["椪柑", "蘋果 富士進口", "番石榴 珍珠芭", "香蕉", "木瓜 網室紅肉", "甜橙 柳橙", "火龍果 紅肉"])
    bar.add_yaxis("台北一", [29.3, 51.5, 40.3, 21.6, 24.0, 61.5, 34.2])
    bar.add_yaxis("台北二", [32.3, 51.4, 53.7, 24.7, 42.3, 23.4, 35.9])
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="平均價", subtitle="元"))

    return HttpResponse(bar.render_embed())


6.執行結果：


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2025年5月12日 星期一

用ChatGPT來產生田蛙在斗南交易情形並以EXCEL資料和圖表儲存

 


程式碼：

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import requests
import json
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 從URL取得JSON資料
r = requests.get('https://data.moa.gov.tw/Service/OpenData/FromM/AquaticTransData.aspx')
json_data = json.loads(r.text)

# 建立Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "斗南田蛙交易"

# 寫入標題行
headers = ['交易日期', '品種代碼', '魚貨名稱', '市場名稱', '交易量', '平均價']
ws.append(headers)

# 過濾出「斗南」市場的「田蛙」資料
for item in json_data:
    if '田蛙' in item['魚貨名稱'] and '斗南' in item['市場名稱']:
        row = [
            item.get('交易日期'),
            item.get('品種代碼'),
            item.get('魚貨名稱'),
            item.get('市場名稱'),
            float(item.get('交易量', 0)),
            float(item.get('平均價', 0))
        ]
        ws.append(row)

# 取得資料列數
data_rows = ws.max_row

# 建立長條圖（交易量）
chart = BarChart()
chart.title = "田蛙在斗南市場之交易量"
chart.x_axis.title = "交易日期"
chart.y_axis.title = "交易量"

# 設定圖表資料範圍（x軸是日期，y軸是交易量）
data = Reference(ws, min_col=5, min_row=1, max_row=data_rows)  # 交易量資料
categories = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=data_rows)  # 交易日期

chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(categories)

# 插入圖表到工作表
ws.add_chart(chart, "H2")

# 儲存檔案
wb.save("DouNan_TianWa_Chart.xlsx")
print("已完成：含圖表的 Excel 已儲存為 DouNan_TianWa_Chart.xlsx")

執行結果如文章一開始顯示的圖表。
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2025年5月10日 星期六

讓ChatGPT產生樞紐分析表來分析漁貨交易資料

原始漁貨交易檔案來源是執行"條件過濾漁產品交易的資料儲存到EXCEL檔案中"。
ChatGPT產生的程式：

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import pandas as pd

# 讀取原始 Excel 檔案
file_path = "AquaticTransData.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path)

# 建立樞紐分析表：以市場名稱與魚貨名稱為索引，統計交易量總和與平均價平均
pivot_table = pd.pivot_table(
    df,
    index=['市場名稱', '魚貨名稱'],
    values=['交易量', '平均價'],
    aggfunc={'交易量': 'sum', '平均價': 'mean'}
)

# 重設索引方便輸出
pivot_table.reset_index(inplace=True)

# 匯出為新的 Excel 檔案
output_file_path = "AquaticTrans_PivotTable.xlsx"
pivot_table.to_excel(output_file_path, index=False)

print("已成功產出樞紐分析表：", output_file_path)

執行結果：


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讓ChatGPT利用Excel函式來計算各漁貨的交易量

參考文章：條件過濾漁產品交易的資料儲存到EXCEL檔案中

提示詞：用Excel的函式來計算不同漁貨的總交易量

ChatGPT產生的程式：

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import requests
import json
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font

# 從URL取得JSON資料
r = requests.get('https://data.moa.gov.tw/Service/OpenData/FromM/AquaticTransData.aspx')
json_data = json.loads(r.text)

# 建立Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "漁產品交易行情"

# 寫入標題行
headers = ['交易日期', '品種代碼', '魚貨名稱', '市場名稱', '交易量', '平均價']
ws.append(headers)

# 寫入資料
row_count = 1  # 包含標題列
fish_names = set()
for item in json_data:
    if ('田蛙' in item['魚貨名稱'] or '午仔魚' in item['魚貨名稱']) and ('台中' not in item['市場名稱'] and '台北' not in item['市場名稱']):
        fish_name = item.get('魚貨名稱')
        row = [
            item.get('交易日期'),
            item.get('品種代碼'),
            fish_name,
            item.get('市場名稱'),
            float(item.get('交易量', 0) or 0),
            float(item.get('平均價', 0) or 0)
        ]
        ws.append(row)
        row_count += 1
        fish_names.add(fish_name)

# 空一列
ws.append([])
summary_start_row = row_count + 2

# 插入每種魚貨的總交易量（用 SUMIF 函式）
ws.cell(row=summary_start_row - 1, column=3, value="魚貨名稱")
ws.cell(row=summary_start_row - 1, column=5, value="總交易量")

for idx, fish_name in enumerate(sorted(fish_names)):
    row = summary_start_row + idx
    ws.cell(row=row, column=3, value=fish_name)
    # 用SUMIF計算魚貨名稱對應的總交易量
    ws.cell(row=row, column=5, value=f'=SUMIF(C2:C{row_count}, C{row}, E2:E{row_count})')

# 儲存檔案
wb.save('AquaticTransData.xlsx')

執行結果：


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讓ChatGPT利用Excel函式來計算漁貨交易總交易量和總平均值

參考文章：條件過濾漁產品交易的資料儲存到EXCEL檔案中
提示詞：加上總交易量和總平均價的程式，用Excel的函式來計算

ChatGPT產生的程式：

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import requests
import json
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font

# 從URL取得JSON資料
r = requests.get('https://data.moa.gov.tw/Service/OpenData/FromM/AquaticTransData.aspx')
json_data = json.loads(r.text)

# 建立Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "漁產品交易行情"

# 寫入標題行
headers = ['交易日期', '品種代碼', '魚貨名稱', '市場名稱', '交易量', '平均價']
ws.append(headers)

# 寫入資料
row_count = 1  # 包含標題行
for item in json_data:
    if ('田蛙' in item['魚貨名稱'] or '午仔魚' in item['魚貨名稱']) and ('台中' not in item['市場名稱'] and '台北' not in item['市場名稱']):
        row = [
            item.get('交易日期'),
            item.get('品種代碼'),
            item.get('魚貨名稱'),
            item.get('市場名稱'),
            float(item.get('交易量', 0) or 0),
            float(item.get('平均價', 0) or 0)
        ]
        ws.append(row)
        row_count += 1

# 在下一行寫入總計
ws.append([])  # 空行
total_row = row_count + 2  # 總計列所在的行號

# 使用 Excel 函式插入總交易量與總平均價公式
ws[f'E{total_row}'] = f'=SUM(E2:E{row_count})'
ws[f'F{total_row}'] = f'=AVERAGE(F2:F{row_count})'
ws[f'D{total_row}'] = '總計'

# 粗體顯示總計列
bold_font = Font(bold=True)
ws[f'D{total_row}'].font = bold_font
ws[f'E{total_row}'].font = bold_font
ws[f'F{total_row}'].font = bold_font

# 儲存檔案
wb.save('AquaticTransData.xlsx')

執行結果：


注意! 前一篇文章總平均價是209.69，但這裏的平均值是175.338

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讓ChatGPT產生漁貨交易的加上總交易量和總平均價的程式

參考文章：條件過濾漁產品交易的資料儲存到EXCEL檔案中

用上述文章內的程式為基礎，讓ChatGPT產生漁貨交易的加上總交易量和總平均價的程式。
提示詞：加上總交易量和總平均價的程式[並附上參考文章的程式]

ChatGPT產生的程式如下：

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import requests
import json
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font

# 從URL取得JSON資料
r = requests.get('https://data.moa.gov.tw/Service/OpenData/FromM/AquaticTransData.aspx')
json_data = json.loads(r.text)

# 建立一個新的Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "漁產品交易行情"

# 寫入標題行
headers = ['交易日期', '品種代碼', '魚貨名稱', '市場名稱', '交易量', '平均價']
ws.append(headers)

# 初始化統計變數
total_volume = 0.0
weighted_price_sum = 0.0

# 寫入資料
for item in json_data:
    if ('田蛙' in item['魚貨名稱'] or '午仔魚' in item['魚貨名稱']) and ('台中' not in item['市場名稱'] and '台北' not in item['市場名稱']):
        try:
            volume = float(item.get('交易量', 0))
            price = float(item.get('平均價', 0))
        except ValueError:
            continue  # 忽略格式錯誤的資料

        row = [
            item.get('交易日期'),
            item.get('品種代碼'),
            item.get('魚貨名稱'),
            item.get('市場名稱'),
            volume,
            price
        ]
        ws.append(row)

        total_volume += volume
        weighted_price_sum += volume * price

# 計算加權平均價（總價值 / 總交易量）
average_price = weighted_price_sum / total_volume if total_volume > 0 else 0

# 插入統計結果
ws.append([])  # 空行
ws.append(['總計', '', '', '', total_volume, round(average_price, 2)])

# 儲存到Excel檔案
wb.save('AquaticTransData.xlsx')

執行結果(AquaticTransData.xlsx)：


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