如何用Python生成带有图表的PDF报告？

reportlab是Python的一个标准库，可以画图、画表格、编辑文字，最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法：

1）建立一个空白文档，然后在上面写文字、画图等；

2）建立一个空白list，以填充表格的形式插入各种文本框、图片等，最后生成PDF文档。

因为需要产生一份给用户看的报告，里面需要插入图片、表格等，所以采用的是第二种方法。

安装第三方库

reportlab输入Python的第三方库，使用前需要先安装：pip install reportlab

模块导入

提前导入相关内容，并且注册字体。（注册字体前需要先准备好字体文件）

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'))

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

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)

生成报告的结果如下：