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xlwt列宽计算新公式的精确性验证（xlwt 列宽）

baijin 2024-10-24 08:44:31 博客文章 6 ℃ 0 评论

在如何使用xlwt精确控制Excel表格列宽一文中，作者提到了xlwt的列宽像素计算公式：

def width_in_pixels(self):
# *** Approximation ****
    return int(round(self.width * 0.0272 + 0.446, 0))

同时提出了一个精确计算列宽的新公式：

公式4：width=round(列宽字符数*256+182.8571,0)

新公式的精确性验证过程如下：

使用下面python代码生成test1.xls:

import xlwt

book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet=book.add_sheet('12')
k=0
for pixel in range(12, 1791):
    if pixel % 250==0:
        sheet=book.add_sheet(str(pixel))
        k=0
    chars=round((pixel-5)/7,2)
    width=round(chars*256+182.8571)
    sheet.col(k).width=width
    sheet.write(0, k, width)  #列宽值
    sheet.write(1, k, sheet.col(k).width_in_pixels()) #近似像素
    sheet.write(2, k, pixel) #期望像素
    sheet.write(3, k, chars) #期望字符数
    k+=1

#保存平时成绩表
book.save('test1.xls')

在Excel中打开test1.xls, 运行宏代码：

Sub ff()
r = 10
For j = 1 To 8
    For i = 1 To 250
        Sheet1.Cells(r, 30) = Sheets(j).Cells(1, i)
        Sheet1.Cells(r, 31) = Sheets(j).Cells(2, i)
        Sheet1.Cells(r, 32) = Sheets(j).Cells(3, i)
        Sheet1.Cells(r, 33) = Sheets(j).Cells(4, i)
        Sheet1.Cells(r, 34) = Sheets(j).Columns(i).Width * 4 / 3  ‘实际像素
        Sheet1.Cells(r, 35) = Sheets(j).Columns(i).ColumnWidth   '实际字符数
        Sheet1.Cells(r, 36) = Sheets(j).Columns(i).Width             ‘实际磅数
        r = r + 1
    Next
Next
End Sub

获得数据如下表所示。近似像素从每列的width_in_pixels方法获得，后面的实际像素、实际字符和实际磅数通过Excel VBA脚本获得。

width	近似像素	期望像素	期望字符	实际像素	实际字符	实际磅数
439	12	12	1	12	1	9
475	13	13	1.14	13	1.14	9.75
513	14	14	1.29	14	1.29	10.5
549	15	15	1.43	15	1.43	11.25
585	16	16	1.57	16	1.57	12
621	17	17	1.71	17	1.71	12.75
659	18	18	1.86	18	1.86	13.5
695	19	19	2	19	2	14.25
731	20	20	2.14	20	2.14	15
769	21	21	2.29	21	2.29	15.75
805	22	22	2.43	22	2.43	16.5
841	23	23	2.57	23	2.57	17.25
877	24	24	2.71	24	2.71	18
915	25	25	2.86	25	2.86	18.75
951	26	26	3	26	3	19.5
987	27	27	3.14	27	3.14	20.25
1025	28	28	3.29	28	3.29	21
1061	29	29	3.43	29	3.43	21.75
1097	30	30	3.57	30	3.57	22.5
1133	31	31	3.71	31	3.71	23.25
1171	32	32	3.86	32	3.86	24
1207	33	33	4	33	4	24.75
1243	34	34	4.14	34	4.14	25.5
1281	35	35	4.29	35	4.29	26.25
1317	36	36	4.43	36	4.43	27
1353	37	37	4.57	37	4.57	27.75
1389	38	38	4.71	38	4.71	28.5
1427	39	39	4.86	39	4.86	29.25
1463	40	40	5	40	5	30
1499	41	41	5.14	41	5.14	30.75
1537	42	42	5.29	42	5.29	31.5
1573	43	43	5.43	43	5.43	32.25
1609	44	44	5.57	44	5.57	33
1645	45	45	5.71	45	5.71	33.75
1683	46	46	5.86	46	5.86	34.5
1719	47	47	6	47	6	35.25
1755	48	48	6.14	48	6.14	36
1793	49	49	6.29	49	6.29	36.75
1829	50	50	6.43	50	6.43	37.5
1865	51	51	6.57	51	6.57	38.25
1901	52	52	6.71	52	6.71	39
1939	53	53	6.86	53	6.86	39.75
1975	54	54	7	54	7	40.5
2011	55	55	7.14	55	7.14	41.25
2049	56	56	7.29	56	7.29	42
2085	57	57	7.43	57	7.43	42.75
2121	58	58	7.57	58	7.57	43.5
2157	59	59	7.71	59	7.71	44.25
2195	60	60	7.86	60	7.86	45
2231	61	61	8	61	8	45.75
2267	62	62	8.14	62	8.14	46.5
2305	63	63	8.29	63	8.29	47.25
2341	64	64	8.43	64	8.43	48
2377	65	65	8.57	65	8.57	48.75
2413	66	66	8.71	66	8.71	49.5
2451	67	67	8.86	67	8.86	50.25
2487	68	68	9	68	9	51
2523	69	69	9.14	69	9.14	51.75
2561	70	70	9.29	70	9.29	52.5
2597	71	71	9.43	71	9.43	53.25
2633	72	72	9.57	72	9.57	54
2669	73	73	9.71	73	9.71	54.75
2707	74	74	9.86	74	9.86	55.5
2743	75	75	10	75	10	56.25
2779	76	76	10.14	76	10.14	57
2817	77	77	10.29	77	10.29	57.75
2853	78	78	10.43	78	10.43	58.5
2889	79	79	10.57	79	10.57	59.25
2925	80	80	10.71	80	10.71	60
2963	81	81	10.86	81	10.86	60.75
2999	82	82	11	82	11	61.5
3035	83	83	11.14	83	11.14	62.25
3073	84	84	11.29	84	11.29	63
3109	85	85	11.43	85	11.43	63.75
3145	86	86	11.57	86	11.57	64.5
3181	87	87	11.71	87	11.71	65.25
3219	88	88	11.86	88	11.86	66
3255	89	89	12	89	12	66.75
3291	90	90	12.14	90	12.14	67.5
3329	91	91	12.29	91	12.29	68.25
3365	92	92	12.43	92	12.43	69
3401	93	93	12.57	93	12.57	69.75
3437	94	94	12.71	94	12.71	70.5
3475	95	95	12.86	95	12.86	71.25
3511	96	96	13	96	13	72
3547	97	97	13.14	97	13.14	72.75
3585	98	98	13.29	98	13.29	73.5
3621	99	99	13.43	99	13.43	74.25
3657	100	100	13.57	100	13.57	75
3693	101	101	13.71	101	13.71	75.75
3731	102	102	13.86	102	13.86	76.5
3767	103	103	14	103	14	77.25
3803	104	104	14.14	104	14.14	78
3841	105	105	14.29	105	14.29	78.75
3877	106	106	14.43	106	14.43	79.5
3913	107	107	14.57	107	14.57	80.25
3949	108	108	14.71	108	14.71	81
3987	109	109	14.86	109	14.86	81.75
4023	110	110	15	110	15	82.5
4059	111	111	15.14	111	15.14	83.25
4097	112	112	15.29	112	15.29	84
4133	113	113	15.43	113	15.43	84.75
4169	114	114	15.57	114	15.57	85.5
4205	115	115	15.71	115	15.71	86.25
4243	116	116	15.86	116	15.86	87
4279	117	117	16	117	16	87.75
4315	118	118	16.14	118	16.14	88.5
4353	119	119	16.29	119	16.29	89.25
4389	120	120	16.43	120	16.43	90
4425	121	121	16.57	121	16.57	90.75
4461	122	122	16.71	122	16.71	91.5
4499	123	123	16.86	123	16.86	92.25
4535	124	124	17	124	17	93
4571	125	125	17.14	125	17.14	93.75
4609	126	126	17.29	126	17.29	94.5
4645	127	127	17.43	127	17.43	95.25
4681	128	128	17.57	128	17.57	96
4717	129	129	17.71	129	17.71	96.75
4755	130	130	17.86	130	17.86	97.5
4791	131	131	18	131	18	98.25
4827	132	132	18.14	132	18.14	99
4865	133	133	18.29	133	18.29	99.75
4901	134	134	18.43	134	18.43	100.5
4937	135	135	18.57	135	18.57	101.25
4973	136	136	18.71	136	18.71	102
5011	137	137	18.86	137	18.86	102.75
5047	138	138	19	138	19	103.5
5083	139	139	19.14	139	19.14	104.25
5121	140	140	19.29	140	19.29	105
5157	141	141	19.43	141	19.43	105.75
5193	142	142	19.57	142	19.57	106.5
5229	143	143	19.71	143	19.71	107.25
5267	144	144	19.86	144	19.86	108
5303	145	145	20	145	20	108.75
5339	146	146	20.14	146	20.14	109.5
5377	147	147	20.29	147	20.29	110.25
5413	148	148	20.43	148	20.43	111
5449	149	149	20.57	149	20.57	111.75
5485	150	150	20.71	150	20.71	112.5
5523	151	151	20.86	151	20.86	113.25
5559	152	152	21	152	21	114
5595	153	153	21.14	153	21.14	114.75
5633	154	154	21.29	154	21.29	115.5
5669	155	155	21.43	155	21.43	116.25
5705	156	156	21.57	156	21.57	117
5741	157	157	21.71	157	21.71	117.75
5779	158	158	21.86	158	21.86	118.5
5815	159	159	22	159	22	119.25
5851	160	160	22.14	160	22.14	120
5889	161	161	22.29	161	22.29	120.75
5925	162	162	22.43	162	22.43	121.5
5961	163	163	22.57	163	22.57	122.25
5997	164	164	22.71	164	22.71	123
6035	165	165	22.86	165	22.86	123.75
6071	166	166	23	166	23	124.5
6107	167	167	23.14	167	23.14	125.25
6145	168	168	23.29	168	23.29	126
6181	169	169	23.43	169	23.43	126.75
6217	170	170	23.57	170	23.57	127.5
6253	171	171	23.71	171	23.71	128.25
6291	172	172	23.86	172	23.86	129
6327	173	173	24	173	24	129.75
6363	174	174	24.14	174	24.14	130.5
6401	175	175	24.29	175	24.29	131.25
6437	176	176	24.43	176	24.43	132
6473	177	177	24.57	177	24.57	132.75
6509	177	178	24.71	178	24.71	133.5
6547	179	179	24.86	179	24.86	134.25
6583	180	180	25	180	25	135
6619	180	181	25.14	181	25.14	135.75
6657	182	182	25.29	182	25.29	136.5
6693	182	183	25.43	183	25.43	137.25
6729	183	184	25.57	184	25.57	138
6765	184	185	25.71	185	25.71	138.75
6803	185	186	25.86	186	25.86	139.5
6839	186	187	26	187	26	140.25
6875	187	188	26.14	188	26.14	141
6913	188	189	26.29	189	26.29	141.75
6949	189	190	26.43	190	26.43	142.5
6985	190	191	26.57	191	26.57	143.25
7021	191	192	26.71	192	26.71	144
7059	192	193	26.86	193	26.86	144.75
7095	193	194	27	194	27	145.5
7131	194	195	27.14	195	27.14	146.25
7169	195	196	27.29	196	27.29	147
7205	196	197	27.43	197	27.43	147.75
7241	197	198	27.57	198	27.57	148.5
7277	198	199	27.71	199	27.71	149.25
7315	199	200	27.86	200	27.86	150
7351	200	201	28	201	28	150.75
7387	201	202	28.14	202	28.14	151.5
7425	202	203	28.29	203	28.29	152.25
7461	203	204	28.43	204	28.43	153
7497	204	205	28.57	205	28.57	153.75
7533	205	206	28.71	206	28.71	154.5
7571	206	207	28.86	207	28.86	155.25
7607	207	208	29	208	29	156
7643	208	209	29.14	209	29.14	156.75
7681	209	210	29.29	210	29.29	157.5
7717	210	211	29.43	211	29.43	158.25
7753	211	212	29.57	212	29.57	159
7789	212	213	29.71	213	29.71	159.75
7827	213	214	29.86	214	29.86	160.5
7863	214	215	30	215	30	161.25

根据上表得出两点结论：

xlwt的列宽像素计算公式不准确，列宽像素只是一个近似值，和实际像素存在一定误差，最大误差达到9个（表中没有显示）。
使用新公式width=round(列宽字符数*256+182.8571,0) ，期望列宽字符数和实际列宽字符数完全一致，说明新公式能够方便程序员精确设置列宽值，把列宽精度控制到像素级别。

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