Как присвоить именованный диапазон 2d libreoffice calc переменной python. Можно сделать это в Libreoffice Basic

#python #python-3.x #libreoffice-calc #libreoffice-basic

#python #python-3.x #libreoffice-calc #libreoffice-basic

Вопрос:

Кажется, я не могу найти простой ответ на вопрос. У меня это успешно работает в Libreoffice Basic:

 NamedRange = ThisComponent.NamedRanges.getByName("transactions_detail")

RefCells = NamedRange.getReferredCells()

Set MainRange = RefCells.getDataArray()
  

Затем я выполняю итерацию по MainRange и извлекаю интересующие меня строки.

Могу ли я сделать что-то подобное в макросе python? Могу ли я назначить именованный диапазон 2d переменной python или мне нужно выполнить итерацию по диапазону, чтобы назначить отдельные ячейки?

Я новичок в python, но надеюсь преобразовать мою макрофункцию с интенсивным использованием итераций в python в надежде сделать это быстрее.

Буду признателен за любую помощь.

Спасибо.

Ответ №1:

LibreOffice можно управлять из Python с помощью библиотеки pyuno . Документация pyuno , к сожалению, неполная, но прохождение этого руководства может помочь.

Для начала:

Python-Uno, библиотека для обмена данными через Uno, уже находится в пути LibreOffice Python. Чтобы инициализировать свой контекст, введите следующие строки в вашей оболочке python :

 import socket  # only needed on win32-OOo3.0.0
import uno

# get the uno component context from the PyUNO runtime
localContext = uno.getComponentContext()

# create the UnoUrlResolver
resolver = localContext.ServiceManager.createInstanceWithContext(
                "com.sun.star.bridge.UnoUrlResolver", localContext )

# connect to the running office
ctx = resolver.resolve( "uno:socket,host=localhost,port=2002;urp;StarOffice.ComponentContext" )
smgr = ctx.ServiceManager

# get the central desktop object
desktop = smgr.createInstanceWithContext( "com.sun.star.frame.Desktop",ctx)

# access the current writer document
model = desktop.getCurrentComponent()
  

Затем, чтобы получить именованный диапазон и получить доступ к данным в виде массива, вы можете использовать следующие методы:

 NamedRange = model.NamedRanges.getByName(“Test Name”)
MainRange = NamedRange.getDataArray()
  

Однако я не уверен, что это приведет к заметному увеличению производительности.