原文：
www.kdnuggets.com/2021/06/generate-automated-pdf-documents-python.html
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作者：Mohammad Khorasani，数据科学家/工程师混合型人才
由Austin Distel拍摄，发布在Unsplash。
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上一次你处理 PDF 文档是什么时候？你可能不需要回顾太远就能找到答案。我们在日常生活中处理了大量文档，其中绝大多数确实是 PDF 文档。可以公平地说，这些文档中有很多是繁琐重复的，制定起来令人痛苦。是时候考虑利用 Python 的自动化功能来处理这些繁琐的工作，以便我们可以将宝贵的时间重新分配到生活中更紧迫的任务上。
请注意，不需要具备技术专长，我们要做的事情应该足够简单，足以让我们这些内行外行的人在短时间内完成。阅读本教程后，你将学会如何自动生成包含你自己数据、图表和图片的 PDF 文档，且拥有令人眼前一亮的外观和结构。
具体来说，本教程将自动化以下操作：
-
创建 PDF 文档
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插入图片
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插入文本和数字
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数据可视化
在本教程中，我们将使用FPDF，这是 Python 中最通用和直观的生成 PDF 的包之一。在继续之前，请启动 Anaconda 提示符或你选择的任何 Python IDE，并安装 FPDF：
pip install FPDF然后导入我们将用来渲染文档的一系列库：
import numpy as np
import pandas as pd
from fpdf import FPDF
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter随后创建你的 PDF 文档的第一页，并设置字体及其大小和颜色：
pdf = FPDF(orientation = 'P', unit = 'mm', format = 'A4')
pdf.add_page()
pdf.set_font('helvetica', 'bold', 10)
pdf.set_text_color(255, 255, 255)如果你需要使用不同的字体，可以随时更改字体。
下一步逻辑就是给我们的文档添加背景图像，以设定页面的结构。在这个教程中，我使用了 Microsoft PowerPoint 来渲染背景图像的格式。我简单地使用了文本框和其他视觉元素来创建所需的格式，一旦完成，我通过选择所有元素并按 Ctrl-G 将它们分组。最后，我通过右键点击它们并选择“另存为图片”将分组元素保存为 PNG 图像。
背景图像。图片由作者提供。
正如上面所示，背景图像为我们的页面设定了结构，并为稍后生成的图表、图形、文本和数字留出了空间。用于生成此图像的特定 PowerPoint 文件可以通过点击这里下载。
随后，将背景图像插入到你的 PDF 文档中，并使用以下方法配置其位置：
pdf.image('C:/Users/.../image.png', x = 0, y = 0, w = 210, h = 297)请注意，你可以通过扩展上述方法来插入任意多的图像。
添加文本和数字可以通过两种方式完成。我们可以指定要放置文本的确切位置：
pdf.text(x, y, txt)或者，我们可以创建一个单元格，然后在其中放置文本。这种方法更适合对齐或居中变量或动态文本：
pdf.set_xy(x, y)
pdf.cell(w, h, txt, border, align, fill) 请注意，在上述方法中：
-
‘x’ 和 ‘y’ 指的是页面上指定的位置
-
‘w’ 和 ‘h’ 指的是我们单元格的尺寸
-
‘txt’ 是要显示的字符串或数字
-
‘border’ 指示是否必须在单元格周围绘制线条（0: 不绘制，1: 绘制或 L: 左侧，T: 顶部，R: 右侧，B: 底部）
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‘align’ 指示文本的对齐方式（L: 左对齐，C: 居中对齐，R: 右对齐）
-
‘fill’ 指示单元格背景是否应该被填充（True, False）。
在这部分，我们将创建一个条形图，以展示我们的信用、借记和余额值相对于时间的时间序列数据集。为此，我们将使用 Matplotlib 来渲染我们的图形，如下所示：
在上面的代码片段中，信用、借记和余额是具有日期和交易金额值的二维列表。一旦图表生成并保存后，可以使用前面部分显示的方法将其插入到我们的 PDF 文档中。
同样，我们可以使用以下代码片段生成甜甜圈图：
一旦完成，你可以通过生成自动化 PDF 文档来结束，如下所示：
pdf.output('Automated PDF Report.pdf')这就是你自己自动生成的 PDF 报告！现在你已经学会了如何创建 PDF 文档，向其中插入文本和图像，并且你还学会了如何生成和嵌入图表和图形。不过，你绝不仅仅局限于这些，事实上，你可以扩展这些技巧，以包含其他视觉元素和多页文档。天空才是真正的极限。
图片由作者提供。
如果你想深入了解 Python 和数据可视化，可以查看以下（附带推广链接）的课程： 面向每个人的 Python 专项课程 和 使用 Python 进行数据可视化。此外，也欢迎探索更多我的教程 这里。
简介：穆罕默德·霍拉萨尼 是数据科学家和工程师的混合体。后勤学家。直言不讳。现实主义者。逐步抛弃教条。阅读更多穆罕默德的文章。
原文。经授权转载。
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