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这个工具的目标：
- 在策划定义的 Excel 文件中添加一些简单规则
- 从 Excel 文件生成特定格式的 JSON 文件
运行环境的要求：
- Python 3.7+
- 使用 pip 安装 openpyxl 库
Excel 文件的格式要求：
- 必须保存为
.xlsx格式 - 在需要导出的工作表中添加导出配置
- 在需要导出的工作表中添加列头和数据
~
使用时，要转换的 Excel 文件需要按要求添加导出配置，然后使用命令行：
python3 export-xlsx.py test.xlsx如果要一次性转换多个 Excel 文件，可以添加更多文件名到命令行中，或者使用通配符。例如：
python3 export-xlsx.py *.xlsx~
导出配置必须位于工作表的 A1 单元格，参考内容如下：
output: level_configs.json
index: levelId
header_row: 4
header_col: 1
first_data_row: 5
output: 指定输出的 JSON 文件index: 指定输出 JSON 时使用哪些字段进行索引wrapper_field: 将所有数据包装到为一个字典中的一个数组，wrapper_field指定字段名，注意这个设置仅在没有设置index时生效header_row: 列头所在的行，定义了每一条数据包含哪些字段header_col: 列头所在的起始列，定义第一个字段从哪一列开始first_data_row: 数据的开始行
~
在工作表中，在 header_row 指定的行，从 header_col 指定列开始定义列头。每一个列头定义数据里的一个字段。如果列头内容为空，则跳过这一列。
从 first_data_row 指定的行开始，从第一列开始填写数据。每一行对应一条数据。
在 header_row 和 first_data_row 之间的行，可以添加各种备注信息，例如列头的说明，
示例（A - C 是列号，1 - 6 是行号）：
# A | B | C
+------------+----------+------------
1 | output: level_configs.json
| index: levelId
| header_row: 4
| header_col: 1
| first_data_row: 5
+------------+----------+------------
2 | | |
+------------+----------+------------
3 | 配置每个级别的关卡会产生多少个 NPC
+------------+----------+------------
4 | levelId | NpcId | quantity
+------------+----------+------------
5 | LEVEL_01 | NPC_01 | 100
6 | LEVEL_02 | NPC_02 | 100
A1定义了导出配置A4到C4定义了三个列头A5:C5定义了第一行数据A6:C6定义了第二行数据
~
工作表中，每一行数据，会按照列头指定的名字，构造成一个字典。
上面的示例中定义了三个列头，所以会生成如下的字典：
"LEVEL_01": {
"levelId": "LEVEL_01",
"NpcId": "NPC_01",
"quantity": 100
}默认情况下，单元格中的值按照以下规则转换：
- 数字: 转换为
number数字类型 - 空白, "null"（不区分大小写）: 转换为
null空类型 - "true" / "false"（不区分大小写）: 转换为
boolean布尔类型 - 其他一律转换为
string字符串类型
所有数据都转换为字典后，再根据导出配置中 index 定义的索引，
提取每一个字典中特定的值作为 KEY，生成一个完整的字典。
每个 KEY 都是索引值，每个 KEY 对应每一条数据的字典。
因此最终输出的 JSON 是一个更大的字典：
{
"LEVEL_01": {
"levelId": "LEVEL_01",
"NpcId": "NPC_01",
"quantity": 100
},
"LEVEL_02": {
"levelId": "LEVEL_02",
"NpcId": "NPC_02",
"quantity": 100
}
}~
如果要将所有数据包装为一个包含数组，那么可以用 wrapper_field 设置。
例如：
output: level_configs.json
header_row: 4
header_col: 1
first_data_row: 5
wrapper_field: array
输出的 JSON 格式将变成：
{
"array": [
{
"levelId": "LEVEL_01",
"NpcId": "NPC_01",
"quantity": 100
},
{
"levelId": "LEVEL_02",
"NpcId": "NPC_02",
"quantity": 100
}
]
}注意：
wrapper_field仅在index没有设置时生效。
~
如果某个列是可选的，那么可以在列头名字后面加上 ? 符号。
对于可选的列头，如果行中该列没有填入内容或者填入了 null，则字典中不会包含该列。
示例：
levelId | NpcId | quantity?
------------+----------+-------------
LEVEL_01 | NPC_01 | null
LEVEL_02 | NPC_02 | 100
LEVEL_03 | NPC_03 | null
输出：
{
"LEVEL_01": {
"levelId": "LEVEL_01",
"NpcId": "NPC_01"
},
"LEVEL_02": {
"levelId": "LEVEL_02",
"NpcId": "NPC_02",
"quantity": 100
},
"LEVEL_03": {
"levelId": "LEVEL_03",
"NpcId": "NPC_03"
}
}~
index 可以指定 1 个或 2 个字段名。使用 2 个字段名时，会生成包含两级索引的 JSON。
例如科技升级的表格中，每一个科技有多个级别，每个级别升级的花费都不同。 如果只使用科技的 ID 来做索引，就无法表达同一 ID 科技的多个级别了。
因此下面的示例使用了两级索引：
output: technology_upgrade.json
index: techID, level
header_row: 4
first_data_row: 5
techID | level | upgradeCost
--------+---------+---------------
AAAAAA | 1 | 100
AAAAAA | 2 | 200
AAAAAA | 3 | 300
BBBBBB | 1 | 100
BBBBBB | 2 | 200
BBBBBB | 3 | 300
techID: 科技 IDlevel: 科技的级别upgradeCost: 升级的花费
第一级索引使用 techID 的值作为 KEY，第二级索引使用 level。生成的 JSON 如下：
{
"AAAAAA": {
"1": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 1,
"upgradeCost": 100
},
"2": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 2,
"upgradeCost": 200
},
"3": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 3,
"upgradeCost": 300
}
},
"BBBBBB": {
"1": {
"techID": "BBBBBB",
"level": 1,
"upgradeCost": 100
},
"2": {
"techID": "BBBBBB",
"level": 2,
"upgradeCost": 200
},
"3": {
"techID": "BBBBBB",
"level": 3,
"upgradeCost": 300
}
}
}~
为了更好的组织数据结构，可以将一条记录里多个相关的字段定义为一个嵌入的字典。
示例如下：
output: technology_upgrade.json
index: techID, level
header_row: 4
first_data_row: 5
techID | level | upgradeCost{ | resType | resQuantity | }
--------+---------+----------------+-----------+---------------+-----
AAAAAA | 1 | { | GOLD | 100 | }
AAAAAA | 2 | { | GOLD | 200 | }
AAAAAA | 3 | { | GOLD | 300 | }
生成的 JSON 如下：
{
"AAAAAA": {
"1": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 1,
"upgradeCost": {
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 100
}
},
"2": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 2,
"upgradeCost": {
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 200
}
},
"3": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 3,
"upgradeCost": {
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 300
}
}
}
}定义嵌入字典的规则：
-
upgradeCost字段名后面增加了{符号，表示这个字段定义了一个嵌入的字典。 -
之后的
}列头表示结束前一个嵌入字典的定义。 -
在
upgradeCost{和}之间定义的列头，就是嵌入字典的所有字段。- 上述示例中，
resType和resQuantity就是嵌入字典的所有字段。
- 上述示例中，
-
在填写数据时，每一条数据在字典开始的位置填写
{，在结束的位置填写}。 -
如果字典列头为可选，那么空字典将不会被包含在结果中。
~
前一个示例中，升级的花费只能有一种。现在修改为可以为多种：
output: technology_upgrade.json
index: techID, level
header_row: 4
first_data_row: 5
techID | level | upgradeCost[ | resType | resQuantity | ]
--------+---------+----------------+-----------+---------------+-----
AAAAAA | 1 | { | GOLD | 100 | }
AAAAAA | 2 | { | GOLD | 200 |
| | | DIAMOND | 20 | }
AAAAAA | 3 | { | GOLD | 300 |
| | | DIAMOND | 30 |
| | | TICKET | 3 | }
生成的 JSON 如下：
{
"AAAAAA": {
"1": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 1,
"upgradeCost": [
{
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 100
}
]
},
"2": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 2,
"upgradeCost": [
{
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 200
},
{
"resType": "DIAMOND",
"resQuantity": 20
}
]
},
"3": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 3,
"upgradeCost": [
{
"resType": "GOLD",
"resQuantity": 300
},
{
"resType": "DIAMOND",
"resQuantity": 30
},
{
"resType": "TICKET",
"resQuantity": 3
}
]
}
}
}定义嵌入数组的规则：
-
upgradeCost字段名后面增加了[符号，表示这个字段定义了一个嵌入的数组。 -
之后的
]列头表示结束前一个嵌入数组的定义。 -
在
upgradeCost[和]之间定义的列头，就是嵌入数组里每个字典的所有字段。- 上述示例中，
resType和resQuantity就是嵌入数组里每一个字典的所有字段。
- 上述示例中，
-
在填写数据时，每一条数据在字典开始的位置填写
{，在结束的位置填写}。 -
如果嵌入多个字典，就在第一个的字典开始位置填写
{，在最后一个字典的结束位置填写}。- 示例中
level: 1的数据就只定义了一个字典。 - 示例中
level: 2的数据定义了两个字典，level: 3的数据定义了三个字典。
- 示例中
-
空字典不会被包含在数组中。
-
如果数组列头为可选，那么空数组将不会被包含在结果中。
~
如果记录中的数组只是需要保存不带字段名的值，那么可以将字段定义为匿名数组。
匿名数组以 # 开头。该数组中所有字段值都会忽略掉字段名，字段值则会依次添加到数组中。
output: technology_upgrade.json
index: techID, level
header_row: 4
first_data_row: 5
techID | level | #upgradeCost[ | resType | resQuantity | ]
--------+---------+----------------+-----------+---------------+-----
AAAAAA | 1 | { | GOLD | 100 | }
AAAAAA | 2 | { | GOLD | 200 |
| | | DIAMOND | 20 | }
AAAAAA | 3 | { | GOLD | 300 |
| | | DIAMOND | 30 |
| | | TICKET | 3 | }
生成的 JSON 如下：
{
"AAAAAA": {
"1": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 1,
"upgradeCost": [
"GOLD",
100
]
},
"2": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 2,
"upgradeCost": [
"GOLD",
200,
"DIAMOND",
20
]
},
"3": {
"techID": "AAAAAA",
"level": 3,
"upgradeCost": [
"GOLD",
300,
"DIAMOND",
30,
"TICKET",
3
]
}
}
}定义匿名数组的规则：
-
空白值或者
null不会被包含在数组中。 -
如果数组列头为可选，那么空数组将不会被包含在结果中。
~
默认情况下，会根据字段值转换为适当的类型。如果有需要，可以在字段名后面添加字段类型。字段名和类型之间用 ":" 分割。
例如：
levelId | NpcId | quantity:string
----------+----------+-------------------
LEVEL_01 | NPC_01 | 100
为 quantity 指定类型后，输出的 JSON 中，该字段的值就是字符串类型：
"LEVEL_01": {
"levelId": "LEVEL_01",
"NpcId": "NPC_01",
"quantity": "100"
}目前支持的类型有：
auto: 自动判断，等同于不指定类型string: 转换为字符串int: 转换为整数float: 转换为浮点数bool: 转换为 boolean 类型vec2: 输入格式是 x,y，输出为一个字典{"x": x, "y": y}vec2int: 输出格式同上，但转换为整数
例如：
deviceId | size:vec2
-----------+-------------
DEVICE_01 | 10, 20
输出为：
"DEVICE_01": {
"deviceId": "DEVICE_01",
"size": {
"x": 10.0,
"y": 20.0
}
}-EOF-
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent