从HTTP响应中高效保存Excel文件：Pandas与直接写入方法解析

import requests
import io
import pandas as pd

# 假设您已经通过requests库获取了包含Excel文件的响应
# 例如：response = requests.get('your_excel_file_url')

# 模拟一个包含Excel文件内容的响应对象
# 在实际应用中，response.content会直接来自网络请求
# 这里为了演示，我们创建一个假的Excel字节流
# 您可以替换成真实的requests.Response对象
try:
    # 尝试从一个URL获取真实的Excel文件，如果失败则使用模拟数据
    # 请替换为实际的Excel文件URL
    response = requests.get('https://file-examples.com/wp-content/uploads/2017/02/file_example_XLSX_50.xlsx')
    response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
    excel_content = response.content
    print("成功从URL获取Excel文件内容。")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"无法从URL获取Excel文件内容，使用模拟数据。错误: {e}")
    # 创建一个简单的Excel文件作为模拟数据
    df_sample = pd.DataFrame({'列A': [1, 2, 3], '列B': ['X', 'Y', 'Z']})
    output = io.BytesIO()
    with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
        df_sample.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    excel_content = output.getvalue()

# 将获取到的Excel字节流直接保存为.xlsx文件
output_filename = 'downloaded_excel_file.xlsx'
with open(output_filename, 'wb') as f:
    f.write(excel_content)

print(f"Excel文件已成功保存为：{output_filename}")

import requests
import io
import pandas as pd

# 假设 excel_content 变量已包含Excel文件的字节流，如方法一中所示
# 为了演示，我们再次确保 excel_content 是可用的
try:
    response = requests.get('https://file-examples.com/wp-content/uploads/2017/02/file_example_XLSX_50.xlsx')
    response.raise_for_status()
    excel_content = response.content
except requests.exceptions.RequestException:
    df_sample1 = pd.DataFrame({'产品': ['A', 'B'], '销量': [100, 150]})
    df_sample2 = pd.DataFrame({'城市': ['北京', '上海'], '人口': [2000, 2500]})
    output = io.BytesIO()
    with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
        df_sample1.to_excel(writer, sheet_name='销售数据', index=False)
        df_sample2.to_excel(writer, sheet_name='城市人口', index=False)
    excel_content = output.getvalue()
    print("使用模拟多工作表Excel数据。")

# 使用 pandas.ExcelFile 加载字节流
try:
    xl = pd.ExcelFile(io.BytesIO(excel_content))
except Exception as e:
    print(f"无法解析Excel文件内容，请检查文件是否有效。错误: {e}")
    exit()

print(f"Excel文件包含以下工作表：{xl.sheet_names}")

# 遍历每个工作表并单独保存为新的.xlsx文件
for sheet_name in xl.sheet_names:
    # 解析当前工作表为DataFrame
    df = xl.parse(sheet_name)

    # 定义新的文件名
    output_filename = f'{sheet_name}.xlsx'

    # 将DataFrame保存为新的Excel文件
    # index=False 避免将DataFrame的索引也写入Excel文件
    df.to_excel(output_filename, index=False, engine='xlsxwriter')

    print(f"工作表 '{sheet_name}' 已保存为：{output_filename}")

# 关闭 ExcelFile 对象（虽然在 with pd.ExcelWriter 中会自动管理，但这里是读取操作，
# 在旧版本或特定情况下可能需要显式关闭，但在当前Pandas版本中通常不是必需的）
# xl.close()