用Python制作我的核酸检测日历

第用Python制作我的核酸检测日历我的坐标是深圳，2025年以来，大部分时候要求24小时，少部分时候要求48小时，更少的时候要求72小时，没有更长的情况。

本文根据我的核酸检测记录，制作成日历，将核酸检测记录可视化到日历中。

核酸检测记录能查到的最早时间范围是一个月，以前的检测记录没有提前保存，所以先用8月份的数据制作日历。

查询8月份的检测记录，录入到代码中。

#coding=utf-8

fromdatetimeimportdatetime

#核酸检测数据，1表示当天做了核酸，0表示当天未做核酸

my_nucleic={

date:[datetime.strftime(datetime(2025,8,i+1),%Y-%m-%d)foriinrange(31)],

nucleic:[1,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

}

如果当天做了核酸，用1表示，如果当天未做核酸，用0表示。

8月的日期使用Python标准库datetime生成。

本文使用Python库openpyxl在excel表格中生成日历。

1.使用openpyxl创建表格

importopenpyxl

#创建一个workbook对象，而且会在workbook中至少创建一个表worksheet

wb=openpyxl.Workbook()

#获取当前活跃的worksheet,默认就是第一个worksheet

ws=wb.active

openpyxl是Python中用于读写excel文件的库，pipinstallopenpyxl安装即可使用。

2.定义表格初始化和单元格设置的函数

fromopenpyxl.stylesimportPatternFill,Font,Alignment,Border,Side

definit_sheet(ws):

forrinrange(100):

forcinrange(100):

ws.cell(row=r+1,column=c+1).fill=PatternFill(solid,fgColor=000000)

defset_cell_style(ws,r,c,color):

ws.cell(row=r,column=c).fill=PatternFill(solid,fgColor=color)

ws.cell(row=r,column=c).font=Font(name=微软雅黑,size=14,bold=True)

ws.cell(row=r,column=c).alignment=Alignment(horizontal=right,vertical=center)

side=Side(>

定义一个将表格颜色填充成白色的函数，对表格初始化处理，将背景设置成纯白，日历看起来更美观。

定义一个用于处理单元格格式的函数，后面直接调用函数给单元格设置格式，方便重复使用。

3.实现日历

importcalendar

#将表格填充成白色

init_sheet(ws)

#设置年月单元格的边框

side=Side(>

日历效果：

可以看到，8月份我只有4天没有做核酸，大部分时间都是保持24小时。

代码实现介绍：

先合并首行的前7列单元格，写入年月，然后在第二行从左到右写入星期一到星期日，并设置格式。

使用Python的日历库calendar返回当前月第一天是星期几，然后确定日历的1号的起始位置。

从1号开始，依次在excel中写入日期，当列到达星期日时，换行并回到星期一的列。

根据当天是否做了核酸，给单元格填充背景颜色。本文中如果当天做了核酸，则日期的背景设置为绿色（24小时核酸码的颜色），如果未做核酸，则日期的背景设置为白色。

最后将结果保存到excel文件中，打开excel文件即可看到制作的日历。

制作一年的日历

制作了一个月的日历后，继续扩展做一年的日历，先看一下效果：

实现方式介绍：

数据补充，由于只能查到一个月的核酸记录，所以本文除2025年8月外，其他月份的数据用随机数生成。

对制作一个月日历的代码进行封装，传入年和月，就可以生成任意一个月的日历。

在excel文件中，自己设计一排展示几个月，本文一排展示3个月。并计算每个月日历的起始单元格位置。

最后传入年份，依次将一年12个月的日历制作出来，展示在一个页面上。只要有数据，可以对任意一年的日历进行可视化。（代码较长，可在文末获取完整代码）

按年的另一种展示方式：

frompyechartsimportoptionsasopts

frompyecharts.chartsimportCalendar

importpandasaspd

nucleic_df=pd.DataFrame()

foriinrange(12):

month_nucleic=made_data(2025,i+1)

month_df=pd.DataFrame(month_nucleic)

nucleic_df=pd.concat([nucleic_df,month_df])

data=[[row_data[date],row_data[nucleic]]forrow_index,row_datainnucleic_df.iterrows()]

cal=Calendar(init_opts=opts.InitOpts(width=900px,height=500px))

cal.add(

,data,calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_=2025,

daylabel_opts=opts.CalendarDayLabelOpts(first_day=1,name_map=cn))

).set_series_opts(

label_opts=opts.LabelOpts(font_size=12)

).set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title=核酸检测日历,pos_left=450,pos_top=0,

title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=black,font_size=16)),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

max_=1,min_=0,orient=horizontal,is_piecewise=False,

range_color=[white,white,green],pos_top=250px,pos_left=50px

).render(my_nucleic.html)