Excel文件转换成dbc文件

哪位知道怎么用python写一个脚本依照excel文件内容转换成dbc文件

以下是一个使用python实现将Excel文件转换为dbc文件的示例代码。需要使用openpyxl和cantools库。

import cantools
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 读取工作表中的数据
messages = []
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    message = {
        'name': row[0],
        'id': int(row[1]),
        'length': int(row[2]),
        'signals': []
    }
    for i in range(3, len(row), 3):
        signal = {
            'name': row[i],
            'start_bit': int(row[i+1]),
            'length': int(row[i+2])
        }
        message['signals'].append(signal)
    messages.append(message)

# 创建dbc文件
database = cantools.db.Database()
for message in messages:
    message_dbc = cantools.db.Message(
        message['name'],
        message['id'],
        length=message['length']
    )
    for signal in message['signals']:
        message_dbc.add_signal(
            signal['name'],
            start=signal['start_bit'],
            length=signal['length']
        )
    database.add_message(message_dbc)

# 保存dbc文件
with open('example.dbc', 'w') as f:
    f.write(database.as_dbc_string())

在这个示例中，我们首先使用openpyxl读取Excel文件中的数据。我们可以使用iter_rows()方法迭代工作表中的每一行，并使用values_only=True参数返回每一行的值。

然后，我们使用cantools库创建一个新的dbc文件。我们迭代每个Excel行并为每个消息创建一个cantools.db.Message对象。我们使用add_signal()方法为每个信号添加一个信号。

最后，我们使用as_dbc_string()方法将cantools.db.Database对象转换为dbc字符串并将其写入文件中。

例子

import cantools
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 创建一个CAN数据库对象
db = cantools.database.Database()

# 循环遍历Excel文件中的每一行，并将其添加到CAN数据库对象中
for index, row in df.iterrows():
    signal = cantools.database.Signal(name=row['Signal Name'],
                                      start=row['Start Bit'],
                                      length=row['Bit Length'],
                                      byte_order='big_endian',
                                      is_signed=False)
    message = cantools.database.Message(name=row['Message Name'],
                                        signals=[signal],
                                        frame_id=row['CAN ID'],
                                        length=row['Message Length'])
    db.add_message(message)

# 将CAN数据库对象保存为dbc文件
with open('output.dbc', 'w') as f:
    f.write(db.as_dbc_string())

在此示例中，我们使用pandas库读取Excel文件，并使用cantools库创建一个CAN数据库对象。然后，我们循环遍历Excel文件中的每一行，并将其添加到CAN数据库对象中。最后，我们将CAN数据库对象保存为dbc文件。

请注意，此示例仅适用于包含单个消息和信号的Excel文件。如果您的Excel文件包含多个消息和信号，则需要对代码进行修改。

在Python中，你可以使用 pandas 来读取Excel文件，并使用 cantools 库来创建和写入DBC文件。下面是一种可能的方法，但实际的代码可能需要根据你的Excel文件的结构和你想在DBC文件中表示的信息进行修改。

安装必要的库：

pip install pandas
pip install xlrd
pip install cantools

以下是一段简单的Python脚本，它读取一个Excel文件并将其转化为DBC文件：

import pandas as pd
import cantools

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 创建一个新的DBC数据库
db = cantools.db.Database()

# 循环遍历DataFrame中的每一行，并添加消息和信号到DBC数据库
for index, row in df.iterrows():
    # 创建消息，这里你需要修改以匹配你的数据
    message = cantools.db.Message(
        frame_id=int(row['FrameID']), 
        name=row['MessageName'], 
        length=int(row['MessageLength']), 
        signals=[],
    )

    # 创建信号，并添加到消息中，你需要修改以匹配你的数据
    signal = cantools.db.Signal(
        name=row['SignalName'],
        start=int(row['SignalStart']),
        length=int(row['SignalLength']),
        byte_order='little_endian',
        is_signed=False,
    )
    message.signals.append(signal)

    # 将消息添加到数据库中
    db.messages.append(message)

# 将数据库写入DBC文件
db.as_dbc_string()

with open("output.dbc", "w") as f:
    f.write(db.as_dbc_string())

注意，这是一个非常基础的例子，它只处理一个信号的情况。如果你的Excel文件包含具有多个信号的消息，你需要相应地调整代码。此外，这个例子假设你的Excel文件中的列名和我的代码中的列名是匹配的，你可能需要根据实际情况进行调整。

此外，DBC文件有许多细微的规则和复杂性，例如消息和信号的属性，例如周期，发送者，接收者等。你可能需要进一步深入研究 cantools 库以理解如何设置这些属性。