Python办公自动化从Excel中计算整理数据并写入Word

前言

在前几天的文章中我们讲解了如何从Word表格中提取指定数据并按照格式保存到Excel中,今天我们将再次以一位读者提出的真实需求来讲解如何使用Python从Excel中计算、整理数据并写入Word中,其实并不难,主要就是以下两步:

openpyxl读取Excel获取内容

docx读写Word文件

那我们开始吧!

需求确认

首先来看下我们需要处理的Excel部分数据,因涉及隐私已经将数据皮卡丘化

可以看到数据非常多,并且还存在重复数据。而我们要做的就是对每一列的数据按照一定的规则进行计算、整理并使用Python自动填入到Word中,大致的要求如下

上面仅是部分要求,真实需要填入word中的数据要更多!

除了对按照格式进行处理并存入Word中指定位置之外,还有一个需求:最终输出的word文件名还需要按照一定规则生成:

OK,需求分析完毕,接下来看Python如何解决!

Python实现

首先我们使用Python对该Excel进行解析

from openpyxl import load_workbook import os # 获取桌面的路径 def GetDesktopPath():     return os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop') path = GetDesktopPath() + '/资料/' # 形成文件夹的路径便后续重复使用 workbook = load_workbook(filename=path + '数据.xlsx') sheet = workbook.active # 获取当前页 # 可以用代码获取数据范围,如果要批处理循环迭代也方便 # 获取有数据范围 print(sheet.dimensions) # A1:W10

利用openpyxl读取单元格有以下几种用法

cells = sheet['A1:A4']  # 返回A1-A4的4个单元格 cells = sheet['A'] # 获取A列 cells = sheet['A:C'] # 获取A-C列 cells = sheet[5] # 获取第5行 # 注意如果是上述用cells获取返回的是嵌套元祖 for cell in cells:     print(cell[0].value) # 遍历cells依然需要取出元祖中元素才可以获取值 # 获取一个范围的所有cell # 也可以用iter_col返回列 for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=3,min_col=2, max_col=4):     for cell in row:         print(cell.value)

明白了原理我们就可以解析获取Excel中的数据了

# SQE SQE = sheet['Q2'].value # 供应商&制造商 supplier = sheet['G2'].value # 采购单号 C2_10 = sheet['C2:C10'] # 返回cell.tuple对象 # 利用列表推导式后面同理 vC2_10 = [str(cell[0].value) for cell in C2_10] # 用set简易去重后用,连接,填word表用 order_num = ','.join(set(vC2_10)) # 用set简易去重后用&连接,word文件名命名使用 order_num_title = '&'.join(set(vC2_10)) # 产品型号 T2_10 = sheet['T2:T10'] vT2_10 = [str(cell[0].value) for cell in T2_10] ptype = ','.join(set(vT2_10)) # 产品描述 P2_10 = sheet['P2:P10'] vP2_10 = [str(cell[0].value) for cell in P2_10] info = ','.join(set(vP2_10)) info_title = '&'.join(set(vP2_10)) # 日期 # 用datetime库获取今日时间以及相应格式化 import datetime today = datetime.datetime.today() time = today.strftime('%Y年%m月%d日') # 验货数量 V2_10 = sheet['V2:V10'] vV2_10 = [int(cell[0].value) for cell in V2_10] total_num = sum(vV2_10) # 计算总数量 # 验货箱数 W2_10 = sheet['W2:W10'] vW2_10 = [int(cell[0].value) for cell in W2_10] box_num = sum(vW2_10) # 生成最终需要的word文件名 title = f'{order_num_title}-{supplier}-{total_num}-{info_title}-{time}-验货报告' print(title)

通过上面的代码,我们就成功的从Excel中提取出来数据,这样Excel部分就结束了,接下来进行word的填表啦,由于这里我们默认读取的word是.docx格式的,实际上读者的需求是.doc格式文件,所以windows用户可以用如下代码批量转化doc,前提是安装好win32com

# pip install pypiwin32 from win32com import client docx_path = path + '模板.docx' # doc转docx的函数 def doc2docx(doc_path,docx_path):     word = client.Dispatch("Word.Application")     doc = word.Documents.Open(doc_path)     doc.SaveAs(docx_path, 16)     doc.Close()     word.Quit()     print('\n doc文件已转换为docx \n') if not os.path.exists(docx_path):     doc2docx(docx_path[:-1], docx_path)

不过在Mac下暂时没有好的解决策略,如果有思路欢迎交流,好了有docx格式文件后我们继续操作Word部分

docx_path = path + '模板.docx' from docx import Document # 实例化 document = Document(docx_path) # 读取word中的所有表格 tables = document.tables # print(len(tables)) # 15

确定好每个表格数后即可进行相应的填报操作,table的用法和openpyxl中非常类似,注意索引和原生python一样都是从0开始

tables[0].cell(1, 1).text = SQE tables[1].cell(1, 1).text = supplier tables[1].cell(2, 1).text = supplier tables[1].cell(3, 1).text = ptype tables[1].cell(4, 1).text = info tables[1].cell(5, 1).text = order_num tables[1].cell(7, 1).text = time

上面代码完成Word中这一部分表格

我们继续用Python填写下一个表格

for i in range(2, 11):     tables[6].cell(i, 0).text = str(sheet[f'T{i}'].value)     tables[6].cell(i, 1).text = str(sheet[f'P{i}'].value)     tables[6].cell(i, 2).text = str(sheet[f'C{i}'].value)     tables[6].cell(i, 4).text = str(sheet[f'V{i}'].value)     tables[6].cell(i, 5).text = str(sheet[f'V{i}'].value)     tables[6].cell(i, 6).text = '0'     tables[6].cell(i, 7).text = str(sheet[f'W{i}'].value)     tables[6].cell(i, 8).text = '0' tables[6].cell(12, 4).text = str(total_num) tables[6].cell(12, 5).text = str(total_num) tables[6].cell(12, 7).text = str(box_num)

这里需要注意两个细节:

word写入的数据需是字符串,所以从Excel获取的数据需要用str格式化

表格可能存在合并等其他情况,因此你看到的行数和列数可能不是真实的,需要用代码不断测试。

按照上面的办法,将之前从Excel中取出来的数据一一填充到Word中对应位置就大功告成!最后保存一下即可。

document.save(path + f'{title}.docx') print('\n文件已生成') 结束语

回顾上面的过程,其实从需求和文件格式上看,这次文件的读写解析任务较复杂,码代码和思考时间会较久,所以当我们在考虑使用Python进行办公自动化之前需要想清楚这个问题:这次需要完成的任务是否工作量很多,或者以后长期需要进行,用Python是否可以解放双手?如果不是,实际上手动就可以完成,那么就失去了自动化办公的意义!

点击打开源码地址

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