Python自动化办公:读取Excel数据并批量生成合同，高效办公，快速回家 ...

前言

在我们的工作中，面临着大量的重复性工作，通过人工方式处理往往耗时耗力易出错。而Python在自动化办公方面具有极大的优
势，可以解决我们工作中遇到的很多重复性问题，分分钟搞定办公需求。快速下班回家陪老婆…

一、背景

在我们经济交往中，有时会涉及到销售合同的批量制作。比如我们需要根据如下合同数据（Excel），进行批量生成销售合同
（Word）。


二、准备

我们首先要准备好一份合同模板（Word），将需要替换的合同数据用{{}}表示，如下：

三、实战

1.安装相关库

openpyxl是一个操作Excel非常好用的库，功能相对于xlrd、xlwt来说更为完整，我们首先安装它：

1. pip install openpyxl

复制代码

 
docxtpl 是一个操作Word非常好用的库，其主要通过对docx文档模板加载，从而对其进行修改，我们也安装下这个库。

1. pip install docxtpl

复制代码

 

2.读取合同数据

我们可以通过load_workbook方法打开合同数据（Excel表），然后读取每一个合同数据并存入到data字典，再将每个字典放入到
列表datas中。PS：由于读取的签约日期是一个时间戳，需要通过strftime方法转为标准的年月日格式。

1. python学习交流Q群：906715085####
2. from docxtpl import DocxTemplate
3. from openpyxl import load_workbook
5. wb = load_workbook("合同数据.xlsx")
6. ws = wb['Sheet1']
7. datas = []
8. for row in range(2, ws.max_row):
9.     name1 = ws[f"A{row}"].value
10.     name2 = ws[f"B{row}"].value
11.     price = ws[f"C{row}"].value
12.     product = ws[f"D{row}"].value
13.     count = ws[f"E{row}"].value
14.     deadline = ws[f"F{row}"].value
15.     time = ws[f"G{row}"].value
16.     time = time.strftime("%Y-%m-%d")
17.     data = {"甲方": name1,
18.             "乙方": name2,
19.             "合同价款": price,
20.             "产品名称": product,
21.             "产品数量": count,
22.             "付款期限": deadline,
23.             "签约时间": time}
24.     datas.append(data)
25. datas

复制代码

 
当然，我们也可以通过pandas大法来读取合同数据，主要运用到dataframe_to_rows方法，将pandas格式的数据转为一行一行的
数据。index=False表示不需要索引，header=False表示不需要表头。

1. import pandas as pd
2. from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
4. df = pd.read_excel("合同数据.xlsx")
5. df["签约日期"] = df["签约日期"].apply(lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d"))
6. datas = []
7. for row in dataframe_to_rows(df,index=False,header=False):
8.     data = {"甲方": row[0],
9.             "乙方": row[1],
10.             "合同价款": row[2],
11.             "产品名称": row[3],
12.             "产品数量": row[4],
13.             "付款期限": row[5],
14.             "签约时间": row[6]}
15.     datas.append(data)
16. datas

复制代码

 

我们可以打印datas，效果如下：

1. [{'甲方': 'J哥',
2.   '乙方': '老王',
3.   '合同价款': 1000000,
4.   '产品名称': '菜J学Python',
5.   '产品数量': 1,
6.   '付款期限': 30,
7.   '签约时间': '2022-05-20'},
8. {'甲方': 'K哥',
9.   '乙方': '张三',
10.   '合同价款': 20000,
11.   '产品名称': '冰箱',
12.   '产品数量': 2,
13.   '付款期限': 40,
14.   '签约时间': '2022-05-21'},
15. {'甲方': 'C哥',
16.   '乙方': '李四',
17.   '合同价款': 30000,
18.   '产品名称': '电脑',
19.   '产品数量': 3,
20.   '付款期限': 50,
21.   '签约时间': '2022-05-22'},
22. {'甲方': 'B哥',
23.   '乙方': '王五',
24.   '合同价款': 40000,
25.   '产品名称': '洗衣机',
26.   '产品数量': 4,
27.   '付款期限': 60,
28.   '签约时间': '2022-05-23'},
29. {'甲方': 'P哥',
30.   '乙方': '赵六',
31.   '合同价款': 50000,
32.   '产品名称': '微波炉',
33.   '产品数量': 5,
34.   '付款期限': 70,
35.   '签约时间': '2022-05-24'}]

复制代码

 
3.批量合同生成

这里运用for语句遍历每一个合同数据data（字典格式），打开合同模板，并将data替换掉合同模板中的数据，然后保存为新的销售合同。

1. for data in datas:
2.     tpl = DocxTemplate('合同模板.docx')
3.     tpl.render(data)
4.     tpl.save(f'合同生成/{data["甲方"]}的销售合同{data["签约时间"]}.docx')
5.     print(f'{data["甲方"]}的销售合同已生成')

复制代码

 
代码运行后，效果如下：

打开其中一个销售合同，效果如下：

最后

有没有学会呀！！今天这个案例还是十分简单的，适合小白拿来练手手。想要动手操作的小伙伴趁热打铁，现在就赶紧去码一
波。对于这篇文章不懂或者有疑惑的，都可以在评论区告诉我…


免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！