时间:2023-03-10 10:46:12 | 栏目:Python代码 | 点击:次
大家好,我是J哥。
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。
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)。
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:
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:
pip install openpyxl
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。
pip install docxtpl
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。
from docxtpl import DocxTemplate from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook("合同数据.xlsx") ws = wb['Sheet1'] datas = [] for row in range(2, ws.max_row): name1 = ws[f"A{row}"].value name2 = ws[f"B{row}"].value price = ws[f"C{row}"].value product = ws[f"D{row}"].value count = ws[f"E{row}"].value deadline = ws[f"F{row}"].value time = ws[f"G{row}"].value time = time.strftime("%Y-%m-%d") data = {"甲方": name1, "乙方": name2, "合同价款": price, "产品名称": product, "产品数量": count, "付款期限": deadline, "签约时间": time} datas.append(data) datas
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。
import pandas as pd from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows df = pd.read_excel("合同数据.xlsx") df["签约日期"] = df["签约日期"].apply(lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d")) datas = [] for row in dataframe_to_rows(df,index=False,header=False): data = {"甲方": row[0], "乙方": row[1], "合同价款": row[2], "产品名称": row[3], "产品数量": row[4], "付款期限": row[5], "签约时间": row[6]} datas.append(data) datas
我们可以打印datas,效果如下:
[{'甲方': 'J哥', '乙方': '老王', '合同价款': 1000000, '产品名称': '菜J学Python', '产品数量': 1, '付款期限': 30, '签约时间': '2022-05-20'}, {'甲方': 'K哥', '乙方': '张三', '合同价款': 20000, '产品名称': '冰箱', '产品数量': 2, '付款期限': 40, '签约时间': '2022-05-21'}, {'甲方': 'C哥', '乙方': '李四', '合同价款': 30000, '产品名称': '电脑', '产品数量': 3, '付款期限': 50, '签约时间': '2022-05-22'}, {'甲方': 'B哥', '乙方': '王五', '合同价款': 40000, '产品名称': '洗衣机', '产品数量': 4, '付款期限': 60, '签约时间': '2022-05-23'}, {'甲方': 'P哥', '乙方': '赵六', '合同价款': 50000, '产品名称': '微波炉', '产品数量': 5, '付款期限': 70, '签约时间': '2022-05-24'}]
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。
for data in datas: tpl = DocxTemplate('合同模板.docx') tpl.render(data) tpl.save(f'合同生成/{data["甲方"]}的销售合同{data["签约时间"]}.docx') print(f'{data["甲方"]}的销售合同已生成')
代码运行后,效果如下:
打开其中一个销售合同,效果如下: