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。
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:
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
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。
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'}]
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。
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:
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