Python生成含指定数据的word文档

一、需求说明

在平时工作当中，经常需要处理文件，特别是Word，处理Word时会遇一类比较常见的场景：文档中大部分文字固定不变，小部分内容需要修改。

这时我们会机械的重复打开、修改、保存文档等一系列操作，内容少还可勉强接受，内容一旦多了，心里难免会心浮气躁。

今天我要给大家介绍一个秘密武器-docxtpl开发包，有了这个只需写一份模板，其他的都交给电脑自己进行。

首先需要你的电脑安装好了Python环境，并且安装好了Python开发工具。

如果你还没有安装，可以参考以下文章：

如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等，建议使用Python基础环境+jupyter即可，安装使用参考Windows/Mac 安装、使用Python环境+jupyter notebook

如果想利用Python进行web项目开发等，建议使用Python基础环境+Pycharm，安装使用参考：Windows下安装、使用Pycharm教程，这下全了 和 Mac下玩转Python-安装&使用Python/PyCharm 。

秘密武器介绍

docxtpl：一个很强大的包，其主要通过对docx文档模板加载，从而对其进行修改。

pandas：提供高性能易用数据类型和分析工具

安装相关的第三方库

Windows下按住Win+R打开运行窗口，输入cmd进入命令提示符窗口（Mac打开终端即可），输入以下命令安装相关包：

pip install docxtpl

pip install pandas

使用案例

生成某学校计算机与信息工程学院的新生入学通知书合集。word模板和表格内容如下(双括号处为待填写的部分)：

效果如下

二、开始动手动脑

第一步：导入相关模块：

from docxtpl import DocxTemplate
import pandas as pd
import os

第二步：用Python新建文件夹用来存放入学通知书，如果文件夹已存在代码会跳过这一步：

zpath = os.getcwd() + '\\'  #获取当前的路径
zpath = r'E:\python\tj' + '\\'
file_path = zpath + r'\通知书合集'
try:
    os.mkdir(file_path)  #创建一级目录
except:
    pass

第三步：读取csv文件中的数据：

把表格里的每一列数据分别赋值给一个series类型变量，可以把series看成数组一样的类型。

data = pd.read_csv(zpath+'AdmissionList.csv', encoding='gbk')  #读取csv里的目标数据
name = data["姓名"].str.rstrip()  # str.rstrip()用于去掉空白
academy = data["学院"].str.rstrip()
major = data["专业"].str.rstrip()
begin_date = data["开始时间"].str.rstrip()
end_date = data["结束时间"].str.rstrip()

第四步：将数据写入模板：

遍历表格的每一行，将数据存入字典列表，

num = data.shape[0]   # 获取数据行数
for i in range(num):
    context = {
       "姓名": name[i],
       "学院": academy[i],
       "专业": major[i],
       "开始时间": begin_date[i],
       "结束时间": end_date[i]
}

选定模板，

tpl = DocxTemplate(zpath+'入学通知书.docx')

渲染替换，将context里的内容写入word模板中，

tpl.render(context)#渲染替换

保存文件，名字为：**的入学通知书。

tpl.save(file_path+r"\{}的入学通知书.docx".format(姓名[i]))

上述操作重复num（即表格中数据的行数）次，写完这些就可以在file_path中找到生成的文件啦。

可能出现的错误：

1. 文件名乱码：可以尝试把解码方式换成gbk；
2. 权限问题：可能是需要读入的数据文件正在被使用，关闭就行了；
3. 生成的word文件行数混乱：可以把str.rstrip()写成str.rstrip(‘\n')；
4. 只能生成同一份word文档：每渲染一次，就要重新选定模板。

三、总结

通过本次实验，我们实现了根据模板批量生成含指定数据的word文件，我最开始看代码时不懂它是用的哪种类型变量接收从csv中读取的数据，通过打印输出才知道是Pandas数据类型中的Series，百度后知道它类似于一维数组，可以保存任何数据类型。在后来运行代码的过程中又不断地出现各种各样的错误，还都是没遇到过的。