【亲测免费】 Python批量生成Word文档工具
2026-01-26 06:21:44作者:凌朦慧Richard
简介
本仓库提供了一个Python脚本,可以根据Excel文件中的数据批量生成Word文档。该工具适用于需要根据模板生成大量文档的场景,例如生成报告、合同、证书等。
功能特点
- 批量生成:根据Excel中的数据,自动生成多个Word文档。
- 灵活配置:支持自定义Word模板,方便用户根据需求调整文档格式。
- 高效处理:利用Python的强大数据处理能力,快速生成文档。
使用方法
-
准备Excel文件:
- 在Excel文件中准备好需要填充到Word文档中的数据。
- 确保Excel文件的格式与模板中的占位符对应。
-
配置Word模板:
- 创建一个Word模板文件,并在需要填充数据的地方使用占位符(例如
{变量名})。 - 将模板文件放置在指定目录下。
- 创建一个Word模板文件,并在需要填充数据的地方使用占位符(例如
-
运行脚本:
- 下载本仓库中的
python根据excel中的数据批量生成word文档.rar文件并解压。 - 运行Python脚本,指定Excel文件路径和Word模板路径。
- 下载本仓库中的
-
生成文档:
- 脚本将根据Excel中的数据,自动生成多个Word文档,并保存到指定目录。
注意事项
- 确保Excel文件和Word模板的格式正确,否则可能导致生成失败。
- 生成的Word文档将保存在脚本指定的输出目录中,请确保该目录存在且有写权限。
适用场景
- 批量生成报告、合同、证书等文档。
- 自动化办公,减少手动操作,提高工作效率。
贡献
欢迎提交Issue和Pull Request,共同完善这个工具。
许可证
本项目采用MIT许可证,详情请参阅LICENSE文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0180- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
snackjson新一代高性能 Jsonpath 框架。同时兼容 `jayway.jsonpath` 和 IETF JSONPath (RFC 9535) 标准规范(支持开放式定制)。Java00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
598
4.01 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
436
525
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
918
759
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
365
245
暂无简介
Dart
843
204
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.46 K
814
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
154
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
167
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
128
174