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假设某日我开了一家空调公司，暂且就叫他天强空调安装设备公司吧，假装自己有公司，接了一单大生意，就是给甘肃省的各个高校安装空调（其实这边的气候基本用不到空调，就是假想一下），那么接下来就是面临签订合同，甘肃省这么多高校就得签订几百份合同，有什么快捷方式呢？ 毋庸置疑，我们优先使用Python解决这一问题，Python可是实现办公自动化的利器，本节使用Python批量生成合同，学会这个即可解决重复录制合同的问题，下面一起学习~
 Python库安装首先安装本节需要使用的两个包，openpyxl和docxtpl库，在代码行里面使用下方的命令即可安装完成。 !pip install openpyxl当出现Successfully installed的字样时，表明安装成功。  设置合同模板设置一个合同模板，在文档插入数据的地方插入类似于{{ a }}的标签，传入字典{{ 'a': 1234 }} 就能在标签上渲染出数据1234，其他下划线的设置原理均类似。  其实本文使用Python批量生成合同的做法与Word中的邮件合并批量生成合同的做法类似，代码更加灵活和高效。 导入合同数据导入提前录制好的合同数据，包括甲方、乙方、产品名称等字段信息，并且将签约日期转换为字符型。 import pandas as pdfrom openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rowsdf = pd.read_excel(r'C:\Users\尚天强\Desktop\各高校空调合同.xlsx')df['签约日期'] = df['签约日期'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))datas = []df 循环遍历每一行数据，并将其存入到一个字典中，使用append函数将这些字典合并，打印结果如下所示。  此外还可以使用openpyxl库将合同数据导入字典，原理与上面代码导入的方式一样。 from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook(r'C:\Users\尚天强\Desktop\各高校空调合同.xlsx')ws = wb['Sheet1']datas = []for row in range(2, ws.max_row): A = ws[f'A{row}'].value B = ws[f'B{row}'].value C = ws[f'C{row}'].value D = ws[f'D{row}'].value E = ws[f'E{row}'].value F = ws[f'F{row}'].value F = F.strftime('%Y-%m-%d') data = {'甲方': A, '乙方': B, '产品名称': C, '产品价格': D, '保修期': E, '签约日期': F} datas.append(data)datas插入合同数据导入docxtpl库，提前导入之前创建的合同文档模板，使用render函数渲染{}中的内容，从而达到批量插入数据的目的。  代码封装将以上所有的代码进行封装，一键运行，即可得到如下生成的docx合同文档。 import pandas as pdfrom openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rowsfrom docxtpl import DocxTemplatedf = pd.read_excel(r'C:\Users\尚天强\Desktop\各高校空调合同.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], '产品名称': row[2], '产品价格': row[3], '保修期': row[4], '签约日期': row[5]} datas.append(data)for data in datas: tpl = DocxTemplate(r'C:\Users\尚天强\Desktop\各高校安装空调合同书.docx') tpl.render(data) tpl.save(r'C:\Users\尚天强\Desktop\合同生成\{}的空调安装合同.docx'.format(data['甲方'])) print('{}的空调安装安装合同已生成'.format(data['甲方'])) 打开任意的一个合同书，我们看到已经在原有的下划线处插入了合同数据。  以上就是作者使用Python写了一个小脚本，轻松实现批量生成合同文档，大家可以亲自动手实现一下，解决重复的手工劳动，刻不容缓，学习Python办公自动化正当时。
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