怎么用Python+Excel+Word制作百份合同

# 怎么用Python+Excel+Word制作百份合同 ## 前言 在现代办公场景中，批量生成合同是行政、法务、销售等岗位的常见需求。传统手动复制粘贴的方式不仅效率低下，还容易出错。本文将详细介绍如何通过Python自动化操作Excel和Word，实现高效、准确的百份合同批量生成。 --- ## 一、技术方案概述 ### 1.1 工具组合优势 - **Python**：自动化处理核心引擎 - **Excel**：结构化存储变量数据（客户信息、金额、日期等） - **Word**：合同模板载体，支持格式保留 ### 1.2 实现原理 ```mermaid graph TD A[Excel数据源] --> B(Python处理) C[Word模板] --> B B --> D[批量生成合同] 

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二、环境准备

2.1 软件安装

1. Python 3.6+

    pip install python-docx openpyxl pandas 

2. Microsoft Office或WPS（需支持.docx格式）

2.2 文件结构

/contract_project │── /templates │ └── contract_template.docx │── /data │ └── client_data.xlsx └── batch_contract.py 

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三、制作Word模板

3.1 模板设计规范

1. 使用「双大括号」作为占位符
   （示例：{{client_name}}、{{sign_date}}）
2. 保留所有固定条款和格式
3. 特别注意页眉页脚中的变量

3.2 示例模板内容

《技术服务合同》 甲方：{{company_name}} 乙方：{{client_name}} 第一条 合同金额为人民币{{amount}}元（大写：{{amount_cn}}）... 【以下为签字页】 签署日期：{{sign_date}} 

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四、准备Excel数据源

4.1 数据结构建议

client_id	client_name	company_name	amount	amount_cn	sign_date
001	张三科技	示例有限公司	50000	伍万元整	2023-08-15

4.2 数据校验技巧

import pandas as pd def validate_data(df): # 检查必填字段 required_cols = ['client_name', 'amount'] assert all(col in df.columns for col in required_cols) # 金额有效性检查 assert df['amount'].dtype == 'int64' 

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五、Python核心代码实现

5.1 文档替换函数

from docx import Document def replace_text(doc, old_text, new_text): for p in doc.paragraphs: if old_text in p.text: p.text = p.text.replace(old_text, new_text) # 处理表格中的变量 for table in doc.tables: for row in table.rows: for cell in row.cells: if old_text in cell.text: cell.text = cell.text.replace(old_text, new_text) 

5.2 主处理流程

import os from datetime import datetime def generate_contracts(): # 读取数据 df = pd.read_excel('./data/client_data.xlsx') # 创建输出目录 output_dir = f'contracts_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}' os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 批量生成 for _, row in df.iterrows(): doc = Document('./templates/contract_template.docx') # 动态替换所有变量 for col in df.columns: replace_text(doc, f'{{{{{col}}}}}', str(row[col])) # 保存文件 filename = f"{output_dir}/{row['client_id']}_{row['client_name']}_合同.docx" doc.save(filename) 

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六、高级功能扩展

6.1 金额自动转大写

import cn2an def convert_amount(amount): try: return cn2an.an2cn(str(amount)) except: return str(amount) 

6.2 合同编号生成

def generate_contract_no(client_id): date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d") return f"CON-{date_str}-{client_id:03d}" 

6.3 PDF格式转换

from docx2pdf import convert def convert_to_pdf(docx_path): convert(docx_path, docx_path.replace('.docx', '.pdf')) 

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七、异常处理机制

7.1 常见错误处理

try: generate_contracts() except FileNotFoundError as e: print(f"文件路径错误: {e}") except PermissionError: print("请关闭正在使用的Word文档") except Exception as e: print(f"未知错误: {e}") # 记录详细日志 with open('error.log', 'a') as f: f.write(f"{datetime.now()}: {str(e)}\n") 

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八、性能优化建议

8.1 大数据量处理

• 使用python-docx-template替代标准库
• 采用多线程处理（示例代码）：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: executor.map(process_single_contract, df.iterrows()) 

8.2 内存管理

• 及时释放Document对象
• 分批处理（每100份保存一次）

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九、实际应用案例

9.1 房地产签约场景

• 特点：需要附加个性化条款
• 解决方案：在Excel中添加special_terms列

9.2 人力资源合同

• 特殊需求：自动添加电子签名图片

def add_signature(doc, img_path): doc.add_picture(img_path, width=Inches(2.5)) 

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十、完整代码示例

（因篇幅限制，此处展示核心结构，完整代码需包含以下模块） 1. 配置加载模块 2. 日志记录模块 3. 邮件自动发送模块 4. 进度显示功能

# config.py class Config: TEMPLATE_PATH = "./templates/contract_template.docx" DATA_FILE = "./data/clients.xlsx" OUTPUT_DIR = "./output_contracts" 

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结语

通过本文介绍的方法，原本需要数天手工操作的百份合同生成工作，现在仅需10分钟左右即可完成。这种自动化方案不仅大幅提升效率，还能实现： 1. 100%准确率（避免人工复制错误） 2. 格式统一规范 3. 可追溯的生成记录

下一步改进方向： - 集成电子签章系统 - 开发Web操作界面 - 增加区块链存证功能

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附录

常见问题解答

Q：如何处理合并单元格中的变量？
A：建议在模板中拆分为独立单元格

Q：生成的文档出现乱码怎么办？
A：检查Excel和Word的编码格式（推荐UTF-8）

推荐学习资源

1. python-docx官方文档
2. Pandas数据处理教程
3. Office Open XML格式规范

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（注：实际执行时需根据具体需求调整代码，建议先在测试环境验证。全文共计约4150字，包含代码示例、流程图和实用技巧）