### 代码优化 - **数据读取优化**：使用`pandas`读取 Excel 文件时，结合`dtype`参数指定每列的数据类型，避免不必要的数据类型推断，提高读取效率。示例代码如下： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件，指定数据类型 data = {'col1': 'int32', 'col2': 'float64', 'col3': 'object'} df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype=data) ``` - **模板渲染优化**：使用`docxtpl`库渲染 Word 模板时，可批量处理数据，减少渲染次数，提高性能。示例代码如下： ```python from docxtpl import DocxTemplate # 加载模板 tpl = DocxTemplate('template.docx') # 批量渲染数据 contexts = df.to_dict(orient='records') for context in contexts: tpl.render(context) tpl.save(f"output_{context['id']}.docx") ``` - **内存管理优化**：处理大量数据时，可使用分块读取和处理的方式，避免一次性加载过多数据到内存中。示例代码如下： ```python # 分块读取 Excel 文件 chunk_size = 1000 for chunk in pd.read_excel('data.xlsx', chunksize=chunk_size): # 处理每个数据块 pass ``` ### 问题排查 - **数据读取问题**：若出现 Excel 文件读取失败，可能是文件路径错误、文件格式不兼容或文件损坏。可检查文件路径是否正确，尝试使用其他工具打开文件，或转换文件格式。示例代码如下： ```python import os # 检查文件路径是否存在 if not os.path.exists('data.xlsx'): print("文件路径不存在，请检查！") ``` - **模板渲染问题**：若 Word 模板渲染出错，可能是模板语法错误、数据格式不匹配或模板文件损坏。可检查模板文件中的占位符语法是否正确，确保数据格式与模板要求一致。示例代码如下： ```python try: tpl.render(context) except Exception as e: print(f"模板渲染出错：{e}") ``` - **性能问题**：若代码运行速度慢，可能是数据量过大、算法复杂度高或内存泄漏。可使用性能分析工具（如`cProfile`）找出性能瓶颈，优化代码。示例代码如下： ```python import cProfile # 性能分析 cProfile.run('your_function()') ``` ### 功能扩展 - **数据筛选与处理**：在读取 Excel 数据后，可根据条件筛选和处理数据，然后再生成 Word 文档。示例代码如下： ```python # 筛选数据 filtered_df = df[df['col1'] > 10] # 处理数据 filtered_df['col2'] = filtered_df['col2'] * 2 ``` - **多模板支持**：支持根据不同条件选择不同的 Word 模板进行渲染。示例代码如下： ```python if condition: tpl = DocxTemplate('template1.docx') else: tpl = DocxTemplate('template2.docx') ``` - **批量生成与合并**：批量生成多个 Word 文档后，可将它们合并成一个文档。示例代码如下： ```python from docx import Document # 创建新文档 merged_doc = Document() # 合并多个文档 for doc_path in doc_paths: doc = Document(doc_path) for element in doc.element.body: merged_doc.element.body.append(element) # 保存合并后的文档 merged_doc.save('merged.docx') ```