Python 批量生成准考证 - 使用 MailMerge 和 DocxTemplate

Python 批量生成准考证 - 使用 MailMerge 和 DocxTemplate

本代码使用 Python 的 MailMerge 和 DocxTemplate 库，实现批量生成准考证的功能。它从 Excel 文件读取数据，并将数据填充到 Word 模板中，生成多个准考证文档。

代码

# Import necessary libraries
from mailmerge import MailMerge
from docxtpl import DocxTemplate
import pandas as pd

# Set the file paths for the template and data
template_path = r'C:\Users\yezi\Desktop\准考证\准考证模板(3).docx'
data_path = r'C:\Users\yezi\Desktop\准考证\准考证数据.xlsx'

# Load the data into a pandas dataframe
data_df = pd.read_excel(data_path)

# Initialize an empty list to store the filled-in templates
templates = []

# Loop through the dataframe and fill in each template
for index, row in data_df.iterrows():
    # Create a new DocxTemplate object from the template file path
    tpl = DocxTemplate(template_path)
    # Render the template with the data from the current row
    tpl.render(row.to_dict())
    # Add the filled-in template to the list
    templates.append(tpl)

# Merge the filled-in templates into a single document
merge = MailMerge()
merge.merge_templates(templates, separator='page_break')

# Save the merged document to a new file
merge.write(r'C:\Users\yezi\Desktop\准考证\merged_doc.docx')

代码说明

1. 导入必要的库: mailmerge, docxtpl 和 pandas 库分别用于 Word 文件合并、Word 模板渲染和 Excel 数据读取。
2. 设置文件路径: 设定准考证模板文件路径 (template_path) 和准考证数据文件路径 (data_path)。
3. 读取数据: 使用 pandas 库读取 Excel 文件并将其转换为 DataFrame。
4. 初始化模板列表: 创建一个空列表 templates 用于存储填充后的模板。
5. 遍历数据并填充模板: 使用 for 循环遍历 DataFrame 的每一行，并使用 DocxTemplate 对象渲染模板。将渲染后的模板添加到 templates 列表中。
6. 合并模板: 使用 MailMerge 对象将 templates 列表中的所有模板合并到一个文档中。
7. 保存文件: 将合并后的文档保存到指定路径。

注意事项

• 确保你已经安装了 mailmerge 和 docxtpl 库。
• 将代码中的文件路径替换为你实际的文件路径。
• 准考证模板文件应该包含需要填充的字段，例如姓名、准考证号等。
• 准考证数据文件应该包含与模板字段对应的列，例如姓名、准考证号等。

其他功能

本代码提供了一个简单的批量生成准考证的功能，你可以根据需要扩展功能，例如：

• 添加自定义页面设置，例如页眉页脚、边距等。
• 添加其他数据源，例如数据库或文本文件。
• 实现其他功能，例如生成二维码或条形码。