推荐用pandas做数据清洗计算、openpyxl控样式，python-docx填word模板，pypdf2/pdfplumber/reportlab分责处理pdf，三者协同实现excel→word→pdf自动化流程。
Excel批量处理：用openpyxl和pandas精准控制格式与数据
处理上百个Excel报表时，单纯用Excel手动操作既慢又易错。推荐组合使用 pandas 做数据清洗与计算，openpyxl 负责样式、合并单元格、页眉页脚、打印区域等精细化控制。
- 读取多个Excel文件时，用
pd.concat([pd.read_excel(f) for f in file_list], ignore_index=True)合并，避免循环中反复打开关闭工作簿 - 写入带样式的表格：先用
pandas.DataFrame.to_excel(writer, index=False)输出基础数据，再用writer.book和writer.sheets['Sheet1']获取 worksheet 对象，设置字体、边框、列宽、自动筛选等 - 冻结首行、设置表头背景色、为数值列添加千分位格式——这些都不能靠pandas完成，必须交由openpyxl接管
Word批量生成：用python-docx动态填充模板，支持表格/图片/页码
合同、报告、通知类文档高度结构化，适合用模板+数据驱动方式批量生成。python-docx不是“另存为”，而是真正理解Word的段落、节、表格、样式树。
- 提前在Word中设计好占位符，如
{{客户名称}}、{{签约日期}}，用doc.paragraphs和doc.tables遍历替换，注意保留原有格式（加粗、颜色、缩进） - 插入表格时别直接写死行列数，根据数据动态创建：
table = doc.add_table(rows=1, cols=len(headers))，再逐行追加 - 页码、页眉需操作
section.header.paragraphs[0]；插入图片建议用paragraph.add_run().add_picture(path, width=Inches(5))，指定宽度防变形
PDF批量操作：PyPDF2 + pdfplumber + reportlab各司其职
PDF不是图片也不是纯文本，批量处理要分场景选工具：合并拆分用 PyPDF2，提取文字/表格用 pdfplumber，从零生成用 reportlab。
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- 合并多个PDF：用
PyPDF2.PdfMerger()的append()方法，比旧版PdfFileMerger更稳定，支持加密文件跳过或解密后加入 - 提取发票PDF中的金额和日期：pdfplumber 打开后遍历每页
page.extract_text()或page.extract_tables()，再用正则匹配关键字段 - 生成带公司LOGO和水印的PDF报告：reportlab 的
Canvas可画图、写字、旋转文字（水印），配合SimpleDocTemplate管理段落流，比硬编码坐标更可靠
跨格式协同：把Excel数据自动转Word报告+PDF存档
真实办公流常是「Excel整理数据 → Word生成正式文档 → PDF归档发送」。三者打通的关键在于统一数据结构和错误兜底。
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- 用pandas读Excel后，转成字典列表（
df.to_dict('records')），作为通用数据源传给Word模板引擎和PDF生成逻辑 - Word生成失败时，记录错误文件名和异常类型到log.csv，不中断整个批次；PDF生成后校验页数是否为0，防止空白输出
- 加一层简易CLI或图形界面（如tkinter小窗），输入路径、选择模板、点运行——让非程序员同事也能安全使用
