Python 自动化办公怎么起步？从文件清单做到表格汇总

Python 自动化办公适合从只读任务开始：先列出文件，再检查表头，最后生成独立汇总结果。你每天把几个部门发来的表格打开、复制、加总，真正重复的往往是同一套筛选规则，而不是鼠标动作本身。把规则写清，才有条件让程序替你做。

自动化办公起步输入保留，结果可追溯

本文用两份 CSV 订单表演示三个连续任务：发现待处理文件、验证金额字段、按来源生成汇总。示例仅使用 Python 3.12 及以上版本的标准库。输入文件保留不动，结果写入新的文件名；它不读取 Excel 工作簿中的公式或样式，也不修改你原有的办公文件。

一、先约定目录和表格格式

为练习新建一个目录，在其中创建 inbox 子目录。把 east.csv 与 west.csv 放进去，程序文件 report.py 放在 inbox 外面。这样输入和输出从物理位置上分开，下一次扫描不会把昨天的汇总再次算进去。

CSV 是文本表格，不是 xlsx 工作簿。下面两段分别保存为 east.csv、west.csv，均使用 UTF-8 编码。表头必须是 order_id 和 amount，金额单位统一为元。

order_id,amount
E001,12.50
E002,7.50

order_id,amount
W001,3.20
W002,6.80

这两份输入应分别得到二十元和十元。先用手算确定结果，再写自动化程序，比拿一大份真实报表盲目调试更容易发现问题。金额为空、包含额外货币符号或有三位小数，都需要事先定义处理规则。

还不熟悉文件对象与循环时，可先对照 Python3 教程阅读 with 和 for 的作用。with 用于管理文件生命周期；循环用于逐行处理数据，它们解决的是不同问题。

二、任务一：列文件，确认扫描边界

pathlib 用路径对象表达目录和文件，避免你手工拼接反斜杠。程序以自身所在目录定位 inbox，因此即使从别的工作目录启动，也能找到同一份输入。

from pathlib import Path

base = Path(__file__).resolve().parent
files = sorted((base / "inbox").glob("*.csv"))
for path in files:
    if path.is_file():
        print(path.name)

把这段单独保存为 list_files.py 运行，应按文件名顺序列出 east.csv 和 west.csv。这里用 glob 只扫描 inbox 的直接子项；换成 rglob 会递归进入子目录，不能在不了解目录结构时随意替换。

文件清单是自动化的重要输出。如果列表是空的，先检查目录位置与后缀，不要直接生成零元报告。空目录可能代表今天没有数据，也可能是程序找错了文件夹；这两种情形需要你自己确认，程序不应偷偷选择其中一种。

三、任务二：读表头，验证金额再求和

下面是完整 report.py。它用 Decimal 计算十进制金额，拒绝非有限数、负金额和超过两位小数的数据，并检查同一文件内的订单号重复。

import csv
from decimal import Decimal, InvalidOperation
from pathlib import Path

def summarize(path):
    total = Decimal("0")
    seen = set()
    with path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        if reader.fieldnames != ["order_id", "amount"]:
            raise ValueError(f"{path.name}: 表头不匹配")
        for row in reader:
            number = reader.line_num
            if None in row or any(v is None for v in row.values()):
                raise ValueError(f"{path.name}:{number}: 列数不符")
            order = row["order_id"].strip()
            if not order or order in seen:
                raise ValueError(f"{path.name}:{number}: 订单号空或重复")
            try:
                amount = Decimal(row["amount"])
            except InvalidOperation as exc:
                raise ValueError(f"{path.name}:{number}: 金额格式错误") from exc
            if (not amount.is_finite() or amount < 0
                    or amount.as_tuple().exponent < -2):
                raise ValueError(f"{path.name}:{number}: 金额范围或精度错误")
            seen.add(order)
            total += amount
    return len(seen), total

def main():
    base = Path(__file__).resolve().parent
    paths = sorted(p for p in (base / "inbox").glob("*.csv") if p.is_file())
    if not paths:
        raise ValueError("inbox 中没有 CSV 文件")
    results = [(p.name, *summarize(p)) for p in paths]
    target = base / "summary.csv"
    with target.open("x", encoding="utf-8-sig", newline="") as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(["source", "orders", "total"])
        for source, count, amount in results:
            writer.writerow([source, count, f"{amount:.2f}"])
    print(f"已生成 {target.name}，来源文件 {len(results)} 个")

if __name__ == "__main__":
    main()

utf-8-sig 兼容带 BOM 的 UTF-8 文件，newline 交给 csv 模块处理换行。它们各有用途，不能用忽略编码错误的方式掩盖坏数据。DictReader 按表头创建字典，所以第一行并不参与金额相加。

程序先把所有输入验证完，再创建结果文件。某一行出错时，异常里保留来源文件名和 CSV 读取器的行号，便于返回原表修正。没有把错误金额替换成零，也没有用宽泛异常捕获把坏行静默跳过。

金额和字典相关语法可对照 Python 速查手册。正式业务中还要规定退单、税费与多币种处理，本例只演示同币种非负订单汇总。

四、任务三：核对输出，再决定是否批量使用

在练习目录运行 python report.py。成功后，summary.csv 应有表头和两条来源记录：east.csv 对应两单、20.00；west.csv 对应两单、10.00。输出保留来源文件名，让你能追溯哪张表贡献了哪部分金额。

接着做三次有目的的反例测试。把一条金额改成空值，程序应失败；把同一文件内的订单号重复一次，程序应失败；不修改结果文件而直接重跑，程序应提示目标已存在。最后一项来自写入模式 x，它不会覆盖旧结果。

如果需要再次生成，请为旧结果改名归档后重跑。不要为了省事改成追加模式，否则重复执行可能造成汇总重复。大量输入时也应考虑逐文件输出和事务性处理；当前示例把结果保存在内存，更适合规模较小的办公表格。

现象	先检查什么
没有找到输入	report.py 旁是否有 inbox
表头不匹配	列名、顺序和空格是否符合约定
金额报错	空值、负数、小数位和特殊文本
结果已存在	是否应该生成新的批次文件