def generate_ppts_from_excel(excel_path, template_path, output_dir,flag): """主生成函数""" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) try: # 设置显示选项 pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) # 读取数据，默认读取第一sheet页 df = pd.read_excel(excel_path, header=None) # 处理表头 header_row1 = df.iloc[0].fillna(method='ffill') header_row2 = df.iloc[1] #new_columns2 = [f"{h1}-{h2}" for h1, h2 in zip(header_row1, header_row2)] new_columns = [f"{h2}" for h2 in list(header_row2)] #print(new_columns) df.columns = new_columns #print(new_columns) df = df.iloc[2:].reset_index(drop=True) #把前两行数据删除，而不会删除表头 # 添加管理费和托管费的总和列 # 确保列存在且为数值类型，填充NaN为0避免计算错误 df["管+托"] = df["管理费率"].fillna(0) + df["托管费率"].fillna(0) # 处理认or初字段 df["认or初"] = np.where( df["单一or集合"].str.strip().eq("集合"), # 更安全的字符串比较 "认购起点", "初始募集规模" ) # 处理意外值（非单一/集合的情况） unexpected_values = df[~df["单一or集合"].str.strip().isin(["单一", "集合"])] if not unexpected_values.empty: print_debug(f"警告：发现{len(unexpected_values)}条异常值，强制转换为初始募集规模") df.loc[unexpected_values.index, "认or初"] = "初始募集规模" #推质材料输入年月 df = add_material_others_data(df) # excel为空或否，取sql数据 df = merge_sql_data(df) #处理假设场景 df = calculate_loss_scenarios(df) # 处理风险等级映射 risk_mapping = { 'R1（低风险）' :'R1（低风险），但低风险未必带来低收益', 'R2（中低风险）' :'R2（中低风险），但中低风险未必带来中低收益', 'R3（中等风险）' :'R3（中等风险），但中等风险未必带来中等收益', 'R4（中高风险）' :'R4（中高风险），但中高风险未必带来中高收益', 'R5（高风险）' :'R5（高风险），具有高风险的特征，但高风险未必带来高收益' } if '风险等级' in df.columns: df['风险等级（详细）'] = df['风险等级'].str.strip().replace(risk_mapping) else: print_debug("警告：缺少 '风险等级' 列") # 验证必要列 required_

嗯，用户想优化Python脚本实现从Excel生成PPT的功能，包括数据处理和模板应用。首先，我需要回顾一下现有的库和方法。根据提供的引用，他们提到了python-pptx和xlwings，这两个库分别用于操作PPT和Excel。用户可能已经在使用这些库，但需要进一步优化。
首先，数据处理部分。用户可能需要从Excel中读取数据，可能使用xlwings或者pandas。引用[2]提到xlwings可以自动化Excel，并且支持Windows和macOS，但处理大数据时可能需要优化。所以，我应该建议使用pandas来提高数据处理的效率，尤其是处理大量数据时，pandas的向量化操作比逐行读取更快。另外，数据校验很重要，比如检查必填字段是否存在，或者数据格式是否正确，避免生成PPT时出错。
然后是PPT生成部分。引用[1]和[3]提到使用python-pptx库，但用户可能需要模板应用。所以，建议预先设计好PPT模板，确定占位符的位置，这样在插入数据时可以更准确。比如，标题、内容、图片的位置都预先留好，通过读取模板来替换内容，而不是每次都从头创建，这样可以保持一致的格式，提高效率。
代码结构方面，用户可能需要将功能模块化，比如分成数据加载、模板处理和PPT生成三个部分。这样代码更易维护，也方便后续扩展。另外，异常处理是关键，比如处理文件不存在或数据错误的情况，使用try-except块来捕获异常，并记录日志，方便排查问题。
性能优化方面，如果数据量很大，可以考虑异步生成或者分批次处理，避免内存不足。同时，利用缓存机制，比如预加载模板，避免每次生成都重新读取，减少IO开销。
用户可能还希望有动态内容，比如根据数据生成不同的图表。这时候，可以使用python-pptx的图表功能，或者结合matplotlib生成图表图片，再插入到PPT中。引用[4]提到了一些辅助函数和自动分析，可能用户需要自动生成报告，所以动态图表会很实用。
另外，考虑使用配置文件来管理字段映射和样式设置，这样用户不需要修改代码就能调整PPT的样式，比如字体、颜色等。通过JSON或YAML文件定义这些配置，提高脚本的灵活性。
测试部分，建议用户使用虚拟数据测试脚本的各个部分，确保每个模块正常工作。特别是边界情况，比如空数据、特殊字符等，确保脚本的健壮性。
总结下来，优化点包括：使用pandas高效处理数据、预定义PPT模板、模块化代码结构、异常处理、动态图表生成、配置管理以及性能优化措施。这些步骤应该能帮助用户提升脚本的效率和可维护性。### 分步优化方案
一、数据处理优化

使用Pandas替代逐行读取将Excel数据一次性读入DataFrame，利用向量化操作提升效率：
import pandas as pd
import xlwings as xw

def load_excel_data(file_path, sheet_name):
try:
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
# 数据校验（示例）
required_columns = ["姓名", "奖项", "日期"]
if not set(required_columns).issubset(df.columns):
raise ValueError("缺少必填字段")
return df
except Exception as e:
print(f"数据加载失败: {str(e)}")
return None
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动态字段映射通过配置文件定义Excel列与PPT占位符的对应关系（如JSON）：
{
"field_mapping": {
"姓名": "{{name}}",
"奖项": "{{award}}",
"日期": "{{date}}"
}
}
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二、PPT模板应用优化

预定义模板占位符在PPT模板中使用{{}}标记占位符，通过遍历形状快速替换（引用[1][3]）：
from pptx import Presentation

def apply_template(template_path, slide_data):
prs = Presentation(template_path)
slide = prs.slides[0] # 假设使用第一页
for shape in slide.shapes:
if shape.has_text_frame:
for paragraph in shape.text_frame.paragraphs:
for run in paragraph.runs:
for key, value in slide_data.items():
run.text = run.text.replace(f"{{{{{key}}}}}", str(value))
return prs
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批量生成与样式继承通过复制母版样式确保格式统一，避免重复设置字体/颜色：
def duplicate_slide_with_style(prs, layout_name):
slide_layout = prs.slide_layouts.get_by_name(layout_name)
new_slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)
return new_slide
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三、性能提升关键点

异步生成与缓存使用concurrent.futures实现多线程生成，预加载模板减少IO开销：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_generate_ppt(data_list, template_path):
with ThreadPoolExecutor() as executor:
futures = [executor.submit(apply_template, template_path, data) for data in data_list]
results = [f.result() for f in futures]
return results
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内存管理分块处理大型Excel文件，避免一次性加载全部数据：
chunk_size = 100 # 按100行分块读取
for chunk in pd.read_excel("large_file.xlsx", chunksize=chunk_size):
process_chunk(chunk)
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四、错误处理与日志

异常捕获与重试机制 import logging
logging.basicConfig(filename="ppt_generator.log", level=logging.ERROR)

def safe_generate(data):
try:
prs = apply_template("template.pptx", data)
prs.save(f"output_{data['id']}.pptx")
except PermissionError:
logging.error("文件被其他进程占用，重试中...")
time.sleep(1)
safe_generate(data) # 简单重试逻辑
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进阶功能扩展

自动化图表插入（引用[4]）将Excel数据通过Matplotlib生成图表后插入PPT：import matplotlib.pyplot as plt
from pptx.util import Inches

def add_chart_to_slide(slide, df, chart_type="bar"):
fig = plt.figure()
df.plot(kind=chart_type)
fig.savefig("temp_chart.png")
slide.shapes.add_picture("temp_chart.png", Inches(1), Inches(1), width=Inches(4))
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最终脚本架构
├── config.json # 字段映射配置
├── templates/
│ └── certificate.pptx # PPT模板文件
├── main.py # 主逻辑
└── utils/
├── excel_loader.py # 数据加载模块
└── ppt_generator.py # PPT生成模块
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