python 批量解压OFD 解析格式内容，并保存至EXCEL中

在Python中，可以使用`os`, `shutil`, `zipfile`以及`pandas`库来批量解压OFD文件（Office Open XML Document Format，一种常见的Office文档格式），并解析其中的数据，最终将其转换为Excel文件。这里是一个简单的步骤概述：

1. 首先，安装必要的库，如果尚未安装，可以使用pip安装：

   pip install pandas zipfile openpyxl

2. 使用`os`模块遍历指定目录下的OFD文件：

   import os

   ofd_directory = 'path_to_your_ofd_files'
   files = [os.path.join(ofd_directory, f) for f in os.listdir(ofd_directory) if f.endswith('.ofd')]

3. 对于每个OFD文件，使用`zipfile`库解压缩：

   def extract_ofd(file_path):
       with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
           zip_ref.extractall('extracted_data')

   for file in files:
       extract_ofd(file)

4. 然后，你需要找到如何从OFD文件中解析数据。这通常涉及到XML解析，可以使用`xml.etree.ElementTree`库。然而，由于OFD文件结构复杂，可能需要特定库如`openpyxl`（处理Excel部分）或`ooxml`（处理整个OFD文档结构）。

5. 一旦获取到需要的数据，可以将它们转换为DataFrame，然后保存到Excel文件：

   from xml.etree.ElementTree import ElementTree
   import pandas as pd
   
   def parse_and_save_excel(data):
       df = pd.DataFrame(data)  # 数据解析后填充到DataFrame
       writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
       df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
       writer.save()

   # 示例：假设从OFD解析出的数据存储在一个列表里
   parsed_data_list = [...]  # 根据实际OFD结构填充数据
   for data in parsed_data_list:
       parse_and_save_excel(data)

6. 最后，记得清理临时提取的数据：

   shutil.rmtree('extracted_data', ignore_errors=True)