星标下公众号，
获取更多优质教程
Python自动化！8行代码1.7秒搞定原来 1420 分钟的重复工作！
想象一下，你坐在办公室里，面对一堆需要处理的Excel文件，逐一打开、修改、保存，这些文件像无尽的海洋，一波又一波地向你袭来。你刚完成一个文件的处理，更多的文件又接踵而至！更要命的是你有时候会忘记了修改到哪个！又或者因为太劳累而改错了！
这种场景是否让你倍感压力？但借助Python自动化，只需8行代码，你就能在短短1.7秒内完成原本需要1420分钟的重复性劳动。
案例背景
在某大型制造企业中，一位负责质量管理的员工小明（化名），每天都需要维护和更新生产过程中的质量检查记录。去年，他共生成了365个Excel文件，每个文件记录了抽检当天的的质量检查结果。
为了便于后续管理和领导查看，隔壁的拍马屁部门申请了预算，聘请第三方草台班子帮企业开发了一个质量管理系统，在公司周会上拍马屁部门给领导做了汇报，领导很满意，想让质量管理部门尽快用上，同时把之前的检测数据都录入进来，质量管理部门经理看老板这么开心，不好会上反驳就同意了。
这个事情自然而然的落到了小明身上，小明需要把去年的质量检查记录录入到系统，小明一使用这个系统，就发现一堆问题：登录需要走另外的账号系统，得重新注册找运维审批；没有批量导入功能，小明只能一个个手动导入；后台校验字段竟然是写死的，只能用他们给定的中文，等等。。。
草台班子在收到尾款后就再也联系不上了。
这个拍马屁部门也没让实际使用的人体验测试，只想着让草台班子尽快开发好上线，然后邀功。。。小明就无奈了，这意味着他得手动一个个点击上传，在此之前他还得一个个把Excel文件里的表头字段名称全改成中文。
（如果这是一道软考案例分析题，请评论说明这个项目在实施过程中存在的问题，以及修改建议）
小明哭了
随着新系统的全面实施，领导的催促，小明面临一个巨大的挑战：如何将365个Excel文件中的英文表头修改为中文。传统方法是逐一打开每个文件，手动修改标题，然后保存。这种方法不仅耗时，还容易出错。
试过手动操作后，他发现修改一个文件大约需要3分钟，这意味着完成所有文件的修改将耗时 1095 分钟，另外越往后面修改越麻烦，容易点错文件，所以整个下来可能需要1420分钟，相当于近24小时的工作量！
干3天才能干完，小明哭了。问题反馈给领导，领导也没好办法，小明想能不能申请预算请草台班子来整理下数据呢？虽然公司没给预算，但小明通过公众号找到了我。
Python自动化登场
就在这位员工为如何完成这项艰巨任务发愁时，我向他推荐了Python自动化解决方案！根据他的需求我把自动化分为2步：
将 365 个文件合并成一个，这样小明不需要重复上传了 合并后的excel表头按要求的中文来
只需编写8行代码（除去导包和注释内容），他就可以在 1.7秒内完成这项工作，而不是花费 23.67小时，3天的工时。
import os
import pandas as pd
import time
t1 = time.time()
# 定义文件夹路径
folder_path = "./quality_records/"
# 获取文件夹中所有Excel文件的文件名
file_list = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 初始化一个空的DataFrame，用于存放合并后的数据
combined_df = pd.DataFrame(columns=['标题', '日期', '检查结果', '核检员'])
# 遍历所有Excel文件，并将它们合并到一个DataFrame中
for file_name in file_list:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_excel(file_path)
# 将列名改为所需的表头
df.columns = ['标题', '日期', '检查结果', '核检员']
# 将当前文件的内容追加到合并的DataFrame中
combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
# 保存合并后的数据到一个新的Excel文件
output_file = "combined_quality_report.xlsx"
combined_df.to_excel(output_file, index=False)
print(f"所有文件已成功合并，并保存为 {output_file},\n耗时：{round(time.time()-t1, 1)}秒")
当这小明运行完脚本后，惊喜地发现：原本需要几个工作日才能完成的任务，现在竟然在1.7秒内完成了！整个过程完全自动化，几乎没有出错的可能。
小明开心的笑了。
处理好的数据：
小明兴致勃勃的导入了数据，然后和领导汇报了，领导很满意，说了句：你真棒，今年绩效A肯定有你。
结语
这个案例再次证明：在数字化办公时代，掌握编程和自动化技能对提升工作效率至关重要。Python作为一种易学且功能强大的编程语言，在处理重复性工作时展现出巨大潜力。如果你也想摆脱繁重的重复劳动，不妨尝试学习Python编程，或许下一个效率专家就是你！
如果你什么都不懂，但想学，好学，可以先看我往期的Python入门自动化教程，有问题也欢迎来找我学习交流。
时间花在哪里，就会在哪里结果。
Python 编程能力评测试题，看看谁是真正的Python高手！
Python Pandas 全面指南：用法介绍及10个应用场景实践
另外我还有很多其他Python案例，我最近会陆续整理好，没有100也有50+ Python案例，大家可以加文末我的微信备注下：50+案例，我整理好后会第一时间免费分享给你（收取0.99元，避开白嫖不学习党）。
