相关文件
想学Python的小伙伴可以关注小编的公众号【Python日志】
有很多的资源可以白嫖的哈，不定时会更新一下Python的小知识的哈！！
前言
把 Excel 转换成 Word 格式的文档大家肯定都干过吧？是不是十分的枯燥无味而且浪费时间？
你可能在想：用 Excel 、Word 转换器啊！是啊，对于普通的 Excel 文档来说，这可能是个好方法。但是，如果是一个数据很多并且存在着很多人为设定的查看规则呢？普通的转换器碰上这种高度定制化的 Excel 就显得无能为力了。
项目描述
用文字表述不清，各位看图吧。
看懂要怎么看这张表了嘛……
整张表分三个 Sheet ，每个 Sheet 下存储一种数据。而这三个 Sheet 中的数据是相互关联的。例如，第一张图里的设备编号是引用的第二张图里的设备，第一张图里每一个检测对象都属于 A 列的大类别编号所对应的大类别……
不仅如此，整张表还有层级关系。对于 Sheet 1，有着三级或更多的层级嵌套。别说机器了，就是人也不能一下子明白这张表咋看。
这还不够，转换出来的 Word 还有四种不同的形式，虽然有两份是大同小异的，但剩下的可都不太一样。
然而，这表的数据量还大到离谱 —— 转换出来的 Word 文档最少也得一百页，多的甚至上千页。这要是人干，恐怕肝是要爆啊……
开发历程
读取 Excel
既然接下了这个活，那肯定得干啊。先看看怎么用 Python 读写 Excel 吧。
一开始以为 openpyxl 就可以解决问题，但仔细一看这是 Excel 2003 的工作簿…… 没办法，只能转用 xlrd 和 xlwt 。
读取的过程还是比较愉快的，但期间我还是掉了不少头发……
首先，是怎么设计这个存储结构。因为最终的文档是以大类别作为一级标题的，且嵌套等级太多，我构思了好久才搞出来这个读取器。
最终，我把读取出来的数据转换为 JSON 文件，方便后续生成器进行二次读取。
生成 Word
现在最困难的事情到了。我在网上搜索了一圈后，发现了 python-docx 这个 Word 操作库。
幸运的是，python-docx 支持 Word 内表格的各种操作，没有必要再自己鼓捣了。
在看完不那么好懂的英文文档后，我一气呵成，做出了生成器的第一个版本。
我兴奋的运行了起来，在跑了一个小时之后，我发现了事情的不对劲：为啥跑这么久啊喂！
果断加上进度条再次运行，结果：
好家伙七个小时还让不让人活啦！不行，必须优化！
多进程
根据我爬虫的思路，一旦什么东西跑的太慢，那就用多进程 / 多线程优化！
研究库的底层实现
在有了多进程的失败过后，我又查看了一遍日志。而这次，我发现了一个很重要的信息！
每次执行一开始的时候，速度是非常快的，但是越往后，速度就越慢。而且变慢的速度是飞速的。
这就让我想起了指数爆炸。难道有一个深层递归在暗中执行？
我翻遍了官方文档，没有发现一句有关性能的提示。我决定深入看看 python-docx 的底层实现。
在 table.py 中找到 Table 类很容易，于是我就挨个函数地看源代码。这一看不要紧，关键是很多我认为是 O(1) 的方法，实际实现其实是 O(n) 的！怪不得慢。
但是那也不应该这么慢呀。继续往下看，一切都是那么的正常，直到我看到了 _cells 函数。
@property
def _cells(self):
"""
A sequence of |_Cell| objects, one for each cell of the layout grid.
If the table contains a span, one or more |_Cell| object references
are repeated.
"""
col_count = self._column_count
cells = []
for tc in self._tbl.iter_tcs():
for grid_span_idx in range(tc.grid_span):
if tc.vMerge == ST_Merge.CONTINUE:
cells.append(cells[-col_count])
elif grid_span_idx > 0:
cells.append(cells[-1])
else:
cells.append(_Cell(tc, self))
return cells
不想多说啥了，找到原因了。这个如此频繁使用的函数，复杂度竟然是 O(n^2) 的！小规模数据还不要紧，数据量一大，几万几万的数据写到表格里，_cells 函数的遍历次数也越来越多，执行时间也越来越长。
一个 8000 行的表格数据，写入到 Word 里可能变成 10000 行左右。这意味着什么？这意味着这段代码将会遍历整个表格！10 * 10000 的数据可能看起来没有那么可怕，但运行次数一多了，时间耗费就会非常大。
其实库的开发者这样做也是为了保证 merged cells 的正确性。但是，就是太耗时了……
知道了问题的源头，我就去 GitHub 上寻找答案。最终，我在 python-docx 的官方仓库中找到了 这个 Issue 。Issue 中有人说，一个 150 * 8 的表格需要 60 秒来创建。看来找对地方了。幸运的是，Issue 的发起者给出了一个 可行的解决方案 。但是，这个临时方案并不支持有合并单元格需求的表格。
很明显，我这个表格用不了这个方案。但是，既然有了一个样例，我可以照猫画虎嘛！
于是，我加上了我自己做的临时缓存。一开始的效果还不错，速度保持在每秒处理 5 行左右。但是跑了半个小时之后，速度又开始急速下降：每 5 秒处理一行。
这说明什么？
- 我的缓存方案有效
- 它还不够有效
- 我需要更有效的方案
继续优化
仔细思考一下就能知道，如果我们不能减少执行这个循环的次数，那就缩小循环范围呀！缩小循环范围，就是让我们的表格变小呀！
实现方式很简单，就是每隔一会就切断当前表格，建立一个新的。
但是，因为生成的表格中有很多合并的单元格，所以很难直接分开。最终，在实现难度和速度的综合考量下，我选择了在每个合并长度最大的单元格合并完成时拆分表格。
再次运行程序，哇！简直神速！原来跑一天不完的程序，现在只需要十分钟就可跑完！
最终，我得到了一个大小高达 674 KB 的 Word 文件（页数太多电脑短时间加载不完了）！
Victory！
UI 界面
总不能给用户用命令行吧……
我用 Flask 快速搭建了一个 API ，并部署到了云平台上可供前端调用。
前端方面我使用了 React + Next.js + Mantine 的技术架构，简单做了一个前端 UI 。
于是，这个项目的搭建就到此告一段落了。
想学Python的小伙伴可以关注小编的公众号【Python日志】
有很多的资源可以白嫖的哈，不定时会更新一下Python的小知识的哈！！