一个 Python 脚本，把您导出的联系人整理成一份干净的 CSV，可直接导入您的邮件营销服务

如何运行

python merge_sales.py --month 2026-10

2026-11-02 09:14:03 INFO  文件夹：sales/2026-10，找到 9 个文件
2026-11-02 09:14:03 INFO  shop-01.csv：1,284 行
2026-11-02 09:14:04 INFO  shop-02.xlsx：967 行
2026-11-02 09:14:04 WARN  shop-07.csv：跳过 3 行缺少价格的记录（第 88、412、913 行）
2026-11-02 09:14:05 INFO  完成：10,412 行 -> report-2026-10.xlsx（工作表“销售”和“汇总”）

改设置，不改代码

每家门店的列名都写在 settings.ini 中，所以新增一家门店或某列改了名，只需在那里改一行：

[columns]
date = 日期, 销售日期, 日
product = 商品, 品名, 名称
quantity = 数量, 件数, 个数
price = 价格, 单价

部分代码

def read_shop_file(path: Path, columns: dict[str, list[str]]) -> pd.DataFrame:
    """读取一家门店的文件，并把列名改为报表使用的列名。"""
    table = pd.read_excel(path) if path.suffix == ".xlsx" else pd.read_csv(path, encoding="utf-8-sig")
    renamed = {}
    for name, variants in columns.items():
        found = next((c for c in table.columns if c.strip() in variants), None)
        if found is None:
            raise ReportError(f"{path.name}：找不到“{name}”对应的列（已查找 {', '.join(variants)}）")
        renamed[found] = name
    table = table.rename(columns=renamed)[list(columns)]
    table["shop"] = path.stem
    return table

**文件：**一个 ZIP 压缩包，内含 merge_sales.py（310 行）、settings.ini、requirements.txt 和 README，说明如何安装 Python、运行脚本以及日志中每条消息的含义。客户在自己的电脑上运行。