立项原因：
中小企业日常工作中经常需要处理多个 Excel 表格，人工复制粘贴效率低且容易出错，需要自动化工具快速完成数据汇总。
解决问题：
解决多表合并耗时、人工操作易出错、重复性工作浪费人力等问题，将原本需要数小时的工作缩短到几分钟。
行业场景：
财务月度报表汇总、销售数据多表合并、库存清单整合、人力资源数据统计、电商多平台订单汇总等。
业务背景：
企业日常运营产生大量 Excel 数据，传统人工处理效率低下，需要低成本自动化工具提升数据处理效率，降低人力成本。
批量读取 自动扫描指定文件夹，识别所有 Excel 文件（.xlsx/.xls），逐个读取无需手动选择
数据合并 将多个 Excel 文件的数据纵向拼接，自动处理列名不一致的情况，生成统一数据集
来源标记 为每条数据添加"来源文件"字段，方便追溯数据来源，避免数据混淆
错误处理 读取失败时自动跳过并记录错误信息，不影响其他文件的处理，保证任务完成
自动命名 输出文件带时间戳（如"合并结果20260509015830.xlsx"），避免覆盖历史文件
统计报表 处理后输出文件数量、总行数等统计信息，让用户快速了解处理结果
核心功能
✓ 一键合并多个 Excel 文件
✓ 自动识别文件格式，支持 xls/xlsx
✓ 智能错误处理，失败不中断
✓ 时间戳自动命名，避免文件覆盖
✓ 实时进度反馈，处理过程可视化
本人负责核心功能开发，使用 Python + pandas + openpyxl 技术栈。实现自动扫描文件夹读取所有 Excel 文件、智能合并数据、来源标记、错误处理等模块。技术亮点：1) 异常捕获机制确保单个文件失败不影响整体任务 2) 时间戳自动命名避免文件覆盖 3) 内存优化处理大文件不崩溃。难点在于处理不同 Excel 文件列结构不一致的情况，通过动态列对齐算法解决。
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