Python 自动化数据处理工具产品系统

面向企业和个人的批量数据处理需求，用户经常需要处理大量 Excel、CSV、PDF 等格式的数据文件，包括数据清洗、格式转换、信息提取、报表生成等工作。传统手动处理效率低、易出错，尤其是大批量文件处理时耗时耗力。需要一个自动化工具，能够批量处理多种格式的数据文件，支持自定义处理规则，大幅提升工作效率，减少人工错误。

1. 多格式支持：支持 Excel (.xlsx/.xls)、CSV、JSON、PDF、TXT、XML 等多种格式的读取和输出
2. 数据清洗：自动去重、空值填充、格式校验、异常值检测、数据标准化、空格 / 特殊字符清理
3. 格式转换：批量格式转换，如 Excel 转 CSV/JSON、PDF 转文本、多文件合并等
4. PDF 信息提取：从 PDF 文件中提取表格、文本、关键字段，支持正则表达式匹配
5. 批量重命名：根据规则批量重命名文件，支持序号、日期、关键字等命名规则
6. 数据合并对比：多文件数据合并、多表关联、数据对比、差异检测
7. 报表生成：自动生成 Excel 多 Sheet 报表、PDF 可视化报告、数据图表，支持自定义模板
8. 多线程并发：采用多线程 / 多进程并发处理，批量文件处理效率提升 5-10 倍
9. 任务配置：支持保存处理配置模板，一键复用，支持定时任务自动执行
10. 完整日志：详细的操作日志和处理报告，失败自动重试，支持断点续传

技术栈：Python + Pandas + OpenPyXL + PyPDF2 + xlrd + Requests + Threading/Multiprocessing

核心模块：

1. 文件读取模块：封装多种格式文件的读取接口，统一数据结构，支持大文件流式读取
2. 数据处理引擎：基于 Pandas 实现数据清洗、转换、合并、统计等核心处理逻辑
3. 规则配置系统：支持自定义处理规则，包括过滤条件、字段映射、计算公式、正则匹配等
4. 并发调度器：基于线程池 / 进程池实现任务并发调度，动态调整并发数，支持任务队列
5. 报表生成器：基于 Jinja2 模板引擎 + Matplotlib，生成可视化报表和数据图表
6. 日志与监控：完整的日志系统，实时进度展示，异常捕获与自动重试，处理报告生成
7. Web 界面：基于 Flask 开发 Web 操作界面，支持文件上传、任务配置、进度查看、结果下载

性能优化：

- 大文件分块处理，内存占用低
- 多线程 / 多进程并发，充分利用 CPU 资源
- 增量处理和缓存机制，避免重复计算
- C 扩展加速关键算法（如字符串匹配）