Excel → SQL Server 生产数据同步备份系统（客户项目）产品系统

某制造企业的生产现场以多张 Excel 生产记录表记录生产数据，记录表持续追加，存在数据分散、文件越写越大、难以统一查询和备份的问题。客户需要一款部署在现场 Windows 电脑上的工具，在不改变现场 Excel 录入习惯的前提下，把各表新增数据自动、增量地同步到 SQL Server 数据库集中备份，并在文件过大时按模板归档轮转，保证 Excel 可持续使用、数据库保留完整历史。

- 多文件映射：每个 Excel 文件对应一张数据库表与一份空白模板。
- 增量同步：基于游标记录每个文件已同步行号，只读取新增行；已存在的行自动跳过，避免重复写入。
- 数据清洗：列名规范化、空行过滤、同组续行表头字段向前填充、空值标准化，按目标表列类型转换，异常行记为脏数据。
- 同步方式：手动同步全部/单个文件、定时同步（可配置间隔），同一文件加锁防止并发。
- 阈值归档：行数达到阈值时弹窗提醒，确认后将旧文件移入归档目录并复制新模板、切换批次，不删除数据库历史。
- 图形界面：状态监控、配置管理（含数据库连接测试）、同步日志（搜索/导出）三个标签页，系统托盘常驻。
- 部署：首次运行配置向导、ODBC 驱动检测与安装、开机自启动（当前用户或计划任务）。

使用 Python 开发，pandas + openpyxl 读取 Excel，SQLAlchemy（mssql+pyodbc）连接池写入 SQL Server，分批查询已存在的 excel_row 实现幂等批量插入，并自动过滤目标表不存在的列、按列类型强制转换。游标表记录 last_row、累计同步数、文件修改时间与批次 ID，支持断点续传与游标重置；同步日志写入数据库。GUI 基于 Tkinter/ttk，后台线程执行同步与状态刷新，通过 after() 回到主线程更新界面；托盘使用 pystray。配置采用 YAML，区分开发配置与运行配置，原子写入保存。deploy 模块实现部署引导状态机、ODBC 驱动检测/安装与自启动注册。核心模块用 Cython 编译为 .pyd 以保护源码，开发时可切换源码优先加载。配套 pytest 单元/集成/生产模拟测试，以及按模板生成测试数据的工具。