用 GPT 批量处理 Excel

把下面的脚本保存成 batch_excel.py，改好要处理的列名和提示词，运行 python batch_excel.py 你的表格.xlsx，结果会写到新的一列，另存为「你的表格_结果.xlsx」。适合几百到几万行的分类、提取、改写、翻译，比在网页里一条条复制粘贴快得多。

更新于 2026-10。脚本用 OpenAI 官方 Python SDK 和 openpyxl，已用 45 行的测试表格实际跑过。

准备

bash

pip install -U openai openpyxl

设置环境变量 HIVEGPT_API_KEY（Windows PowerShell：$env:HIVEGPT_API_KEY="sk-你的Key"）。还没有 Key：到 API 密钥页创建一个，建议单独建一个 Key 并设额度上限。

表格的第一行是表头，比如：

编号	用户评论
1	快递很快，包装也好
2	耳机音质一般，低音闷

脚本

python

"""批量处理 Excel：读取一列文字，逐行交给模型处理，结果写进新的一列。

用法：python batch_excel.py 输入.xlsx
"""
import os
import sys
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

import openai
from openai import OpenAI
from openpyxl import load_workbook

INPUT_COLUMN = "用户评论"     # 要处理的那一列的表头
OUTPUT_COLUMN = "分析结果"    # 结果写到这一列（没有会自动新建）
MODEL = "gpt-5.5"
WORKERS = 5                    # 同时处理几行，太大会触发 429
PROMPT = """判断下面这条用户评论的情感（正面 / 负面 / 中性），并用不超过 15 个字概括原因。
只输出一行，格式：情感｜原因

评论：{text}"""

client = OpenAI(
    base_url="https://hivegpt.cn/v1",
    api_key=os.environ["HIVEGPT_API_KEY"],
    max_retries=5,   # 429 / 5xx 自动重试
    timeout=120,
)


def process(text: str) -> str:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT.format(text=text)}],
    )
    return resp.choices[0].message.content.strip()


def main(path: str):
    wb = load_workbook(path)
    ws = wb.active
    header = [c.value for c in ws[1]]
    src = header.index(INPUT_COLUMN) + 1
    if OUTPUT_COLUMN in header:
        dst = header.index(OUTPUT_COLUMN) + 1
    else:
        dst = len(header) + 1
        ws.cell(row=1, column=dst, value=OUTPUT_COLUMN)

    # 只处理有内容、还没有结果的行，中断后重新运行会接着做
    todo = [r for r in range(2, ws.max_row + 1)
            if ws.cell(r, src).value and not ws.cell(r, dst).value]
    print(f"共 {len(todo)} 行要处理")

    out_path = path.replace(".xlsx", "_结果.xlsx")
    done = 0
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=WORKERS) as pool:
        futures = {pool.submit(process, str(ws.cell(r, src).value)): r for r in todo}
        for future in as_completed(futures):
            row = futures[future]
            try:
                ws.cell(row, dst, value=future.result())
            except openai.APIStatusError as e:
                body = e.body if isinstance(e.body, dict) else {}
                ws.cell(row, dst, value=f"失败：{body.get('message') or e.message}")
            done += 1
            if done % 20 == 0:          # 每 20 行保存一次，防止中途出错白做
                wb.save(out_path)
                print(f"已完成 {done}/{len(todo)}")
    wb.save(out_path)
    print(f"完成，结果保存在 {out_path}")


if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1])

要改的地方

脚本开头的几行：

变量	改成
`INPUT_COLUMN`	你要处理的那一列的表头
`OUTPUT_COLUMN`	结果写到哪一列（不存在会新建）
`MODEL`	简单任务换成分组里更便宜的模型，见模型广场
`WORKERS`	同时处理几行；遇到 429 就调小
`PROMPT`	你的任务，`{text}` 会被换成每一行的内容

常见任务的提示词

商品标题改写：把下面的商品标题改写成 30 字以内、突出卖点的版本，只输出标题：{text}
提取信息：从下面的客户留言里提取「姓名｜电话｜需求」，没有的写「无」，只输出一行：{text}
翻译：把下面的内容翻译成英文，只输出译文：{text}
打标签：从「物流、质量、价格、服务、其他」里选一个最贴切的标签，只输出标签：{text}

让输出格式稳定：在提示词里写清楚「只输出一行」「格式：A｜B」，结果更容易用 Excel 的「分列」拆开。需要严格的结构时，用 JSON 输出，见 Python 完整示例。

中途断了怎么办

脚本每 20 行保存一次。中断后，对生成的「_结果.xlsx」再运行一次，已经有结果的行会跳过，只处理剩下的。处理失败的行会写上「失败：原因」，删掉这些单元格再运行一次就会重做。

大概花多少钱

按 gpt-5.5 的标价，一条 50 字的评论加上提示词约 120 token 输入、20 token 输出，每行约 $0.0012，1000 行约 $1.2。换成便宜的小模型可以再便宜几十倍。实际花费以使用记录为准，算法见 token 怎么算钱。

常见问题

现象	原因	处理
`ValueError: '用户评论' is not in list`	列名不对	把 `INPUT_COLUMN` 改成表头里的原文
很多行显示「失败：…429…」	并发太高	把 `WORKERS` 调小到 2–3，再运行一次
「失败：…不支持模型…」	模型不在你的分组里	见模型不存在
`.xls` 文件打不开	openpyxl 只支持 `.xlsx`	在 Excel / WPS 里另存为 `.xlsx`
`KeyError: 'HIVEGPT_API_KEY'`	环境变量没设置	在运行脚本的同一个终端里设置

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