一、问题背景

在日常办公过程中，批量重命名是经常使用的操作。之前我们已经进行了初步探索，主要是通过批处理文件、renamer软件或者Python中的pathlib等模块对当前目录下的文件进行批量重命名。

而今天我们要使用的是Python+Excel的方法对指定目录下的文件进行个性化的重命名。采用这种方法有以下两种优势：

1. 个性化重命名

原文件名和目标文件名没有规律，无法通过正则表达式进行重命名，可以用Excel对文件名进行手动编辑，对指定文件进行个性化的重命名。

2. 支持逆向重命名

以往批量重命名前，需要对原文件名进行备份，否则重命名后还需要手动改回来，十分麻烦。而这种方法只需要交换A列和B列的数据，就可以进行逆向重命名，不必担心改完后不能恢复原文件名。

二、批量重命名实现过程

1.问题的提出

当前目录下有AAA.txt，BBB.txt， CCC.txt等多个文件，我们需要把它们批量重命名为111.txt, 222.txt, 333.txt这样的形式，一般的批量重命名的方法很难实现。

问题的提出

2. 问题分析

我们把需要重命名的文件选中，在【主页】标签下点击【复制路径】获取这些文件名的路径。

获取文件路径

然后我们就可以得到下面这种样式：

"G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\AAA.txt"
"G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\BBB.txt"
"G:\桌面\用Python给文件进行批量重命名\CCC.txt"

把上面的内容复制到Excel中，按"\"和引号进行【分列】操作，最后得到【111.txt, 222.txt, 333.txt】这样的文件名，然后放到A列中，如下图所示：

批量重命名Excel文件

Excel表中，A列为旧的文件名， B列为新的文件名，我们可以手动对新文件名进行修改，然后通过Python读取txg每一行，把A列文件名重命名为B列对应的文件名。

3. 问题的解决

下一步，我们就可以采用Python编写对应代码：读取Excel文件中的A列和B列内容，然后遍历当前目录下的指定文件，采用os.rename()对文件进行重命名。

第一种方法：使用xlwings——过程有点儿复杂

原理就是读取file_name.xlsx文件中的内容，然后遍历每一行后，用os.rename()进行重命名。

import os
import xlwings as xw
name_path = r'file_name.xlsx'
# 打开工作簿
app = xw.App(visible=False, add_book=False)
app.display_alerts = False  # 关闭一些提示信息，可以加快运行速度。 默认为 True
app.screen_updating = False  # 更新显示工作表的内容。默认为 True。关闭它也可以提升运行速度
wb = app.books.open(name_path)
# 获取数据源表格
sht = wb.sheets['name']
col_data_old = sht.range('A2:A200').value  # 旧文件名，A列
col_data_new = sht.range('B2:B200').value  # 新文件名，B列
# 重命名
for i in range(len(col_data_new)):if col_data_old[i] is not None and col_data_new[i] is not None:# 如果单元格值不是 None，则处理这些值file_name = os.path.abspath(col_data_old[i])file_rename = os.path.abspath(col_data_new[i])os.rename(file_rename, file_name)
# 保存表格并退出
wb.save()
wb.close()
app.quit()

第二种方法：采用openpyxl——简化代码

相比xlwings，openpyxl的代码更为简单，逻辑也很清晰。导入模块，打开工作簿，获取表格的内容，循环每一行，读取非空数据，然后用os.rename()进行重命名。

import os
import openpyxl
name_path = r'file_name.xlsx'
# 打开工作簿
wb = openpyxl.load_workbook(name_path)
# 获取数据源表格
sht = wb.worksheets[0]
# 获取 A 列和 B 列的最大行数
max_row = max(sht.max_row, sht.max_column)
# 遍历 A 列和 B 列，将非空数据添加到字典中
for row in range(2, max_row + 1):key = sht.cell(row=row, column=1).valuevalue = sht.cell(row=row, column=2).valueif key is not None and value is not None:file_name = os.path.abspath(key)file_rename = os.path.abspath(value)os.rename(file_name, file_rename)

第三种方法：Pandas法——进一步简化

pandas这个模块导入虽然有点儿慢，但是它的重命名代码量最少，搭配上pathlib，命名效率更高。实现过程是导入pandas和path模块，读取Excel文件，把A列和B列转化为一一对应的字典，然后遍历Excel表的每一行进行批量重命名。

from pathlib import Path
import pandas as pd# 文件路径
name_path = Path('file_name.xlsx')# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(name_path)# 将 A 列和 B 列数据转换为字典
data_dict = df.set_index(df.columns[0]).squeeze().to_dict()# 遍历字典，执行文件重命名
for key, value in data_dict.items():if pd.notna(key) and pd.notna(value):file_name = Path(key).absolute() # 获取原文件的绝对路径file_rename = Path(value).absolute()file_name.rename(file_rename)

以上代码中，首先将 Excel 文件读取到 df 这个数据框变量中，然后使用 set_index() 方法将第一列设置为索引，并使用 squeeze() 方法将结果转换为 Series。然后，使用 to_dict() 方法将 Series 转换为字典。最后，遍历字典，执行文件重命名操作。

三、学后反思

1. Python在批量重命名的过程中体现出良好的跨平台性，可以把Excel表和文件连接起来，使数据的流转更加便捷。另一方面，Python在批量操作文件方面的优势明显，程序调试成功后，哪怕是上千个文件也可以轻松重命名，可以极大地提升重命名准确性和效率。
2. 虽然我们可以通过交换A列和B列的数据进行逆向重命名，但是保险起见，还是在重命名之前对文件进行备份，然后再操作，以免出现操作失误的问题。
3. Python程序默认是从Excel表第二行开始读取，所以一定要保留列索引，不要删除，否则可能会出现报错。
4. 本次小项目涉及xlwings, openpyxl和pandas等Excel读取模块，以及os和pathlib等多个文件管理模块，对于读取它们之间的差异具有很好的帮助作用。可以明显看出，openpyxl和pandas比xlwings使用起来更简单，所以推荐初学者直接学openpyxl，高级的学习者可以学习pandas，为后期学习数据分析打下基础。