这里整理了一份会计实务中最高频、最实用的 Python 脚本库。

这些脚本涵盖了从数据清洗、自动化报表、发票处理到可视化分析的全流程。你可以把这些脚本作为开发 AI 智能体时的“核心工具库”或“示例库”，当需要时直接调用或生成类似代码。

📂 第一类：基础数据清洗与整理

会计数据通常来自不同的业务系统，格式往往很乱，这些脚本是基础。

1. 批量合并多个 Excel 报表

场景：每个月各个分公司的报表发过来，需要合并成一个总表。

2. 数据清洗标准化

场景：去除空行、标准化列名（比如“金额”、“ 金额 ”、“Amount”统一化）。

📝 第二类：自动化账务处理

这是会计最耗时的工作，也是 Python 最能体现价值的地方。

3. 自动生成应收账款汇总

场景：按客户、账期汇总欠款，自动计算未清账金额。

4. 银行对账单自动比对

场景：找出系统里的记录和银行流水里不一致的款项。

这个脚本生成的结果可以直接作为“未达账项”清单。

📄 第三类：文档与发票处理

会计经常要和 PDF 发票打交道。

5. 批量提取 PDF 发票信息

场景：不想手动一张张打开 PDF 发票输入信息。

📊 第四类：自动化报表与可视化

让 Python 帮你写完代码后，直接生成漂亮的 PPT 或 PDF 报告。

6. 自动生成财务分析图表

场景：每月固定要画收入趋势图、费用占比饼图。

7. 自动导出带格式的 Excel 报表

场景：不仅要数据对，还要格式好看（加粗、边框、公式）。

💡 如何把这些脚本融入 AI 智能体

  1. 作为“工具”注册：在 AI 智能体框架（如 LangChain）中，把这些脚本封装成一个个工具。当用户说“帮我合并一下这个月的报表”，智能体就自动调用 merge_excel_files。

  2. 作为“示例”展示：当用户问“怎么用 Python 算应收账款？”时，智能体不必从头写代码，把脚本 3 稍作修改（比如替换列名）返回即可。

  3. 错误处理库：收集运行这些脚本时常见的报错（如 FileNotFoundError、KeyError），让智能体在用户报错时自动诊断并给出解决方案。