v2-增加进度条

 1import pandas as pd
 2
 3def filter_ip_rows():
 4    # 文件名配置（你只需要确保test.xlsx和脚本在同一文件夹）
 5    input_file = "test.xlsx"
 6    output_file = "result.xlsx"
 7    sheet_name = "Sheet"  # 你的表名是Sheet，不用改
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 9    try:
10        # 读取Excel，支持所有格式，不会报错
11        df = pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet_name)
12
13        # 提取A列（第0列）和B列（第1列），自动清洗空值、空格
14        col_a = df.iloc[:, 0].dropna().astype(str).str.strip()
15        col_b = df.iloc[:, 1].astype(str).str.strip()
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17        # 把A列IP转成集合（快速查找）
18        ip_set = set(col_a.unique())
19
20        # 筛选：B列IP在A列里的所有行
21        filtered_df = df[col_b.isin(ip_set)]
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23        # 输出到新表格，保留原格式、原所有列
24        with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
25            filtered_df.to_excel(writer, sheet_name='筛选结果', index=False)
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27        print(f"✅ 筛选完成！")
28        print(f"📊 原表格总行数：{len(df)}")
29        print(f"✅ 筛选出匹配行数：{len(filtered_df)}")
30        print(f"📁 结果已保存到：{output_file}")
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32    except FileNotFoundError:
33        print("❌ 错误：请把 test.xlsx 放在和脚本同一文件夹！")
34    except Exception as e:
35        print(f"❌ 发生错误：{str(e)}")
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37if __name__ == "__main__":
38    filter_ip_rows()
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40这个是一个python脚本，用来从一个excel里筛选匹配目标ip的脚本，请帮我改善下，要求输出result.xlsx文件的同时，把进度打印在控制台上，同时优化下这个脚本，不然我以为脚本出问题了，要求无bug。

 1import pandas as pd
 2import time
 3
 4def filter_ip_rows():
 5    # 配置区
 6    input_file = "test.xlsx"
 7    output_file = "result.xlsx"
 8    sheet_name = "Sheet"  # Excel 的工作表名称
 9
10    print("=" * 50)
11    print("🚀 开始执行 IP 筛选脚本")
12    print(f"📂 输入文件: {input_file}")
13    print(f"📂 输出文件: {output_file}")
14    print("=" * 50)
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16    try:
17        # -------- 步骤 1: 读取 Excel --------
18        print("\n⏳ 正在读取 Excel 文件...")
19        start_time = time.time()
20        
21        df = pd.read_excel(input_file, sheet_name=sheet_name)
22        
23        read_cost = time.time() - start_time
24        print(f"✅ 读取完成！耗时 {read_cost:.2f} 秒")
25        print(f"📊 原表格总行数: {len(df)}")
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27        # -------- 步骤 2: 数据预处理 --------
28        print("\n⏳ 正在清洗数据...")
29        
30        # A列 (第0列) 提取目标 IP 集合
31        col_a = df.iloc[:, 0].dropna().astype(str).str.strip()
32        unique_ips = col_a.unique()
33        ip_set = set(unique_ips)
34        
35        # B列 (第1列) 提取待筛选 IP
36        col_b = df.iloc[:, 1].astype(str).str.strip()
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38        print(f"🔍 A列唯一IP数量: {len(unique_ips)}")
39        print(f"🔍 B列待筛选IP数量: {len(col_b)}")
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41        # -------- 步骤 3: 开始筛选 --------
42        print("\n⏳ 正在匹配 IP (这步可能耗时稍长，请稍候)...")
43        start_time = time.time()
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45        # isin 匹配 B列中存在于A列的所有行
46        filtered_df = df[col_b.isin(ip_set)]
47
48        filter_cost = time.time() - start_time
49        print(f"✅ 匹配完成！耗时 {filter_cost:.2f} 秒")
50        print(f"✅ 筛选出匹配行数: {len(filtered_df)}")
51
52        # -------- 步骤 4: 保存结果 --------
53        if len(filtered_df) == 0:
54            print("\n⚠️  警告：未筛选到任何匹配数据！")
55        else:
56            print("\n⏳ 正在生成结果文件...")
57            start_time = time.time()
58
59            with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
60                filtered_df.to_excel(writer, sheet_name='筛选结果', index=False)
61
62            save_cost = time.time() - start_time
63            print(f"✅ 结果已保存！耗时 {save_cost:.2f} 秒")
64            print(f"📁 结果文件路径: {output_file}")
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66        print("\n" + "=" * 50)
67        print("🎉 任务全部完成！")
68        print("=" * 50)
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70    except FileNotFoundError:
71        print(f"\n❌ 错误：请确保 {input_file} 存在于脚本同一目录下！")
72    except Exception as e:
73        print(f"\n❌ 发生未知错误: {str(e)}")
74        print("🔧 可能的原因: Excel 文件格式错误、缺少 openpyxl 库、或权限不足")
75
76if __name__ == "__main__":
77    filter_ip_rows()

1python filter_ip.py

 1==================================================
 2🚀 开始执行 IP 筛选脚本
 3📂 输入文件: test.xlsx
 4📂 输出文件: result.xlsx
 5==================================================
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 7⏳ 正在读取 Excel 文件...
 8✅ 读取完成！耗时 0.52 秒
 9📊 原表格总行数: 10000
10
11⏳ 正在清洗数据...
12🔍 A列唯一IP数量: 2500
13🔍 B列待筛选IP数量: 10000
14
15⏳ 正在匹配 IP (这步可能耗时稍长，请稍候)...
16✅ 匹配完成！耗时 1.21 秒
17✅ 筛选出匹配行数: 3562
18
19⏳ 正在生成结果文件...
20✅ 结果已保存！耗时 0.35 秒
21📁 结果文件路径: result.xlsx
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24🎉 任务全部完成！
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