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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建一个极简的Excel格式异常检测原型，核心功能包括：1) 文件上传区域 2) 自动格式检测（识别日期、数字、文本等列）3) 异常高亮显示 4) 基本修复建议。使用Python Flask提供后端API，前端用简单的HTML+JavaScript实现，重点展示核心检测逻辑而非完整UI。包含预设的测试文件，用户上传后立即看到检测结果，验证概念可行性。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近工作中经常遇到同事提交的Excel文件格式混乱的问题，比如日期列混入文本、数字格式不统一等。传统的手动检查效率太低，于是决定用Python快速搭一个格式异常检测原型。下面分享我的极简实现方案，整个过程不到1小时，非常适合验证技术可行性。

核心功能设计

1. 文件上传与解析：通过HTML表单接收用户上传的Excel文件，后端用pandas读取数据。这里特别处理了'exceltype'参数未指定时的自动识别逻辑，避免因文件版本差异导致的解析错误。
2. 格式检测规则：
3. 自动识别各列数据类型（日期、数值、文本）
4. 检查空单元格和异常占位符（如"NULL"、"N/A"）
5. 验证数值范围与日期格式一致性
6. 可视化反馈：前端用纯CSS高亮异常单元格，并用不同颜色区分错误类型（红色表示格式错误，黄色提示可能问题）
7. 修复建议：根据检测到的异常类型，返回简单的修正指导（如"A列应使用YYYY-MM-DD格式"）

关键技术实现

1. 后端选择Flask：
2. 仅需3个路由：上传接口、检测接口、静态文件服务
3. 使用pandas的read_excel()时显式指定engine='openpyxl'避免版本兼容问题
4. 前端极简处理：
5. 用input标签的accept属性限制上传文件类型
6. 通过FileReader API实现无刷新预览
7. 动态生成带高亮样式的HTML表格
8. 检测逻辑优化：
9. 对日期列先尝试强制转换，失败则标记为异常
10. 数值列检查是否为NaN或inf
11. 文本列验证编码和特殊字符

实测效果

用包含以下问题的测试文件验证： - B列日期混用"2023/01/01"和"01-Jan-2023" - D列数值中间掺杂文本"N/A" - F列本该是数值却存储为文本类型

系统成功识别所有异常，并在界面上用颜色标注具体位置，同时底部给出修正建议列表。虽然界面粗糙，但完整演示了从文件上传到异常检测的核心流程。

扩展思考

1. 后续可增加的功能：
2. 允许下载修正后的文件
3. 支持自定义检测规则
4. 添加批处理模式
5. 性能优化方向：
6. 大文件分块处理
7. 使用多线程加速检测
8. 实际应用场景：
9. 数据分析前的数据清洗
10. 企业报表自动化校验
11. 教学中的Excel规范检查

这个原型在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅，它的在线编辑器直接整合了Python环境，写完代码点一下部署按钮就能生成可访问的演示链接。最惊喜的是不需要自己配置服务器，测试用的Excel文件可以直接放在项目资源里，同事打开链接就能立即体验完整流程。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   构建一个极简的Excel格式异常检测原型，核心功能包括：1) 文件上传区域 2) 自动格式检测（识别日期、数字、文本等列）3) 异常高亮显示 4) 基本修复建议。使用Python Flask提供后端API，前端用简单的HTML+JavaScript实现，重点展示核心检测逻辑而非完整UI。包含预设的测试文件，用户上传后立即看到检测结果，验证概念可行性。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果