Python实现报表自动化的基本步骤如下：
环境设置
创建虚拟环境以隔离项目依赖。
安装必要的Python库，如`pandas`、`matplotlib`、`xlrd`、`xlwt`、`xlwings`等。
数据收集和准备
使用`pandas`连接数据库并执行SQL查询，获取数据。
对数据进行清洗和处理，如计算增长率、生成图表等。
报表生成
使用`xlrd`读取现有Excel文件。
使用`xlwt`或`pandas`将处理后的数据写入新的Excel文件。
使用`xlwings`直接操作Excel，填充数据到指定单元格。
自动化流程
使用`APScheduler`等工具实现定时任务，定期自动执行报表生成流程。
可以设置触发器，如时间、文件变动等，来自动启动报表生成。
其他注意事项
确保代码的可读性和可维护性。
错误处理和日志记录，以便于问题追踪和调试。
报表美化，如设置单元格格式、颜色、边框等。
```python
import pandas as pd
import xlwings as xw
连接数据库并执行SQL查询
def get_data_from_db（query）:
con = pymssql.connect（server='your_server', user='your_username', password='your_password', database='your_database'）
df = pd.read_sql（query, con=con）
con.close（）
return df
使用xlwings操作Excel
def write_to_excel（df, file_path）:
app = xw.App（visible=False）
wb = app.books.add（）
ws = wb.sheets.add（'Sheet1'）
假设df是一个Pandas DataFrame
for r in dataframe_to_rows（df, index=False, header=True）:
ws.range（'A' + str（ws.max_row + 1））.options（index=False）.value = r
wb.save（file_path）
app.quit（）
示例使用
df = get_data_from_db（"SELECT * FROM your_table"）
write_to_excel（df, 'path_to_your_excel_file.xlsx'）
请根据实际需求调整代码中的数据库连接信息、查询语句和Excel文件路径。