pip install docxtpl

{%p jinja2_tag %} for paragraphs Абзац, соответствующий объекту docx.text.paragraph.Paragraph.
{%tr jinja2_tag %} for table rows Строка в таблице, соответствующая объекту docx.table._Row.
{%tc jinja2_tag %} for table columns Столбец в таблице, соответствующий объекту docx.table._Column.
{%r jinja2_tag %} for runs фрагмент в абзаце,переписыватьсяdocx.text.run.Runобъект

{%p if display_paragraph %}Here is my paragraph {%p endif %}

{%p if display_paragraph %}
Here is my paragraph
{%p endif %}

{% hm %}

{% vm %}

{
	"node_config": {
		"ip1": {
			"check_hostnamectl": {
				"hostname": "node01",
				"operating_system": "Tencent tlinux 2.6",
				"kernel": "Linux 5.4.119-1-tlinux4-0010",
				"architecture": "x86-64"
			},
			"check_cpu_metrics": {
				"cpu_num": "4C",
				"model_name": "Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz"
			},
			"check_physical_cpu": {
				"physical_cpu": "4C"
			},
			"check_physical_mem": {
				"physical_mem": "8G"
			},
			"check_nvme": {
				"nvme_size": "1.80TB*4"
			}
		},
		"ip2": {
			"check_hostnamectl": {
				"hostname": "node02",
				"operating_system": "Tencent tlinux 2.6",
				"kernel": "Linux 5.4.119-1-tlinux4-0010",
				"architecture": "x86-64"
			},
			"check_cpu_metrics": {
				"cpu_num": "4C",
				"model_name": "Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz"
			},
			"check_physical_cpu": {
				"physical_cpu": "4C"
			},
			"check_physical_mem": {
				"physical_mem": "8G"
			},
			"check_nvme": {
				"nvme_size": "1.80TB*4"
			}
		},
		"ip3": {
			"check_hostnamectl": {
				"hostname": "node03",
				"operating_system": "Tencent tlinux 2.6",
				"kernel": "Linux 5.4.119-1-tlinux4-0010",
				"architecture": "x86-64"
			},
			"check_cpu_metrics": {
				"cpu_num": "4C",
				"model_name": "Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 v3 @ 2.30GHz"
			},
			"check_physical_cpu": {
				"physical_cpu": "4C"
			},
			"check_physical_mem": {
				"physical_mem": "8G"
			},
			"check_nvme": {
				"nvme_size": "1.80TB*4"
			}
		}
	}
}

import json  
from docxtpl import DocxTemplate  
  
  
def generate_word(input_path, out_path):  
    # путь к шаблону
    template_path = "/path/to/template.docx"  
    # Чтобы загрузить файл шаблона, используйте DocxTemplate добрый Конвертировать файлы шаблонов в docx объект документа
    docx = DocxTemplate(template_path)  
    # Получите данные для вставки в документ  
    with open(input_path, "r") as f:  
        input_data = json.load(f)  
        # Рендеринг документа  
        docx.render(input_data)  
        # Сохранить документ для рассмотрения  
        docx.save(out_path)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    input_path = "/path/to/config.json"  
    out_path = "/path/to/config.docx"  

    try:  
        generate_word(input_path, out_path)  
        print("генерировать word Файл успешен")  
    except Exception as e:  
        print("генерировать word Файл не выполнен: {}".format(e))

import json  
import os  
from docxtpl import DocxTemplate  
from docx import Document  
from docxcompose.composer import Composer  
  
  
def generate_word(input_path, output_path):  
    # Определить список путей к файлам шаблонов  
    path_lst = ["/path/to/template-1.docx",  
                "/path/to/template-2.docx",  
                "/path/to/template-3.docx"]  

    # Загрузите список путей к файлам шаблонов как DocxTemplate список объектов  
    doc_lst = [DocxTemplate(i) for i in path_lst]  
    # Определите список для хранения временных путей к файлам  
    rm_lst = []  
    # Чтение файла входных данных  
    with open(input_path, "r") as f:  
        input_data = json.load(f)  
        # Определить объект объединителя документов  
        composer = None  
        # траверсшаблонсписок объектов  
        for index, docx in enumerate(doc_lst):  
            # Укажите временный путь к документу  
            docx_path = "{}-test.docx".format(index)  
            # Добавить временный путь к документу для удаления списка  
            rm_lst.append(docx_path)  
            # Документ шаблона рендеринга  
            docx.render(input_data)  
            # Сохраните визуализированный документ  
            docx.save(docx_path)  
            
            # Загрузите временный документ как Document объект  
            docx_context = Document(docx_path)  
            # Определите, является ли это первым документом. Если да, назначьте его непосредственно комбинатору. В противном случае добавьте его в комбинатор.  
            if index == 0:  
                composer = Composer(docx_context)  
            else:  
                composer.append(docx_context)  
        # Сохраните объединенный документ  
        composer.save(output_path)
    # Удалить временные файлы  
    for path in rm_lst:  
    os.remove(path)  
  
  
if __name__ == "__main__":  
    input_path = "/path/to/config.json"  
    out_path = "/path/to/config.docx"  
  
    try:  
        generate_word(input_path, out_path)  
        print("генерировать Word Файл успешен")  
    except Exception as e:  
        print("генерировать Word Файл не выполнен: {}".format(e))