看起来你遇到了两个挺实际的痛点：多文件脚本操作PPT/Excel时运行缓慢，而且因为数据量大、API返回不可预测，测试起来特别棘手。我来分享一些实际项目里用过的思路，应该能帮到你～

一、性能优化的具体建议 #

1. 优化文件操作逻辑，减少资源竞争 #

你提到7个文件都在读写同一个PPT和Excel，这肯定会导致频繁的文件打开/关闭、资源抢占，是性能慢的核心原因之一：

• 统一管理文件对象：在主脚本里只打开一次PPT/Excel文件，把文件对象（比如Presentation实例、ExcelWriter实例）传递给各个子模块的函数，不要让每个子模块自己去打开文件，避免重复的IO开销和资源锁竞争。
• 批量操作代替逐次修改：
  • Excel方面：如果用openpyxl逐单元格写入，换成pandas的to_excel批量写入DataFrame，或者xlsxwriter的批量数据插入，速度会快很多；
  • PPT方面：先在内存中构建好所有需要的文本块、图表数据，再一次性添加到对应的幻灯片上，避免频繁切换幻灯片或调用save()方法（可以最后统一保存一次）。

2. 拆分API请求与文件操作，并行获取数据 #

虽然你说读写PPT/Excel的函数不能异步，但API请求部分完全可以单独异步处理！比如：

• 先把所有需要调用的API接口整理成列表，用aiohttp异步批量请求所有数据，把返回结果存在内存（比如字典、DataFrame）里；
• 等所有API数据都获取完成后，再串行执行PPT/Excel的写入逻辑。
  这样把IO密集的API请求和文件操作解耦，并行拿数据能省掉大量的等待时间，而文件操作因为是串行的，也不会有资源冲突。

3. 选择更高效的操作库 #

• Excel：如果你的场景是批量写入，xlsxwriter比openpyxl速度更快；如果需要读写混合，pandas结合openpyxl/xlsxwriter会比纯原生库高效；
• PPT：python-pptx本身的性能还可以，但要避免频繁调用slide.shapes.add_textbox()这类方法，可以先构造好所有文本内容，再一次性生成形状。

4. 数据分批次处理 #

如果数据量实在太大，一次性加载到内存会卡顿，可以把数据分成若干批次：

• 比如每获取N条API数据，就写入一次PPT/Excel，写完后释放这部分内存，再处理下一批；
• 注意分批次的时候，文件对象要保持打开状态，不要每批次都重新打开。

二、测试方案的实用技巧 #

1. 录制真实API响应做Mock #

不用自己手动造大 mock 数据，直接录真实的：

• 调用一次真实API，把返回的JSON/XML数据存到本地文件（比如api_response_1.json）；
• 测试时用unittest.mock或者pytest-mock替换你的API请求函数，让它直接读取本地的JSON文件返回，这样数据是真实的，而且测试时不用依赖API，速度也快。
• 还可以多录几种异常场景的响应（比如空数据、格式错误、500错误），用来测试脚本的容错能力。

2. 生成结构化的模拟大数据 #

用Faker库生成和真实API结构一致的模拟数据，控制数据量：

• 比如你可以写个小脚本，生成1000条和真实API字段完全一样的假数据，存成CSV或JSON；
• 测试时直接读取这些模拟数据，既可以测试大数据量下的脚本性能，也能测各种数据边界（比如超长文本、特殊字符、空值）。

3. 用临时文件做文件操作测试 #

每次测试都用真实的大PPT/Excel太麻烦，用tempfile模块创建临时文件：

• 测试时自动创建临时的Excel/PPT文件，测试完成后自动删除；
• 这样既可以验证写入逻辑是否正确，又不会污染本地的真实文件，而且测试速度快。

4. 性能分析工具定位瓶颈 #

不知道哪部分慢？用工具找问题：

• 用cProfile分析整个脚本的执行时间：python -m cProfile -s cumulative your_main_script.py，它会告诉你每个函数消耗的时间占比，比如是API请求慢还是文件写入慢，针对性优化；
• 用timeit测试单个函数的执行时间，比如对比不同Excel库的写入速度：timeit.timeit("write_excel()", setup="from your_module import write_excel", number=10)。

5. 测试异常场景 #

针对API返回不可预测的问题，专门模拟这些情况：

• 用mock让API返回空列表、字段缺失、格式错误的数据，测试脚本会不会崩溃，有没有错误处理逻辑；
• 模拟文件写入时的权限问题、磁盘空间不足的情况，确保脚本能优雅处理。

如果还有具体的细节比如用了哪个库、数据量大概有多大，我们可以再细化方案～