n8n实战营Day2课时2：Loop+Merge节点进阶·Excel批量校验实操

我将围绕"循环批量处理+多分支聚合"核心逻辑撰写博文，先拆解Loop与Merge节点的配置技巧，再通过Excel批量校验实操落地知识，结构图采用CSDN适配的简洁语法确保正常显示。

n8n实战营Day2课时2：Loop+Merge节点进阶·Excel批量校验实操

上一节我们掌握了HTTP请求与条件分支的用法，但企业场景中更常见"批量处理"需求------比如批量读取Excel中的客户信息、逐个校验格式后汇总结果。本节课的核心就是解决这类问题：Loop节点实现"重复执行同一操作"，Merge节点搞定"多分支数据汇总"，最终通过"Excel批量数据校验"实战，让你掌握从"单条处理"到"批量落地"的关键能力。

一、Loop节点：批量处理的"自动化流水线"

Loop节点本质是"循环执行器"，能将数组形式的数据拆分为单条，依次传递给下游节点处理，处理完成后再进入下一条，直到所有数据都执行完毕。比如Excel中有100条客户数据，Loop能自动实现"取第1条→校验→取第2条→校验→...→取第100条→校验"的全自动化。

1.1 核心配置：循环模式与触发条件

n8n的Loop节点有两种核心模式，90%的批量场景用"For Each Item"即可，二者区别如下：

循环模式	核心逻辑	适用场景	配置要点
For Each Item（默认）	将数组数据"逐条拆分"，依次执行下游逻辑	批量校验、批量发送、批量查询（如100条数据逐个校验）	选择"Array to Loop Through"（待循环数组，如{{ $node["Excel Reader"].json["data"] }}）
While（条件循环）	满足指定条件时持续循环，不满足则停止	动态次数循环（如"直到获取到非空数据为止"）	设置"Condition"（循环条件，如{{ $node["HTTP Request"].json["data"] }}为空）

1.2 关键避坑点与优化技巧

避坑点1：循环数据必须是数组

Loop节点仅能处理数组格式数据，若上游节点输出非数组（如单条数据），需先通过"Split In Batches"节点转换为数组，否则会报错"Not an array"。
避坑点2：下游节点数据引用

循环过程中，下游节点需引用"Loop Item"（当前循环项）的数据，格式为{``{ $json["字段名"] }}，而非{``{ $node["Loop"].json["字段名"] }}（后者是整个数组，非单条数据）。
优化技巧：设置循环延迟

批量调用API时（如批量发送短信），为避免触发API频率限制，可在Loop下游加"Delay"节点，设置500ms延迟（根据API文档调整）。
优化技巧：循环结果收集

在Loop内部通过"Set"节点标记每条数据的处理状态（如"校验通过""格式错误"），方便后续汇总统计。

1.3 Loop节点工作流程图

结构图格式[
是否上游节点输出数组数据（如Excel的100条记录） Loop节点模式：For Each Item 拆分下一条数据第1条数据下游处理逻辑（校验/发送/查询）标记处理状态（通过/失败）是否还有数据？循环结束进入Merge节点聚合

]

文字版逻辑：上游输出数组→Loop拆分单条→下游处理→标记状态→循环至所有数据完成→进入聚合环节。

二、Merge节点：多分支数据的"聚合器"

批量处理中，数据往往会按条件分成多个分支（如"校验通过""手机号格式错误""邮箱格式错误"），Merge节点的作用就是将这些分支的结果"合并成一个数组"，方便后续汇总导出或统计分析。它解决了"多分支数据分散，难以统一处理"的痛点。

2.1 核心配置与聚合模式

Merge节点的核心是"选择聚合的分支"和"定义聚合后的数据结构"，常用聚合模式为"Combine"（合并为数组），配置步骤如下：

添加Merge节点，选择"Mode"为"Combine"（合并模式）；
点击"Add Input"，依次添加需要聚合的分支（如"校验通过分支""手机号错误分支""邮箱错误分支"）；
（可选）配置"Output Field"，自定义聚合后的数据字段名（默认为"data"）；
聚合后的数据会以数组形式输出，每个元素包含对应分支的处理结果。

2.2 字段匹配技巧与场景应用

技巧1：统一多分支字段结构

聚合前需确保各分支输出的字段一致（如都包含"姓名""手机号""处理状态"），可在每个分支末尾加"Set"节点统一字段，避免聚合后数据缺失。
技巧2：添加分支标识

在各分支通过"Set"节点添加"分支类型"字段（如"校验通过""手机号错误"），聚合后可快速筛选不同状态的数据。
典型场景1：批量校验结果汇总

将"通过""错误"分支数据聚合，导出为Excel统计表，包含每条数据的状态。
典型场景2：多来源数据整合

将Excel、表单、数据库三个来源的客户数据，通过Merge节点聚合为一个数组，再统一处理。

2.3 Loop+Merge协同工作流程图

结构图格式[
双格式正确手机号错误邮箱错误 Excel读取数组数据 Loop节点拆分单条数据数据校验逻辑（手机号+邮箱格式校验）校验结果分支1：标记"校验通过分支2：标记"手机号错误分支3：标记"邮箱错误 Merge节点模式：Combine 聚合为统一数组包含所有数据及状态导出至Excel/统计分析

]

文字版逻辑：Excel数据经Loop拆分校验→按结果分多分支→各分支标记状态→Merge聚合所有结果→输出统一数组用于后续处理。

三、实操：批量读取Excel数据并逐个校验格式

结合Loop与Merge节点，我们搭建企业高频场景：读取Excel中的客户数据（含姓名、手机号、邮箱），逐个校验手机号（11位数字）和邮箱（含@）格式，最后聚合所有数据及校验结果，导出为新Excel。

3.1 准备工作

1个n8n环境；
待处理Excel文件：包含3列"姓名""手机号""邮箱"，提前保存至本地（如"客户数据.xlsx"）；
安装"Excel Reader"和"Excel Writer"节点（n8n默认已集成，若缺失在"节点库"中搜索安装）。

3.2 分步搭建：6个节点完成全流程

步骤1：添加"Excel Reader"节点（读取批量数据）

新建工作流→添加"Excel Reader"节点；
配置参数：

选择"File Source"为"Upload File"→点击"Upload"上传本地Excel文件；
"Sheet Name"：输入Excel工作表名称（如"Sheet1"）；
勾选"First Row is Header"（第一行为表头）；

点击「Execute Node」测试，确认Output输出数组格式数据，每条包含姓名、手机号、邮箱字段。

步骤2：添加"Loop"节点（拆分单条数据）

添加"Loop"节点→选择"Mode"为"For Each Item"；
配置"Array to Loop Through"为{``{ $node["Excel Reader"].json["data"] }}（引用Excel读取的数组）；
测试节点，确认"Current Item"显示单条数据（如第一条客户信息）。

步骤3：添加"Regex"节点（校验手机号格式）

点击Loop节点右侧「+」→搜索"Regex"→添加"Regex"节点（正则表达式校验）；
配置参数：

"Field to Match"：选择"String"→值为{``{ $json["手机号"] }}（当前循环项的手机号）；
"Regex Pattern"：输入^1[3-9]\d{9}$（11位手机号正则表达式）；
勾选"Case Insensitive"（不区分大小写，此处无影响但建议勾选）；

测试节点，若手机号正确则"Match"为true，否则为false。

步骤4：添加"IF"节点（多条件判断分支）

添加"IF"节点→配置"Condition"为"Multiple Conditions"（多条件判断）；
设置两个条件（逻辑关系为"AND"）：
手机号Regex节点的"Match"为true（{``{ $node["Regex"].json["match"] }} == true）；
邮箱包含"@"（{``{ $json["邮箱"] }} contains "@"）；
此IF节点会生成3个分支：True（双格式正确）、False（至少一项错误）、以及False分支下再嵌套IF节点判断"手机号错误"还是"邮箱错误"。

步骤5：各分支添加"Set"节点（标记处理状态）

True分支（双格式正确） ：

添加"Set"节点→保留姓名、手机号、邮箱字段，新增"处理状态"字段，值为"校验通过"。
False分支1（手机号错误） ：

嵌套IF节点判断"Regex节点Match为false"→添加"Set"节点，"处理状态"值为"手机号格式错误"。
False分支2（邮箱错误） ：

嵌套IF节点判断"邮箱不包含@"→添加"Set"节点，"处理状态"值为"邮箱格式错误"。

步骤6：添加"Merge+Excel Writer"节点（聚合导出）

Merge节点聚合 ：

添加"Merge"节点→Mode为"Combine"→Add Input依次添加三个分支的"Set"节点→测试确认聚合为包含所有数据及状态的数组。
Excel Writer节点导出 ：

添加"Excel Writer"节点→选择"File Destination"为"Download"（下载文件）；

配置"Data to Write"为{``{ $node["Merge"].json["data"] }}（聚合后的数据）；

点击执行，n8n会自动生成新Excel文件供下载，包含每条数据的校验状态。

3.3 实操避坑指南

复制代码

  1. Excel读取无数据？→ 检查"Sheet Name"是否与Excel一致（区分大小写），确认第一行是表头且勾选"First Row is Header"；
  2. 正则校验全部失败？→ 检查Regex节点的"Field to Match"是否引用当前循环项（{{ $json["手机号"] }}），而非上游数组；
  3. Merge聚合字段缺失？→ 确保三个分支的"Set"节点保留了相同的基础字段（姓名、手机号、邮箱）；
  4. Excel导出乱码？→ 在Excel Writer节点的"Advanced Options"中设置"Encoding"为"UTF-8"。

四、核心总结与下节预告

4.1 核心知识点

Loop节点：For Each Item模式处理固定数组（批量场景首选），数据引用用{{ $json["字段名"] }}；
Merge节点：Combine模式聚合多分支数据，聚合前需统一各分支字段结构；
批量处理核心流程：读取数组→Loop拆分→单条处理→多分支标记→Merge聚合→结果导出。

4.2 下节预告

Day2课时3我们将聚焦"错误处理与工作流优化"，学习Catch Error节点捕获异常、工作流精简技巧，为批量处理工作流添加"异常告警"功能，让自动化不仅能跑，还能"稳定跑、出问题早知道"。

如果在Loop循环、Merge聚合或Excel节点配置中遇到问题，欢迎在评论区留下你的操作步骤和报错信息，我会帮你定位解决～

这篇博文聚焦批量处理的核心技术点，实操步骤附带具体配置参数和正则表达式，便于直接复用。你若需要调整校验规则（如增加身份证号校验）或更换文件存储方式（如读取云Excel），可以随时告诉我进行优化。