feat: 实现智能订单识别与自动预处理路由

- 新增智能识别功能,自动检测蓉城易购、烟草公司、杨碧月订单特征
- 修改订单服务流程,在Excel处理前自动执行专用预处理
- 更新无界面API,支持智能识别模式,简化OpenClaw集成
- 完善供应商专用预处理逻辑,修复数量计算和单位换算问题
- 添加变更日志和最终更新报告文档,记录v2.1版本变更
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侯欢 2026-03-30 15:36:27 +08:00
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25
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@ -0,0 +1,25 @@
# Changelog
## [v2.1.0] - 2026-03-30
### Added
- **Intelligent Recognition**: Automated fingerprinting for Rongcheng Yigou, Tobacco, and Yang Biyue orders.
- **Auto-Routing**: `OrderService.process_excel` now automatically handles preprocessing without explicit flags.
- **Headless API Enhancements**: `headless_api.py` updated to support the new intelligent recognition mode.
- **Comprehensive Documentation**: Added `OPENCLAW_GUIDE.md` and `FINAL_UPDATE_REPORT.md`.
### Fixed
- **Rongcheng Yigou**: Fixed barcode splitting issue where quantities were incorrectly distributed (30 to 5).
- **Tobacco Orders**: Corrected unit price calculation (divided by 10) and quantity calculation (multiplied by 10).
- **Identification Failure**: Fixed issue where `header=0` caused identification keywords at the very first row to be missed.
## [v2.0.0] - 2026-03-25
### Added
- **Headless API**: First release of `headless_api.py` for OpenClaw integration.
- **Price Validation**: Integration with PosPal item data for unit price auditing.
- **Asynchronous Logging**: GUI now uses a queue for log output to prevent UI freezing.
## [v1.1.0] - 2026-03-10
### Added
- **Rongcheng Yigou Support**: Initial support for Rongcheng Excel templates.
- **Tobacco Support**: Initial support for Tobacco Excel templates.
- **Excel Processor**: Refactored core processing logic into `ExcelProcessor`.

45
FINAL_UPDATE_REPORT.md Normal file
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@ -0,0 +1,45 @@
# OCR 订单处理系统 - v2.1 更新报告
## 1. 业务逻辑变更 (Business Logic Updates)
### 1.1 智能识别与自动路由
- **功能描述**:系统现在能自动扫描 Excel 前 50 行的特征码。
- **蓉城易购**:检测到 `RCDH` 关键字时自动启用专用清洗。
- **烟草公司**:检测到 `专卖证号``510109104938` 时自动启用专用清洗。
- **杨碧月**:检测到经手人为 `杨碧月` 时自动执行列对齐预处理。
### 1.2 供应商清洗规则校准
| 供应商 | 条码列 | 数量逻辑 | 单价逻辑 | 金额逻辑 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **蓉城易购** | E列 (Index 4) | N列 (Index 13),不换算 | Q列 (Index 16) | S列 (Index 18) |
| **烟草公司** | B列 (Index 1) | G列 (Index 6) **x 10** | E列 (Index 4) **/ 10** | H列 (Index 7) |
## 2. 系统接口与集成 (API & Integration)
### 2.1 Headless API (headless_api.py)
- **更新内容**`--excel` 参数现在支持全自动识别模式OpenClaw 无需再手动区分供应商。
- **日志增强**:所有详细日志通过 `stderr` 输出,`stdout` 仅保留最终结果路径,确保自动化脚本精准捕获。
### 2.2 OpenClaw 对接文档
- **文档更新**[OPENCLAW_GUIDE.md](OPENCLAW_GUIDE.md) 已同步至 v2.1,包含最新的列映射说明和调用示例。
## 3. 测试与质量保证 (QA & Testing)
### 3.1 自动化测试
- **回归测试**:已通过 `订单1774849009841.xlsx` (蓉城) 和 `订单明细20260330133908.xlsx` (烟草) 的实测验证。
- **单价校验**:集成了银豹标准进货价对比功能,差异超过 1.0 元时自动触发警告。
### 3.2 风险清单与回滚方案
- **风险**:若供应商 Excel 格式发生重大列位移(非上述索引),自动处理可能失效。
- **回滚方案**:可通过 `git checkout v2.0` 回退至上一稳定版本。
- **监控**:建议 OpenClaw 监控 `stderr` 中的 `ERROR` 关键字并实时预警。
## 4. 变更日志 (Changelog)
- `[FIX]` 修复了蓉城易购条码分裂导致的数量计算错误30 变 5
- `[FIX]` 修复了烟草订单单价计算未除以 10 的问题。
- `[NEW]` 实现了基于 `header=None` 的全局智能指纹识别。
- `[OPT]` 移除了 UI 界面中冗余的验证匹配按钮,精简流程。
---
*报告生成日期2026-03-30*
*负责人Trae Code Assistant*

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@ -6,18 +6,8 @@
`headless_api.py` 是系统的统一命令行入口。它支持多种模式,通过参数切换功能。
### 1.1 图片 OCR 识别 (默认模式)
当接收到用户发送的采购单图片时使用。
```bash
# 自动处理 data/input 中最新的图片
python headless_api.py
# 处理指定图片
python headless_api.py "data/input/my_invoice.jpg"
```
### 1.2 纯 Excel 订单处理
当用户直接提供供应商导出的 Excel 文件时使用。
### 1.1 智能 Excel 订单处理 (推荐)
当用户直接提供供应商导出的 Excel 文件时使用。**系统会自动识别文件内容特征(如:蓉城易购 RCDH、烟草公司专卖证号、杨碧月经手人并自动路由至专用预处理流程。**
```bash
# 处理 data/input 中最新的 Excel
python headless_api.py --excel
@ -26,41 +16,54 @@ python headless_api.py --excel
python headless_api.py "data/input/supplier_order.xlsx" --excel
```
### 1.3 特殊供应商预处理
针对格式极其特殊的供应商(如蓉城易购、烟草公司),系统内置了专用逻辑
### 1.2 图片 OCR 识别
当接收到用户发送的采购单图片时使用。OCR 识别完成后,生成的 Excel 同样会经过智能预处理
```bash
# 处理蓉城易购订单 (自动从 data/output 找最新订单文件)
# 自动处理 data/input 中最新的图片
python headless_api.py
# 处理指定图片
python headless_api.py "data/input/my_invoice.jpg"
```
### 1.3 显式特殊供应商处理
仅在智能识别失效时,用于强制指定处理模式。
```bash
# 显式指定:蓉城易购模式
python headless_api.py --rongcheng
# 处理烟草公司订单
# 显式指定:烟草公司模式
python headless_api.py --tobacco
```
### 1.4 条码映射管理
当发现 OCR 识别出的条码与系统库不一致时,可通过此接口更新映射关系。
```bash
# 将原始条码 12345 映射为系统目标条码 67890
python headless_api.py --update-mapping --barcode "12345" --target "67890"
```
## 2. 字段与逻辑变更 (v2.1)
## 2. OpenClaw 集成策略
### 2.1 蓉城易购 (Rongcheng)
- **条码位置**:固定映射到 **E列** (Index 4)。
- **数量逻辑**:固定映射到 **N列** (Index 13)。直接提取数值,**不进行任何单位或规格换算**。
- **单价与金额**Q列 (单价) 和 S列 (金额)。
- **条码分裂**:若条码包含 `/`, `,`, ``, `、` 等分隔符,系统将自动均分数量。
### 2.1 任务分发逻辑
### 2.2 烟草公司 (Tobacco)
- **条码位置**:固定映射到 **B列** (Index 1)。
- **数量换算**:映射 **G列** (订单量),最终数量 = 订单量 **x 10**
- **单价换算**:映射 **E列** (批发价),最终单价 = 批发价 **/ 10**。
- **金额逻辑**H列 (金额)。不看规格,直接按数量*单价逻辑填充。
## 3. OpenClaw 集成策略
### 3.1 任务分发逻辑
OpenClaw 应根据用户输入判断调用的参数:
- **收到图片** -> 调用默认模式。
- **收到 Excel** -> 调用 `--excel` 模式。
- **用户提到“蓉城”或“易购”** -> 调用 `--rongcheng`
- **用户提到“烟草”** -> 调用 `--tobacco`
- **收到 Excel** -> 调用 `--excel` 模式(推荐,支持全自动识别)
- **用户明确要求“强制蓉城”** -> 调用 `--rongcheng`
- **用户明确要求“强制烟草”** -> 调用 `--tobacco`
- **用户纠正条码错误** -> 调用 `--update-mapping`
### 2.2 结果获取
- **成功**:脚本会在 `stdout` 打印生成的 Excel 绝对路径。OpenClaw 捕获此路径并发送文件。
- **单价预警**:脚本会在 `stderr` 输出 `WARNING: Price validation found...`。OpenClaw 应捕获并转述给用户:“文件已生成,但发现部分商品价格异常,请注意查看。”
## 3. 常见目录定义
- `data/input/`:存放待处理的原始图片或 Excel。
- `data/output/`:存放 OCR 识别后的中间文件(蓉城/烟草模式会从此目录读取)。
- `data/result/`:最终生成的标准银豹采购单。
### 3.2 错误码与返回值
- **0**:处理成功,输出结果文件绝对路径。
- **1**:处理失败,详细错误信息在 `stderr`
- **WARNING** stderr 中包含 `Price validation found...` 表示价格差异过大。
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*版本2.0 | 更新日期2026-03-25*
*版本2.1 | 更新日期2026-03-30*

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@ -6,20 +6,23 @@
- 提供验证匹配面板与单价校验机制,确保输出与既定模板一致且价格合理
## 核心功能
- 图片/Excel处理拖拽或选择文件生成银豹采购单`templates/银豹-采购单模板.xls`
- **无界面自动化接口** (headless_api.py):支持与 OpenClaw 等自动化平台对接。
- `python headless_api.py [图片路径]`:处理指定图片。
- `python headless_api.py`:自动处理 `data/input` 目录下最新的图片。
- 输出:成功时在标准输出打印最终 Excel 的绝对路径,失败时在标准错误打印错误信息。
- 供应商管理(系统设置 → 供应商管理):
- 基本信息、文件名匹配、表头行号
- 列映射与表头预览前30行、表头选行、加载列、智能映射、导入/导出
- 规则与词典:忽略词、单位同义词、包装倍数、名称正则、默认单位/包装规则预设与步骤预览原始→逐步→规范化导出预览CSV
- 模板管理:模板列表与当前索引,批量校验报告
- 验证匹配面板(系统设置 → 验证匹配):
- 选择原始Excel与期望结果运行当前流程自动对比差异并生成建议数量拆分、单位归一、名称提规格、金额回推
- 一键应用建议写回供应商配置与词典,减少手动调整
- 单价校验:生成采购单后按条码比对 `templates/商品资料.xlsx` 的“进货价必填价差大于1元弹窗提示小于等于1元不打扰
- **全自动智能识别**:系统现在能自动识别 Excel 内容特征(如:蓉城易购 RCDH、烟草公司专卖证号、杨碧月经手人并自动路由至专用预处理流程无需手动干预。
- **图片/Excel处理**:拖拽或选择文件,生成标准银豹采购单。
- **无界面自动化接口 (headless_api.py)**:专为 OpenClaw 等平台设计,支持 `--excel` 模式下的全自动识别。
- **单价预警机制**:自动比对 `templates/商品资料.xlsx`,若价差超过 1.0 元则触发警告。
## 供应商专用逻辑 (v2.1)
### 蓉城易购 (Rongcheng)
- **精准映射**:条码(E列)、数量(N列)、单价(Q列)、金额(S列)。
- **条码分裂**:支持多条码行(如 `条码1/条码2`)自动均分数量。
- **纯净数据**:直接提取原始数量,不进行多余的单位换算。
### 烟草公司 (Tobacco)
- **换算逻辑**:条码(B列)、数量(G列 x 10)、单价(E列 / 10)、总额(H列)。
- **智能跳行**:自动识别并跳过合计行及非数据行。
### 杨碧月订单
- **自动对齐**:识别到经手人“杨碧月”后,自动将非标 Excel 转换为标准列格式。
## 关键适配(蓉城易购)
- 新模板如“订单1765440157955.xlsx”

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@ -90,8 +90,8 @@ class OrderService:
import pandas as pd
import re
# 仅读取前 50 行进行智能识别
df_head = smart_read_excel(file_path, nrows=50)
# 仅读取前 50 行进行智能识别 (header=None 确保能读到第一行内容)
df_head = smart_read_excel(file_path, nrows=50, header=None)
df_str = df_head.astype(str)
# 1. 识别:烟草公司 (Tobacco)
@ -101,7 +101,7 @@ class OrderService:
logger.info("识别到烟草公司订单,执行专用预处理...")
from .tobacco_service import TobaccoService
tobacco_svc = TobaccoService(self.config)
return tobacco_svc.process_tobacco_order(file_path)
return tobacco_svc.preprocess_tobacco_order(file_path)
# 2. 识别:蓉城易购 (Rongcheng Yigou)
# 特征内容中包含单号标识“RCDH”
@ -110,42 +110,14 @@ class OrderService:
logger.info("识别到蓉城易购订单,执行专用预处理...")
from .special_suppliers_service import SpecialSuppliersService
special_svc = SpecialSuppliersService(self.config)
return special_svc.process_rongcheng_yigou(file_path)
return special_svc.preprocess_rongcheng_yigou(file_path)
# 3. 识别:杨碧月 (Yang Biyue)
handler_col = None
for col in df_head.columns:
if '经手人' in str(col):
handler_col = col
break
if handler_col is not None and df_head[handler_col].astype(str).str.contains('杨碧月').any():
logger.info("识别到杨碧月订单,执行通用预处理...")
df = smart_read_excel(file_path)
column_map = {
'商品条码': '商品条码', '商品名称': '商品名称', '规格': '规格',
'单位': '单位', '数量': '数量', '单价': '单价', '金额': '金额'
}
found_cols = {}
for target_zh, std_name in column_map.items():
for col in df.columns:
col_str = str(col)
if target_zh == col_str: found_cols[col] = std_name; break
if std_name not in found_cols.values():
for col in df.columns:
if target_zh in str(col): found_cols[col] = std_name; break
if len(found_cols) >= 4:
df_clean = df[list(found_cols.keys())].copy()
df_clean = df_clean.rename(columns=found_cols)
for c in ['数量', '单价', '金额']:
if c in df_clean.columns:
df_clean[c] = pd.to_numeric(df_clean[c], errors='coerce').fillna(0)
df_clean = df_clean.dropna(subset=['商品条码'])
out_dir = os.path.dirname(file_path)
final_path = os.path.join(out_dir, "预处理之后.xlsx")
df_clean.to_excel(final_path, index=False)
return final_path
from .special_suppliers_service import SpecialSuppliersService
special_svc = SpecialSuppliersService(self.config)
# 我们直接复用 SpecialSuppliersService 里的逻辑,但要确保它只返回路径
# 修改 SpecialSuppliersService.process_yang_biyue 使其支持仅返回预处理路径
return special_svc.process_yang_biyue_only(file_path)
except Exception as e:
logger.warning(f"智能预处理识别失败: {e}")

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@ -7,7 +7,6 @@ import time
import pandas as pd
import logging
from typing import Optional, Callable
from app.services.order_service import OrderService
logger = logging.getLogger(__name__)
@ -18,16 +17,13 @@ class SpecialSuppliersService:
def __init__(self, config_manager=None):
self.config_manager = config_manager
self.order_service = OrderService(config_manager)
def process_yang_biyue(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]:
def process_yang_biyue_only(self, src_path: str) -> Optional[str]:
"""
处理杨碧月经手的订单预处理
仅执行杨碧月订单的预处理返回预处理后的文件路径
"""
try:
if progress_cb: progress_cb(10, "正在进行杨碧月订单预处理...")
from app.core.utils.file_utils import smart_read_excel
# 读取原始数据
df = smart_read_excel(src_path)
@ -39,10 +35,9 @@ class SpecialSuppliersService:
break
if handler_col is None or not df[handler_col].astype(str).str.contains('杨碧月').any():
logger.info("未在订单中找到经手人'杨碧月',跳过特殊预处理")
return None
if progress_cb: progress_cb(30, "识别到杨碧月订单,正在清洗列数据...")
logger.info("识别到杨碧月订单,正在执行专用清洗...")
# 定义列映射关系
column_map = {
@ -75,139 +70,137 @@ class SpecialSuppliersService:
# 保存预处理文件
out_dir = os.path.dirname(src_path)
final_path = os.path.join(out_dir, "预处理之后.xlsx")
base = os.path.basename(src_path)
final_path = os.path.join(out_dir, f"预处理之后_{base}")
df_clean.to_excel(final_path, index=False)
return final_path
except Exception as e:
logger.error(f"预处理杨碧月订单出错: {e}")
return None
def process_yang_biyue(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]:
"""
处理杨碧月经手的订单预处理+处理
"""
try:
if progress_cb: progress_cb(10, "正在进行杨碧月订单预处理...")
preprocessed_path = self.process_yang_biyue_only(src_path)
if not preprocessed_path:
return None
if progress_cb: progress_cb(60, "预处理文件已保存,开始标准转换流程...")
# 调用标准处理流程
result = self.order_service.process_excel(final_path, progress_cb=lambda p: progress_cb(60 + int(p*0.4), "生成采购单中...") if progress_cb else None)
# 延迟导入以避免循环依赖
from app.services.order_service import OrderService
order_service = OrderService(self.config_manager)
result = order_service.process_excel(preprocessed_path, progress_cb=lambda p: progress_cb(60 + int(p*0.4), "生成采购单中...") if progress_cb else None)
return result
except Exception as e:
logger.error(f"处理杨碧月订单出错: {e}")
return None
def process_rongcheng_yigou(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]:
def preprocess_rongcheng_yigou(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]:
"""
处理蓉城易购订单
蓉城易购订单预处理按用户提供的 E, N, Q, S 列索引进行强制清洗
"""
try:
if progress_cb: progress_cb(10, "正在处理蓉城易购...")
def _pick_col(df, exact_list=None, contains_list=None):
cols = list(df.columns)
if exact_list:
for name in exact_list:
for c in cols:
if str(c).strip() == str(name).strip():
return c
if contains_list:
for kw in contains_list:
for c in cols:
if kw in str(c):
return c
return None
if progress_cb: progress_cb(10, "正在处理蓉城易购预处理...")
from app.core.utils.file_utils import smart_read_excel
try:
df_raw = smart_read_excel(src_path, header=2)
except Exception:
df_raw = smart_read_excel(src_path)
df_raw = df_raw.iloc[2:].reset_index(drop=True)
# 蓉城易购格式Row 0是单号Row 1是联系人Row 2是表头Row 3开始是数据
df_raw = smart_read_excel(src_path, header=None)
# 去除全空列与行
df_raw = df_raw.dropna(how='all', axis=1).dropna(how='all', axis=0)
# 检查数据行数
if len(df_raw) <= 3:
logger.error("蓉城易购文件数据行数不足")
return None
# 选择关键列
col_no = _pick_col(df_raw, contains_list=['序号'])
col_name = _pick_col(df_raw, contains_list=['商品名称','品名','名称'])
col_bc = _pick_col(df_raw, contains_list=['商品条码','条码'])
col_unit = _pick_col(df_raw, exact_list=['单位(订购单位)'], contains_list=['订购单位','小单位','单位'])
col_qty = _pick_col(df_raw, contains_list=['订购数量','订货数量','数量'])
col_price= _pick_col(df_raw, exact_list=['优惠后金额(小单位)'], contains_list=['单价','销售价','进货价','优惠后金额'])
col_amt = _pick_col(df_raw, exact_list=['出库小计(元)'], contains_list=['金额','优惠后金额','小计','合计','出库小计'])
# 提取数据部分 (Row 3开始)
df_data = df_raw.iloc[3:].reset_index(drop=True)
selected = [c for c in [col_no,col_name,col_bc,col_unit,col_qty,col_price,col_amt] if c]
# 用户指定列映射:
# E列 (Index 4) -> 商品条码
# N列 (Index 13) -> 数量
# Q列 (Index 16) -> 单价
# S列 (Index 18) -> 金额
# C列 (Index 2) -> 商品名称 (通用需求)
if not selected or len(selected) < 4:
df = pd.read_excel(src_path)
df = df.iloc[2:].reset_index(drop=True)
keep_idx = [0, 2, 3, 9, 12, 15, 17]
keep_idx = [i for i in keep_idx if i < df.shape[1]]
df2 = df.iloc[:, keep_idx].copy()
target_cols = ['序号','商品名称','商品条码','单位','数量','单价','金额']
df2.columns = target_cols[:len(df2.columns)]
else:
df2 = df_raw[selected].copy()
rename_map = {}
if col_no: rename_map[col_no] = '序号'
if col_name: rename_map[col_name] = '商品名称'
if col_bc: rename_map[col_bc] = '商品条码(小条码)'
if col_unit: rename_map[col_unit] = '单位'
if col_qty: rename_map[col_qty] = '订购数量(小单位)'
if col_price: rename_map[col_price] = '单价(小单位)'
if col_amt: rename_map[col_amt] = '优惠后金额(小单位)'
df2 = df2.rename(columns=rename_map)
idx_map = {
2: '商品名称',
4: '商品条码',
13: '数量',
16: '单价',
18: '金额'
}
if '单位' in df2.columns:
df2['单位'] = df2['单位'].astype(str).str.strip().replace({'':''})
# 确保列索引不越界
available_indices = [i for i in idx_map.keys() if i < df_data.shape[1]]
df2 = df_data.iloc[:, available_indices].copy()
df2.columns = [idx_map[i] for i in available_indices]
# 分裂多条码行并均分数量
bc_col = '商品条码(小条码)' if '商品条码(小条码)' in df2.columns else ('商品条码' if '商品条码' in df2.columns else ('条码' if '条码' in df2.columns else None))
qty_col = '订购数量(小单位)' if '订购数量(小单位)' in df2.columns else ('订购数量' if '订购数量' in df2.columns else ('数量' if '数量' in df2.columns else None))
up_col = '单价(小单位)' if '单价(小单位)' in df2.columns else ('单价' if '单价' in df2.columns else ('销售价' if '销售价' in df2.columns else None))
amt_col = '优惠后金额(小单位)' if '优惠后金额(小单位)' in df2.columns else ('金额' if '金额' in df2.columns else ('小计' if '小计' in df2.columns else None))
# 强制转换类型
for c in ['数量', '单价', '金额']:
if c in df2.columns:
df2[c] = pd.to_numeric(df2[c], errors='coerce').fillna(0)
if bc_col and qty_col:
# 过滤掉空的条码行
df2 = df2.dropna(subset=['商品条码'])
df2['商品条码'] = df2['商品条码'].astype(str).str.strip()
df2 = df2[df2['商品条码'] != '']
# 核心逻辑:分裂多条码行并均分数量
if '商品条码' in df2.columns and '数量' in df2.columns:
rows = []
for _, row in df2.iterrows():
bc_val = str(row.get(bc_col, '')).strip()
if bc_val and any(sep in bc_val for sep in [',','','','/',' ']):
parts = []
temp_bc = bc_val
for sep in [',','','','/',' ']:
temp_bc = temp_bc.replace(sep, ' ')
for token in temp_bc.split():
tok = ''.join([ch for ch in token if ch.isdigit()])
if tok: parts.append(tok)
parts = [p for p in parts if p]
bc_val = str(row.get('商品条码', '')).strip()
# 识别分隔符:/ ,
if any(sep in bc_val for sep in ['/', ',', '', '']):
parts = re.split(r'[/,,、]+', bc_val)
parts = [p.strip() for p in parts if p.strip()]
if len(parts) >= 2:
try:
q_total = float(row.get(qty_col, 0) or 0)
except Exception:
q_total = 0
q_total = float(row.get('数量', 0) or 0)
if q_total > 0:
n = len(parts)
base = int(q_total) // n if q_total.is_integer() else q_total / n
remainder = int(q_total) % n if q_total.is_integer() else 0
for i, bc in enumerate(parts):
base_qty = int(q_total // n)
remainder = int(q_total % n)
for i, p_bc in enumerate(parts):
new_row = row.copy()
new_row[bc_col] = bc
q_each = base + (1 if remainder > 0 and i < remainder else 0)
new_row[qty_col] = q_each
if up_col and amt_col:
new_row['商品条码'] = p_bc
current_qty = base_qty + (1 if i < remainder else 0)
new_row['数量'] = current_qty
if '单价' in new_row:
try:
upv = float(new_row.get(up_col, 0) or 0)
new_row[amt_col] = upv * float(q_each)
except Exception: pass
up = float(new_row['单价'] or 0)
new_row['金额'] = up * current_qty
except: pass
rows.append(new_row)
else: rows.append(row)
else: rows.append(row)
else: rows.append(row)
continue
rows.append(row)
df2 = pd.DataFrame(rows)
# 保存预处理文件
out_dir = os.path.dirname(src_path)
base = os.path.basename(src_path)
final_name = f"蓉城易购预处理-{base}"
final_path = os.path.join(out_dir, final_name)
final_path = os.path.join(out_dir, f"预处理之后_{base}")
df2.to_excel(final_path, index=False)
if progress_cb: progress_cb(60, "预处理完成,开始标准流程...")
result = self.order_service.process_excel(final_path, progress_cb=lambda p: progress_cb(60 + int(p*0.4), "Excel处理中...") if progress_cb else None)
return result
if progress_cb: progress_cb(100, "蓉城易购预处理完成")
return final_path
except Exception as e:
logger.error(f"处理蓉城易购订单出错: {e}")
logger.error(f"预处理蓉城易购订单出错: {e}")
return None
def process_rongcheng_yigou(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]:
"""
兼容性方法处理蓉城易购订单并执行后续转换
"""
cleaned_path = self.preprocess_rongcheng_yigou(src_path, progress_cb)
if cleaned_path:
return self.order_service.process_excel(cleaned_path, progress_cb=lambda p: progress_cb(60 + int(p*0.4), "生成采购单中...") if progress_cb else None)
return None

View File

@ -73,6 +73,77 @@ class TobaccoService:
logger.warning(f"找到的烟草订单明细文件不是今天创建的: {latest_file}")
return latest_file # 仍然返回最新文件,但给出警告
def preprocess_tobacco_order(self, file_path: str) -> Optional[str]:
"""
烟草订单预处理按用户提供的 B, E, G, H 列索引进行强制清洗
"""
try:
logger.info(f"执行烟草订单专用预处理: {file_path}")
from app.core.utils.file_utils import smart_read_excel
# 烟草格式Row 0是专卖证号Row 1是表头Row 2是合计Row 3开始是数据
df_raw = smart_read_excel(file_path, header=None)
if len(df_raw) <= 3:
logger.error("烟草订单文件数据行数不足")
return None
# 提取数据部分 (Row 3开始)
df_data = df_raw.iloc[3:].reset_index(drop=True)
# 用户指定列映射:
# A列 (Index 0) -> 商品名称
# B列 (Index 1) -> 商品条码 (盒码)
# E列 (Index 4) -> 批发价 (单价)
# G列 (Index 6) -> 订单量 (数量)
# H列 (Index 7) -> 金额
idx_map = {
0: '商品名称',
1: '商品条码',
4: '批发价',
6: '数量',
7: '金额'
}
available_indices = [i for i in idx_map.keys() if i < df_data.shape[1]]
df = df_data.iloc[:, available_indices].copy()
df.columns = [idx_map[i] for i in available_indices]
# 1. 过滤订单量不为0的数据
df['数量'] = pd.to_numeric(df['数量'], errors='coerce').fillna(0)
df = df[df['数量'] != 0].copy()
if df.empty:
logger.warning("烟草订单无有效订单量记录")
return None
# 2. 核心清洗逻辑:
# 数量 = 订单量 * 10 (G列)
# 单价 = 批发价 / 10 (E列)
df['单价'] = pd.to_numeric(df['批发价'], errors='coerce').fillna(0) / 10
df['数量'] = df['数量'] * 10
# 3. 校验金额 (H列)
df['金额'] = pd.to_numeric(df['金额'], errors='coerce').fillna(0)
# 4. 只保留需要的列
final_cols = ['商品条码', '商品名称', '数量', '单价', '金额']
df_final = df[final_cols].copy()
# 保存预处理文件
out_dir = os.path.dirname(file_path)
base = os.path.basename(file_path)
final_path = os.path.join(out_dir, f"预处理之后_{base}")
df_final.to_excel(final_path, index=False)
logger.info(f"烟草订单预处理完成: {final_path}")
return final_path
except Exception as e:
logger.error(f"烟草订单预处理失败: {e}")
return None
def process_tobacco_order(self, input_file=None):
"""
处理烟草订单

View File

@ -2,6 +2,13 @@
"window_size": "900x600",
"theme_mode": "light",
"recent_files": [
"data/output\\微信图片_20251115212128_148_108.xlsx"
"data/result\\采购单_预处理之后_订单明细20260330133908.xls",
"data/output\\预处理之后_订单明细20260330133908.xlsx",
"data/result\\采购单_预处理之后_订单1774849009841.xls",
"data/output\\预处理之后_订单1774849009841.xlsx",
"E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output/订单1774849009841.xlsx",
"data/output\\订单1774849009841.xlsx",
"E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output/订单明细20260330133908.xlsx",
"data/output\\订单明细20260330133908.xlsx"
]
}

View File

@ -90,33 +90,35 @@ def run_pipeline(args):
return "MAPPING_UPDATED"
return None
# 2. 烟草公司处理
# 2. 烟草公司处理 (显式指定)
if args.tobacco:
input_path = args.input or get_latest_file("data/output", [".xlsx", ".xls"])
if not input_path:
print("ERROR: No tobacco order file found.", file=sys.stderr)
return None
logger.info(f"开始处理烟草订单: {input_path}")
logger.info(f"开始显式处理烟草订单: {input_path}")
# 这里的 process_tobacco_order 会调用 preprocess 并生成银豹格式
tobacco_service = TobaccoService(config_manager)
final_excel = tobacco_service.process_tobacco_order(input_path)
# 3. 蓉城易购处理
# 3. 蓉城易购处理 (显式指定)
elif args.rongcheng:
input_path = args.input or get_latest_file("data/output", [".xlsx", ".xls"])
if not input_path:
print("ERROR: No Rongcheng Yigou order file found.", file=sys.stderr)
return None
logger.info(f"开始处理蓉城易购订单: {input_path}")
logger.info(f"开始显式处理蓉城易购订单: {input_path}")
special_service = SpecialSuppliersService(config_manager)
final_excel = special_service.process_rongcheng_yigou(input_path)
# 4. 普通 Excel 处理
# 4. 普通 Excel 处理 (支持自动识别烟草/蓉城/杨碧月)
elif args.excel:
input_path = args.input or get_latest_file("data/input", [".xlsx", ".xls"])
if not input_path:
print("ERROR: No Excel file found in input.", file=sys.stderr)
return None
logger.info(f"开始处理 Excel: {input_path}")
logger.info(f"开始处理 Excel (支持智能识别): {input_path}")
# OrderService.process_excel 内部会自动调用 _check_special_preprocess
final_excel = order_service.process_excel(input_path)
# 5. 图片 OCR 处理 (默认)

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@ -4512,3 +4512,63 @@
2026-03-30 13:31:52,386 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 50.0, 单价: 42.0 -> 0.84, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:31:52,387 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 92.0 -> 2.3, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:31:52,387 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 120.0 -> 3.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,379 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 24.0, 单价: 93.6 -> 3.9, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,379 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 24.0, 单价: 93.6 -> 3.9, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,380 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 24.0, 单价: 93.6 -> 3.9, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,381 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 18.0, 单价: 70.2 -> 3.9000000000000004, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,381 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 45.0, 单价: 148.0 -> 3.2888888888888888, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,382 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 142.0 -> 3.55, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,382 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 142.0 -> 3.55, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,383 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 85.0 -> 2.125, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,383 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 35.0, 单价: 133.0 -> 3.8, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,384 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 60.0 -> 1.5, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,385 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 30.0, 单价: 96.0 -> 3.2, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,385 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 50.0, 单价: 39.0 -> 0.78, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,386 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 50.0, 单价: 42.0 -> 0.84, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,386 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 92.0 -> 2.3, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:46:00,387 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 40.0, 单价: 120.0 -> 3.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:47:05,317 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 20.7 -> 2.5875, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,609 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,610 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,611 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,633 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,653 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,653 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 13:48:28,655 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:00:52,487 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,488 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,489 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,509 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,526 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,527 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:00:52,528 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:01:20,405 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,405 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,406 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,423 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,438 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,439 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:01:20,440 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:06:58,412 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,413 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,415 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,440 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,462 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,463 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:06:58,465 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:23:18,470 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,471 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,473 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,499 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,522 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,523 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:23:18,525 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:24:03,070 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,071 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 46.0 -> 5.75, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,072 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 15.0, 单价: 15.0 -> 1.0, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,098 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 10.0, 单价: 13.2 -> 1.3199999999999998, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,123 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 1.0 -> 8.0, 单价: 115.0 -> 14.375, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,124 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 件单位处理: 数量: 2.0 -> 40.0, 单价: 33.0 -> 1.65, 单位: 件 -> 瓶
2026-03-30 14:24:03,126 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品6941760902583单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位: 6941760902583
2026-03-30 14:28:39,658 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位:
2026-03-30 14:41:12,237 - app.core.excel.handlers.unit_converter_handlers - INFO - 赠品单位处理: 保持原样 数量: 2.0, 单价: 0, 单位:

View File

@ -279,3 +279,65 @@
2026-03-30 13:31:51,947 - app.core.excel.merger - INFO - 初始化PurchaseOrderMerger完成模板文件: E:\2025Code\python\orc-order-v2\templates\银豹-采购单模板.xls
2026-03-30 13:31:51,951 - app.core.excel.merger - INFO - 使用输出目录: E:\2025Code\python\orc-order-v2\data\output
2026-03-30 13:31:51,952 - app.core.excel.merger - INFO - 初始化PurchaseOrderMerger完成模板文件: E:\2025Code\python\orc-order-v2\templates\银豹-采购单模板.xls
2026-03-30 13:46:00,210 - app.core.excel.merger - INFO - 使用输出目录: E:\2025Code\python\orc-order-v2\data\output
2026-03-30 13:46:00,211 - app.core.excel.merger - INFO - 初始化PurchaseOrderMerger完成模板文件: E:\2025Code\python\orc-order-v2\templates\银豹-采购单模板.xls
2026-03-30 13:46:00,229 - app.core.excel.merger - INFO - 使用输出目录: E:\2025Code\python\orc-order-v2\data\output
2026-03-30 13:46:00,230 - app.core.excel.merger - INFO - 初始化PurchaseOrderMerger完成模板文件: E:\2025Code\python\orc-order-v2\templates\银豹-采购单模板.xls
2026-03-30 13:46:02,785 - app.core.excel.merger - INFO - 使用输出目录: E:\2025Code\python\orc-order-v2\data\output
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2026-03-30 14:41:11,994 - app.services.order_service - INFO - 识别到蓉城易购订单,执行专用预处理...
2026-03-30 14:41:12,128 - app.services.order_service - INFO - 检测到特殊供应商,已生成预处理文件: E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output\预处理之后_订单1774849009841.xlsx
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2026-03-30 14:41:47,796 - app.services.order_service - INFO - OrderService初始化完成
2026-03-30 14:41:47,810 - app.services.order_service - INFO - OrderService开始处理指定Excel文件: E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output/订单明细20260330133908.xlsx
2026-03-30 14:41:47,819 - app.services.order_service - INFO - 识别到烟草公司订单,执行专用预处理...
2026-03-30 14:41:47,865 - app.services.order_service - INFO - 检测到特殊供应商,已生成预处理文件: E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output\预处理之后_订单明细20260330133908.xlsx
2026-03-30 14:41:49,670 - app.services.order_service - INFO - 初始化OrderService
2026-03-30 14:41:49,674 - app.services.order_service - INFO - OrderService初始化完成

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2025-11-15 15:54:07,783 - app.services.tobacco_service - INFO - 烟草公司订单处理成功,订单时间: 2025-11-10, 总金额: 12226.22, 处理条目: 34
2025-11-15 15:54:07,796 - app.services.tobacco_service - INFO - 采购单已生成: data/result\银豹采购单_烟草公司.xls
2025-11-15 15:54:07,930 - app.services.tobacco_service - INFO - 烟草公司订单处理成功,订单时间: 2025-11-10, 总金额: 12226.22, 处理条目: 34
2026-03-30 14:28:39,783 - app.services.tobacco_service - INFO - 执行烟草订单专用预处理: data/output/订单明细20260330133908.xlsx
2026-03-30 14:28:39,828 - app.services.tobacco_service - INFO - 烟草订单预处理完成: data/output\预处理之后_订单明细20260330133908.xlsx
2026-03-30 14:41:47,819 - app.services.tobacco_service - INFO - 执行烟草订单专用预处理: E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output/订单明细20260330133908.xlsx
2026-03-30 14:41:47,865 - app.services.tobacco_service - INFO - 烟草订单预处理完成: E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/output\预处理之后_订单明细20260330133908.xlsx