From 3e2f46d26dcd312719b7201725d554c42a7ac1c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: houhuan Date: Mon, 30 Mar 2026 10:15:01 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs(openclaw):=20=E6=9B=B4=E6=96=B0=E5=AF=B9?= =?UTF-8?q?=E6=8E=A5=E6=8C=87=E5=8D=97=E5=B9=B6=E9=87=8D=E6=9E=84=E8=93=89?= =?UTF-8?q?=E5=9F=8E=E6=98=93=E8=B4=AD=E5=A4=84=E7=90=86=E9=80=BB=E8=BE=91?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 将蓉城易购处理逻辑从启动器迁移至专用服务类，提升代码模块化 - 更新 OpenClaw 指南，详细说明新增的多种处理模式（Excel、特殊供应商、条码映射） - 统一 headless_api 入口，通过参数化支持不同处理流程 --- OPENCLAW_GUIDE.md | 89 ++++++----- app/services/special_suppliers_service.py | 144 +++++++++++++++++ headless_api.py | 169 +++++++++++++------- 启动器.py | 181 +++------------------- 4 files changed, 337 insertions(+), 246 deletions(-) create mode 100644 app/services/special_suppliers_service.py diff --git a/OPENCLAW_GUIDE.md b/OPENCLAW_GUIDE.md index 143b65b..cad74fb 100644 --- a/OPENCLAW_GUIDE.md +++ b/OPENCLAW_GUIDE.md @@ -1,51 +1,66 @@ -# OCR 订单处理系统 - OpenClaw 对接指南 +# OCR 订单处理系统 - OpenClaw 对接指南 (增强版) -本指南旨在帮助 OpenClaw（或任何自动化 AI 代理）理解如何与本项目进行对接，实现“发送图片 -> 自动处理 -> 返回 Excel”的闭环流程。 +本指南旨在帮助 OpenClaw 实现对采购单处理系统的全功能自动化控制，涵盖图片识别、Excel 清洗、特殊供应商处理及条码映射管理。 -## 1. 项目概览 -本项目是一个自动化的采购单处理系统。它通过 OCR 技术识别图片中的表格数据，并根据预设的规则进行清洗（如拆分单位、推算规格），最后生成标准格式的 Excel 采购单。 +## 1. 核心接口说明 (headless_api.py) -## 2. 核心工作流 -自动化对接建议遵循以下步骤： +`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. **图片准备**：将收到的采购单图片保存至项目的 `data/input/` 目录。 -2. **触发处理**：运行 `headless_api.py` 脚本。 -3. **捕获路径**：从脚本的标准输出（stdout）中获取生成的 Excel 绝对路径。 -4. **读取结果**：根据获取的路径读取文件并发送回给用户。 - -## 3. API 接口说明 (headless_api.py) - -这是专门为自动化对接设计的入口。 - -### 运行方式 +### 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 -# 方式 A：自动处理 input 目录中最新的一张图片 +# 自动处理 data/input 中最新的图片 python headless_api.py -# 方式 B：处理指定路径的图片 -python headless_api.py "E:/2025Code/python/orc-order-v2/data/input/invoice_001.jpg" +# 处理指定图片 +python headless_api.py "data/input/my_invoice.jpg" ``` -### 输出规范 -- **标准输出 (stdout)**：仅在处理成功时打印**最终生成的 Excel 文件的绝对路径**。 - - *示例*：`E:\2025Code\python\orc-order-v2\data\result\采购单_invoice_001.xlsx` -- **标准错误 (stderr)**：输出所有的运行日志、进度信息、警告以及错误详情。 - - *注意*：如果发生“单价校验”差异（即生成价格与商品资料价格差异 > 1 元），相关警告会打印在此流中。 +### 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。 +```bash +# 处理 data/input 中最新的 Excel +python headless_api.py --excel -## 4. 关键目录结构 -- `data/input/`：存放待处理的原始图片（支持 jpg, png, bmp）。 -- `data/result/`：存放最终生成的标准 Excel 采购单。 -- `templates/商品资料.xlsx`：系统会自动根据此文件进行单价校验。 -- `config/suppliers_config.json`：存储供应商的清洗规则。 +# 处理指定 Excel +python headless_api.py "data/input/supplier_order.xlsx" --excel +``` -## 5. 错误代码与异常处理 -- 如果脚本退出码为 `0`：表示处理成功，stdout 包含文件路径。 -- 如果脚本退出码为 `1`：表示处理失败，具体原因请查看 stderr。 +### 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。 +```bash +# 处理蓉城易购订单 (自动从 data/output 找最新订单文件) +python headless_api.py --rongcheng -## 6. 给 OpenClaw 的建议策略 -1. **轮询或触发**：当检测到用户发送图片时，先清空或直接写入 `data/input/`。 -2. **路径捕获**：使用类似 `subprocess.check_output` 的方法运行脚本，捕获最后一行输出作为文件路径。 -3. **价格预警**：OpenClaw 可以扫描 stderr，如果发现包含 `WARNING: Price validation found...` 字样，可以主动提醒用户：“处理完成，但发现部分商品单价与资料库不符，请核对。” +# 处理烟草公司订单 +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. OpenClaw 集成策略 + +### 2.1 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`。 +- **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。 --- -*由系统自动生成于 2026-03-25* +*版本：2.0 | 更新日期：2026-03-25* diff --git a/app/services/special_suppliers_service.py b/app/services/special_suppliers_service.py new file mode 100644 index 0000000..c0ed493 --- /dev/null +++ b/app/services/special_suppliers_service.py @@ -0,0 +1,144 @@ +#!/usr/bin/env python +# -*- coding: utf-8 -*- + +import os +import re +import time +import pandas as pd +import logging +from typing import Optional, Callable +from app.services.order_service import OrderService + +logger = logging.getLogger(__name__) + +class SpecialSuppliersService: + """ + 处理特殊供应商逻辑的服务类，如蓉城易购等 + """ + + def __init__(self, config_manager=None): + self.config_manager = config_manager + self.order_service = OrderService(config_manager) + + def process_rongcheng_yigou(self, src_path: str, progress_cb: Optional[Callable[[int, str], None]] = None) -> Optional[str]: + """ + 处理蓉城易购订单 + """ + 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 + + try: + df_raw = pd.read_excel(src_path, header=2) + except Exception: + df_raw = pd.read_excel(src_path) + df_raw = df_raw.iloc[2:].reset_index(drop=True) + + # 去除全空列与行 + df_raw = df_raw.dropna(how='all', axis=1).dropna(how='all', axis=0) + + # 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']) + + selected = [c for c in [col_no,col_name,col_bc,col_unit,col_qty,col_price,col_amt] if c] + + 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) + + if '单位' in df2.columns: + df2['单位'] = df2['单位'].astype(str).str.strip().replace({'件':'份'}) + + # 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)) + + if bc_col and qty_col: + 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] + if len(parts) >= 2: + try: + q_total = float(row.get(qty_col, 0) or 0) + except Exception: + q_total = 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): + 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: + try: + upv = float(new_row.get(up_col, 0) or 0) + new_row[amt_col] = upv * float(q_each) + except Exception: pass + rows.append(new_row) + else: rows.append(row) + else: rows.append(row) + else: rows.append(row) + df2 = pd.DataFrame(rows) + + 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) + 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 + + except Exception as e: + logger.error(f"处理蓉城易购订单出错: {e}") + return None diff --git a/headless_api.py b/headless_api.py index 2342277..c29f4e5 100644 --- a/headless_api.py +++ b/headless_api.py @@ -12,8 +12,10 @@ import os import sys import logging import time +import argparse +import json from pathlib import Path -from typing import Optional +from typing import Optional, List, Dict # 添加当前目录到路径 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) @@ -21,9 +23,11 @@ sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) from app.config.settings import ConfigManager from app.services.ocr_service import OCRService from app.services.order_service import OrderService +from app.services.tobacco_service import TobaccoService +from app.services.special_suppliers_service import SpecialSuppliersService from app.core.utils.log_utils import set_log_level -# 配置日志输出到 stderr，以免干扰 stdout 的路径输出 +# 配置日志输出到 stderr logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', @@ -31,73 +35,121 @@ logging.basicConfig( ) logger = logging.getLogger("HeadlessAPI") -def get_latest_input_image() -> Optional[str]: - """获取 input 目录中最新的图片文件""" - input_dir = Path("data/input") - if not input_dir.exists(): +def get_latest_file(directory: str, extensions: List[str]) -> Optional[str]: + """获取目录中最新的指定后缀文件""" + dir_path = Path(directory) + if not dir_path.exists(): return None - extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp'] files = [] for ext in extensions: - files.extend(input_dir.glob(f"*{ext}")) - files.extend(input_dir.glob(f"*{ext.upper()}")) + files.extend(dir_path.glob(f"*{ext}")) + files.extend(dir_path.glob(f"*{ext.upper()}")) if not files: return None - # 按修改时间排序 latest_file = max(files, key=lambda p: p.stat().st_mtime) return str(latest_file) -def run_pipeline(image_path: Optional[str] = None): +def update_barcode_mapping(barcode: str, target_barcode: str): + """更新条码映射""" + try: + config_path = os.path.join("config", "barcode_mappings.json") + mappings = {} + if os.path.exists(config_path): + with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f: + mappings = json.load(f) + + mappings[barcode] = target_barcode + + with open(config_path, 'w', encoding='utf-8') as f: + json.dump(mappings, f, ensure_ascii=False, indent=2) + + logger.info(f"成功更新条码映射: {barcode} -> {target_barcode}") + return True + except Exception as e: + logger.error(f"更新条码映射失败: {e}") + return False + +def run_pipeline(args): """运行处理流水线""" try: - # 1. 确定输入文件 - if not image_path: - image_path = get_latest_input_image() - - if not image_path: - print("ERROR: No input image found.", file=sys.stderr) - return None - - logger.info(f"开始处理图片: {image_path}") - - # 2. 初始化服务 config_manager = ConfigManager() - ocr_service = OCRService(config_manager) order_service = OrderService(config_manager) - - # 3. OCR 识别 start_time = time.perf_counter() - excel_intermediate = ocr_service.process_image(image_path) - if not excel_intermediate: - print(f"ERROR: OCR failed for {image_path}", file=sys.stderr) + final_excel = None + + # 1. 处理条码映射更新 + if args.update_mapping: + if not args.barcode or not args.target: + print("ERROR: --barcode and --target are required for --update-mapping", file=sys.stderr) + return None + if update_barcode_mapping(args.barcode, args.target): + print(f"SUCCESS: Mapping updated {args.barcode} -> {args.target}") + return "MAPPING_UPDATED" return None - - # 4. Excel 处理与清洗 - final_excel = order_service.process_excel(excel_intermediate) - if not final_excel: - print(f"ERROR: Excel processing failed for {excel_intermediate}", file=sys.stderr) - return None - - # 5. 单价校验 (输出到 stderr) - discrepancies = order_service.validate_unit_price(final_excel) - if discrepancies: - print(f"WARNING: Price validation found {len(discrepancies)} issues:", file=sys.stderr) - for d in discrepancies: - print(f" - {d}", file=sys.stderr) + + # 2. 烟草公司处理 + 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}") + tobacco_service = TobaccoService(config_manager) + final_excel = tobacco_service.process_tobacco_order(input_path) + + # 3. 蓉城易购处理 + 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}") + special_service = SpecialSuppliersService(config_manager) + final_excel = special_service.process_rongcheng_yigou(input_path) + + # 4. 普通 Excel 处理 + 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}") + final_excel = order_service.process_excel(input_path) + + # 5. 图片 OCR 处理 (默认) else: - logger.info("单价校验通过") + input_path = args.input or get_latest_file("data/input", [".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp"]) + if not input_path: + print("ERROR: No input image found.", file=sys.stderr) + return None + logger.info(f"开始 OCR 处理图片: {input_path}") + ocr_service = OCRService(config_manager) + excel_intermediate = ocr_service.process_image(input_path) + if excel_intermediate: + final_excel = order_service.process_excel(excel_intermediate) + + # 6. 后续处理 (校验与输出) + if final_excel: + # 单价校验 + discrepancies = order_service.validate_unit_price(final_excel) + if discrepancies: + print(f"WARNING: Price validation found {len(discrepancies)} issues:", file=sys.stderr) + for d in discrepancies: + print(f" - {d}", file=sys.stderr) - duration = time.perf_counter() - start_time - logger.info(f"处理完成，耗时: {duration:.2f}s") - - # 6. 输出最终结果路径到 stdout - # 确保是绝对路径 - abs_path = os.path.abspath(final_excel) - print(abs_path) - return abs_path + duration = time.perf_counter() - start_time + logger.info(f"处理完成，耗时: {duration:.2f}s") + + # 输出最终路径 + abs_path = os.path.abspath(final_excel) + print(abs_path) + return abs_path + else: + print("ERROR: Processing failed.", file=sys.stderr) + return None except Exception as e: import traceback @@ -106,7 +158,18 @@ def run_pipeline(image_path: Optional[str] = None): return None if __name__ == "__main__": - # 支持命令行传入图片路径 - input_path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else None - result = run_pipeline(input_path) + parser = argparse.ArgumentParser(description="OCR订单处理系统 - 无界面自动化接口") + parser.add_argument('input', nargs='?', help='输入文件路径 (图片或Excel)') + + group = parser.add_mutually_exclusive_group() + group.add_argument('--excel', action='store_true', help='处理普通 Excel 文件') + group.add_argument('--tobacco', action='store_true', help='处理烟草公司订单') + group.add_argument('--rongcheng', action='store_true', help='处理蓉城易购订单') + group.add_argument('--update-mapping', action='store_true', help='更新条码映射') + + parser.add_argument('--barcode', help='待映射的原始条码 (用于 --update-mapping)') + parser.add_argument('--target', help='目标条码 (用于 --update-mapping)') + + args = parser.parse_args() + result = run_pipeline(args) sys.exit(0 if result else 1) diff --git a/启动器.py b/启动器.py index 360d4d8..126097d 100644 --- a/启动器.py +++ b/启动器.py @@ -1609,182 +1609,51 @@ def process_rongcheng_yigou_with_status(log_widget, status_bar): try: reporter = ProgressReporter(status_bar) reporter.running() - reporter.set("正在处理蓉城易购...", 10) add_to_log(log_widget, "开始处理蓉城易购\n", "info") + s = load_user_settings() out_dir = os.path.abspath(s.get('output_folder', 'data/output')) - if not os.path.exists(out_dir): - os.makedirs(out_dir, exist_ok=True) candidates = [] - for f in os.listdir(out_dir): - fn = f.lower() - if re.match(r'^订单\d+\.xlsx$', fn): - p = os.path.join(out_dir, f) - try: + if os.path.exists(out_dir): + for f in os.listdir(out_dir): + if re.match(r'^订单\d+\.xlsx$', f.lower()): + p = os.path.join(out_dir, f) candidates.append((p, os.path.getmtime(p))) - except Exception: - pass + if not candidates: add_to_log(log_widget, "未在输出目录找到蓉城易购订单文件\n", "warning") reporter.done() return + candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) src_path = candidates[0][0] - reporter.set("读取并清洗数据...", 25) - 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 - try: - df_raw = pd.read_excel(src_path, header=2) - except Exception: - df_raw = pd.read_excel(src_path) - df_raw = df_raw.iloc[2:].reset_index(drop=True) - # 去除全空列与行 - df_raw = df_raw.dropna(how='all', axis=1).dropna(how='all', axis=0) - # 选择关键列（包含关键词） - 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']) - # 新模板映射：优惠后金额（小单位）作为“单价（小单位)”，出库小计(元)作为“优惠后金额（小单位）” - 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']) - selected = [c for c in [col_no,col_name,col_bc,col_unit,col_qty,col_price,col_amt] if c] - if not selected or len(selected) < 4: - # 兜底：沿用旧逻辑（索引选列） - 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() - # 统一列名到旧配置期望的列名，便于后续映射 - 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) - # 单位清洗（与旧版一致：将“件”改为“份”，并去除空白） - if '单位' in df2.columns: - try: - df2['单位'] = df2['单位'].astype(str).str.strip().replace({'件':'份'}) - except Exception: - pass - # 保留原始订购单位 - # 分裂多条码行并均分数量 - try: - 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)) - if bc_col and qty_col: - rows = [] - for _, row in df2.iterrows(): - bc_val = str(row.get(bc_col, '')).strip() - if bc_val and (',' in bc_val or '，' in bc_val or '、' in bc_val or ' ' in bc_val or '/' in bc_val): - parts = [] - for sep in [',','，','、','/',' ']: - bc_val = bc_val.replace(sep, ' ') - for token in bc_val.split(): - tok = ''.join([ch for ch in token if ch.isdigit()]) - if tok: - parts.append(tok) - parts = [p for p in parts if p] - if len(parts) >= 2: - try: - q_total = float(row.get(qty_col, 0) or 0) - except Exception: - q_total = 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): - 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: - try: - upv = float(new_row.get(up_col, 0) or 0) - new_row[amt_col] = upv * float(q_each) - except Exception: - pass - rows.append(new_row) - else: - # 无法分配数量，保留原行 - rows.append(row) - else: - rows.append(row) - else: - rows.append(row) - df2 = pd.DataFrame(rows) - except Exception: - pass - base = os.path.basename(src_path) - inter_name = f"蓉城易购_处理后_{base}" - inter_path = os.path.join(out_dir, inter_name) - reporter.set("保存处理结果...", 45) - df2.to_excel(inter_path, index=False) - final_name = f"蓉城易购-{base}" - final_path = os.path.join(out_dir, final_name) - try: - if os.path.exists(final_path): - os.remove(final_path) - except Exception: - pass - try: - os.replace(inter_path, final_path) - except Exception: - final_path = inter_path - add_to_log(log_widget, f"蓉城易购预处理完成: {final_path}\n", "success") - reporter.set("准备进行普通Excel处理...", 60) - add_recent_file(final_path) - time.sleep(3) - order_service = OrderService() - result = order_service.process_excel(final_path, progress_cb=lambda p: reporter.set("Excel处理中...", p)) + + from app.services.special_suppliers_service import SpecialSuppliersService + service = SpecialSuppliersService(ConfigManager()) + + result = service.process_rongcheng_yigou( + src_path, + progress_cb=lambda p, m: (reporter.set(m, p), add_to_log(log_widget, f"{m}\n", "info")) + ) + if result: - add_to_log(log_widget, "Excel普通处理完成\n", "success") + add_to_log(log_widget, f"处理完成: {result}\n", "success") add_recent_file(result) try: validate_unit_price_against_item_data(result, log_widget) - except Exception: - pass + except Exception: pass open_result_directory_from_settings() reporter.set("处理完成", 100) else: - add_to_log(log_widget, "Excel普通处理失败\n", "error") + add_to_log(log_widget, "处理失败\n", "error") except Exception as e: - add_to_log(log_widget, f"处理蓉城易购时出错: {str(e)}\n", "error") - msg = str(e) - suggestion = None - if 'pandas' in msg: - suggestion = "安装依赖：pip install pandas openpyxl" - if suggestion: - show_error_dialog("蓉城易购处理错误", msg, suggestion) + add_to_log(log_widget, f"处理出错: {str(e)}\n", "error") finally: - try: - reporter.done() - except Exception: - pass + reporter.done() + + thread = Thread(target=run_in_thread) + thread.daemon = True + thread.start() thread = Thread(target=run_in_thread) thread.daemon = True thread.start()