""" 订单服务模块 --------- 提供订单处理服务，协调Excel处理和订单合并流程。 """ import os from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Union, Any, Callable from ..config.settings import ConfigManager from ..core.utils.log_utils import get_logger from ..core.excel.processor import ExcelProcessor from ..core.excel.merger import PurchaseOrderMerger from ..core.db.product_db import ProductDatabase logger = get_logger(__name__) class OrderService: """ 订单服务：协调Excel处理和订单合并流程 """ def __init__(self, config: Optional[ConfigManager] = None): """ 初始化订单服务 Args: config: 配置管理器，如果为None则创建新的 """ logger.info("初始化OrderService") self.config = config or ConfigManager() # 创建共享的商品数据库实例 db_path = self.config.get_path('Paths', 'product_db', fallback='data/product_cache.db') if hasattr(self.config, 'get_path') else 'data/product_cache.db' tpl_folder = self.config.get('Paths', 'template_folder', fallback='templates') item_data = self.config.get('Templates', 'item_data', fallback='商品资料.xlsx') tpl_path = os.path.join(tpl_folder, item_data) self.product_db = ProductDatabase(db_path, tpl_path) # 创建Excel处理器和采购单合并器 self.excel_processor = ExcelProcessor(self.config, product_db=self.product_db) self.order_merger = PurchaseOrderMerger(self.config) logger.info("OrderService初始化完成") def get_latest_excel(self) -> Optional[str]: """ 获取最新的Excel文件 Returns: 最新Excel文件路径，如果未找到则返回None """ return self.excel_processor.get_latest_excel() def process_excel(self, file_path: Optional[str] = None, progress_cb: Optional[Callable[[int], None]] = None) -> Optional[str]: """ 处理Excel订单文件，生成标准采购单 Args: file_path: Excel文件路径，如果为None则处理最新的文件 Returns: 输出采购单文件路径，如果处理失败则返回None """ if not file_path: file_path = self.excel_processor.get_latest_excel() if not file_path: logger.warning("未找到可处理的Excel文件") return None logger.info("OrderService开始处理最新Excel文件") else: logger.info(f"OrderService开始处理指定Excel文件: {file_path}") # 检查是否需要特殊的供应商预处理（如杨碧月） try: from .special_suppliers_service import SpecialSuppliersService special_service = SpecialSuppliersService(self.config) # 尝试识别并预处理（注意：这里不再传入 progress_cb 避免无限递归或重复进度条， # 或者我们在 special_service 内部逻辑中处理完后直接返回结果） # 为了避免循环调用，我们在 SpecialSuppliersService 内部不再调用 process_excel， # 而是让 process_excel 识别后自己决定是否处理预处理后的文件。 # 我们新增一个 check_and_preprocess 方法 preprocessed_path = self._check_special_preprocess(file_path) if preprocessed_path: logger.info(f"检测到特殊供应商，已生成预处理文件: {preprocessed_path}") file_path = preprocessed_path except Exception as e: logger.error(f"检查特殊预处理时出错: {e}") return self.excel_processor.process_specific_file(file_path, progress_cb=progress_cb) def _check_special_preprocess(self, file_path: str) -> Optional[str]: """检查并执行特殊的预处理（支持杨碧月、烟草公司、蓉城易购）""" try: from app.core.utils.file_utils import smart_read_excel import pandas as pd import re # 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) # 特征：内容中包含“专卖证号”或特定证号“510109104938” is_tobacco = df_str.apply(lambda x: x.str.contains('专卖证号|510109104938')).any().any() if is_tobacco: 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.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” is_rongcheng = df_str.apply(lambda x: x.str.contains('RCDH')).any().any() if is_rongcheng: 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.preprocess_rongcheng_yigou(file_path) # 3. 识别：杨碧月 (Yang Biyue) # 特征：经手人列包含“杨碧月” handler_col = None for col in df_head.columns: # 在前50行中搜索“经手人”关键字 if df_head[col].astype(str).str.contains('经手人').any(): handler_col = col break if handler_col is not None: # 检查该列是否有“杨碧月” if df_head[handler_col].astype(str).str.contains('杨碧月').any(): logger.info("识别到杨碧月订单，执行专用预处理...") from .special_suppliers_service import SpecialSuppliersService special_svc = SpecialSuppliersService(self.config) 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}") return None def get_purchase_orders(self) -> List[str]: """ 获取采购单文件列表 Returns: 采购单文件路径列表 """ return self.order_merger.get_purchase_orders() def merge_purchase_orders(self, file_paths: List[str], progress_cb: Optional[Callable[[int], None]] = None) -> Optional[str]: """ 合并指定的采购单文件 Args: file_paths: 采购单文件路径列表 Returns: 合并后的采购单文件路径，如果合并失败则返回None """ logger.info(f"OrderService开始合并指定采购单: {file_paths}") return self.merge_orders(file_paths, progress_cb) def merge_all_purchase_orders(self, progress_cb: Optional[Callable[[int], None]] = None) -> Optional[str]: """ 合并所有可用的采购单文件 Returns: 合并后的采购单文件路径，如果合并失败则返回None """ logger.info("OrderService开始合并所有采购单") return self.merge_orders(None, progress_cb) def merge_orders(self, file_paths: Optional[List[str]] = None, progress_cb: Optional[Callable[[int], None]] = None) -> Optional[str]: """ 合并采购单 Args: file_paths: 采购单文件路径列表，如果为None则处理所有采购单 Returns: 合并后的采购单文件路径，如果合并失败则返回None """ if file_paths: logger.info(f"OrderService开始合并指定采购单: {file_paths}") else: logger.info("OrderService开始合并所有采购单") return self.order_merger.process(file_paths, progress_cb) def validate_unit_price(self, result_path: str) -> List[str]: """ 校验采购单单价与商品资料进货价的差异 Args: result_path: 待校验的采购单路径 Returns: 差异信息列表，无差异返回空列表 """ try: import pandas as pd from app.core.utils.file_utils import smart_read_excel from app.core.handlers.column_mapper import ColumnMapper as CM # 使用共享的商品数据库实例 product_db = self.product_db # 读取待校验的采购单 df_res = smart_read_excel(result_path) res_barcode_col = CM.find_column(list(df_res.columns), 'barcode') res_price_col = CM.find_column(list(df_res.columns), 'unit_price') if not res_barcode_col or not res_price_col: logger.warning("未能在采购单中找到条码或单价列") return [] # 批量查询进货价 barcodes = df_res[res_barcode_col].astype(str).str.strip().tolist() item_prices = product_db.get_prices(barcodes) results = [] for _, row in df_res.iterrows(): bc = str(row[res_barcode_col]).strip() if bc not in item_prices: continue try: res_price = float(row[res_price_col]) except (ValueError, TypeError): continue item_price = item_prices[bc] diff = abs(res_price - item_price) if diff > 1.0: results.append(f"条码 {bc}: 采购单价={res_price} vs 进货价={item_price} 差异={diff:.2f}") return results except Exception as e: logger.error(f"单价校验过程中发生错误: {e}") return []