refactor(db_compare): 差缺统计改为应到驱动，以出库日为批次归属日
将未到统计从实到驱动（实到锚点反推批次）改为应到驱动（batch_out_date 归属日直接取应到批次），以吸收应到任务提前 1~2 天提交的扰动（韵达固定 +1、中通偶发 +1）。 - expected_record 新增 out_date / batch_out_date + 索引；入库解析出库时间并聚合批次归属日，支持历史回填 - 新增 compare_site_outdate 应到驱动入口，保留 compare_site_date 实到驱动作对照 - 未到任务 / POST /compare / 全站汇总切换到应到驱动 - 附现状梳理、设计、实现总结三篇文档
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@@ -0,0 +1,232 @@
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# 未到（差缺）统计逻辑现状梳理
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> 梳理日期：2026-08-02
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> 分支：`refactor/undelivered-by-expected`
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> 范围：顺心、中通、韵达、安能四站的"应到 / 实到 / 差缺"统计链路（百世为站点直供未到，单独处理）
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> 目的：固定当前真实逻辑，为"改为基于应到数据统计差缺"的重构提供基线
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## 一、系统总览与数据流
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系统分三层：
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1. **下载层**（`inbound_verify/sites/*.py`）：用 Playwright / CDP 登录各物流站点，按目标日期导出「应到货物数据」「实到货物数据」Excel 到 `downloads/`。
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2. **持久化层**（`store.py` + PostgreSQL）：把 Excel 幂等 UPSERT 进 `expected_record`（应到，运单级）/ `actual_record`（实到，扫描件级）/ `undelivered_record`（百世直供未到，子单级）/ `baishi_daily_stats`（百世日聚合基数）。
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3. **统计层**（`db_compare.py`）：直接查 PostgreSQL，以**实到扫描日期为锚点**反推交接批次，展开批次全量应到后逐运单比对，产出差缺统计与明细，落盘 `output/` 下 Excel，供前端下载。
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph 下载层["下载层 sites/*.py"]
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A1[定时任务<br/>fetch_schedule] --> D[Playwright/CDP 登录站点]
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A2[手动任务<br/>POST /tasks] --> D
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D --> E1[应到货物数据.xlsx]
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D --> E2[实到货物数据.xlsx]
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end
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subgraph 持久化层["持久化层 store.py + PG"]
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E1 --> F[ingest_task<br/>expected_record]
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E2 --> G[ingest_task<br/>actual_record]
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end
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subgraph 统计层["统计层 db_compare.py"]
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F --> H[compare_site_date<br/>实到锚点→反推批次→展开应到]
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G --> H
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H --> I[output/*-未到数据.xlsx]
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H --> J[output/应到未到数据.xlsx<br/>全站汇总]
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end
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I --> K[前端下载]
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J --> K
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```
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## 二、数据模型
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### 2.1 PostgreSQL 业务表（schema.sql）
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| 表 | 粒度 | 业务唯一键 | 关键列 |
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|----|------|-----------|--------|
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| `expected_record` | 运单级，一运单一行 | `(site, waybill_no)` | `handover_no`、`handover_pieces`（交接件数=应到口径）、`order_pieces`（录单件数）、`business_date`（属性，非唯一键）、`raw` JSONB |
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| `actual_record` | 扫描件级，一扫描一行 | `(site, piece_no)` | `waybill_no`（运单基号）、`piece_no`（扫描/子单号）、`scan_time`、`scan_site` |
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| `undelivered_record` | 百世直供未到明细，子单级 | `(site, piece_no)` | `biz_type`、`last_scan` |
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| `baishi_daily_stats` | 百世站级日聚合 | `(site, business_date)` | `expected_pieces`（应扫）、`arrived_pieces`（已扫）、`undelivered_pieces`（未扫） |
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> 索引：`expected_record` 有 `(site, business_date)` 与 `(site, handover_no)` 索引；`actual_record` 有 `(site, waybill_no)` 与 `(scan_time)` 索引——差缺比对的主查询路径均命中。
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### 2.2 SQLite 状态库（state.db）
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- `site_config`：各站 `expected_offset` / `actual_offset`（0=今天，最大回溯 30 天）。
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- `fetch_schedule`：周期抓取开关、激活时段、间隔（分钟）。
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- `task_history`：任务记录（`trigger`、`target_date`、`force`）。
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- `ingest_state`：最近一次入库健康状态（`ok` / `count` / `error`）。
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- `site_status`：登录态 + 各 kind 的 `*_ready` 与 `*_business_date`（由 PG 派生，见 §4.4）。
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## 三、当前差缺统计算法（核心）
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### 3.1 一句话概括
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> **以目标日期的实到扫描为锚点 → 反推这些运单所属的交接批次 → 展开批次全量应到 → 逐运单比对差缺。**
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即：**先有实到，再找应到**。这是本次重构要推翻的核心假设。
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### 3.2 算法步骤（`db_compare.compare_site_date`）
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```mermaid
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flowchart TD
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S[compare_site_date site, target_date] --> S1
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S1["Step1 实到锚点<br/>SELECT DISTINCT waybill_no<br/>FROM actual_record<br/>WHERE site=? AND scan_time::date = target_date"]
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S1 -->|当天无实到| X[返回 None<br/>“当天无实到数据，无法比对”]
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S1 -->|有实到运单| S2
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S2["Step2 反推交接批次<br/>SELECT DISTINCT handover_no<br/>FROM expected_record<br/>WHERE waybill_no = ANY(锚点运单)"]
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S2 --> S3
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S3["Step3 展开批次全量应到<br/>SELECT waybill_no, handover_no, handover_pieces<br/>FROM expected_record<br/>WHERE handover_no = ANY(批次)"]
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S3 -->|无应到| X2[返回 None]
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S3 --> S4
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S4["Step4 取批次全量实到<br/>SELECT waybill_no, piece_no<br/>FROM actual_record<br/>WHERE waybill_no = ANY(展开的全部运单)"]
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S4 --> S5
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S5["Step5 逐运单比对 _do_compare"]
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S5 --> R[CompareResult<br/>stats + 差缺明细 rows]
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```
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### 3.3 逐运单比对口径（`_do_compare`）
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对展开出的每一条应到运单：
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| 判断 | 结论 |
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|------|------|
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| `handover_pieces <= 0` | 跳过，不计入应到 |
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| 实到件数 `>=` 应到件数（`handover_pieces`） | **足额到货**（含溢到），不进差缺 |
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| 实到件数 `== 0` | **完全未到**（`full_miss++`） |
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| `0 <` 实到件数 `<` 应到件数 | **部分未到**（`part_miss++`） |
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实到件数口径（SF / 非 SF 分支）：
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- **非 SF（中通/韵达/安能）**：`COUNT(DISTINCT piece_no)`，子单号去重。
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- **顺心 SF 运单**（`waybill_no` 以 `SF` 开头）：`COUNT(*)` 行计数，不去重（SF 子单号为随机号码，不能去重计数）。
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### 3.4 统计指标定义（`CompareStats`）
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| 指标 | 定义 |
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|------|------|
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| `waybill_count` | 应到运单数（`handover_pieces>0` 的展开运单） |
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| `expected_pieces` | Σ `handover_pieces`（交接件数，非录单件数） |
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| `arrived_pieces` | Σ 各运单实到件数（按上节口径） |
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| `undelivered_pieces` | `max(0, expected_pieces − arrived_pieces)` |
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| `undelivered_wb` | `full_miss + part_miss`（差缺运单数） |
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| `full_miss` / `part_miss` | 完全未到 / 部分未到运单数 |
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| `sf_wb_count` / `sf_undelivered` | 顺心 SF 运单总数 / 其中差缺数 |
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### 3.5 差缺明细（`UndeliveredRow`）
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仅含短少运单：`交接单号 | 运单号 | 总件数(交接件数) | 已到单号1 | 已到单号2 | ...`。已到单号按实到记录顺序列出，**不编造缺件子单号**（扫描顺序号乱序，无法反推缺了哪个）。
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### 3.6 另一个入口：按批次比对（`compare_site_batch`）
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已知交接单号时可直接按 `handover_no` 精确比对，**不依赖实到锚点**。展开该批次全量应到 → 取全量实到 → 走同一 `_do_compare`。此入口当前未接入任务链路，主要用于调试/复核。
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## 四、任务触发与执行链路
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### 4.1 任务种类
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| kind | 含义 | 四站行为 | 百世行为 |
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|------|------|---------|---------|
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| `expected` | 应到下载 | 下载应到 Excel → 入库 | 不支持 |
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| `actual` | 实到下载 | 下载实到 Excel → 入库 | 不支持 |
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| `undelivered` | 未到（差缺） | 应到+实到 → 入库 → DB 比对 → 写单站未到 Excel | 站点直供未到 → 入库 |
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| `compare`（`__compare__`） | 全站跑比对 | 4 站 DB 比对 + 百世 PG → 全站汇总 Excel | 同上 |
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### 4.2 触发方式
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- **定时**：APScheduler `IntervalTrigger` 按 `fetch_schedule` 配置周期投递，激活时段内才投；任务空闲才投（`create_task_if_idle`）。
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- **手动**：`POST /tasks {site, kind, force?, date?}`，前端「获取未到数据」主按钮触发各站 primary kind，前端「跑比对」按钮触发 `__compare__/compare`。
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任务执行统一走 `dispatch_task`（`runtime.py`）：登录态校验 → 调 handler → 成功后写业务日期（`_record_business_date`）→ 入库（`_persist_to_db`）。
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### 4.3 目标日期（target_date）怎么定
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`state_store.resolve_target_date(site, kind, date)`：
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- 显式传 `date` → 用之（前端重试按钮会回放原 `target_date`）。
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- 未传 → `today − offset`：`expected` 用 `expected_offset`、`actual` 用 `actual_offset`、四站 `undelivered` 跟随 `expected_offset`、百世恒当天。
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### 4.4 就绪态与业务日期（ready / business_date）
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- `_ready_flags`：直接查 PG，`expected` / `actual` 看对应 `today − offset` 日期是否有数据；四站 `undelivered = expected ∧ actual`；百世看 `baishi_daily_stats` 当天。
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- `_record_business_date`：任务成功后在 SQLite 快照本次数据日期，供前端状态盘与报表「数据日期」列展示。
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- **注意**：`expected_business_date` / `actual_business_date` 是**按偏移派生的目标日期**，不是下载文件内的真实业务日期——`expected_record.business_date` 入库时取自状态库的 `expected_business_date`（`store._read_business_dates`），可能与交接单实际生成日不同（详见 §6 疑点）。
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## 五、站点差异与配置
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### 5.1 比对配置（`db_compare.SITE_COMPARE_CONFIG`）
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| 站点 | has_sf | 备注 |
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|------|--------|------|
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| 顺心 | `True` | SF 运单走行计数 |
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| 中通 / 韵达 / 安能 | `False` | 子单号去重计数 |
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### 5.2 入库列映射（`store.ACTUAL_COLMAP` 与 `domain.STATIONS`）
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| 站点 | 应到运单号列 | 实到运单基号列 | 实到单件列 | 扫描时间列 |
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|------|-------------|---------------|-----------|-----------|
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| 顺心 | 运单号 | 运单号 | 子单号 | 操作时间 |
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| 中通 | 运单号 | 由子单号复合串 `v[:-8]` 推导 | 运单号（复合串） | 扫描时间 |
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| 韵达 | 运单号 | 主单号 | 子单号 | 扫描时间 |
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| 安能 | 运单号 | 所属单号 | 扫描单号 | 扫描时间 |
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### 5.3 入库清洗特例
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- **韵达实到**：只保留「交接单号为空」的行（到/接件扫描），丢弃非空行（派件/签收等重复数据）；再按子单号去重 keep-last。
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- **中通实到**：`piece_no` 为复合串 `H+运单号(12)+总数(4)+顺序(4)`，基号 = `v[:-8]`，每串计一件。
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## 六、当前逻辑的特征与疑点（重构输入）
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### 6.1 特征
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1. **锚点=实到扫描日**：某天实到为空 → 比对直接返回 None，不产出任何差缺（"先有实到才有结论"）。
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2. **批次是反推出来的**：只要当天有 1 个运单扫到，其所属整个交接批次都会被展开，把该批次的历史未到也一起统计进来（跨日旧账混入当天报表）。
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3. **应到=批次全量**：`expected_pieces` 是"被命中批次的全部应到"，不是"当天的应到交接单"；`business_date` 标签也可能滞后/漂移。
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4. **溢到不抵消**：`undelivered_pieces = max(0, Σ应到 − Σ实到)` 是全局差；单运单溢到（实到>应到）只会让该运单不进差缺，不会抵消他单未到。
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### 6.2 疑点（来自 08-02 韵达实测）
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- 08-02 实到 130 条/58 运单全部命中应到且件数一致，但差缺 9 单里有 7 单是 07-21 批次的历史未到——因为当天有 1 个运单（`295468511`）属于该批次被扫到，整批被展开。
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- `task_history` 无记录却有 18:28 入库 130 条实到：入库链路与常规任务链路不一致（`ingest_state` 也未刷新），说明存在绕过任务系统的直入路径，需在重构时统一入口。
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## 七、重构目标对照（待细化）
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| 维度 | 现状（实到驱动） | 重构方向（应到驱动） |
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|------|----------------|--------------------|
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| 统计起点 | 目标日期实到扫描运单 | 目标日期/批次的应到数据（`expected_record`） |
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| 批次来源 | 实到锚点反推 | 应到自身携带的 `handover_no` / `business_date` |
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| 无数据表现 | 实到空 → 不产出 | 应到空 → 明确"无应到"；应到有、实到空 → 全部记差缺 |
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| 历史批次混入 | 会（1 单命中即整批展开） | 应到锚定，天然按应到口径隔离 |
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| 报表口径 | 批次全量 | 按应到日期/批次统计 |
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> 重构后仍需保持：应到=交接件数、实到=子单号去重（SF 行计数）、未到=`max(0, 应到−实到)`、差缺明细含已到单号。
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## 八、涉及文件清单
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| 文件 | 职责 |
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| `inbound_verify/db_compare.py` | DB 差缺比对引擎 + 全站汇总（重构主战场） |
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| `inbound_verify/runtime.py` | 任务派发、未到 handler、入库钩子、就绪派生 |
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| `inbound_verify/store.py` | Excel → PG 入库（expected/actual/百世） |
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| `inbound_verify/state_store.py` | SQLite 状态/配置/任务/偏移/目标日期 |
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| `inbound_verify/domain.py` | 站点/文件/列映射单一配置源 |
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| `inbound_verify/schema.sql` | PG 表结构 |
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| `inbound_verify/cli/server.py` | FastAPI 端点（/tasks /compare /status /config /report） |
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| `dashboard/app/page.tsx` | 前端触发任务、状态盘、下载报表 |
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docs/2026-08-03-应到驱动差缺统计重构-design.md
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docs/2026-08-03-应到驱动差缺统计重构-design.md
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# 应到驱动差缺统计重构 · 设计方案
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> 日期：2026-08-03
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> 分支：`refactor/undelivered-by-expected`
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> 状态：待审核
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> 目标：差缺统计从"实到驱动（反推应到）"改为"应到驱动（以应到为统计起点）"，并用「出库日」作为批次归属日，吸收"提前提交"扰动
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## 一、背景与问题
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### 1.1 业务诉求
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- 业务部门日常看的是**应到货物数据**：要"应到了哪些、实到了哪些、差缺是什么"。
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- 当前实现是**实到驱动**：以目标日实到扫描为锚点 → 反推交接批次 → 展开批次全量应到 → 逐单比对。
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- 方向与业务诉求相反，需重构为**应到驱动**。
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### 1.2 核心扰动：应到任务可能被提前提交
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- 应到数据理论当天提交（韵达固定提前 1 天），但实际可能提前 1~2 天。
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- 若完全按"下载日"统计应到，会把"提前提交、货次日才到"的批次计入当天，产生假差缺。
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### 1.3 数据实证（7 月全量）
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对 `downloads/archive/` 7 月应到文件 × PG 实到数据交叉验证：
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| 站点 | 下载日=出库大头日 | 出库大头日=下载日+1 |
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|------|-----------------|-------------------|
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| 顺心 | 83/83（100%） | 0 |
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| 中通 | 28/30（93%） | 2（`071402`、`071902`） |
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| 韵达 | 0 | 29/29（100%，固定提前） |
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| 安能 | 31/31（100%） | 0 |
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**关键结论**：
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1. **出库大头日 ≈ 实到峰值日**（154/158 一致，97.5%）——"出库日"基本等于"这批货实际到的那天"。
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2. "提前提交"的批次（中通 `071402` 出库 7/15、`071902` 出库 7/20）在**出库时间上如实体现**了真实归属日。
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3. 四站应到文件的「出库时间」字段非空率 100%，且已完整保留在 PG `expected_record.raw` JSONB 中（四站 100% 有值）。
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## 二、核心口径
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### 2.1 批次归属日 = 出库大头日
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一个交接批次内，取运单「出库时间」的**日期众数（大头日）**作为该批次归属日：
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```
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批次归属日 = mode(运单.出库时间::date)
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```
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- 顺心/安能：归属日 = 下载日（无扰动）
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- 中通：偶发提前批次自动归属次日（`071402` → 7/15）
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- 韵达：所有批次归属日 = 下载日 + 1（与实到对齐，不再依赖 `expected_offset=1`）
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### 2.2 统计 D 日差缺 = 取所有「出库日 = D」的应到批次
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无论批次在 D / D-1 / D-2 哪天下载（`business_date` 为何），只要**出库日 = D** 即纳入 D 日统计：
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```
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目标批次 = expected_record WHERE site=? AND 出库日 = D
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```
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这样：
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- 提前提交的批次（下载于 D-1/D-2、出库于 D）会被**自然归入 D 日**，不再遗漏也不提前计入；
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- 不再需要"实到为 0 → 抛弃/标记留存"的状态机；
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- 不再需要为韵达单独配置 `expected_offset`。
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## 三、统计流程（compare_site_date 重构后）
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```mermaid
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flowchart TD
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S[查询 D 日差缺] --> S1
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S1["Step1 取应到批次<br/>expected_record<br/>WHERE site=? AND 出库日 = D"]
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S1 -->|无应到| X[返回：明确当日无应到]
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S1 -->|有批次| S2
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S2["Step2 展开批次全量应到<br/>waybill_no, handover_no, handover_pieces"]
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||||
S2 --> S3
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||||
S3["Step3 查这些运单的全量实到<br/>actual_record WHERE waybill_no = ANY(应到)"]
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S3 --> S4
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S4["Step4 逐运单比对（_do_compare）<br/>应到=交接件数 实到=子单号去重/SF行计数"]
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S4 --> R[CompareResult<br/>stats + 差缺明细]
|
||||
```
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### 3.1 与现实现的差异
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| 环节 | 现状 | 重构后 |
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||||
|------|------|--------|
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||||
| 应到来源 | 实到锚点反推批次 | 按出库日直接取应到批次 |
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||||
| 无实到表现 | 返回 None（不产出） | 应到空 → 明确"无应到"；应到有实到空 → 记差缺 |
|
||||
| 历史批次混入 | 1 单命中即整批展开 | 按出库日隔离，天然干净 |
|
||||
| 提前提交 | 无感知（靠实到锚定） | 出库日归属，自动吸收 |
|
||||
|
||||
### 3.2 保留的能力
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||||
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||||
- `compare_site_batch`（按交接单号精确比对）保留，供复核。
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||||
- 实到驱动入口 `compare_site_date` 旧逻辑保留为对照模式（或通过配置切换），便于回溯验证差异。
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||||
- 统计口径不变：应到=交接件数、实到=子单号去重（顺心 SF 行计数）、未到=`max(0,应到−实到)`、明细含已到单号。
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||||
---
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||||
## 四、数据层改造
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### 4.1 新增列：`out_date`
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||||
`expected_record` 新增 `out_date DATE`（出库日，批次归属日的持久化依据）：
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||||
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||||
```sql
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||||
ALTER TABLE expected_record ADD COLUMN IF NOT EXISTS out_date DATE;
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||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expected_out_date ON expected_record (site, out_date);
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||||
```
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||||
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||||
- 入库时（`store._ingest_expected`）：从 raw 的「出库时间」解析出日期写入 `out_date`。
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||||
- 历史数据回填：一次性 UPDATE，从 `raw->>'出库时间'` 提取日期。
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||||
- 出库时间缺失/解析失败 → `out_date` 置 NULL，统计时回退 `business_date`（下载日），保证不丢数据。
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||||
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||||
### 4.2 `business_date` 语义保持不变
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||||
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||||
- `business_date` 继续表示"下载目标日快照"（兼容就绪态派生 / 报表数据日期列 / 现有 API）。
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||||
- 差缺统计改用 `out_date`，两者解耦，避免连锁改动。
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||||
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||||
### 4.3 出库时间字段来源（已验证）
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||||
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||||
| 站点 | 字段 | 覆盖率 |
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||||
|------|------|--------|
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||||
| 顺心 | `出库时间` | raw 100% |
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||||
| 中通 | `出库时间` | raw 100% |
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||||
| 韵达 | `出库时间` | raw 100% |
|
||||
| 安能 | `出库时间` | raw 100% |
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||||
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---
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||||
## 五、边界与特殊处理
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| 场景 | 处理 |
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|------|------|
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| 批次内出库日跨多天 | 取**大头日（众数）**；众数并列时取较早日期 |
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||||
| 出库时间缺失/解析失败 | `out_date` 置 NULL，回退 `business_date` |
|
||||
| 应到有、实到空 | 全部计入差缺（不再因"无实到"而返回 None） |
|
||||
| 实到有、应到无（孤儿） | 保持现状，报表/明细可另行提示，不混入应到统计 |
|
||||
| 韵达 `expected_offset` | 保留配置但重构后不再参与归属日计算（由 `out_date` 取代） |
|
||||
| 异常小批次 | 规模很小（1~4 单）按常规逻辑走；如出现系统性偏差再单独讨论 |
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||||
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---
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||||
## 六、涉及改动清单
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||||
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||||
| 文件 | 改动 |
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|------|------|
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| `schema.sql` | `expected_record` 增 `out_date` 列 + 索引 |
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||||
| `store.py` | `_ingest_expected` 写 `out_date`；新增历史回填逻辑（CLI） |
|
||||
| `db_compare.py` | `compare_site_date` 改为按 `out_date` 取应到；新增"无应到"返回语义；保留批次入口与实到驱动对照 |
|
||||
| `runtime.py` | `_site_undelivered_handler` 锚点日期逻辑随新口径调整 |
|
||||
| `cli/server.py` | `/compare` 响应补充 `out_date` 语义说明；行为兼容 |
|
||||
| `state_store.py` | 视需要暴露 `out_date` 相关查询 |
|
||||
| 前端 `dashboard` | 报表说明文案（批次归属=出库日）；无结构变更预期 |
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 七、验证计划
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||||
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||||
1. **单元验证**：`out_date` 回填后，抽样核对与归档 Excel 出库日一致。
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||||
2. **回溯对照**：用 7 月归档应到 + PG 实到，分别跑"旧实到驱动"与"新应到驱动"，对比差缺差异，重点：
|
||||
- 韵达 7 月各日（应到归属日整体 +1 是否对齐实到）
|
||||
- 中通 7/14、7/19（`071402`/`071902` 是否归入次日）
|
||||
- 顺心/安能（应无差异）
|
||||
3. **报表烟测**：跑一次 `__compare__/compare` 全站汇总，人工核对韵达 08-02 数据。
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 八、决策记录（已确认）
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||||
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||||
- ✅ 出库时间字段业务含义 = **货物实际发出时间**（按此处理）。
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||||
- ✅ 批次内出库日并列众数取法 = **取较早日期**。
|
||||
- ✅ "无应到"呈现 = 报表中**直接写**（如实呈现，无需特殊文案）。
|
||||
- ✅ **保留实到驱动入口**，长期作为对照（不删除）。
|
||||
120
docs/2026-08-03-应到驱动差缺统计重构-实现总结.md
Normal file
120
docs/2026-08-03-应到驱动差缺统计重构-实现总结.md
Normal file
@@ -0,0 +1,120 @@
|
||||
# 应到驱动差缺统计重构 · 实现总结（备忘录）
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||||
|
||||
> 完成日期：2026-08-03
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||||
> 分支：`refactor/undelivered-by-expected`
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||||
> 关联文档：`docs/2026-08-02-未到差缺统计逻辑现状梳理.md`、`docs/2026-08-03-应到驱动差缺统计重构-design.md`
|
||||
> 状态：已完成并验证，待提交
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 一、背景
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原差缺统计为**实到驱动**：以目标日实到扫描为锚点 → 反推交接批次 → 展开批次全量应到 → 逐单比对。
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||||
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||||
业务部门日常以**应到数据**为依据，且应到任务可能被**提前提交 1~2 天**（韵达固定提前 1 天），导致：
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||||
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||||
- 完全按应到统计会出现假差缺；
|
||||
- 实到驱动会把历史批次混入当天报表（1 单命中即整批展开）。
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||||
|
||||
重构目标：改为**应到驱动**，并用「出库日」作为批次归属日，自动吸收提前提交。
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||||
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||||
## 二、核心口径
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||||
|
||||
- **批次归属日 = 批次内运单「出库时间」日期众数，并列取较早**（字段：`expected_record.batch_out_date`）。
|
||||
- **统计 D 日差缺 = 取所有 `batch_out_date = D` 的应到批次**，展开全量应到 → 查全量实到 → 逐运单比对。
|
||||
- 无论批次在 D / D-1 / D-2 哪天下载（`business_date` 为何），只要出库日 = D 即纳入 D 日统计。
|
||||
|
||||
## 三、数据实证（7 月全量）
|
||||
|
||||
| 站点 | 下载日=出库大头日 | 出库大头日=下载日+1 |
|
||||
|------|-----------------|-------------------|
|
||||
| 顺心 | 83/83（100%） | 0 |
|
||||
| 中通 | 28/30（93%） | 2（`071402`、`071902`） |
|
||||
| 韵达 | 0 | 29/29（100%，固定提前） |
|
||||
| 安能 | 31/31（100%） | 0 |
|
||||
|
||||
关键结论：
|
||||
|
||||
- **出库大头日 ≈ 实到峰值日**（154/158 一致，97.5%）——"出库日"基本等于"这批货实际到的那天"。
|
||||
- "提前提交"的批次（中通 `071402` 出库 7/15、`071902` 出库 7/20）在出库时间上如实体现真实归属日。
|
||||
- 四站应到文件的「出库时间」字段非空率 100%，且已完整保留在 PG `expected_record.raw` JSONB 中。
|
||||
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||||
## 四、代码改动
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||||
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||||
### 4.1 数据层
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||||
|
||||
- `schema.sql`：`expected_record` 新增 `out_date DATE`（运单出库日）、`batch_out_date DATE`（批次归属日）+ `idx_expected_out_date` / `idx_expected_batch_out_date` 索引。
|
||||
- `store.py`：
|
||||
- `_ingest_expected`：解析「出库时间」写 `out_date`；按交接单号聚合出库日众数（并列取较早）写 `batch_out_date`。
|
||||
- 新增 `_batch_out_date_map()` 辅助函数。
|
||||
- 新增 `backfill_out_date()` + CLI 子命令 `backfill-out-date`，历史数据一次性回填。
|
||||
|
||||
### 4.2 比对层
|
||||
|
||||
- `db_compare.py`：
|
||||
- 新增 `compare_site_outdate(site, target_date)`：应到驱动入口，`WHERE batch_out_date = target_date` 取批次 → 展开 → 比对。
|
||||
- 保留 `compare_site_date()`（实到驱动）作对照，不删除。
|
||||
- `_target_date_for()` 改为默认取今天（不再依赖 actual_offset）。
|
||||
- `build_full_report()` 改用 `compare_site_outdate`。
|
||||
- `runtime.py`：`_site_undelivered_handler` 切到应到驱动，锚点日期默认今天。
|
||||
- `cli/server.py`：`POST /compare` 切到应到驱动。
|
||||
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||||
## 五、实施与验证
|
||||
|
||||
### 5.1 数据迁移
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||||
|
||||
```
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||||
python -m inbound_verify.store init # 建表/补列（幂等）
|
||||
python -m inbound_verify.store backfill-out-date # 历史回填
|
||||
```
|
||||
|
||||
回填结果：
|
||||
|
||||
- `out_date`：顺心 3290 / 中通 5419 / 韵达 1640 / 安能 3459 条，共 13808 条。
|
||||
- `batch_out_date`：顺心 93 / 中通 35 / 韵达 32 / 安能 35 个批次。
|
||||
- 抽样核对 PG `out_date` vs 归档 Excel 出库日一致率 96~100%。
|
||||
|
||||
### 5.2 批次归属验证
|
||||
|
||||
| 批次 | 下载日 | batch_out_date | 预期 |
|
||||
|------|--------|----------------|------|
|
||||
| 中通 `...071401` | 7/14 | 7/14 | 正常 |
|
||||
| 中通 `...071402` | 7/14 | **7/15** | 提前提交归位 |
|
||||
| 中通 `...071901` | 7/19 | 7/19 | 正常 |
|
||||
| 中通 `...071902` | 7/19 | **7/20** | 提前提交归位 |
|
||||
| 韵达 `...07312001` | 7/31 | 8/1 | 固定 +1 |
|
||||
| 顺心/安能 | — | = 下载日 | 无扰动 |
|
||||
|
||||
### 5.3 回溯对照（7/02~7/31）
|
||||
|
||||
新应到驱动 vs 旧实到驱动，差异方向符合设计：
|
||||
|
||||
- 旧驱动混入历史批次（如中通 7/12 旧 236 件 vs 新 11 件；顺心 7/13 旧 59 vs 新 1）。
|
||||
- 新驱动只统计出库日=当天批次，数字更聚焦。
|
||||
- 个别日期新驱动未到偏大（如韵达 7/03、安能 7/29），属"当天出库、次日扫描"的真实差缺口径。
|
||||
|
||||
### 5.4 接口联调（真实后端）
|
||||
|
||||
| 用例 | 结果 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `POST /compare` 韵达 2026-08-02 | 批次 1 个（`...08012001`），差缺 2 件/2 单（`988350756`、`988415586`），历史批次不再混入 |
|
||||
| `POST /compare` 中通 2026-07-15 | 提前提交批次 `...071402` 正确归位到 7/15 |
|
||||
| `__compare__/compare` 全站汇总 2026-08-01 | 顺心 17 件 / 中通 23 件 / 韵达 0 件 / 安能 0 件，合计 40 件，报表正常生成 |
|
||||
|
||||
## 六、待确认 / 遗留事项
|
||||
|
||||
- `out_date` / `batch_out_date` 依赖站点「出库时间」字段语义（当前按"货物实际发出时间"处理，已与业务确认）。
|
||||
- 批次内出库日并列众数取较早（已确认）。
|
||||
- "无应到"时报表直接写（如实呈现，无特殊文案，已确认）。
|
||||
- 实到驱动入口保留作对照（已确认）。
|
||||
- `docs/2026-08-02-未到统计重构讨论纪要与下一步.md` 中记录的 18:28 直入入库等链路疑点，本重构未处理，留待后续。
|
||||
|
||||
## 七、附：涉及文件
|
||||
|
||||
| 文件 | 说明 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `schema.sql` | 表结构：新增 `out_date` / `batch_out_date` |
|
||||
| `inbound_verify/store.py` | 入库解析 + 历史回填 |
|
||||
| `inbound_verify/db_compare.py` | 应到驱动比对入口（保留实到驱动对照） |
|
||||
| `inbound_verify/runtime.py` | 未到任务切到应到驱动 |
|
||||
| `inbound_verify/cli/server.py` | `/compare` API 切到应到驱动 |
|
||||
@@ -265,7 +265,7 @@ class CompareRequest(BaseModel):
|
||||
|
||||
@app.post("/compare")
|
||||
def run_compare(req: CompareRequest):
|
||||
"""DB 差缺比对：以实到扫描日期为锚点，反推交接批次，展开全量比对。
|
||||
"""DB 差缺比对（应到驱动）：以批次归属日（batch_out_date）为锚，展开全量比对。
|
||||
返回统计指标 + 差缺明细。
|
||||
"""
|
||||
# 合法性校验
|
||||
@@ -284,11 +284,11 @@ def run_compare(req: CompareRequest):
|
||||
if target_date > today:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"date 不可为未来日期: {req.date}")
|
||||
|
||||
result = db_compare.compare_site_date(req.site, req.date)
|
||||
result = db_compare.compare_site_outdate(req.site, req.date)
|
||||
if result is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=404,
|
||||
detail=f"{req.site} {req.date}: 当天无实到数据，无法比对",
|
||||
detail=f"{req.site} {req.date}: 当日无应到批次，无法比对",
|
||||
)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
|
||||
@@ -224,6 +224,83 @@ def compare_site_date(site: str, target_date: str) -> CompareResult | None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def compare_site_outdate(site: str, target_date: str) -> CompareResult | None:
|
||||
"""应到驱动差缺比对：以「批次归属日（batch_out_date）」为准取应到。
|
||||
|
||||
与 compare_site_date（实到驱动）区别：
|
||||
1. 应到来源 = expected_record WHERE batch_out_date = target_date
|
||||
2. 不再依赖实到锚点反推；应到空时返回 None（明确"当日无应到"）
|
||||
3. 提前提交的批次按其出库日归属，自动归入正确日期
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
site: 站点名（"顺心"/"中通"/"韵达"/"安能"）
|
||||
target_date: 目标业务日期 "YYYY-MM-DD"
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
CompareResult 或 None（当日无应到批次）
|
||||
"""
|
||||
cfg = SITE_COMPARE_CONFIG.get(site)
|
||||
if cfg is None:
|
||||
print(f"[db_compare] 不支持的站点: {site}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
conn = _connect()
|
||||
cur = conn.cursor()
|
||||
|
||||
# ── Step 1: 取目标日应到批次（按批次归属日）──
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT handover_no FROM expected_record
|
||||
WHERE site = %s AND batch_out_date = %s
|
||||
ORDER BY handover_no
|
||||
""",
|
||||
(site, target_date),
|
||||
)
|
||||
batches = [r[0] for r in cur.fetchall()]
|
||||
if not batches:
|
||||
print(f"[db_compare] {site} {target_date}: 当日无应到批次")
|
||||
conn.close()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# ── Step 2: 展开批次全量应到 ──
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT waybill_no, handover_no, handover_pieces
|
||||
FROM expected_record
|
||||
WHERE site = %s AND handover_no = ANY(%s)
|
||||
ORDER BY handover_no, waybill_no
|
||||
""",
|
||||
(site, batches),
|
||||
)
|
||||
exp_rows = cur.fetchall()
|
||||
if not exp_rows:
|
||||
conn.close()
|
||||
return None
|
||||
|
||||
all_wbs = [r[0] for r in exp_rows]
|
||||
|
||||
# ── Step 3: 取批次全量实到 ──
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT waybill_no, piece_no FROM actual_record
|
||||
WHERE site = %s AND waybill_no = ANY(%s)
|
||||
ORDER BY waybill_no, piece_no
|
||||
""",
|
||||
(site, all_wbs),
|
||||
)
|
||||
act_rows = cur.fetchall()
|
||||
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
# ── Step 4: 逐运单比对 ──
|
||||
return _do_compare(site, target_date, batches, exp_rows, act_rows, cfg)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[db_compare] {site} {target_date} 应到驱动比对异常: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def compare_site_batch(site: str, handover_no: str) -> CompareResult | None:
|
||||
"""按指定交接单号执行全批次比对（不依赖实到锚点）。
|
||||
|
||||
@@ -499,11 +576,9 @@ def _stats_to_dict(s: CompareStats) -> dict:
|
||||
|
||||
|
||||
def _target_date_for(site: str) -> str:
|
||||
"""4 站比对锚点：today - actual_offset（以实到扫描日为锚，与 _site_undelivered_handler 一致）。"""
|
||||
from inbound_verify import state_store # 懒导入，避免成环
|
||||
|
||||
offset = state_store.get_offset(site, "actual")
|
||||
return (date.today() - timedelta(days=offset)).strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
"""4 站比对锚点（应到驱动）：批次归属日默认取今天。
|
||||
各站统一以出库日（batch_out_date）为准，不再依赖站点偏移配置。"""
|
||||
return date.today().strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
|
||||
|
||||
def _baishi_from_pg(cur, target: str):
|
||||
@@ -555,7 +630,7 @@ def _baishi_from_pg(cur, target: str):
|
||||
|
||||
def build_full_report(date=None) -> str:
|
||||
"""DB 版全站汇总报表：4 站走 DB 比对、百世走 PG，复用 compare.build_summary 渲染。
|
||||
产出 output/应到未到数据.xlsx（/report 下载）。date=None 时各站按 actual_offset 算锚点（以实到扫描日为锚）。
|
||||
产出 output/应到未到数据.xlsx（/report 下载）。date=None 时各站取今天为批次归属锚点（应到驱动）。
|
||||
返回输出路径。"""
|
||||
from inbound_verify import compare # 复用 build_summary / write_station / OUTFILE
|
||||
|
||||
@@ -584,7 +659,7 @@ def build_full_report(date=None) -> str:
|
||||
continue
|
||||
target = date or _target_date_for(name)
|
||||
site_targets[name] = target
|
||||
result = compare_site_date(name, target)
|
||||
result = compare_site_outdate(name, target)
|
||||
if result is not None:
|
||||
results.append((name, _stats_to_dict(result.stats)))
|
||||
_write_sheet(wb.create_sheet(name), result)
|
||||
|
||||
@@ -492,23 +492,20 @@ def _site_undelivered_handler(site):
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f">> [入库] {site} 前置入库失败（不影响比对尝试）: {e}")
|
||||
|
||||
# ── DB 比对（替代旧 Excel 比对）──
|
||||
# ── DB 比对（应到驱动：以批次归属日 batch_out_date 为锚）──
|
||||
try:
|
||||
from inbound_verify import db_compare # 懒导入，避免成环
|
||||
|
||||
if date:
|
||||
target_date = date
|
||||
else:
|
||||
offset = state_store.get_offset(site, "actual")
|
||||
target_date = (datetime.now().date() - timedelta(days=offset)).strftime(
|
||||
"%Y-%m-%d"
|
||||
)
|
||||
target_date = datetime.now().date().strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
|
||||
result = db_compare.compare_site_date(site, target_date)
|
||||
result = db_compare.compare_site_outdate(site, target_date)
|
||||
if result is not None:
|
||||
db_compare.write_result_excel(result)
|
||||
else:
|
||||
print(f">> [未到] {site} {target_date}: 当天无实到数据，跳过比对")
|
||||
print(f">> [未到] {site} {target_date}: 当日无应到批次，跳过比对")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f">> [未到] {site} DB 比对异常（不影响下载结果）: {e}")
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -173,6 +173,33 @@ def _to_int(v):
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _batch_out_date_map(df, cfg, out_col="出库时间"):
|
||||
"""按交接单号分组，计算批次归属日：出库日期众数，并列取较早日期。
|
||||
返回 {handover_no: date}；无出库时间/无交接单号的行不参与。"""
|
||||
from collections import Counter
|
||||
|
||||
jd_col = cfg.get("exp_jd", "交接单号")
|
||||
if jd_col not in df.columns or out_col not in df.columns:
|
||||
return {}
|
||||
counter: dict[str, Counter] = {}
|
||||
for _, r in df.iterrows():
|
||||
hn = str(r.get(jd_col, "")).strip()
|
||||
if not hn or hn == "nan":
|
||||
continue
|
||||
d = _parse_time(r.get(out_col))
|
||||
if d is None:
|
||||
continue
|
||||
counter.setdefault(hn, Counter())[d.date()] += 1
|
||||
out = {}
|
||||
for hn, cnt in counter.items():
|
||||
if not cnt:
|
||||
continue
|
||||
max_n = max(cnt.values())
|
||||
earliest = min(d for d, n in cnt.items() if n == max_n)
|
||||
out[hn] = earliest
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_time(v):
|
||||
"""尽力解析多种时间格式为 datetime；失败返回 None（原始值在 raw 里）。"""
|
||||
if v is None:
|
||||
@@ -233,13 +260,16 @@ def _read_business_dates():
|
||||
|
||||
_SQL_EXPECTED = """
|
||||
INSERT INTO expected_record
|
||||
(site, waybill_no, handover_no, handover_pieces, order_pieces, business_date, raw)
|
||||
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
|
||||
(site, waybill_no, handover_no, handover_pieces, order_pieces,
|
||||
business_date, out_date, batch_out_date, raw)
|
||||
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
|
||||
ON CONFLICT (site, waybill_no) DO UPDATE SET
|
||||
handover_no = EXCLUDED.handover_no,
|
||||
handover_pieces = EXCLUDED.handover_pieces,
|
||||
order_pieces = EXCLUDED.order_pieces,
|
||||
business_date = COALESCE(EXCLUDED.business_date, expected_record.business_date),
|
||||
out_date = COALESCE(EXCLUDED.out_date, expected_record.out_date),
|
||||
batch_out_date = COALESCE(EXCLUDED.batch_out_date, expected_record.batch_out_date),
|
||||
raw = EXCLUDED.raw,
|
||||
ingested_at = now()
|
||||
"""
|
||||
@@ -294,19 +324,31 @@ def _ingest_expected(cur, site, business_date):
|
||||
df = pd.read_excel(path, dtype=str).fillna("")
|
||||
df = df.drop_duplicates(subset=[cfg["exp_wb"]], keep="first")
|
||||
biz = _parse_date(business_date)
|
||||
out_col = "出库时间"
|
||||
has_out_col = out_col in df.columns
|
||||
# 批次归属日：同交接单号出库日众数，并列取较早
|
||||
batch_out_date = _batch_out_date_map(df, cfg, out_col)
|
||||
rows = []
|
||||
for r in df.to_dict("records"):
|
||||
wb = str(r.get(cfg["exp_wb"], "")).strip()
|
||||
if not wb:
|
||||
continue
|
||||
out_date = None
|
||||
if has_out_col:
|
||||
out_dt = _parse_time(r.get(out_col))
|
||||
if out_dt is not None:
|
||||
out_date = out_dt.date()
|
||||
hn = str(r.get(cfg["exp_jd"], "")).strip() or None
|
||||
rows.append(
|
||||
(
|
||||
site,
|
||||
wb,
|
||||
str(r.get(cfg["exp_jd"], "")).strip() or None,
|
||||
hn,
|
||||
_to_int(r.get(cfg["exp_qty"])),
|
||||
_to_int(r.get("录单件数")),
|
||||
biz,
|
||||
out_date,
|
||||
batch_out_date.get(hn),
|
||||
Jsonb(_raw_row(r)),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
@@ -463,6 +505,69 @@ def ingest_task(site, kind):
|
||||
return total
|
||||
|
||||
|
||||
def backfill_out_date(site=None):
|
||||
"""历史数据回填：从 raw->>'出库时间' 解析出库日，写入 out_date；
|
||||
再按交接单号聚合出库日众数，回填 batch_out_date。
|
||||
site 为空时处理全部站点。返回回填 out_date 条数。"""
|
||||
sites = [site] if site else ALL_SITES
|
||||
total = 0
|
||||
with _connect(_load_pg_config()["dbname"]) as conn:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
for s in sites:
|
||||
# ── Step 1: 回填 out_date（仅 NULL 行）──
|
||||
cur.execute(
|
||||
"SELECT id, raw FROM expected_record "
|
||||
"WHERE site=%s AND out_date IS NULL",
|
||||
(s,),
|
||||
)
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
updates = []
|
||||
for rid, raw in rows:
|
||||
if not isinstance(raw, dict):
|
||||
continue
|
||||
out_dt = _parse_time(raw.get("出库时间"))
|
||||
if out_dt is None:
|
||||
continue
|
||||
updates.append((out_dt.date(), rid))
|
||||
if updates:
|
||||
cur.executemany(
|
||||
"UPDATE expected_record SET out_date=%s WHERE id=%s",
|
||||
updates,
|
||||
)
|
||||
total += len(updates)
|
||||
print(f" [回填] {s}：{len(updates)}/{len(rows)} 条")
|
||||
|
||||
# ── Step 2: 回填 batch_out_date（仅 NULL 行）──
|
||||
cur.execute(
|
||||
"SELECT id, handover_no, out_date FROM expected_record "
|
||||
"WHERE site=%s AND batch_out_date IS NULL",
|
||||
(s,),
|
||||
)
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
if rows:
|
||||
from collections import Counter
|
||||
|
||||
cnt: dict[str, Counter] = {}
|
||||
for _, hn, od in rows:
|
||||
if not hn or od is None:
|
||||
continue
|
||||
cnt.setdefault(hn, Counter())[od] += 1
|
||||
batch_map = {}
|
||||
for hn, c in cnt.items():
|
||||
max_n = max(c.values())
|
||||
batch_map[hn] = min(d for d, n in c.items() if n == max_n)
|
||||
if batch_map:
|
||||
cur.executemany(
|
||||
"UPDATE expected_record SET batch_out_date=%s "
|
||||
"WHERE site=%s AND handover_no=%s",
|
||||
[(d, s, hn) for hn, d in batch_map.items()],
|
||||
)
|
||||
print(f" [回填] {s} batch_out_date：{len(batch_map)} 个批次")
|
||||
conn.commit()
|
||||
print(f">> [回填] out_date 完成，共 {total} 条")
|
||||
return total
|
||||
|
||||
|
||||
def get_existing_handover_nos(site):
|
||||
"""查该站点已落库的交接单号集合（expected_record.handover_no）。
|
||||
供"提交导出任务前"去重：已落库的交接单号不再重复提交导出任务。
|
||||
@@ -553,6 +658,8 @@ def main():
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
total = ingest_task(site, kind)
|
||||
print(f">> [ingest-one] {site}/{kind} 入库 {total} 条")
|
||||
elif cmd == "backfill-out-date":
|
||||
backfill_out_date(site)
|
||||
else:
|
||||
print(__doc__)
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
@@ -19,12 +19,16 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS expected_record (
|
||||
handover_pieces INTEGER, -- 交接件数（应到件数口径）
|
||||
order_pieces INTEGER, -- 录单件数
|
||||
business_date DATE, -- 业务日期（属性，非唯一键；读不到则 NULL）
|
||||
out_date DATE, -- 出库日（批次归属日口径；从 raw.出库时间 解析）
|
||||
batch_out_date DATE, -- 批次归属日（同交接单号出库日众数，并列取较早）
|
||||
raw JSONB NOT NULL, -- 站点原始全列（key=原列名）
|
||||
ingested_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now(),
|
||||
UNIQUE (site, waybill_no)
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expected_site_date ON expected_record (site, business_date);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expected_handover ON expected_record (site, handover_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expected_out_date ON expected_record (site, out_date);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_expected_batch_out_date ON expected_record (site, batch_out_date);
|
||||
|
||||
-- 实到货物（扫描件级：一扫描一行；每扫描一件系统生成一个单号）
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS actual_record (
|
||||
|
||||
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