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修复安能实到日期设定 + 站点统计口径重构

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- site_anneng.py: set_scan_date 改用 execCommand 全选替换+回车(修复 Ant DatePicker 受控组件未写入导致实到下成当天); wait_scan_form_ready 增加 settle 与 DatePicker 预热,消除首设竞态
- expected_undelivered.py: 应到口径改交接件数、实到改单号去重、未到明细列已到单号(不再编子单号),百世排除
- docs: 补充站点统计逻辑审查报告与韵达/安能计算逻辑梳理
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Misaka
2026-07-19 13:16:01 +08:00
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commit 8f79cbc5d7
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119
docs/站点统计逻辑审查报告.md Normal file
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@@ -0,0 +1,119 @@
# 后端各站点「应到件数 / 已到件数」统计逻辑审查报告
> 审查范围：`InboundVerify` 后端
> 核心模块：`expected_undelivered.py`（比对统计）、`runtime.py`（调度/下载路由）、`site_*.py`（各站数据采集）、`server.py`（对外接口）
> 审查重点：每个站点的「应到件数」和「已到件数」如何统计、数据来源、口径与潜在歧义。
---
## 一、总体架构（两层）
统计逻辑分两层，前端看到的「应到/已到/未到」计数最终都来自**第二层**，且只在跑比对时才生成。
| 层 | 模块 | 职责 | 产物 |
|---|---|---|---|
| **① 数据采集层** | `site_顺心/中通/韵达/安能.py`、`site_百世.py` | 用 Playwright（安能用 CDP）登录各承运商后台，导出 Excel 到 `downloads/` | `downloads/<站>-应到货物数据.xlsx`、`downloads/<站>-实到货物数据.xlsx`、`downloads/<站>-未到数据.xlsx` |
| **② 比对统计层** | `expected_undelivered.py` | 读 `downloads/` 源文件，两表比对，算出应到/已到/未到件数并出报表 | `output/应到未到数据.xlsx`（汇总+各站明细） |
调度入口：`runtime.py` 的 `TASK_HANDLERS`。
- 4 站：`expected` 下载 + `actual` 下载 + `undelivered`（先下应到+实到，再调 `write_site_file` 算出未到）。
- 百世：只有 `undelivered`（直接导「当日未扫」明细，无应到/实到两份基表）。
- `__compare__`（菜单[9]）：调 `expected_undelivered.main()`，用 `downloads/` 现有文件生成全站汇总报表。
---
## 二、核心统计公式（4 站统一口径）
`expected_undelivered.process(name)` 是 4 站统计的唯一实现：
```
对每一条应到运单（按运单号去重，保留首条）：
应到件数 N = 应到数据中的「录单件数」（输出列名「总件数」）
应到序号集 = {1, 2, …, N}
已到序号集 = 从「实到货物数据.xlsx」解析该运单实际到货的子单序号
未到序号集 = {1…N} − 已到序号集
未到件数 += len(未到序号集) # 每缺 1 个子单 → 1 行未到明细
应到件数 += N
站点级：
应到件数 = Σ N（所有应到运单）
未到件数 = Σ len(未到序号集)
已到件数 = 应到件数 − 未到件数 ← 注意：是「减出来」的，不是直接数实到
未到率 = 未到件数 ÷ 应到件数
完全未到运单 = 未到序号集 == {1…N} 的运单数
部分未到运单 = 0 < 未到 < N 的运单数
```
**关键事实**：`已到件数` 是 `应到件数 − 未到件数` 推算出来的（`exp_pieces - len(rows)`），并非独立去数实到表。它等价于 `Σ|已到序号集|`，前提是实到解析正确且已到序号 ⊆ 应到序号。
---
## 三、各站点统计明细
| 站点 | 应到件数来源 | 已到件数来源 | 实到序号解析规则（`arrived`） | 源文件（`downloads/`） |
|---|---|---|---|---|
| **中通** | `中通-应到货物数据.xlsx` 的「录单件数」 | 应到−未到（推算） | `运单号`列是复合串 = 运单号 + 总数(4位) + 顺序号(4位)；取右 8 位，前 4 为总数、后 4 为顺序号 | `中通-应到货物数据.xlsx` / `中通-实到货物数据.xlsx` |
| **顺心** | `顺心-应到货物数据.xlsx` 的「录单件数」 | 应到−未到（推算） | `运单号`(干净) + `子单号` = 运单号 + 顺序号(3位)；后缀(3位)即顺序号 | `顺心-应到货物数据.xlsx` / `顺心-实到货物数据.xlsx` |
| **韵达** | `韵达-应到货物数据.xlsx` 的「录单件数」 | 应到−未到（推算） | `主单号`=运单号，`子单号`=主单号 + 顺序号(4位)；后缀(4位)即顺序号 | `韵达-应到货物数据.xlsx` / `韵达-实到货物数据.xlsx` |
| **安能** | `安能-应到货物数据.xlsx` 的「录单件数」 | 应到−未到（推算） | `所属单号`=运单号，`扫描单号`=所属单号 + 总数(4位) + 顺序号(4位)；`has_total=True`，取末 4 位为顺序号 | `安能-应到货物数据.xlsx` / `安能-实到货物数据.xlsx` |
| **百世** | **无**（站点只给未到） | **无（显示「—」）** | 不适用（无实到基表） | 仅 `百世-应到未到货物数据.xlsx`（= 当日未扫明细，本身就是未到结果） |
> 4 站合计/图表口径：`expected_undelivered.build_summary` 只累加 4 站（`应到−实到`口径），**百世不计入合计**（无应到基数）。百世在表中单列，未到件数 = 其明细行数。
---
## 四、百世的特殊口径（务必注意）
百世是唯一「无应到/实到基数」的站点：
- 它的数据来自后台「扫描综合查询 → 到/接件扫描 → 当日 → 未扫」，导出即「当日未扫」明细（`site_baishi.py`）。
- 因此 `process_baishi()` 只能给 `未到件数 = 行数`，`应到件数 = None`、`已到件数 = None`、完全/部分未到 = None。
- 报表里百世的应到/已到列显示「—」，未到率无法计算。
- **含义**：百世统计的是「今天还没扫到的件」，不是「相对应到总量的缺件率」。与 4 站口径不可直接相加比较。
---
## 五、数据日期与偏移（潜在口径不一致风险）
`runtime._record_business_date` 在下载成功后把业务日期写进状态库：
- `业务日期 = 下载当天 − 日期偏移`
- 各站 `expected_offset` / `actual_offset` 独立配置（前端 `/config` 可改；百世偏移恒 0，锁定当天）。
- 韵达默认 `expected_offset=1`（取前一日应到）。
**风险点**：4 站的「应到」和「实到」是**两次独立下载**，各自可能带不同偏移。若 `expected_offset ≠ actual_offset`，则「应到件数」和「已到件数」来自**不同业务日期**，比对会变成「拿昨天的应到对比今天的实到」，未到率失真。报表「数据日期」列分别标注各站，但汇总合计不标注，肉眼难发现。
---
## 六、统计结果如何暴露给前端
| 接口 | 返回内容 | 是否含应到/已到计数 |
|---|---|---|
| `GET /status` | 各站 `login_state` + `expected/actual/undelivered_ready` + `business_date` + `worker_ready` | **不含**计数，只给就绪标志 |
| `GET /report` | `FileResponse(output/应到未到数据.xlsx)` | 计数只在 xlsx 里 |
| `GET /data/{filename}` | 下载 `downloads/` 下某源文件 | 原始数据，非统计值 |
**结论**：后端**没有**把应到/已到件数以 JSON 形式实时返回前端。计数仅物化在 `output/应到未到数据.xlsx`。任何前端界面显示的应到/已到数字，都是解析这份 xlsx 得到的——即**「截至上次跑比对」的快照**，不是实时值。
---
## 七、潜在歧义与风险点（审查结论）
1. **已到件数是减出来的，不是数出来的**：依赖实到子单号解析正确。一旦某站 `子单号` 格式与解析规则（`arrived_*`）不匹配，该序号进不了「已到序号集」→ 误判为未到 → 已到件数被低估、未到率虚高。解析规则是硬编码的，承运商改版号段即失准。
2. **应到件数依赖「录单件数」**：若应到数据某运单 `录单件数` 缺失/为 0/非数字，该运单被 `continue` 跳过，既不计入应到也不计入未到 → 静默漏统（应到总量被低估，但该运单若出现在实到中也因不在应到循环而永不计入已到，方向一致）。
3. **应到按运单号去重（keep first）**：同一运单多条交接记录只取首条 `录单件数`。若重复行的件数不同，取首条，可能与实际不符。
4. **百世不可并入合计**：4 站合计的「已到总件数」不含百世；跨站看「已到」时别把百世当成有应到基数的站。
5. **应到/实到业务日期可能错位**（见第五节）：两表不同步下载或偏移不一致时，比对口径失真。
6. **计数是比对产物，非实时**：前端若要「实时件数」需先触发比对任务；`/status` 的 `ready` 仅表示「下载成功」，不代表「已比对出数」。
7. **子单号是程序现拼的**：4 站缺件的「子单号/扫描单号」由 `code_*` 按各站编号规则生成（`code_shunxin` 等），并非实到原始记录——明细里的缺件单号是推算值，用于人工核对，不是系统回执。
---
## 八、关键文件索引
| 文件 | 角色 |
|---|---|
| `expected_undelivered.py` | 统计核心：`process()`（4站比对）、`process_baishi()`（百世）、`build_summary()`（汇总报表）、`STATIONS`（各站解析配置） |
| `runtime.py` | `TASK_HANDLERS`（下载/比对路由）、`_site_undelivered_handler`（4站先下应到+实到再算未到）、`_record_business_date`（业务日期/偏移写入） |
| `site_中通/顺心/韵达/安能.py` | 各站 `expected_download` / `actual_download`（Playwright/CDP 导出源表） |
| `site_百世.py` | `baishi_download_undelivered_data`（直接导「当日未扫」） |
| `state_store.py` | `site_status`（ready/business_date）、`site_config`（offset/schedule）、`get_offset` |
| `server.py` | `/status`、`/report`、`/data/{filename}` 接口 |

124
docs/韵达安能计算逻辑梳理.md Normal file
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@@ -0,0 +1,124 @@
# 韵达 / 安能 应到未到计算逻辑梳理（基于 expected_undelivered.py 重构版代码）
> 用途：供审核两站「应到件数 / 实到件数 / 未到件数」的实现逻辑与关联键。
> 代码基准：`InboundVerify/expected_undelivered.py`（重构版）。行号对应本次读取。
---
## 〇、两站共用的计算骨架（process 函数，第 134–216 行）
无论韵达还是安能，最终都走同一个 `process(name)`：
1. 读应到表 + 实到表（第 148–149 行）。
2. 应到表按关联键列去重、保留首条（第 152–153 行）。
3. **应到件数** = 应到表「交接件数」之和（第 158–168 行）。
4. **实到件数** = 实到表单件号列的**全局去重数**（第 176–177 行，`act_pieces = sum(len(s) for s in arrived.values())`）。
5. 逐运单比较：实到扫到数 `<` 应到件数 的运单，才进未到明细（第 183–201 行）。
6. **未到件数** = `max(0, 应到件数 − 实到件数)`（第 210 行）。
两站差异**只在配置**（关联键列、单件号列不同），算法完全一致。
---
## 一、韵达
### 1.1 配置（STATIONS 第 106–115 行）
| 配置项 | 值 | 含义 |
|---|---|---|
| exp（应到文件） | `韵达-应到货物数据.xlsx` | 源 |
| act（实到文件） | `韵达-实到货物数据.xlsx` | 源 |
| exp_qty | `交接件数` | 应到件数的取值列 |
| exp_wb | `运单号` | 应到表去重键 **+ 关联键** |
| exp_jd | `交接单号` | 未到明细展示字段 |
| arrived_pieces | `arrived_pieces_by_cols("主单号", "子单号")` | 实到解析 |
| 　├ wb_col | `主单号`（实到表） | 实到侧**关联基号**列 |
| 　└ piece_col | `子单号`（实到表） | 实到侧**单件号**列 |
### 1.2 两套表的字段角色
- **应到表**：`运单号`（去重+关联）、`交接件数`（该单应到件数）、`交接单号`（展示）。
- **实到表**：`主单号`（关联基号，须与应到`运单号`同值域）、`子单号`（每件货物的单号，一个单号=一件）。
### 1.3 关联（Join）条件
```
应到表.运单号 == 实到表.主单号
```
机制：`arrived_pieces_by_cols` 以「主单号」为 key 建 dict（第 76–81 行）；`process` 第 185 行 `arrived.get(wb)` 用**应到运单号 wb** 去查该 dict。两列值必须相等才对得上。
### 1.4 计算口径
- 应到件数 = Σ 交接件数（按运单号去重后）。
- 实到件数 = 实到表「子单号」全局去重数（不同主单号下即使子单号文本相同也只计一次）。
- 未到件数 = `max(0, 应到 − 实到)`。
- 未到明细（每行一个短少运单）：`交接单号 | 运单号 | 总件数(=应到件数) | 已到单号1..k`；
「已到单号1..k」= 该主单号下所有子单号（排序后填入），k = 实际扫到件数（第 199–200 行）。
仅当「实到扫到数 < 应到件数」才列入（第 187–188 行 `arrived_cnt >= n` 跳过）。
### 1.5 当前数据状态（实测，2026-07-19 10:50）
- 应到运单数 **57**，实到基号数 **58**，交集命中 **57** ✅
- 应到件数 = 140，实到单号去重 = 141
- 样本：`应到 617936212` == `实到主单号 617936212`，完全对齐
- **结论：韵达关联键现已对齐，逻辑可正确产出结果。**（此前 2/57 为旧数据，已失效）
---
## 二、安能
### 2.1 配置（STATIONS 第 116–125 行）
| 配置项 | 值 | 含义 |
|---|---|---|
| exp（应到文件） | `安能-应到货物数据.xlsx` | 源 |
| act（实到文件） | `安能-实到货物数据.xlsx` | 源 |
| exp_qty | `交接件数` | 应到件数取值列 |
| exp_wb | `运单号` | 应到表去重键 **+ 关联键** |
| exp_jd | `交接单号` | 未到明细展示字段 |
| arrived_pieces | `arrived_pieces_by_cols("所属单号", "扫描单号")` | 实到解析 |
| 　├ wb_col | `所属单号`（实到表） | 实到侧**关联基号**列 |
| 　└ piece_col | `扫描单号`（实到表） | 实到侧**单件号**列 |
### 2.2 两套表的字段角色
- **应到表**：`运单号`（去重+关联）、`交接件数`（应到件数）、`交接单号`（展示）。
- **实到表**：`所属单号`（关联基号，须与应到`运单号`同值域）、`扫描单号`（每件单号，格式=`所属单号`+总数4位+顺序4位，一个=一件）。
### 2.3 关联（Join）条件
```
应到表.运单号 == 实到表.所属单号
```
机制同韵达：`arrived_pieces_by_cols` 以「所属单号」建 key dict；`process` 用应到运单号去查。
### 2.4 计算口径（与韵达结构完全一致）
- 应到件数 = Σ 交接件数。
- 实到件数 = 实到表「扫描单号」全局去重数。
- 未到件数 = `max(0, 应到 − 实到)`。
- 未到明细：`交接单号 | 运单号 | 总件数 | 已到单号1..k`（k=该所属单号下扫描单号数）。
### 2.5 当前数据状态（实测，2026-07-19 10:50）
- 应到运单数 **97**，实到基号数 **140**，交集命中 **4** ❌
- 应到件数 = 236，实到单号去重 = 279
- 样本：`应到 750101236894` vs `实到所属单号 760237639793` —— 两套不同编号体系
- **后果**：实到 279 件几乎全无法对应到任何应到运单 → 明细把 93 个运单列「完全未到」，但汇总层 `实到=279 > 应到=236` → 未到净额被 `max(0,…)` 截断为 **0**，于是「明细列 96 行短少」与「汇总未到=0」自相矛盾。
- **结论：安能关联键未对齐，当前产出不可信。**
---
## 三、两站逻辑差异对照
| 维度 | 韵达 | 安能 |
|---|---|---|
| 应到关联键列 | `运单号` | `运单号` |
| 实到关联基号列 | `主单号` | `所属单号` |
| 实到单件号列 | `子单号` | `扫描单号` |
| 单件号是否带后缀 | 是（主单号+顺序号） | 是（所属单号+总数+顺序） |
| 关联键是否对齐（当前数据） | ✅ 57/57 | ❌ 4/97 |
| 计算结果是否可信 | 可信 | 不可信（自相矛盾） |
> 两站**算法完全相同**，唯一区别是实到侧的「基号列 / 单件号列」列名不同。因此问题不在代码逻辑，而在**安能的关联键取值域对不上**。
---
## 四、审核要点（请你判断）
1. **韵达**：关联键 `应到.运单号 == 实到.主单号` 是否符合业务实际？当前数据已对齐，似乎正确；若你确认，韵达逻辑可定稿。
2. **安能**：关联键 `应到.运单号 == 实到.所属单号` 是否正确？实测两套编号不重合（97 个应到运单仅 4 个能在实到找到）。可能的方向：
- (a) 实到表存在另一列能与应到`运单号`对应（需确认列名，可能改 `wb_col`）；
- (b) 应到/实到文件是按不同条件/批次拉的，需要按同一天、同线路重新拉取；
- (c) 暂时把安能排除（同百世），等数据对齐再加回。
3. **共同结构问题**：汇总「未到件数」用净额 `max(0, 应到−实到)`，而明细按「逐运单短少」列——当关联键断裂时二者会矛盾（安能现例）。关联键对齐后此矛盾自然消失；是否需要在代码里对「净额 vs 明细」做一致性校验/告警，也请你定。

216
expected_undelivered.py
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@@ -1,25 +1,29 @@
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
应到未到数据比对
应到未到数据比对（重构版）
目的：对中通 / 顺心 / 韵达 / 安能四个站点，比对各自的「应到货物数据」与
「实到货物数据」，逐件找出应到却未到的子单，汇总到 output/应到未到数据.xlsx。
工作簿结构：
· 汇总报表 —— 首页，跨站点统计与可视化（不含明细）。
· 中通 / 顺心 / 韵达 / 安能 —— 各站未到明细，每行一件。
目的：对中通 / 顺心 / 韵达 / 安能 四个站点，比对各自的「应到货物数据」与
「实到货物数据」，找出应到却未到的运单，汇总到 output/应到未到数据.xlsx。
（百世为站点直供未到明细，不参与本模块比对，见 process_baishi。）
核心逻辑（四站点统一）：
1. 每个运单的应到件数 N = 应到数据中的「录单件数」（输出列名为「总件数」）。
2. 该运单应到的子单序号集合 = {1, 2, …, N}。
3. 从实到数据中解析出该运单实际已到的序号集合。
4. 应到未到 = {1…N} − 已到序号。
—— 缺件按定义不在实到里，故其子单号 / 扫描单号由程序按各站格式现拼生成。
核心口径（四站点统一，重构后）：
1. 应到件数 = 应到表「交接件数」之和（按运单号去重 keep-first）。
—— 录单件数 只是该单号的总录单量，实际只有“交接件数”会真正到站，
故应到必须按交接件数统计，不能用录单件数。
2. 实到件数 = 实到表「单号」的去重数量（直接数，不再由“应到−未到”倒推）。
—— 每扫描一件，系统生成该件的单号（一个单号=一件）；后缀含总数/顺序号，
但计数时无视后缀，仅对单号去重即得实到件数。
3. 未到件数 = max(0, 应到件数 − 实到件数)。
4. 未到明细（downloads/<站>-未到数据.xlsx）仅列“短少”运单（实到 < 应到），
每行：交接单号 | 运单号 | 总件数(=应到/交接件数) | 已到单号1 | 已到单号2 | …。
—— 实到扫描的顺序号是乱序的，缺件的“顺序号”无法反推，故不再编造子单号；
改为把该运单“实际扫到的单号”依次填到后续单元格，便于核对到了哪几件。
各站差异（已据真实数据核定）：
中通：实到「运单号」列即复合串 = 运单号 + 总数(4位) + 顺序号(4位)，从右解析。
顺心：实到有干净「运单号」列 +「子单号」= 运单号 + 顺序号(3位)。
韵达：实到「主单号」对应运单号，「子单号」= 主单号 + 顺序号(4位)。
安能：实到「所属单号」对应运单号，「扫描单号」= 所属单号 + 总数(4位) + 顺序号(4位)。
各站实到单号列 / 运单基号：
中通：单号列=运单号(复合串 H+运单号+总数+顺序)，基号=v[:-8]
顺心：单号列=子单号，基号=运单号
韵达：单号列=子单号，基号=主单号
安能：单号列=扫描单号，基号=所属单号
目录约定：
源数据放在脚本同级目录的 downloads/ 下；结果写入 output/（不存在则自动创建）。
@@ -52,91 +56,72 @@ BAISHI_COLUMNS = ["类型", "子单号", "运单号", "最新扫描记录"]
# ============================ 比对逻辑 ============================
def arrived_zhongtong(df):
"""中通：运单号列即复合串，右侧 8 位 = 总数(4)+顺序(4)，其余为运单号。"""
def arrived_pieces_zhongtong(df):
"""中通：实到「运单号」为复合串（H + 运单号(12) + 总数(4) + 顺序(4)）。
基号 = v[:-8]（与应到表运单号对齐），单件 = 整串（每串即一件）。"""
res = defaultdict(set)
for v in df["运单号"]:
v = str(v).strip()
if len(v) > 8 and v[-4:].isdigit():
res[v[:-8]].add(int(v[-4:]))
res[v[:-8]].add(v) # 以完整复合串作为“已到单号”存入
return res
def arrived_by_prefix(main_col, sub_col, has_total=False):
"""顺心 / 韵达 / 安能：子单号以主单号为前缀，后缀含顺序号。
has_total=True 时后缀为 总数(4)+顺序(4)，取末 4 位为顺序号。"""
def arrived_pieces_by_cols(wb_col, piece_col):
"""顺心 / 韵达 / 安能：按干净运单列分组，单件 = 子单号 / 扫描单号。
wb_col：实到表中与应到运单号对齐的干净列
（顺心=运单号 / 韵达=主单号 / 安能=所属单号）
piece_col：实到表中每件货物的单号列（子单号 / 扫描单号）"""
def parse(df):
res = defaultdict(set)
for m, s in zip(df[main_col], df[sub_col]):
for m, s in zip(df[wb_col], df[piece_col]):
m, s = str(m).strip(), str(s).strip()
if not m or not s:
continue
if s == m: # 无后缀的单件，记为第 1 件
res[m].add(1)
continue
if not s.startswith(m):
continue
seq = s[len(m) :][-4:] if has_total else s[len(m) :]
if seq.isdigit():
res[m].add(int(seq))
if m and s:
res[m].add(s)
return res
return parse
def code_zhongtong(wb, seq, n):
return f"{seq:04d}" # 中通：仅顺序号
def code_shunxin(wb, seq, n):
return f"{wb}{seq:03d}" # 顺心：运单号 + 3 位顺序
def code_yunda(wb, seq, n):
return f"{wb}{seq:04d}" # 韵达：主单号 + 4 位顺序
def code_anneng(wb, seq, n):
return f"{wb}{n:04d}{seq:04d}" # 安能：运单号 + 总数 + 顺序
STATIONS = [
{
"name": "中通",
"exp": "中通-应到货物数据.xlsx",
"act": "中通-实到货物数据.xlsx",
"arrived": arrived_zhongtong,
"code": code_zhongtong,
"code_col": "子单号",
"columns": ["交接单号", "运单号", "子单号", "总件数"],
"exp_qty": "交接件数", # 应到件数口径：交接件数（非录单件数）
"exp_wb": "运单号", # 应到表运单号列（兼作去重键）
"exp_jd": "交接单号", # 未到数据需展示的交接单号
"arrived_pieces": arrived_pieces_zhongtong,
"columns": ["交接单号", "运单号", "总件数"],
},
{
"name": "顺心",
"exp": "顺心-应到货物数据.xlsx",
"act": "顺心-实到货物数据.xlsx",
"arrived": arrived_by_prefix("运单号", "子单号"),
"code": code_shunxin,
"code_col": "子单号",
"columns": ["班次号", "交接单号", "运单号", "子单号", "总件数"],
"exp_qty": "交接件数",
"exp_wb": "运单号",
"exp_jd": "交接单号",
"arrived_pieces": arrived_pieces_by_cols("运单号", "子单号"),
"columns": ["交接单号", "运单号", "总件数"],
},
{
"name": "韵达",
"exp": "韵达-应到货物数据.xlsx",
"act": "韵达-实到货物数据.xlsx",
"arrived": arrived_by_prefix("主单号", "子单号"),
"code": code_yunda,
"code_col": "子单号",
"columns": ["交接单号", "运单号", "子单号", "总件数"],
"exp_qty": "交接件数",
"exp_wb": "运单号",
"exp_jd": "交接单号",
"arrived_pieces": arrived_pieces_by_cols("主单号", "子单号"),
"columns": ["交接单号", "运单号", "总件数"],
},
{
"name": "安能",
"exp": "安能-应到货物数据.xlsx",
"act": "安能-实到货物数据.xlsx",
"arrived": arrived_by_prefix("所属单号", "扫描单号", has_total=True),
"code": code_anneng,
"code_col": "扫描单号",
"columns": ["交接单号", "运单号", "扫描单号", "总件数"],
"exp_qty": "交接件数",
"exp_wb": "运单号",
"exp_jd": "交接单号",
"arrived_pieces": arrived_pieces_by_cols("所属单号", "扫描单号"),
"columns": ["交接单号", "运单号", "总件数"],
},
]
@@ -147,7 +132,10 @@ def _site_cfg(name):
def process(name):
"""4 站单站比对：返回 (列名list, 明细行list[dict], 统计dict)；源文件缺失或非 4 站返回 None。"""
"""4 站单站比对（重构版）：返回 (列名list, 明细行list[dict], 统计dict)。
源文件缺失或非 4 站返回 None。
新口径：应到=交接件数；实到=直接数单号去重；未到=应到−实到；
未到明细行仅含「交接单号|运单号|总件数|+已到单号…」，不再编造子单号。"""
cfg = _site_cfg(name)
if cfg is None:
return None
@@ -160,58 +148,72 @@ def process(name):
df_exp = pd.read_excel(exp_path, dtype=str).fillna("")
df_act = pd.read_excel(act_path, dtype=str).fillna("")
# 同一运单可能有多条交接记录（录单件数一致），按运单号去重、保留首条
dup = int(df_exp["运单号"].duplicated().sum())
df_exp = df_exp.drop_duplicates(subset=["运单号"], keep="first")
# 同一运单可能有多条交接记录，按运单号去重、保留首条
dup = int(df_exp[cfg["exp_wb"]].duplicated().sum())
df_exp = df_exp.drop_duplicates(subset=[cfg["exp_wb"]], keep="first")
arrived = cfg["arrived"](df_act)
rows = []
exp_pieces = full_miss = part_miss = 0
# 应到件数（新口径）= 交接件数 之和；记录 运单 -> (交接单号, 应到件数)
exp_by_wb = {}
exp_pieces = 0
for _, r in df_exp.iterrows():
wb = str(r["运单号"]).strip()
wb = str(r[cfg["exp_wb"]]).strip()
if not wb:
continue
try:
n = int(float(r["总件数"] if "总件数" in r else r["录单件数"]))
n = int(float(r[cfg["exp_qty"]]))
except (TypeError, ValueError, KeyError):
try:
n = int(float(r["录单件数"]))
except (TypeError, ValueError, KeyError):
continue
n = 0
if n <= 0:
continue
exp_pieces += n
missing = sorted(set(range(1, n + 1)) - arrived.get(wb, set()))
if missing:
if len(missing) == n:
full_miss += 1
else:
part_miss += 1
for seq in missing:
row = {}
for col in cfg["columns"]:
if col == "运单号":
row[col] = wb
elif col == cfg["code_col"]:
row[col] = cfg["code"](wb, seq, n)
elif col == "总件数":
row[col] = n
else:
row[col] = str(r.get(col, "")).strip()
rows.append(row)
if wb not in exp_by_wb:
exp_by_wb[wb] = {
"jd": str(r.get(cfg["exp_jd"], "")).strip(),
"n": n,
}
# 实到件数（新口径）= 实到表单号去重数量（分组 运单->已到单号集合）
arrived = cfg["arrived_pieces"](df_act)
act_pieces = sum(len(s) for s in arrived.values()) # 全局去重单号数
# 未到：逐运单比较，列出实际已到的单号（顺序号乱序，无法反推缺件序号）
rows = []
full_miss = part_miss = 0
max_arrived = 0
for wb, info in exp_by_wb.items():
n = info["n"]
arrived_set = arrived.get(wb, set())
arrived_cnt = len(arrived_set)
if arrived_cnt >= n:
continue # 足额或溢到，不进未到表
if arrived_cnt == 0:
full_miss += 1
else:
part_miss += 1
max_arrived = max(max_arrived, arrived_cnt)
row = {
cfg["exp_jd"]: info["jd"],
cfg["exp_wb"]: wb,
"总件数": n,
}
for i, piece in enumerate(sorted(arrived_set, key=lambda x: str(x))):
row[f"已到单号{i+1}"] = piece
rows.append(row)
# 动态列：基础 3 列 + 已到单号1..max_arrived
columns = list(cfg["columns"]) + [f"已到单号{i+1}" for i in range(max_arrived)]
stats = {
"运单数": len(df_exp),
"运单数": len(exp_by_wb),
"应到件": exp_pieces,
"已到件": exp_pieces - len(rows),
"未到件": len(rows),
"已到件": act_pieces,
"未到件": max(0, exp_pieces - act_pieces),
"涉及运单": full_miss + part_miss,
"完全未到": full_miss,
"部分未到": part_miss,
"重复运单": dup,
}
return cfg["columns"], rows, stats
return columns, rows, stats
# ============================ 样式常量 ============================
@@ -258,7 +260,7 @@ def write_station(ws, columns, rows):
cell.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
cell.border = BORDER
for row in rows:
ws.append([row[c] for c in columns])
ws.append([row.get(c, "") for c in columns])
for r in range(2, ws.max_row + 1):
for c, col in enumerate(columns, start=1):
cell = ws.cell(row=r, column=c)
@@ -270,7 +272,7 @@ def write_station(ws, columns, rows):
else:
cell.number_format = "@" # 文本，避免长单号被转科学计数
for c, col in enumerate(columns, start=1):
body = [len(str(row[col])) for row in rows] if rows else []
body = [len(str(row.get(col, ""))) for row in rows] if rows else []
width = min(max([len(str(col))] + body) + 4, 36)
ws.column_dimensions[ws.cell(row=1, column=c).column_letter].width = max(
width, 12
@@ -594,7 +596,7 @@ def build_summary(ws, results, generated_at, dates=None):
"指标口径：未到率 ＝ 未到件数 ÷ 应到件数；完全未到运单 ＝ 整单零到货；部分未到运单 ＝ 部分到货、部分缺件。",
"合计 / 图表仅含 4 站（顺心/中通/韵达/安能，应到−实到口径）；百世为站点直供未到、无应到基数，单列不计入合计。",
"本次下载失败的站点标注为（无数据）并计 0，不影响其余站点统计。",
"明细见各站点工作表；4 站缺件的子单号 / 扫描单号按各站编号规则生成，并非实到原始记录。",
"明细见各站点工作表；未到明细仅列短少运单，并列出该运单实际扫到的单号（已到单号1…），缺件不再编造子单号。",
"数据日期：各站本次纳入数据对应的业务日期（＝应到数据下载日 − 日期偏移；韵达偏移 1 为前一日）；合计为多站混合、不标注。",
]
for k, text in enumerate(notes):

93
site_anneng.py
View File

@@ -962,21 +962,62 @@ def anneng_expected_download_impl():
# ====================================================================
def set_scan_date(cdp, placeholder, value):
"""向扫描时间输入框写入日期时间并回车接受（Ant 可编辑 DatePicker）。"""
def set_scan_date(cdp, placeholder, value, target_ymd=None):
"""向扫描时间输入框写入日期时间并回车接受（Ant Design DatePicker，rc-picker 受控组件）。
关键：rc-picker 是 React 受控组件，原生 setter 直接改 .value 会被其重渲染冲掉；且控件里
往往已有默认日期，必须先「全选」再整体替换为新值。正确做法对齐人工操作：
进入控件(焦点激活) → 全选既有文本 → insertText 整体替换(派发 input 事件, onChange 受理) → 回车提交。
target_ymd 可显式传入 (y,m,d) 用于写后回读校验；不传则从 value 解析。
返回 True 表示写入并校验成功，否则 False。
"""
import re as _re
ph = json.dumps(placeholder)
return cdp.eval(
"(() => {const inp = [...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i => i.placeholder === {ph});"
"if (!inp) return false; inp.focus();"
"const setter = Object.getOwnPropertyDescriptor("
" window.HTMLInputElement.prototype, 'value').set;"
f" setter.call(inp, {json.dumps(value)});"
" inp.dispatchEvent(new Event('input', {bubbles:true}));"
" inp.dispatchEvent(new KeyboardEvent('keydown', {key:'Enter', code:'Enter',"
" keyCode:13, which:13, bubbles:true}));"
" return inp.value;})()"
)
val_json = json.dumps(value)
if target_ymd is None:
m = _re.search(r"(\d{4})[-/](\d{1,2})[-/](\d{1,2})", value)
target_ymd = (int(m.group(1)), int(m.group(2)), int(m.group(3))) if m else None
def _norm(s):
if not s:
return None
mm = _re.search(r"(\d{4})[-/年](\d{1,2})[-/月](\d{1,2})", s)
return (int(mm.group(1)), int(mm.group(2)), int(mm.group(3))) if mm else None
for attempt in range(6):
# 1) 进入控件（focus + click 让光标处于激活状态）
cdp.eval(
"(() => {const inp=[...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i=>i.placeholder==={ph}); if(!inp) return false; inp.focus(); inp.click(); return true;}})()"
)
time.sleep(0.35)
# 2) 全选控件里既有的旧日期 → insertText 整体替换为新值（rc-picker 的 onChange 会受理）；
# execCommand 不可用时回退原生 setter + input 事件。
wrote = cdp.eval(
"(() => {const inp=[...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i=>i.placeholder==={ph}); if(!inp) return false; inp.focus();"
"let sel=true; try{ sel=document.execCommand('selectAll'); }catch(e){ try{inp.select();}catch(_){ sel=false; } }"
"let done=false; try{ done=document.execCommand('insertText',false," + val_json + "); }catch(e){ done=false; }"
"if(!done){ const s=Object.getOwnPropertyDescriptor(window.HTMLInputElement.prototype,'value').set;"
f" s.call(inp,{val_json}); inp.dispatchEvent(new Event('input',{{bubbles:true}})); }}"
"return inp.value;})()"
)
# 3) 回车提交（文本输入完成按回车即完成设定）
cdp.eval(
"(() => {const inp=[...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i=>i.placeholder==={ph}); if(!inp) return false;"
"inp.dispatchEvent(new KeyboardEvent('keydown',{key:'Enter',code:'Enter',keyCode:13,which:13,bubbles:true}));"
"inp.dispatchEvent(new KeyboardEvent('keyup',{key:'Enter',code:'Enter',keyCode:13,which:13,bubbles:true}));"
"return true;})()"
)
# 4) 写后回读校验（rc-picker 提交后 input.value 会被清空，故只校验「写后瞬间」的值）
if target_ymd is not None and _norm(wrote) == target_ymd:
return True
time.sleep(0.4)
# 全部尝试失败：告警，避免静默下成「今天」
print(f" ⚠ set_scan_date 未能将 {placeholder} 设为目标日期 {target_ymd}（请检查 DatePicker 是否就绪）")
return False
def select_zidan(cdp):
@@ -1095,9 +1136,11 @@ def goto_next_page(cdp):
def wait_scan_form_ready(cdp, timeout=20.0):
"""等扫描查询表单渲染完（日期输入框 + 子单 选项出现）。
"""等扫描查询表单渲染完（日期输入框 + 子单 选项出现），并预热 DatePicker 使其完全挂载。
新开的 tab 里 URL 一匹配就返回，但 Ant 表单还在渲染，此时设日期/选子单会落空。
这里除了等元素出现，再额外 settle 一段时间，并依次 focus 两个 DatePicker 打开面板再
Esc 关闭，强制 rc-picker 完成挂载，避免随后 set_scan_date 写入的值被重渲染冲掉。
"""
wait_until(
cdp,
@@ -1106,6 +1149,26 @@ def wait_scan_form_ready(cdp, timeout=20.0):
"扫描查询表单加载",
timeout=timeout,
)
# 额外 settle：等 SPA 把表单真正挂载稳定（避免出现后又重渲染把值刷掉）
time.sleep(1.2)
# 预热：依次 focus 两个 DatePicker 打开面板再 Esc 关闭，强制 rc-picker 完全挂载
for ph in ("开始日期", "结束日期"):
cdp.eval(
"(() => {const inp=[...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i=>i.placeholder==={json.dumps(ph)}); if(!inp) return false; inp.focus(); return true;}})()"
)
try:
wait_until(cdp, "!!document.querySelector('.ant-picker-panel')",
"预热面板打开", timeout=4.0)
except Exception:
pass
cdp.eval(
"(() => {const inp=[...document.querySelectorAll('input')]"
f".find(i=>i.placeholder==={json.dumps(ph)}); if(!inp) return false;"
"inp.dispatchEvent(new KeyboardEvent('keydown',{key:'Escape',code:'Escape',keyCode:27,which:27,bubbles:true}));"
"return true;})()"
)
time.sleep(0.3)
def wait_query_settled(cdp, timeout=20.0):