feat: add example files and update code structure

README.md

@@ -32,8 +32,12 @@ pip install -r requirements.txt
 ## 使用方法
 
 1. 准备输入文件：
-   - `1.xls`：源数据文件，包含 HEADER、Dimension 和 Sand 工作表
-   - `2.xlsx`：模板文件，包含 WACKER 工作表
+   - 源数据文件（参考 `examples/example_source_data.xls`）：
+     * HEADER 工作表：包含基本信息
+     * Dimension 工作表：包含尺寸数据
+     * Sand 工作表：包含化学元素测试数据
+   - 模板文件（参考 `examples/example_template.xlsx`）：
+     * 包含预设的报告格式
 
 2. 运行脚本：
 ```bash
@@ -44,16 +48,30 @@ python generate_quality_inspection_reports.py
    - 生成的报告将保存为 `2_updated.xlsx`
    - 每个客户的数据将保存在单独的工作表中
 
+## 示例文件
+
+在 `examples` 目录中提供了示例文件：
+
+1. `example_source_data.xls`：源数据文件示例
+   - 展示了正确的数据格式和结构
+   - 包含了所有必需的工作表和字段
+
+2. `example_template.xlsx`：模板文件示例
+   - 展示了标准的报告格式
+   - 包含了所有必需的字段和公式
+
+您可以参考这些示例文件来准备您自己的输入文件。
+
 ## 数据格式要求
 
 ### 输入文件结构
 
-1. `1.xls` 包含：
+1. 源数据文件需要包含：
    - HEADER：基本信息（数量、批准人等）
    - Dimension：尺寸数据和检验日期
    - Sand：化学元素测试数据
 
-2. `2.xlsx` 包含：
+2. 模板文件需要包含：
    - WACKER：报告模板格式
 
 ### 输出报告格式

generate_quality_inspection_reports.py

@@ -1,113 +1,133 @@
 import pandas as pd
 from openpyxl import load_workbook
 from datetime import datetime, timedelta
+import os
 
-# 读取第一个文件
-file1 = '1.xls'
-header_df = pd.read_excel(file1, sheet_name='HEADER')
+def generate_reports(source_file='examples/example_source_data.xls', 
+                    template_file='examples/example_template.xlsx',
+                    output_file='quality_inspection_report.xlsx'):
+    """
+    生成质量检验报告。
 
-# 读取Dimension表，跳过前12行，然后使用第13行作为列名
-dimension_df = pd.read_excel(file1, sheet_name='Dimension', skiprows=12)
-# 使用第一行作为列名
-dimension_df.columns = dimension_df.iloc[0]
-# 删除第一行（现在已经作为列名）并重置索引
-dimension_df = dimension_df.iloc[1:].reset_index(drop=True)
+    参数:
+        source_file (str): 源数据文件路径
+        template_file (str): 模板文件路径
+        output_file (str): 输出文件路径
+    """
+    # 检查文件是否存在
+    if not os.path.exists(source_file):
+        raise FileNotFoundError(f"源数据文件不存在: {source_file}")
+    if not os.path.exists(template_file):
+        raise FileNotFoundError(f"模板文件不存在: {template_file}")
 
-# 读取Sand表的数据
-sand_df = pd.read_excel(file1, sheet_name='Sand', header=None)
+    # 读取第一个文件
+    header_df = pd.read_excel(source_file, sheet_name='HEADER')
 
-# 读取第二个文件
-file2 = '2.xlsx'
-wb = load_workbook(file2)
-wacker_sheet = wb['WACKER']
+    # 读取Dimension表，跳过前12行，然后使用第13行作为列名
+    dimension_df = pd.read_excel(source_file, sheet_name='Dimension', skiprows=12)
+    # 使用第一行作为列名
+    dimension_df.columns = dimension_df.iloc[0]
+    # 删除第一行（现在已经作为列名）并重置索引
+    dimension_df = dimension_df.iloc[1:].reset_index(drop=True)
 
-# 获取Sales Order Quantity和Quality Assured By
-sales_order_quantity = header_df.iloc[5, 2]  # Sales Order Quantity位置
-quality_assured_by = header_df.iloc[3, 7]    # Quality Assured By在第4行最后一列
+    # 读取Sand表的数据
+    sand_df = pd.read_excel(source_file, sheet_name='Sand', header=None)
 
-# 定义元素和行号的对应关系
-element_row_mapping = {
-    'Al': 9,   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Al
-    'Ca': 10,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Ca
-    'Cu': 11,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Cu
-    'Fe': 12,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Fe
-    'K': 13,   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_K
-    'Li': 14,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Li
-    'Mg': 15,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Mg
-    'Mn': 16,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Mn
-    'Na': 17,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Na
-    'Ti': 18,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Ti
-    'Zr': 19   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Zr
-}
+    # 读取第二个文件
+    wb = load_workbook(template_file)
+    wacker_sheet = wb['WACKER']
 
-# 定义元素在Sand表中的列索引
-element_col_mapping = {
-    'Al': 4,   # 第5列
-    'Ca': 5,   # 第6列
-    'Cu': 6,   # 第7列
-    'Fe': 7,   # 第8列
-    'K': 8,    # 第9列
-    'Li': 9,   # 第10列
-    'Mg': 10,  # 第11列
-    'Mn': 11,  # 第12列
-    'Na': 12,  # 第13列
-    'Ti': 13,  # 第14列
-    'Zr': 14   # 第15列
-}
+    # 获取Sales Order Quantity和Quality Assured By
+    sales_order_quantity = header_df.iloc[5, 2]  # Sales Order Quantity位置
+    quality_assured_by = header_df.iloc[3, 7]    # Quality Assured By在第4行最后一列
 
-# 遍历Dimension表格中的每个Customer ID
-for index, row in dimension_df.iterrows():
-    customer_id = row['Customer ID']  # 现在这个列名应该是正确的了
-    inspection_date = pd.to_datetime(row['Inspection Date']).strftime('%Y-%m-%d')  # 格式化日期
-    
-    # 创建新的工作表
-    new_sheet = wb.create_sheet(title=str(customer_id))
-    
-    # 复制WACKER表格的内容到新工作表（这样会保持原有的客户名称）
-    for row_wacker in wacker_sheet.iter_rows(values_only=True):
-        new_sheet.append(row_wacker)
-    
-    # 填充数据（不再覆盖客户名称）
-    new_sheet['B3'] = str(sales_order_quantity) + ' PCS'  # Number+Unit/数量+单位
-    new_sheet['B4'] = customer_id  # Batch reference/批号
-    new_sheet['D4'] = inspection_date  # Date of issue/报告日期
-    new_sheet['B5'] = inspection_date  # Production date/生产日期
-    new_sheet['D5'] = (datetime.strptime(inspection_date, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=730)).strftime('%Y-%m-%d')  # Expiring date/失效日期
-    
-    # 从sand表中获取当前customer_id的数据
-    sand_rows = sand_df[sand_df[2] == customer_id]  # 使用第3列（索引2）作为Crucible ID
-    if not sand_rows.empty:
-        sand_row = sand_rows.iloc[0]
+    # 定义元素和行号的对应关系
+    element_row_mapping = {
+        'Al': 9,   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Al
+        'Ca': 10,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Ca
+        'Cu': 11,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Cu
+        'Fe': 12,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Fe
+        'K': 13,   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_K
+        'Li': 14,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Li
+        'Mg': 15,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Mg
+        'Mn': 16,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Mn
+        'Na': 17,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Na
+        'Ti': 18,  # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Ti
+        'Zr': 19   # 硅柏_石英坩埚_QC530HS_201410_V3B-CN_Zr
+    }
+
+    # 定义元素在Sand表中的列索引
+    element_col_mapping = {
+        'Al': 4,   # 第5列
+        'Ca': 5,   # 第6列
+        'Cu': 6,   # 第7列
+        'Fe': 7,   # 第8列
+        'K': 8,    # 第9列
+        'Li': 9,   # 第10列
+        'Mg': 10,  # 第11列
+        'Mn': 11,  # 第12列
+        'Na': 12,  # 第13列
+        'Ti': 13,  # 第14列
+        'Zr': 14   # 第15列
+    }
+
+    # 遍历Dimension表格中的每个Customer ID
+    for index, row in dimension_df.iterrows():
+        customer_id = row['Customer ID']  # 现在这个列名应该是正确的了
+        inspection_date = pd.to_datetime(row['Inspection Date']).strftime('%Y-%m-%d')  # 格式化日期
+        
+        # 创建新的工作表
+        new_sheet = wb.create_sheet(title=str(customer_id))
+        
+        # 复制WACKER表格的内容到新工作表（这样会保持原有的客户名称）
+        for row_wacker in wacker_sheet.iter_rows(values_only=True):
+            new_sheet.append(row_wacker)
         
-        # 填充元素数据
-        for element, target_row in element_row_mapping.items():
-            source_col = element_col_mapping[element]
-            new_sheet[f'D{target_row}'] = sand_row[source_col]
-    
-    # 填充Analysis result/分析结果
-    # 保持原有的测试项目名称，只更新分析结果列
-    for i in range(20, 29):
-        if i == 20:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['OD1']  # 外径1
-        elif i == 21:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['OD2']  # 外径2
-        elif i == 22:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['OD3']  # 外径3
-        elif i == 23:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Height']  # 高度
-        elif i == 24:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall11']  # 壁厚11
-        elif i == 25:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall12']  # 壁厚12
-        elif i == 26:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall13']  # 壁厚13
-        elif i == 27:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall2']  # 壁厚2
-        elif i == 28:
-            new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall3']  # 壁厚3
-    
-    # 保持"批准人："文本，并在其后添加名字
-    new_sheet['D29'] = f"批准人：{quality_assured_by}"
+        # 填充数据（不再覆盖客户名称）
+        new_sheet['B3'] = str(sales_order_quantity) + ' PCS'  # Number+Unit/数量+单位
+        new_sheet['B4'] = customer_id  # Batch reference/批号
+        new_sheet['D4'] = inspection_date  # Date of issue/报告日期
+        new_sheet['B5'] = inspection_date  # Production date/生产日期
+        new_sheet['D5'] = (datetime.strptime(inspection_date, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=730)).strftime('%Y-%m-%d')  # Expiring date/失效日期
+        
+        # 从sand表中获取当前customer_id的数据
+        sand_rows = sand_df[sand_df[2] == customer_id]  # 使用第3列（索引2）作为Crucible ID
+        if not sand_rows.empty:
+            sand_row = sand_rows.iloc[0]
+            
+            # 填充元素数据
+            for element, target_row in element_row_mapping.items():
+                source_col = element_col_mapping[element]
+                new_sheet[f'D{target_row}'] = sand_row[source_col]
+        
+        # 填充Analysis result/分析结果
+        # 保持原有的测试项目名称，只更新分析结果列
+        for i in range(20, 29):
+            if i == 20:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['OD1']  # 外径1
+            elif i == 21:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['OD2']  # 外径2
+            elif i == 22:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['OD3']  # 外径3
+            elif i == 23:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Height']  # 高度
+            elif i == 24:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall11']  # 壁厚11
+            elif i == 25:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall12']  # 壁厚12
+            elif i == 26:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall13']  # 壁厚13
+            elif i == 27:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall2']  # 壁厚2
+            elif i == 28:
+                new_sheet[f'D{i}'] = row['Wall3']  # 壁厚3
+        
+        # 保持"批准人："文本，并在其后添加名字
+        new_sheet['D29'] = f"批准人：{quality_assured_by}"
+
+    # 保存修改后的文件
+    wb.save(output_file)
+    print(f"报告已生成: {output_file}")
 
-# 保存修改后的文件
-wb.save('2_updated.xlsx')
+if __name__ == "__main__":
+    generate_reports()