愛合購 📖 簡介 此程式用於處理 愛合購 (i) 平台的訂單檔案（Excel 或 CSV） ，自動進行 SKU 轉換、溫層判斷、預交貨日設定、分錄備註與新轉單編號生成，並輸出新的檔案，方便後續出貨與系統匯入。 🛠 功能特色 預交貨日設定 啟動程式時可輸入「加幾天」（預設 1），自動計算新預交貨日。 SKU 對應轉換 依據 sku_i.json 對照表，將「原廠商品編號」轉換為新 SKU，並計算新數量與新進價。 溫層判斷 使用 plist.json 判斷商品溫層： 若同一訂單商品全為常溫 → 統一為「常溫」 否則 → 判定為「冷凍」 特殊商品 P11-000-05 → 固定為「常溫」。 分錄備註產生 取「收貨地址前三字 + 收件人姓名」，並去除特殊符號。 若同一訂單多筆，僅保留首筆備註，其餘清空。 新轉單編號生成 格式： IYYYYMMDD001 每日流水號遞增，並記錄於 sku_transfer_log.json ，避免重複。 輸出檔案 輸出檔命名格式： 原始檔名_SKU轉換_YYYYMMDD_HHMMSS.xls 📂 必要檔案 輸入檔案 愛合購 訂單 Excel / CSV SKU 對照表 \\nas-lianruey\office\sku\sku_i.json 溫層資料 \\nas-lianruey\office\sku\plist.json 轉單紀錄檔 \\nas-lianruey\office\sku\app\sku_transfer_log.json 📐 新增欄位 程式會於輸出檔案中自動新增： 新SKU 新數量 新進價 新預交貨日 溫層 分錄備註 新轉單編號 ⚙️ 操作流程 執行程式。 輸入「預交貨日加幾天」（若不輸入，預設為 1）。 選取愛合購訂單檔案（Excel 或 CSV）。 程式自動進行 SKU 轉換、溫層判斷、分錄備註生成與轉單編號產生。 轉換完成後，在原目錄下輸出新檔案。 ✅ 輸出結果 已完成 SKU 轉換、預交貨日、溫層判斷、分錄備註、新轉單編號 。 輸出檔案可直接用於後續處理。 ⚙️ 程式原始碼 import os import json import pyexcel as pe import requests import re from tkinter import Tk, filedialog, simpledialog from datetime import datetime, timedelta from collections import defaultdict, OrderedDict # 關閉 tkinter 主視窗 root = Tk() root.withdraw() # 詢問加幾天，預設為1 days_to_add = simpledialog.askinteger("預交貨日設定", "請輸入要加幾天（預設為1）", initialvalue=1) if not days_to_add: days_to_add = 1 # 選取檔案（支援 Excel 與 CSV） file_path = filedialog.askopenfilename( title="選擇 Excel 或 CSV 檔案", filetypes=[("Excel/CSV Files", "*.xls *.xlsx *.csv")] ) if not file_path: print("❌ 未選擇檔案，程式結束。") exit() # SKU 對照表路徑 sku_json_path = r"\\nas-lianruey\office\sku\sku_i.json" if not os.path.isfile(sku_json_path): print(f"❌ 找不到 SKU 對照表檔案：{sku_json_path}") exit() with open(sku_json_path, "r", encoding="utf-8") as f: sku_map = json.load(f) # 取得溫層資料 plist_url = r"\\nas-lianruey\office\sku\plist.json" try: with open(plist_url, "r", encoding="utf-8") as f: temp_data = json.load(f) except FileNotFoundError: print(f"❌ 找不到溫層資料檔案：{plist_url}") exit() except json.JSONDecodeError as e: print(f"❌ 無法解析溫層資料檔案：{e}") exit() sku_temp_map = {} for item in temp_data: sku = item.get("sku") temp = item.get("temp", "").strip() or "冷凍" if sku: sku_temp_map[sku] = temp # 讀取資料 ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if ext == ".csv": records = pe.get_array(file_name=file_path, encoding="utf-8-sig") else: records = pe.get_array(file_name=file_path) # 刪除前3列，只留表頭與資料 if len(records) > 3: records = records[3:] # 預交貨日 next_date = (datetime.today() + timedelta(days=days_to_add)).strftime("%Y%m%d") # 讀取 log 紀錄：新轉單編號流水號 log_file_path = r"\\nas-lianruey\office\sku\app\sku_transfer_log.json" if os.path.isfile(log_file_path): with open(log_file_path, "r", encoding="utf-8") as f: transfer_log = json.load(f) else: transfer_log = {} today_key = datetime.today().strftime("%Y%m%d") prefix = f"I{today_key}" start_seq = transfer_log.get(today_key, 0) + 1 transfer_seq_counter = start_seq transfer_id_map = OrderedDict() # 找出欄位位置 header = records[0] try: order_index = header.index("訂單編號") item_index = header.index("原廠商品編號") qty_index = header.index("數量") price_index = header.index("單價(含稅)") address_index = header.index("收貨地址") name_index = header.index("收件人") # 若無"轉單編號"欄位，補上 if "轉單編號" not in header: header.append("轉單編號") for i in range(1, len(records)): order_id = str(records[i][order_index]) mo_id = "I" + order_id[:7] if len(order_id) >= 7 else "I" + order_id records[i].append(mo_id) header = records[0] except ValueError as e: print("❌ 缺少必要欄位：", e) exit() # 加入新欄位 header += ["新SKU", "新數量", "新進價", "新預交貨日", "溫層", "分錄備註", "新轉單編號"] # 處理資料列 new_records = [header] temp_by_order = defaultdict(list) transfer_index = header.index("轉單編號") for row in records[1:]: row = row + [""] * (len(header) - 7 - len(row)) product_id = str(row[item_index]) try: order_qty = int(row[qty_index]) except (ValueError, TypeError): order_qty = 1 mo_id = row[transfer_index] # 建立新轉單編號 if mo_id not in transfer_id_map: transfer_id_map[mo_id] = f"{prefix}{transfer_seq_counter:03d}" transfer_seq_counter += 1 # 分錄備註 address = str(row[address_index]) address_clean = re.sub(r"[0-9\s]", "", address)[:3] recipient = str(row[name_index]) raw_remark = address_clean + recipient remark = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fffA-Za-z0-9]", "", raw_remark) if product_id in sku_map: for sku in sku_map[product_id]: try: new_qty = int(sku["新數量"]) * order_qty except (ValueError, TypeError): new_qty = sku["新數量"] new_sku = sku["新SKU"] new_temp = sku_temp_map.get(new_sku, "冷凍") if new_sku == "P11-000-05": new_temp = "常溫" temp_by_order[mo_id].append(new_temp) new_row = row + [new_sku, new_qty, sku["新進價"], next_date, new_temp, remark, transfer_id_map[mo_id]] new_records.append(new_row) else: default_temp = "冷凍" temp_by_order[mo_id].append(default_temp) new_row = row + [ product_id, order_qty, row[price_index] if price_index < len(row) else "", next_date, default_temp, remark, transfer_id_map[mo_id] ] new_records.append(new_row) # 統一溫層與清除重複備註 final_records = [new_records[0]] temp_col_index = header.index("溫層") remark_col_index = header.index("分錄備註") sku_col_index = header.index("新SKU") seen_transfer_ids = set() for row in new_records[1:]: mo_id = row[transfer_index] sku = row[sku_col_index] if sku == "P11-000-05": row[temp_col_index] = "常溫" else: row[temp_col_index] = "常溫" if all(t == "常溫" for t in temp_by_order[mo_id]) else "冷凍" if mo_id in seen_transfer_ids: row[remark_col_index] = "" else: seen_transfer_ids.add(mo_id) final_records.append(row) # 更新 log 檔 transfer_log[today_key] = transfer_seq_counter - 1 with open(log_file_path, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(transfer_log, f, ensure_ascii=False, indent=2) # 儲存檔案 base_dir = os.path.dirname(file_path) name_part, ext_part = os.path.splitext(os.path.basename(file_path)) timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") new_filename = f"{name_part}_SKU轉換_{timestamp}.xls" new_path = os.path.join(base_dir, new_filename) pe.save_as(array=final_records, dest_file_name=new_path) print(f"✅ SKU轉換、預交貨日、溫層與分錄備註、新轉單編號處理完成，檔案儲存為：{new_path}")