参考链接： Python清单
采购清单BOM的生成
问题：
公司在原型板焊接的时候，经常需要采购多块板子的器件，而其中很多器件型号都是相同的。采购部门会要求我们把所有相同的型号归类。
这是一件耗时而又无趣的工作， 所以需要最好能够自动生成采购清单。
解决办法：
因为我们的BOM文件都是excel格式， 而经常看到Python培训的广告， 展示其能够处理excel的强大功能。
因此选择使用Python自己写一个程序来执行合并操作。
解决步骤：
1， 首先看看我们的BOM表的格式
对于采购人员来说， Designator 和footprint是不需要关注的， 他们关注点主要在器件型号， 厂家以及购买数量和购买渠道。
采购清单的格式主要如下
2， Python， 你强你上
附上具体的代码， 本人第一次写Python，肯定有不优雅的地方，欢迎高手们将程序改进。
import pandas as pd
import os
import numpy as np
#how to use
#1, copy all board BOMs to same directory with this python file
#2, Run this script in python IDE or other python software
#3, input the QTY for each board
#4, it generate a Purchase.xlsx in current folder
output_file_name="Purchase.xlsx"
fileNames=[]
keyCode="StockCode"
Comment="Comment"
Desc="Description"
QTY="Quantity"
Manufature="Manufature"
Mpart="Manufacture part"
Supplier="Supplier1"
SPart="Suppiler1 part"
#finalCols=[keyCode, Comment, Desc, Manufature, Mpart, Supplier, SPart, QTY]
def pre_process_excelfile(excel_files):
global fileNames
path, fileName = os.path.split(excel_files)
fileName, file_extension = os.path.splitext(fileName)
#read excel file
dataframe = pd.read_excel(excel_files);
#search position of Stockcode in
row_start=None
for row in range(dataframe.shape[0]):
for col in range(dataframe.shape[1]):
if dataframe.iat[row,col] == keyCode:
row_start = row
keyCodeColumn=col
#print(row_start)
break;
#set column names and delete file header part
if(row_start is None):
print("stockCode not found, not BOM filen")
elif(row_start > 1):
dataframe.columns = dataframe.iloc[row_start]
dataframe.drop(dataframe.index[row_start], inplace=True)
dataframe.drop(dataframe.index[range(0,row_start)],axis=0, inplace=True)
#delete file tails
dataframe=dataframe.loc[dataframe[keyCode].notnull()]
#delete columns
dataframe = dataframe.dropna(axis = 1, how = 'all')
#pick up columns and change qty column name
dataframe = dataframe[[keyCode, Comment, Desc, Manufature, Mpart, Supplier, SPart, QTY]]
dataframe.columns = dataframe.columns.str.replace(QTY,fileName)
fileNames.append(fileName)
#input QTY boards for assembly
BOMQty=input("How manmy boards needed for " fileName " ?")
print(BOMQty)
dataframe[fileName '.QTY']= BOMQty
return dataframe
#
path=os.getcwd()
print(path)
#delete output file to avoid combining it
outputFile=os.path.join(path, output_file_name)
if os.path.isfile(outputFile):
os.remove(outputFile)
result=pd.DataFrame()
for filename in os.listdir (path):
if filename.endswith ('.xlsx'):
read_filename=os.path.join(path, filename)
dataframe=pre_process_excelfile(read_filename)
if(result.empty):
result=dataframe;
else:
result = result.merge(dataframe, on=[keyCode, Comment, Desc, Manufature, Mpart, Supplier, SPart], how='outer', sort=True)
#sort data according to StockCode
dataframe=result
dataframe=dataframe.sort_values(by=keyCode)
dataframe.groupby(keyCode)
#fill nan with 0 in order to do multipy operation
dataframe.replace(np.nan, 0, inplace=True)
#calculate total
dataframe['total']=0
for eachfile in fileNames:
dataframe[eachfile] = dataframe[eachfile].astype(int)
dataframe[eachfile '.QTY'] = dataframe[eachfile '.QTY'].astype(int)
dataframe['total']=dataframe['total'] (dataframe[eachfile]) * (dataframe[eachfile '.QTY'])
#fill back with nan
dataframe.replace(0,np.nan, inplace=True)
#writeback a excel file
result_filename=os.path.join(path, output_file_name)
dataframe.to_excel(result_filename, index = False)
print("Done, and Generate " output_file_name " at " path " !")
3， 代码的使用方法
1， 拷贝代码并保存为merge excels.py
2， 安装PythonIDLE
本人使用的版本是3.8.2
3， 拷贝各个PCB板的对应BOM文件到相同目录下， 和merge excels.py在同一目录。
4，运行PythonIDLE
File->open（merge excels.py）
然后直接run
根据提示输入制板的数量。 本人在这里展示了板子1需要购买的元器件的套数是10， 板子2的套数是20
当前目录下会生成新的文件Purchase.xlsx。
文件中的H列是单个板子1的数量， 列I是板子的套数。J列是单个板子2的数量， 列K是板子的套数
最后的总数total=H*I J*K.
