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使用python-pandas-openpyxl编写运营查询小工具

课程:B站大学
记录使用python+requests+pandas+openpyxl+numpy编写运营数据工具,运营数据支撑

如何快速利用python编写数据分析工具

  • 三天肝了个SKU查询工具,同事追着问源码!
    • 缘起:被重复工作逼急了
    • 开发:1小时极限通关
      • **前30分钟**:搭框架!
        • 项目采用分层架构:
      • 项目目录结构详解:
        • 数据流向:
      • **后30分钟**:疯狂填坑!
        • 终极优化!
    • 震撼:同事集体沦陷
  • 实践是检验真理的唯一标准


三天肝了个SKU查询工具,同事追着问源码!

缘起:被重复工作逼急了

运营部王姐第5次扔来需求:“查下这几个SKU最近一周的销量和库存,要Excel…”
我盯着屏幕疯狂切系统、手动输ID、整理数据,眼睛都快瞎了!
"不能再这样了!"我决定写个工具,一键搞定查询+导出!

开发:1小时极限通关

前30分钟:搭框架!

拆清需求——查产品信息、筛销量数据、导出Excel、切测试/生产环境。
敲下第一个函数时,咖啡杯见了底,但架构清晰了!
此处利用cursorAI工具进行编码,UI设计使用PixsoAI工具设计,原型图交互逻辑使用墨刀AI设计

cursorAI项目架构+编码设计:
在这里插入图片描述

PixsoAIUI设计:
在这里插入图片描述

项目采用分层架构:

在这里插入图片描述

项目目录结构详解:

operation_teahouses/
├── config/                     # 配置目录
│   ├── production.json         # 生产环境配置
│   ├── test.json              # 测试环境配置
│   ├── current_env.json       # 当前环境状态(持久化)
│   └── users.json             # 用户账号配置
│
├── src/                       # 源代码目录
│   ├── api/                   # API业务模块
│   │   ├── client.py          # 通用API客户端(封装HTTP请求)
│   │   ├── product_query.py   # 产品信息查询模块
│   │   └── sku_statistics.py  # SKU销量统计模块
│   │
│   ├── auth/                  # 认证模块
│   │   ├── tea_house_auth.py  # 茶坊村认证类(登录、Token管理)
│   │   └── token_manager.py   # Token管理器(Token存储与刷新)
│   │
│   └── utils/                 # 工具模块
│       ├── config_loader.py   # 配置加载器
│       ├── env_manager.py     # 环境管理器(环境切换)
│       ├── env_validator.py   # 环境验证器(配置验证)
│       ├── logger.py          # 日志工具(统一日志管理)
│       └── currency_utils.py  # 货币转换工具(分转元)
│
├── tokens/                    # Token存储目录
│   ├── token_dw.json         # 用户Token文件
│   ├── token_wc.json
│   └── token_zodance.json
│
├── logs/                      # 日志目录
│   └── *.log                 # 按模块分类的日志文件
│
├── output/                    # 输出目录
│   └── *.xlsx                # Excel导出文件
│
├── gui_main.py               # 图形化界面主程序(推荐使用)
├── main.py                   # 命令行主程序
├── sku_query.py              # SKU查询工具(独立脚本)
├── switch_env.py             # 环境切换工具
├── check_env.py              # 环境状态检查工具
└── requirements.txt          # Python依赖包
数据流向:
用户操作↓
GUI/CLI界面↓
业务逻辑层 (API模块)↓
认证层 (获取Token)↓
HTTP请求 → 茶坊村API服务器↓
响应数据↓
数据处理 (格式转换、计算)↓
Excel导出 / 界面显示

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

后30分钟:疯狂填坑!

SPU查不出数据?时间范围报错?Excel格式乱了?
bug像幽灵一样冒,我边骂边修,环境切换配置改到怀疑人生…
在这里插入图片描述

终极优化!

"成了!"点击导出,数据整齐躺在Excel里——
产品信息一键查、SKU销量随便筛、Excel直接下载,测试完切生产环境稳如老狗!

震撼:同事集体沦陷

王姐看到工具时眼睛瞪圆:“点点按钮就能查所有数据?还能直接导Excel?”
运营部小伙伴闻声赶来:“这工具能分享不?”
看着他们从"手动党"变"一键党",我悟了——
重复工作=最佳创新机会!
后发现UI其实不太重要,功能实现满足用户需求才是最重要的!!!
在这里插入图片描述

实践是检验真理的唯一标准

http://www.dtcms.com/a/578122.html

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