活动介绍

ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

时间: 2024-04-06 12:30:45 浏览: 128
这个错误通常表示你正在尝试使用一个无效的文件路径或缓冲区对象类型。可能的原因是你没有正确指定文件路径或文件名,或者你正在尝试打开一个非 Excel 格式的文件。请检查你的代码,确保你正在使用正确的文件路径和文件名,并且你正在处理 Excel 格式的文件。如果问题仍然存在,请提供更多信息,我会尽力帮助你解决问题。
相关问题

发生异常: ValueError Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'> File "C:\Users\31088\Desktop\py数据\爬虫\上海和北京的美食.py", line 80, in <module> info.to_excel(excel_writer = writer,sheet_name = "北京美食") ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>

这个错误提示表明,在使用 `pandas` 库的 `to_excel` 函数将数据写入 Excel 文件时,传递的 `excel_writer` 参数类型不正确,它需要是一个文件路径或文件对象,但你传递的是一个 `Workbook` 对象。 要解决这个问题,你可以将 `Workbook` 对象转换为文件对象,然后将其传递给 `excel_writer` 参数。以下是一个示例代码: ```python import openpyxl import pandas as pd # 创建一个 Workbook 对象 workbook = openpyxl.Workbook() # 获取一个工作表对象 worksheet = workbook.active # 写入数据 data = [ ['Alice', 25, 'Female'], ['Bob', 30, 'Male'], ['Charlie', 35, 'Male'] ] for row in data: worksheet.append(row) # 将 Workbook 对象转换为文件对象 file = open('example.xlsx', 'wb') workbook.save(file) file.close() # 使用 pandas 将数据写入 Excel 文件 dataframe = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender']) with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer: dataframe.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') ``` 在上面的代码中,我们首先使用 `openpyxl` 库创建了一个 `Workbook` 对象,写入了一些数据,并将其保存到文件中。然后,我们使用 `pandas` 库的 `DataFrame` 类创建了一个数据帧对象,并使用 `ExcelWriter` 类创建了一个写入器对象。最后,我们使用 `to_excel` 函数将数据帧写入 Excel 文件中。在这个过程中,我们不需要再次创建 `Workbook` 对象,而是直接使用之前创建的文件。 如果你已经有一个 Excel 文件,并想将数据写入其中,也可以使用类似的方法。即先使用 `openpyxl` 库打开 Excel 文件,获取工作表对象,将数据写入工作表中,然后保存文件并关闭文件,最后使用 `pandas` 库将数据写入 Excel 文件中。

报错:ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet'>

这个错误通常发生在尝试使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件时,提供的不是一个有效的文件路径字符串,而是一个`Worksheet`对象,这是openpyxl库中的工作表实例。`read_excel()`期望的是文件的完整路径或一个文件对象(例如,通过`open()`函数打开的文件)。 如果你已经有了`Worksheet`对象,它代表了已加载到内存的工作表,你应该先将其转换成真正的文件路径或者使用`Workbook`对象获取对应的`Worksheet`作为输入。 这里是修复错误的一些示例代码: ```python # 假设你之前已经加载了workbook workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx') sheet = workbook.active # 为了读取内容,你需要获取worksheet对应的BytesIO对象 buffer = io.BytesIO() sheet.write(buffer) buffer.seek(0) # 然后你可以这样读取文件: data = pd.read_excel(buffer) # 或者,你可以将BytesIO对象保存回一个新的临时文件,然后读取那个文件 with NamedTemporaryFile(delete=True) as temp_file: buffer.seek(0) temp_file.write(buffer.getvalue()) temp_file.flush() data = pd.read_excel(temp_file.name)
阅读全文

相关推荐

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件,并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错,请优化下

import pandas as pd import logging from geopy.distance import geodesic import time from contextlib import contextmanager import numpy as np from sqlalchemy import create_engine, text from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential from datetime import datetime # -------------------------- # 通用配置 # -------------------------- DB_CONFIG = { "conn_str": "mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test?charset=utf8", "pool_size": 10, "pool_recycle": 300 } member_list_path = r"D:\OneDrive\ERIC\维护\平台数据\代维信息\2025-07人员信息快照_20250708.xlsx" member_list_columns = ['登陆账号', '所属组织', '所属地市', '在职状态'] TIME_RANGE = { "start": '2025-07-01 00:00:00', "end": '2025-07-08 23:59:59' } # 定义日期格式转换器 def format_time_range(time_range): # 解析开始时间和结束时间 start_date = datetime.strptime(time_range["start"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_date = datetime.strptime(time_range["end"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 格式化为YYYYMMDD形式并拼接 return f"{start_date.strftime('%Y%m%d')}~{end_date.strftime('%Y%m%d')}" # 获取格式化后的时间范围 source_time = format_time_range(TIME_RANGE) FILE_PATHS = { "cran_info": r'D:\OneDrive\ERIC\维护\test\CRAN机房信息.csv', "output": fr'D:\OneDrive\ERIC\维护\工单\现场执行工单\现场执行工单_{source_time}.xlsx' } TABLE_CONFIG = { '工单_保障': {'columns': ["工单当前状态", "工单号", "工单分类", "维护分类"]}, '工单_巡检': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_拆站': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源cid AS 资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_验收': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源cid AS 资源ID", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_发电': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "站点ID AS 资源ID", "站点名称 AS 资源名称", "站点经度 AS 资源经度", "站点纬度 AS 资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '工单_通用': {'columns': [ "工单当前状态", "工单号", "资源名称", "资源经度", "资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类" ]}, '故障工单': {'columns': [ "工单状态 AS 工单当前状态", "工单编号 AS 工单号", "STATION_NAME AS 资源名称", "LONGITUDE AS 资源经度", "LATITUDE AS 资源纬度", "STATION_NAME", "STATION_ID", "STATION_LEVEL", "LONGITUDE", "LATITUDE", "工单分类", "维护分类", "故障处理时长_小时", "是否延期有效", "是否及时处理", "高频故障", "是否超长退服", "网元分类" ], 'where_column': '工单编号'} } DIMENSIONS = [ {'name': '执行人', 'keys': ['执行人']}, {'name': '所属组织', 'keys': ['所属组织']}, {'name': '地市', 'keys': ['地市']}, {'name': '代维简称', 'keys': ['代维简称']}, {'name': '地市代维', 'keys': ['地市', '代维简称']} ] # -------------------------- # 工具函数 # -------------------------- @contextmanager def time_monitor(step_name): """耗时监控上下文管理器""" start_time = time.time() try: yield finally: print(f"{step_name} 耗时: {time.time() - start_time:.4f}秒") def setup_logging(): """日志配置""" logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler("data_processor_v2.log"), logging.StreamHandler() ] ) return logging.getLogger(__name__) logger = setup_logging() @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)) def safe_read_sql(sql: text, engine, params: dict = None) -> pd.DataFrame: """带重试机制的SQL读取""" logger.debug(f"执行SQL: {sql} \n参数: {params}") return pd.read_sql(sql, engine, params=params) def init_db_engine(): """初始化数据库引擎""" return create_engine( DB_CONFIG["conn_str"], pool_size=DB_CONFIG["pool_size"], pool_recycle=DB_CONFIG["pool_recycle"] ) # -------------------------- # 数据校验函数 # -------------------------- def is_valid_coordinates(lat, lon): """经纬度有效性校验""" if pd.isna(lat) or pd.isna(lon): return False if not (-90 <= lat <= 90 and -180 <= lon <= 180): return False if abs(lat) < 1e-6 and abs(lon) < 1e-6: return False return True def calculate_distance(coord1, coord2): """带校验的距离计算""" try: lat1, lon1 = coord1 lat2, lon2 = coord2 except (TypeError, ValueError) as e: logger.debug(f"坐标解析失败: {str(e)} | coord1={coord1} coord2={coord2}") return 99999.0 if not (is_valid_coordinates(lat1, lon1) and is_valid_coordinates(lat2, lon2)): return 99999.0 return geodesic(coord1, coord2).meters # -------------------------- # 数据加载模块 # -------------------------- def load_site_orders(engine): """加载现场执行工单数据""" sql = text(""" SELECT 地市, 代维简称, 专业, 工单类型, 工单编号, 执行人, 所属组织, 出发时间, 出发经度, 出发纬度, 签到时间, 签到经度, 签到纬度, 完成时间, 完成经度, 完成纬度, 路途时长, 实际工作时长 FROM 现场执行工单 WHERE 出发时间 BETWEEN :start_time AND :end_time """) params = { 'start_time': TIME_RANGE["start"], 'end_time': TIME_RANGE["end"] } df = safe_read_sql(sql, engine, params) df = df[~df['所属组织'].str.contains('高铁')] df['代维简称'] = df['代维简称'].replace('中移铁通', '铁通') valid_companies = ['中贝', '中通服', '中邮建', '唐人', '宜通', '怡创', '浙通服', '润建', '虹信', '超讯', '铁通', '长实'] df = df[df['代维简称'].isin(valid_companies)] df['地市代维'] = df['地市'].str.split("-").str[0] + '-' + df['代维简称'] logger.info(f"加载现场工单记录数: {len(df)}") return df def batch_load_order_data(engine, order_numbers, batch_size=500): """批量加载工单相关数据""" dfs = [] for table, config in TABLE_CONFIG.items(): try: columns = ", ".join(config['columns']) where_col = config.get('where_column', '工单号') # 修复:正确构造SQL查询字符串,确保引号闭合 sql_template = text(f"SELECT {columns} FROM {table} WHERE {where_col} IN :order_nums") table_dfs = [] for i in range(0, len(order_numbers), batch_size): batch = order_numbers[i:i + batch_size] df = safe_read_sql(sql_template, engine, params={'order_nums': batch}) table_dfs.append(df) if table_dfs: table_df = pd.concat(table_dfs, ignore_index=True) dfs.append(table_df) logger.info(f"表 {table} 加载完成,记录数: {len(table_df)}") except Exception as e: logger.error(f"加载表 {table} 失败: {str(e)}", exc_info=True) return dfs # -------------------------- # 数据处理模块 # -------------------------- def merge_order_data(site_df, order_dfs): """合并工单数据(增强版)""" if not order_dfs: logger.warning("没有需要合并的工单数据") return pd.DataFrame() final_df = pd.concat(order_dfs, axis=0, ignore_index=True) final_df = final_df.drop_duplicates(subset=['工单号'], keep='first') merged_df = pd.merge( left=site_df, right=final_df, left_on='工单编号', right_on='工单号', how='left', ) merged_df.drop(columns=['工单号'], inplace=True) merged_df['路途时长(分钟)'] = (merged_df['路途时长'] * 60).round(2) merged_df['实际工作时长(分钟)'] = (merged_df['实际工作时长'] * 60).round(2) # 过滤有效状态 condition = ( merged_df['工单当前状态'].notna() & (merged_df['工单当前状态'] != '') & ~merged_df['工单当前状态'].str.contains('已驳回|已撤销|已关闭', na=False) ) return merged_df[condition] def get_custom_natural_week(date): """ 计算“自然周”编号。本定义中,一周从上周三开始,到本周二结束。 """ if pd.isnull(date): return np.nan weekday = date.weekday() days_since_last_thursday = (weekday + 5) % 7 date = date - pd.Timedelta(days=days_since_last_thursday) return date.isocalendar()[1] # -------------------------- # 核心处理模块 # -------------------------- def generate_time_features(df): """增强时间特征生成""" df['出发时间'] = pd.to_datetime(df['出发时间'], errors='coerce') df['自然年'] = df['出发时间'].dt.year df['自然月'] = df['出发时间'].dt.to_period('M').astype(str) df['自然周'] = df['出发时间'].apply(get_custom_natural_week) df['出发日期'] = df['出发时间'].dt.date return df def process_coordinates(df): """坐标处理""" coord_columns = [ "资源纬度", "资源经度", "签到纬度", "签到经度", "LATITUDE", "LONGITUDE", "完成纬度", "完成经度" ] for col in coord_columns: if col in df.columns: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') else: logger.warning(f"列 {col} 不存在") fault_columns = ['是否超长退服', '高频故障', '是否延期有效', '是否及时处理'] for col in fault_columns: if col not in df.columns: df[col] = '否' return df def calculate_distances(df): """距离计算""" df["签到距离"] = df.apply( lambda row: calculate_distance( (row["签到纬度"], row["签到经度"]), (row["资源纬度"], row["资源经度"]) ), axis=1 ) return df def merge_cran_data(main_df, cran_path): """合并CRAN机房数据并取最近RU距离""" cran_df = pd.read_csv(cran_path) for col in ["ru纬度", "ru经度"]: cran_df[col] = pd.to_numeric(cran_df[col], errors="coerce").fillna(0) merged = pd.merge( main_df[["工单编号", "STATION_NAME", "签到经度", "签到纬度"]], cran_df, left_on="STATION_NAME", right_on="station_name", how="left" ) merged["签到距离_CRAN"] = merged.apply( lambda row: calculate_distance( (row["签到纬度"], row["签到经度"]), (row["ru纬度"], row["ru经度"]) ), axis=1 ) min_distances = merged.groupby("工单编号", as_index=False)["签到距离_CRAN"].min() return pd.merge( main_df, min_distances, on="工单编号", how="left" ).fillna({"签到距离_CRAN": 99999.0}) # -------------------------- # 统计计算模块 # -------------------------- def calculate_workload(df): """工作量评定""" df['工作量评定'] = '有效' df['原因'] = '' no_completion = df['完成时间'].isna() df.loc[no_completion, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '无完成时间'] short_work = df['实际工作时长(分钟)'] < 5 df.loc[short_work, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '工作时长过短'] if all(col in df.columns for col in ['签到距离', '签到距离_CRAN', '维护分类']): invalid_dist = ( ~df['维护分类'].isin(['发电', '保障']) & (df['签到距离'] > 300) & (df['签到距离_CRAN'] > 300) ) df.loc[invalid_dist, ['工作量评定', '原因']] = ['无效', '签到距离过大'] return df def _calculate_base_stats(df, group_keys): """通用基础指标计算""" categories = df['维护分类'].dropna().unique() agg_dict = { # 总工单数(已去重) "总工单数": ('工单编号', 'nunique'), # 有效工单数(去重) "有效工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['工作量评定'] == "有效"].nunique()), # 故障工单数(去重):统计工单分类为"故障工单"的工单编号唯一数 "故障工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['工单分类'] == "故障工单"].nunique()), # 故障及时数(去重):统计同时满足工单分类为故障工单且是否及时处理为"是"的工单编号唯一数 "故障及时数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][ (df['工单分类'] == "故障工单") & (df['是否及时处理'] == "是") ].nunique()), # 故障超时数(去重):统计同时满足工单分类为故障工单且是否及时处理为"否"的工单编号唯一数 "故障超时数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][ (df['工单分类'] == "故障工单") & (df['是否及时处理'] == "否") ].nunique()), # 超长退服工单数(去重):统计是否超长退服为"是"的工单编号唯一数 "超长退服工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['是否超长退服'] == "是"].nunique()), # 超频故障工单数(去重):统计高频故障为"是"的工单编号唯一数 "超频故障工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['高频故障'] == "是"].nunique()), # 延期工单数(去重):统计是否延期有效为"是"的工单编号唯一数 "延期工单数": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index, '工单编号'][df['是否延期有效'] == "是"].nunique()), # 其他非去重指标保持不变 "故障处理时长": ('故障处理时长_小时', lambda x: x[df['工单分类'] == "故障工单"].sum()), "路途总时长": ('路途时长(分钟)', 'sum'), "工作总时长": ('实际工作时长(分钟)', 'sum'), "出勤人数": ('执行人', 'nunique'), "出勤人天": ('工单编号', lambda x: df.loc[x.index][['执行人', '出发日期']].drop_duplicates().shape[0]), } for cat in categories: agg_dict[f"{cat}工单数"] = ( '维护分类', lambda x, current_cat=cat: x.eq(current_cat).sum() ) stats = df.groupby(group_keys).agg(**agg_dict).reset_index() return stats def _add_derived_metrics(stats, time_level): """通用衍生指标计算""" stats['出勤总时长'] = stats['路途总时长'] + stats['工作总时长'] hour_cols = ['出勤总时长', '路途总时长', '工作总时长'] for col in hour_cols: stats[f'{col}(h)'] = (stats[col] / 60).round(2) stats['平均工单工作时长(h)'] = ( stats['工作总时长(h)'] / stats['总工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(2) stats['平均工单路途时长(h)'] = ( stats['路途总时长(h)'] / stats['总工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(2) if time_level == 'weekly': stats['人均能效_周'] = (stats['有效工单数'] / stats['出勤人天']).round(2) elif time_level == 'monthly': stats['人均能效_月'] = (stats['有效工单数'] / stats['出勤人天']).round(2) stats['故障处理及时率'] = (stats['故障及时数'] / stats['故障工单数']).replace(np.inf, 0) stats['工作时长占比'] = (stats['工作总时长'] / stats['出勤总时长']).replace(np.inf, 0) stats['人均出勤天数'] = (stats['出勤人天'] / stats['出勤人数']).replace(np.inf, 0).round(2) stats['日均出勤人数'] = (stats['出勤人天'] / stats['出勤天数']).replace(np.inf, 0).round(2) return stats def calculate_attendance_metrics(df, denominator): """计算出勤相关指标""" df = df.copy() df['出勤总时长(h)'] = (df['路途时长(分钟)'] + df['实际工作时长(分钟)']) / 60 df['工作总时长(h)'] = df['实际工作时长(分钟)'] / 60 # 按执行人和出发日期分组,计算每天的数据 daily_stats = df.groupby(['执行人', '出发日期']).agg( station_count=('STATION_NAME', 'nunique'), total_attendance_hours=('出勤总时长(h)', 'sum'), total_work_hours=('工作总时长(h)', 'sum') ).reset_index() # 计算每天是否达标(条件1) daily_stats['达标'] = ( (daily_stats['station_count'] >= 4) & (daily_stats['total_attendance_hours'] >= 7) & (daily_stats['total_work_hours'] >= 2) ) # 按执行人聚合计算总指标 executor_stats = daily_stats.groupby('执行人').agg( meet_days=('达标', 'sum'), total_stations=('station_count', 'sum'), total_attendance_hours=('total_attendance_hours', 'sum'), total_work_hours=('total_work_hours', 'sum') ).reset_index() # 计算衍生指标 executor_stats['平均每天到站址'] = executor_stats['total_stations'] / denominator executor_stats['日均出勤出工时长'] = executor_stats['total_attendance_hours'] / denominator executor_stats['日均有效出勤工时'] = executor_stats['total_work_hours'] / denominator # 添加条件2达标标识 executor_stats['条件2达标'] = ( (executor_stats['平均每天到站址'] >= 4) & (executor_stats['日均出勤出工时长'] >= 7) & (executor_stats['日均有效出勤工时'] >= 2) ) return executor_stats.rename(columns={'meet_days': '出勤达标天数'}) def generate_stats(df, dimension, time_level): """通用统计生成函数""" time_key = { 'daily': '出发日期', 'weekly': '自然周', 'monthly': '自然月' }[time_level] group_keys = dimension['keys'] + [time_key] # 获取维度的主键(用于合并的键名) dimension_key = dimension['keys'][0] # 取维度的第一个键作为合并主键 stats = _calculate_base_stats(df, group_keys) stats['出勤天数'] = df.groupby(group_keys)['出发日期'].nunique().values # 计算月度分母(MIN(TIME_RANGE["end"]的日期部分, 22)) denominator = None if time_level == 'daily': stats['出发日期'] = pd.to_datetime(stats['出发日期']).dt.strftime('%Y-%m-%d') else: stats['出勤天数'] = df.groupby(group_keys)['出发日期'].nunique().values if time_level == 'monthly': # 移除原工作日天数计算,替换为新分母 end_date = datetime.strptime(TIME_RANGE["end"], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_day = end_date.day denominator = min(end_day, 22) stats = _add_derived_metrics(stats, time_level) # 当维度为执行人且时间粒度为月度时,合并出勤指标(使用正确的键名) if dimension['name'] == '执行人' and time_level == 'monthly' and denominator is not None: attendance_metrics = calculate_attendance_metrics(df, denominator) # 使用维度的实际键名(如'执行人')作为合并键,而非固定的'维度' stats = pd.merge( stats, attendance_metrics[[ # 保留原始'执行人'列作为合并键 '执行人', '出勤达标天数', '平均每天到站址', '日均出勤出工时长', '日均有效出勤工时' ]], on=dimension_key, # 动态使用维度的键名(如'执行人')进行合并 how='left' ) return stats # -------------------------- # 代维统计增强模块 # -------------------------- def enhance_maintainer_stats(filtered_data, member_list_df_filter): time_range_data = filtered_data.copy() # 初始化维度框架 GROUP_KEYS = ['所属组织', '代维简称', '地市', '地市代维'] dim_dfs = [] for key in GROUP_KEYS: df = member_list_df_filter.groupby(key).agg( 应出勤人数=('登陆账号', 'count') ).reset_index() dim_dfs.append(df) if not time_range_data.empty: # ===================== 原有统计逻辑 ===================== # 执行人级别统计 executor_stats = time_range_data.groupby(['执行人', '所属组织', '代维简称', '地市', '地市代维']).agg( 总工单数=('工单编号', 'nunique'), 有效工单数=('工作量评定', lambda s: s.eq('有效').sum()), 总路途时长=('路途时长(分钟)', 'sum'), 总工作时长=('实际工作时长(分钟)', 'sum'), 总出勤天数=('出发日期', 'nunique'), 故障工单数=('工单分类', lambda s: s.eq('故障工单').sum()), 超长退服工单数=('是否超长退服', lambda s: s.eq('是').sum()), 高频故障工单数=('高频故障', lambda s: s.eq('是').sum()), 延期工单数=('是否延期有效', lambda s: s.eq('是').sum()), 故障及时数=('是否及时处理', lambda s: s.eq('是').sum()) ).reset_index() # 计算执行人级别指标 metrics = [ ('平均路途时长(小时)', (executor_stats['总路途时长'] / 60) / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('工作时长占比', executor_stats['总工作时长'] / (executor_stats['总路途时长'] + executor_stats['总工作时长']).replace(0, np.nan)), ('人均每日工单数', executor_stats['总工单数'] / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('人均每日有效工单数', executor_stats['有效工单数'] / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('人均每日出勤时长(小时)', (executor_stats['总路途时长'] + executor_stats['总工作时长']) / 60 / executor_stats['总出勤天数'].replace( 0, np.nan)), ('人均每日工作时长(小时)', executor_stats['总工作时长'] / 60 / executor_stats['总出勤天数'].replace(0, np.nan)), ('每工单路途时长(小时)', executor_stats['总路途时长'] / 60 / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('每工单工作时长(小时)', executor_stats['总工作时长'] / 60 / executor_stats['总工单数'].replace(0, np.nan)), ('超长退服工单占比', executor_stats['超长退服工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ('高频故障工单占比', executor_stats['高频故障工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ('延期工单占比', executor_stats['延期工单数'] / executor_stats['故障工单数'].replace(0, np.nan)), ] for col, formula in metrics: executor_stats[col] = formula executor_stats = executor_stats.fillna(0).round(4) # 维度聚合统计 def calculate_dimension_stats(grouped_df, current_key): return grouped_df.groupby(current_key).agg( 总工单数=('总工单数', 'sum'), 有效工单数=('有效工单数', 'sum'), 工单平均路途超2小时人数=('平均路途时长(小时)', lambda x: (x > 2).sum()), 平均工作时长占比低人数=('工作时长占比', lambda x: (x < 0.1).sum()), 人均每日工单数=('人均每日工单数', 'mean'), 人均每日有效工单数=('人均每日有效工单数', 'mean'), 人均每日出勤时长=('人均每日出勤时长(小时)', 'mean'), 人均每日工作时长=('人均每日工作时长(小时)', 'mean'), 每工单路途时长=('每工单路途时长(小时)', 'mean'), 每工单工作时长=('每工单工作时长(小时)', 'mean'), 超长退服工单占比=('超长退服工单占比', 'mean'), 高频故障工单占比=('高频故障工单占比', 'mean'), 延期工单占比=('延期工单占比', 'mean'), ).reset_index().round(4) # 合并维度统计 updated_dims = [] for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): dim_stats = calculate_dimension_stats(executor_stats, key) dim_stats['有效工单占比'] = (dim_stats['有效工单数'] / dim_stats['总工单数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(4) merged = pd.merge( dim_dfs[i], dim_stats, on=key, how='left' ).fillna(0) updated_dims.append(merged) dim_dfs = updated_dims # ===================== 新增需求处理 ===================== # 提取问题工单 sign_in_issue = time_range_data[time_range_data['原因'] == '签到距离过大'] short_duration_issue = time_range_data[time_range_data['原因'] == '工作时长过短'] top50_travel_orders = time_range_data.nlargest(50, '路途时长(分钟)')['工单编号'].unique() top50_travel_data = time_range_data[time_range_data['工单编号'].isin(top50_travel_orders)] # 处理各维度指标 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): # 合并签到距离过大条目数 sign_in_counts = sign_in_issue.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index(name='签到距离过大条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], sign_in_counts, on=key, how='left') # 合并工作时长过短条目数 short_duration_counts = short_duration_issue.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index( name='工作时长过短条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], short_duration_counts, on=key, how='left') # 合并路途时长TOP50条目数 top50_counts = top50_travel_data.groupby(key)['工单编号'].nunique().reset_index(name='路途时长TOP50条目数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], top50_counts, on=key, how='left') dim_dfs[i] = dim_dfs[i].fillna(0) # ===================== 出勤相关统计 ===================== # 实际出勤人数 def merge_attendance(source_df, target_df, grp_key): att = source_df.groupby(grp_key)['执行人'].nunique().reset_index(name='实际出勤人数') return pd.merge(target_df, att, on=grp_key, how='left').fillna(0) for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): dim_dfs[i] = merge_attendance(time_range_data, dim_dfs[i], key) dim_dfs[i]['出勤率'] = (dim_dfs[i]['实际出勤人数'] / dim_dfs[i]['应出勤人数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(4) # 出勤天数统计 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): att_cols = ['执行人', key, '出发日期'] att_days = time_range_data[att_cols].drop_duplicates(subset=['执行人', '出发日期']) # 计算每个执行人的出勤天数 att_days_per_executor = att_days.groupby([key, '执行人']).size().reset_index(name='出勤天数') # 总出勤人天(所有人的出勤天数总和) total_attendance_person_days = att_days_per_executor.groupby(key)['出勤天数'].sum().reset_index( name='总出勤人天') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], total_attendance_person_days, on=key, how='left').fillna(0) # 出勤天数(不同出发日期的数量) attendance_days = att_days.groupby(key)['出发日期'].nunique().reset_index(name='出勤天数_实际') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], attendance_days, on=key, how='left').fillna(0) # 计算人均出勤天数和日均出勤人数 dim_dfs[i]['人均出勤天数'] = (dim_dfs[i]['总出勤人天'] / dim_dfs[i]['实际出勤人数']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(2) dim_dfs[i]['日均出勤人数'] = (dim_dfs[i]['总出勤人天'] / dim_dfs[i]['出勤天数_实际']).replace(np.inf, 0).fillna( 0).round(2) # 出勤不足3天人数统计 under3 = att_days_per_executor[att_days_per_executor['出勤天数'] < 3].groupby(key)[ '执行人'].count().reset_index(name='出勤不足3天人数') dim_dfs[i] = pd.merge(dim_dfs[i], under3, on=key, how='left').fillna(0) dim_dfs[i]['出勤不足3天人员占比'] = (dim_dfs[i]['出勤不足3天人数'] / dim_dfs[i]['实际出勤人数']).replace( [np.inf, -np.inf], 0).fillna(0).round(4) # ===================== 故障处理及时率计算 ===================== for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): fault_data = time_range_data[time_range_data['工单分类'] == '故障工单'] # 初始化要计算的占比列 ratio_columns = ['故障处理及时率', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比'] if not fault_data.empty: agg_dict = { '是否及时处理': lambda x: x.eq('是').any(), '是否超长退服': lambda x: x.eq('是').any(), '高频故障': lambda x: x.eq('是').any(), '是否延期有效': lambda x: x.eq('是').any(), '所属组织': 'first', '代维简称': 'first', '地市': 'first', '地市代维': 'first' } if key == '地市代维': agg_dict['地市'] = 'first' agg_dict['代维简称'] = 'first' unique_faults = fault_data.groupby('工单编号').agg(agg_dict).reset_index() # 按维度key分组统计 fault_stats_current = unique_faults.groupby(key).agg( 总故障工单数=('工单编号', 'nunique'), 总故障及时数=('是否及时处理', 'sum'), 超长退服工单数=('是否超长退服', 'sum'), 高频故障工单数=('高频故障', 'sum'), 延期工单数=('是否延期有效', 'sum') ).reset_index() # 计算各项占比 fault_stats_current['故障处理及时率'] = ( fault_stats_current['总故障及时数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['超长退服工单占比'] = ( fault_stats_current['超长退服工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['高频故障工单占比'] = ( fault_stats_current['高频故障工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) fault_stats_current['延期工单占比'] = ( fault_stats_current['延期工单数'] / fault_stats_current['总故障工单数'] ).replace([np.inf, -np.inf], 0).fillna(0) else: # 创建空数据框并初始化所有占比列为0 fault_stats_current = pd.DataFrame(columns=[key] + ratio_columns) for col in ratio_columns: fault_stats_current[col] = 0.0 # 输出统计结果 logger.info(f"维度[{key}]故障统计结果:") logger.info(f" 总故障工单数: {fault_stats_current.get('总故障工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 超长退服工单数: {fault_stats_current.get('超长退服工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 高频故障工单数: {fault_stats_current.get('高频故障工单数', 0).sum()}") logger.info(f" 延期工单数: {fault_stats_current.get('延期工单数', 0).sum()}") # 使用map函数手动添加占比数据 for col in ratio_columns: mapping = dict(zip(fault_stats_current[key], fault_stats_current[col])) dim_dfs[i][col] = dim_dfs[i][key].map(mapping).fillna(0) # 输出合并后占比 logger.info(f"维度[{key}]合并后占比:") for col in ratio_columns: mean_value = dim_dfs[i][col].mean() logger.info(f" {col}: {mean_value}") # ===================== 调整字段顺序 ===================== base_columns = [ '应出勤人数', '实际出勤人数', '出勤率', '出勤不足3天人数', '出勤不足3天人员占比', '总工单数', '有效工单数', '有效工单占比', '签到距离过大条目数', '工作时长过短条目数', '路途时长TOP50条目数', '人均出勤天数', '日均出勤人数', '工单平均路途超2小时人数', '平均工作时长占比低人数', '人均每日工单数', '人均每日有效工单数', '人均每日出勤时长', '人均每日工作时长', '每工单路途时长', '每工单工作时长', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比', '故障处理及时率' ] # 确保所有列都存在 for i, key in enumerate(GROUP_KEYS): # 只保留数据框中实际存在的列 available_columns = [col for col in base_columns if col in dim_dfs[i].columns] ordered_columns = [key] + available_columns dim_dfs[i] = dim_dfs[i][ordered_columns] # ===================== 总计行处理 ===================== for i in range(len(dim_dfs)): df = dim_dfs[i] group_key = GROUP_KEYS[i] # 创建总计行字典 total_row = {group_key: '总计'} # 处理需要sum的字段 sum_cols = [ '应出勤人数', '实际出勤人数', '出勤不足3天人数', '总工单数', '有效工单数', '签到距离过大条目数', '工作时长过短条目数', '路途时长TOP50条目数', '工单平均路途超2小时人数', '平均工作时长占比低人数' ] # 检查并添加出勤相关列 has_total_attendance = '总出勤人天' in df.columns has_attendance_days = '出勤天数_实际' in df.columns if has_total_attendance: sum_cols.append('总出勤人天') if has_attendance_days: sum_cols.append('出勤天数_实际') # 计算总计行的和 for col in sum_cols: if col in df.columns: total_row[col] = df[df[group_key] != '总计'][col].sum() # 计算平均值字段 mean_cols = [ '人均每日工单数', '人均每日有效工单数', '人均每日出勤时长', '人均每日工作时长', '人均出勤天数', '日均出勤人数', '每工单路途时长', '每工单工作时长', '超长退服工单占比', '高频故障工单占比', '延期工单占比', '故障处理及时率' ] for col in mean_cols: if col in df.columns: # 使用加权平均计算总计行的平均值 if '实际出勤人数' in df.columns: total_row[col] = (df[df[group_key] != '总计'][col] * df[df[group_key] != '总计'][ '实际出勤人数']).sum() / df[df[group_key] != '总计']['实际出勤人数'].sum() else: total_row[col] = df[df[group_key] != '总计'][col].mean() # 重新计算总计行中的百分比和比率字段 # 出勤率 total_actual = total_row.get('实际出勤人数', 0) total_expected = total_row.get('应出勤人数', 0) total_row['出勤率'] = total_actual / total_expected if total_expected > 0 else 0 # 出勤不足3天人员占比 total_under3 = total_row.get('出勤不足3天人数', 0) total_row['出勤不足3天人员占比'] = total_under3 / total_actual if total_actual > 0 else 0 # 有效工单占比 total_valid = total_row.get('有效工单数', 0) total_orders = total_row.get('总工单数', 0) total_row['有效工单占比'] = total_valid / total_orders if total_orders > 0 else 0 # 添加总计行到数据框 total_df = pd.DataFrame([total_row]) dim_dfs[i] = pd.concat([df, total_df], ignore_index=True) return tuple(dim_dfs) # -------------------------- # 输出模块 # -------------------------- def save_to_excel(dataframes, path): """增强版Excel输出(带百分比格式)""" with pd.ExcelWriter(path, engine='xlsxwriter') as writer: workbook = writer.book # 定义格式(新增垂直居中设置) header_format = workbook.add_format({ 'bold': True, 'text_wrap': True, # 自动换行 'border': 1, 'bg_color': '#D9EAD3', # 浅绿色背景 'align': 'center', # 水平居中 'valign': 'vcenter' # 垂直居中(新增) }) cell_format = workbook.add_format({ 'border': 1, 'align': 'center', # 内容水平居中 'valign': 'vcenter' # 内容垂直居中(新增) }) percent_format = workbook.add_format({ 'num_format': '0.00%', # 百分比格式 'border': 1, 'align': 'center', # 内容水平居中 'valign': 'vcenter' # 内容垂直居中(新增) }) for name, df in dataframes.items(): # 写入数据时添加标题格式 df.to_excel( writer, sheet_name=name, index=False, header=False, # 禁用自动标题 startrow=1 # 从第二行开始写数据 ) worksheet = writer.sheets[name] # 动态识别百分比列 percent_columns = [ col for col in df.columns if col.endswith(('率', '占比')) ] # 设置列格式(包含标题和数据) for col_num, col_name in enumerate(df.columns): col_width = max(12, len(col_name) * 1.5) # 动态列宽 # 设置标题 worksheet.write(0, col_num, col_name, header_format) # 设置列格式 if col_name in percent_columns: fmt = percent_format else: fmt = cell_format # 应用格式到整列 worksheet.set_column( first_col=col_num, last_col=col_num, width=col_width, cell_format=fmt ) # 冻结首行 worksheet.freeze_panes(1, 0) # 自动筛选(仅对数据量小于10000行的sheet启用) if len(df) < 10000: worksheet.autofilter(0, 0, len(df), len(df.columns) - 1) # -------------------------- # 主流程 # -------------------------- def main(): engine = init_db_engine() try: with time_monitor("数据加载"): site_orders = load_site_orders(engine) order_numbers = site_orders['工单编号'].unique().tolist() order_dfs = batch_load_order_data(engine, order_numbers) with time_monitor("数据合并与处理"): merged_data = merge_order_data(site_orders, order_dfs) if merged_data.empty: logger.warning("无有效数据") return processed_data = ( merged_data .pipe(process_coordinates) .pipe(calculate_distances) .pipe(merge_cran_data, cran_path=FILE_PATHS["cran_info"]) .pipe(generate_time_features) .pipe(calculate_workload) ) output_dfs = {'原始数据': processed_data} with time_monitor("统计计算"): for dim in DIMENSIONS: for time_level in ['daily', 'weekly', 'monthly']: stats_df = generate_stats( processed_data, dimension=dim, time_level=time_level ) level_name = { 'daily': '日统计', 'weekly': '周统计', 'monthly': '月统计' }[time_level] sheet_name = f"{level_name}_{dim['name']}" output_dfs[sheet_name] = stats_df with time_monitor("处理代维组织数据"): member_list_df = pd.read_excel(member_list_path, usecols=member_list_columns, engine='calamine') pattern = r'(?=.*无线2023)(?=.*维护组)(?!.*OLT)' member_list_df = member_list_df[member_list_df['所属组织'].str.contains(pattern, regex=True, na=False)] member_list_df['代维简称'] = member_list_df['所属组织'].str.split("-").str[0] member_list_df['代维简称'] = member_list_df['代维简称'].replace('中移铁通', '铁通') member_list_df = member_list_df.rename(columns={'所属地市': '地市'}) member_list_df['地市代维'] = member_list_df['地市'].str.split("-").str[0] + '-' + member_list_df['代维简称'] member_list_df = member_list_df.drop_duplicates(subset=['登陆账号']) member_list_df['时间戳'] = source_time member_list_df_filter = member_list_df[member_list_df['在职状态'] == '在职'] filtered_data = processed_data[processed_data['所属组织'].isin(member_list_df_filter['所属组织'])] output_dfs['原始数据_副本'] = filtered_data.copy() stats_group, stats_company, stats_city, stats_area = enhance_maintainer_stats( filtered_data, member_list_df_filter ) output_dfs.update({ '代维组维度': stats_group, '代维公司维度': stats_company, '地市维度': stats_city, '地市代维维度': stats_area }) with time_monitor("生成Top50统计"): # 从原始数据_副本中提取Top50 top50_travel = filtered_data.nlargest(50, '路途时长(分钟)') # 选择需要的列 top50_travel = top50_travel[['工单编号', '执行人', '所属组织', '地市', '代维简称', '路途时长(分钟)']] output_dfs['路途时长Top50'] = top50_travel # 在指定的结果表第一列添加时间戳 target_sheets = ['代维组维度', '代维公司维度', '地市维度', '地市代维维度', '路途时长Top50'] for sheet in target_sheets: df = output_dfs[sheet] df.insert(0, '时间戳', source_time) with time_monitor("保存结果"): save_to_excel(output_dfs, FILE_PATHS["output"]) logger.info(f"结果已保存至:{FILE_PATHS['output']}") except Exception as e: logger.error(f"处理失败:{str(e)}", exc_info=True) raise if __name__ == "__main__": main()

最新推荐

recommend-type

新能源车电机控制器:基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要:本文详细介绍了基于TI芯片的FOC(场向量控制)算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响,接着深入探讨了FOC算法的工作原理,强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后,文章展示了完整的源代码资料,涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分,并指出这些代码不仅限于理论演示,而是来自实际量产的应用程序。此外,文中还特别提到代码遵循严格的规范,有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群:从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标:① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现;② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式;③ 提升实际项目开发能力,减少开发过程中遇到的问题。 其他说明:本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器,因此具有较高的实用价值和参考意义。
recommend-type

中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数,样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后,选取总市值排名靠前的500只股票组成,综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段:公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期:2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
recommend-type

基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要:本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比,偏差极小(平均偏差最大为0.0009弧度),并且响应速度优于AD2S1205(解算器建立时间不超过5ms)。文中还讨论了信号解调方法,利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分,并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终,该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群:从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景,如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择,提升系统的可靠性和性能。 阅读建议:读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节,掌握其相对于现有解决方案的优势,从而更好地应用于实际项目中。
recommend-type

langchain4j-embeddings-bge-small-en-1.0.0-beta5.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含: 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明: (1)本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用; (2)只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; (3)不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
recommend-type

苹果内购(IAP)人民币价格明细表

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 在苹果的生态系统中,IAP(应用内购买)是苹果应用商店(App Store)中应用开发者常采用的一种盈利模式,允许用户在应用内直接购买虚拟商品或服务。苹果为开发者提供了一份详细的人民币(CNY)IAP定价表,这份定价表具有以下特点: 价格分级:定价表由多个价格等级组成,开发者可根据虚拟商品的价值选择相应等级,等级越高,价格越高。例如,低等级可能对应基础功能解锁,高等级则对应高级服务或大量虚拟道具。 税收与分成:苹果会从应用内购买金额中抽取30%作为服务费或佣金,这是苹果生态的固定规则。不过,开发者实际到手的收入会因不同国家和地区的税收政策而有所变化,但定价表中的价格等级本身是固定的,便于开发者统一管理。 多级定价策略:通过设置不同价格等级,开发者可以根据商品或服务的类型与价值进行合理定价,以满足不同消费能力的用户需求,从而最大化应用的总收入。例如,一款游戏可以通过设置不同等级的虚拟货币包,吸引不同付费意愿的玩家。 特殊等级:除了标准等级外,定价表还包含备用等级和特殊等级(如备用等级A、备用等级B等),这些等级可能是为应对特殊情况或促销活动而设置的额外价格点,为开发者提供了更灵活的定价选择。 苹果IAP定价表是开发者设计应用内购机制的重要参考。它不仅为开发者提供了标准的收入分成模型,还允许开发者根据产品特性设定价格等级,以适应市场和满足不同用户需求。同时,开发者在使用定价表时,还需严格遵守苹果的《App Store审查指南》,包括30%的分成政策、使用苹果支付接口、提供清晰的产品描述和定价信息等。苹果对应用内交易有严格规定,以确保交易的透明性和安全性。总之,苹果IAP定价表是开发者在应用内购设计中不可或缺的工具,但开发者也需密切关注苹果政策变化,以确保应用的合规运营和收益最大化。
recommend-type

掌握XFireSpring整合技术:HELLOworld原代码使用教程

标题:“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架,而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中,将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势,例如Spring的依赖注入、事务管理等特性,与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述:“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例,即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签:“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点,它可能用于提供一个用户界面,通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录,它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件,例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息,如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息,这些信息通常由部署工具使用,用于描述应用的元数据,如manifest文件,它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架,具体知识点可以分为以下几个部分: 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架,它是基于SOAP协议的,提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定,包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架,它提供了丰富的功能,包括但不限于依赖注入、面向切面编程(AOP)、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入,通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合,从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务,而Spring可以管理这些Web服务的生命周期,提供企业级服务,如事务管理、安全性、数据访问等。整合后,开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能,同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中,配置Spring的applicationContext.xml,以包括XFire特定的bean配置。比如,需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans,使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时,需要定义服务接口以及服务实现类,并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例:“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法,而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中,“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义,比如`HelloWorldService`,和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`,该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时,需要将应用程序打包成WAR文件,并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后,可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能,例如通过访问XFire提供的服务描述页面(WSDL)来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面,那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如,JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务,并展示返回的结果给用户。在这个过程中,JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件,比如Servlet、过滤器和监听器,而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean,包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之,通过上述整合使用原代码的知识点,可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用,以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发,以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
recommend-type

【Unity2018汉化大揭秘】:一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程,从理论准备到实践步骤,再到后期的测试与优化,最终分享了汉化经验和心得。首先,强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性,并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着,详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤,以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究,分析了汉化中的挑战和应对策略,并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作,还包含了深入的理论研究和实践心得分享,对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化;用户体验;国际化;资源
recommend-type

iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确,但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此,我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛,我们将重点放在照片提取上,因为这是明确提到的关键词。同时,我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先,针对照片提取,可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次,关于其他功能帮助,我们可以提供一些常见问题的快速指南,如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求,我们需要将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。同时,避免使用第一人称和步骤词汇。由于
recommend-type

驾校一点通软件:提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件,该软件强调其辅助性质,旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出,“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件,这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份,这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新,以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中,有以下几个文件类型值得关注: 1. images.dat:这个文件名表明,这是一个包含图像数据的文件,很可能包含了用于软件界面展示的图片,如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中,这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat:这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件,可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe:这是一个可执行文件,是软件的主要安装程序。根据标题推测,这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常,小型汽车(C1类驾照)需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html:这个文件是软件使用说明的文档,通常以网页格式存在,用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息,我们可以挖掘出以下几个相关知识点: - 软件类型:辅助学习软件,专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域:主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型:包括图片文件(images.dat)、库文件(library.dat)、可执行文件(.exe)和网页格式的说明文件(.html)。 - 功能内容:可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息:软件很可能最早发布于2007年,后续可能有多个版本更新。 - 用户群体:主要面向小型汽车驾照考生,即C1类驾照学员。 - 使用方式:用户需要将.exe安装文件进行安装,然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作,从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点,这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
recommend-type

【DFLauncher自动化教程】:简化游戏启动流程,让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台,本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论,本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外,本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容,