guarantee-admin-api-v0.2/Modules/Company/CompanyUtils.py

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Python
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2022-05-24 17:15:02 +08:00
import json
2022-05-25 02:58:06 +08:00
import random
from datetime import datetime, timedelta
from DBHelper.MongoHelperInstance import DB_GUA
2022-05-24 17:15:02 +08:00
2022-05-25 14:41:58 +08:00
class CommonUtils(object):
# 生成新的企业ID如果该ID存在则重新生成
@staticmethod
def make_new_cid():
def random_cid(num):
"""随机企业ID"""
choices = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'
salt = ''
for i in range(num):
salt += random.choice(choices)
return salt
new_cid = random_cid(8)
case = DB_GUA.find_single_column(
2022-05-26 03:39:35 +08:00
"管理端",
"企业数据",
2022-05-25 14:41:58 +08:00
{"企业ID": new_cid},
"企业ID"
) is not None
while case:
new_cid = random_cid(8)
return new_cid
2022-05-24 17:15:02 +08:00
class ExcelParserUtil(object):
# 转换excel日期
@staticmethod
def parse_date(days):
delta = timedelta(days=days)
# 将1899-12-30转化为可以计算的时间格式并加上要转化的日期戳
_date = datetime.strptime('1899/12/30', '%Y/%m/%d') + delta
return datetime.strftime(_date, '%Y年%m月%d')
# 删除列表中所有''
@staticmethod
def list_remove_blank(_list):
while '' in _list:
_list.remove('')
return _list
# 列表中的''转换为None
@staticmethod
def list_to_none(_list):
return list(map(lambda x: None if x == '' else x, _list))
# 列表中的float类型数据都保留2位小数
@staticmethod
def list_decimal(_list):
return list(map(lambda _v: round(_v, 2) if isinstance(_v, float) else _v, _list))
class ExcelSheetParser(object):
def __init__(self, sheet):
self._sheet = sheet
# 解析企业信息
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet1(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
# 表头
cols_tag = self._sheet.col_values(1)
cols_tag.pop(0)
# 表值
cols_val = self._sheet.col_values(2)
cols_val.pop(0)
2022-05-26 03:39:35 +08:00
# 参保人数
cols_val[16] = int(cols_val[16]) if type(cols_val[16]) == float else cols_val[16]
2022-05-24 17:15:02 +08:00
# 数组中的空字符串转为None
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(cols_val)
# 数组中的float类型数据都保留2位小数
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
# 拼接
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag, list_1))))
# 转换日期
data['成立日期'] = ExcelParserUtil.parse_date(data['成立日期'])
return data
# 解析高管信息、股东信息
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet2(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
# 高管信息
cols_tag1 = self._sheet.row_values(1)[1:7]
n_rows1 = len(ExcelParserUtil.list_remove_blank(self._sheet.col_values(1)[2:]))
return_data1 = []
for i in range(2, n_rows1 + 2):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.row_values(i)[1:7])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
2022-05-26 03:39:35 +08:00
# 出生日期
list_1[3] = ExcelParserUtil.parse_date(list_1[3])
2022-05-24 17:15:02 +08:00
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag1, list_1))))
return_data1.append(data)
# 股东信息
cols_tag2 = self._sheet.row_values(1)[8:]
n_rows2 = len(ExcelParserUtil.list_remove_blank(self._sheet.col_values(8)[2:]))
return_data2 = []
for i in range(2, n_rows2 + 2):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.row_values(i)[8:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag2, list_1))))
return_data2.append(data)
return return_data1, return_data2
# 解析经营情况
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet3(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = self._sheet.col_values(1)[1:]
return_data = []
for i in range(2, 6):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.col_values(i)[1:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
2022-05-26 03:39:35 +08:00
# 解析返回数据
parsed_data = dict()
# 报告期
parsed_data["报告期"] = list_1[0]
# 资产负债表
parsed_data["资产负债表"] = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag[43:67], list_1[43:67]))))
# 利润表
parsed_data["利润表"] = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag[28:43], list_1[28:43]))))
# 补充数据表
parsed_data["补充数据表"] = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag[1:28], list_1[1:28]))))
return_data.append(parsed_data)
2022-05-24 17:15:02 +08:00
return return_data
# 解析客户信息
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet4(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = self._sheet.row_values(1)[1:]
n_rows = len(ExcelParserUtil.list_remove_blank(self._sheet.col_values(1)[2:]))
return_data = []
for i in range(2, n_rows + 2):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.row_values(i)[1:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag, list_1))))
data['担保起始日'] = ExcelParserUtil.parse_date(data['担保起始日'])
data['担保截止日'] = ExcelParserUtil.parse_date(data['担保截止日'])
return_data.append(data)
return return_data
# 解析区域分布、行业分布
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet5(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = self._sheet.row_values(1)[1:]
n_rows = len(ExcelParserUtil.list_remove_blank(self._sheet.col_values(1)[2:]))
return_data = []
for i in range(2, n_rows + 2):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.row_values(i)[1:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag, list_1))))
return_data.append(data)
return return_data
# 解析担保金额分布
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet6(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = ['年度', '担保户数(少于100w)', '担保笔数(少于100w)', '担保责任余额(少于100w)',
'担保户数(少于500w)', '担保笔数(少于500w)', '担保责任余额(少于500w)',
'担保户数(500w-1000w)', '担保笔数(500w-1000w)', '担保责任余额(500w-1000w)',
'担保户数(1000w-3000w)', '担保笔数(1000w-3000w)', '担保责任余额(1000w-3000w)',
'担保户数(3000w-5000w)', '担保笔数(3000w-5000w)', '担保责任余额(3000w-5000w)',
'担保户数(5000w-8000w)', '担保笔数(5000w-8000w)', '担保责任余额(5000w-8000w)',
'担保户数(8000w-10000w)', '担保笔数(8000w-10000w)', '担保责任余额(8000w-10000w)',
'担保户数(大于10000w)', '担保笔数(大于10000w)', '担保责任余额(大于10000w)',
'担保户数合计', '担保笔数合计', '担保责任余额合计']
years = self._sheet.row_values(1)
_list = [[years[2]], [years[5]], [years[8]], [years[11]]]
for i in range(3, 12):
_list[0].extend(self._sheet.row_values(i)[2:5])
_list[1].extend(self._sheet.row_values(i)[5:8])
_list[2].extend(self._sheet.row_values(i)[8:11])
_list[3].extend(self._sheet.row_values(i)[11:14])
data = list(map(lambda x: dict(zip(cols_tag, ExcelParserUtil.list_decimal(ExcelParserUtil.list_to_none(x)))), _list))
return data
# 解析资产负债表
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet7(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = self._sheet.col_values(1)[1:]
return_data = []
for i in range(2, 6):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.col_values(i)[1:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag, list_1))))
data.pop('流动资产:')
data.pop('非流动资产:')
data.pop('流动负债:')
data.pop('非流动负债:')
data.pop('所有者权益:')
return_data.append(data)
return return_data
# 解析利润表
2022-05-25 02:58:06 +08:00
def parse_sheet8(self):
2022-05-24 17:15:02 +08:00
cols_tag = list(map(lambda x: x.strip().replace('减:', '').replace('加:', ''), self._sheet.col_values(1)[1:]))
return_data = []
for i in range(2, 6):
list_0 = ExcelParserUtil.list_to_none(self._sheet.col_values(i)[1:])
list_1 = ExcelParserUtil.list_decimal(list_0)
data = json.loads(json.dumps(dict(zip(cols_tag, list_1))))
return_data.append(data)
return return_data