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 folderoutput_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  fileNamespath, fileName = os.path.split(excel_files)fileName, file_extension = os.path.splitext(fileName)#read excel filedataframe = pd.read_excel(excel_files);#search position of Stockcode inrow_start=Nonefor row in range(dataframe.shape[0]): for col in range(dataframe.shape[1]):if dataframe.iat[row,col] == keyCode:row_start = rowkeyCodeColumn=col#print(row_start)break;#set column names and delete file header partif(row_start is None):print("stockCode not found, not BOM file\n")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 tailsdataframe=dataframe.loc[dataframe[keyCode].notnull()]#delete columnsdataframe = dataframe.dropna(axis = 1, how = 'all')#pick up columns and change  qty column namedataframe = dataframe[[keyCode, Comment, Desc, Manufature, Mpart, Supplier, SPart, QTY]]dataframe.columns = dataframe.columns.str.replace(QTY,fileName)fileNames.append(fileName)#input QTY boards for assemblyBOMQty=input("How manmy boards needed for "+fileName +" ?")print(BOMQty)dataframe[fileName+'.QTY']= BOMQtyreturn 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.

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