[Actualité] Python : générer les disponibilités d'articles en stock à partir de données extraites d'un fichier Excel
par
, 10/04/2023 à 09h23 (8529 Affichages)
I. Introduction
Dans un précédent billet nous avons pu planifier les disponibilités de véhicules de location. On s'intéresse maintenant à la gestion de matériel informatique et on souhaite connaître les quantités d'articles disponibles en fonction des mouvements (entrées/sorties) de stock.
L'objectif est en fait de générer la liste des quantités d'articles ou de matériel disponibles en stock à partir de données enregistrées dans un fichier Excel ou dans des tables SQLite.
Cette opération sera réalisée en 3 étapes principales :
- importation des données externes dans des listes de dictionnaires ;
- génération de la liste des disponibilités du matériel en stock ;
- exportation de cette liste dans une feuille Excel.
II. Données externes
Dans notre cas, les données sont enregistrées dans des feuilles Excel ou dans des tables SQLite.
II-A. Fichier contenant les données sur les articles
Structure du fichier :
Aperçu du contenu de la feuille Excel :
II-B. Fichier contenant les données sur les mouvements de stock
Structure du fichier source :
Aperçu du contenu de la feuille Excel :
Note importante : pour simplifier, on garde uniquement les colonnes essentielles et on affiche la référence du matériel au lieu de son identifiant pour savoir directement quel article est entré ou sorti du stock.
Les quantités initiales des articles sont naturellement enregistrées comme des quantités entrées dans le stock et on ne gère pas d'inventaire.
Comme on le verra plus loin, on peut également extraire ces informations d'une base de données SQLite.
III. Module openpyxl
Il permet de lire et d'écrire dans des feuilles de fichiers Excel au format xlsx ou xlsm.
III-A. Installation
Pour installer la librairie exécutez simplement la commande :
pip install openpyxl
C'est plus simple qu'avec pandas.
III-B. Code exemple
On donne ici quelques lignes de code prises dans la documentation pour mieux comprendre comment utiliser openpyxl :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19 from openpyxl import Workbook wb = Workbook() # pointe sur la feuille active ws = wb.active # copie la valeur 42 dans la cellule A1 ws['A1'] = 42 # ajout d'une ligne à la feuille ws.append([1, 2, 3]) # copie la date et l'heure actuelle dans la cellule A2 import datetime ws['A2'] = datetime.datetime.now() # sauvegarde du fichier wb.save("sample.xlsx")
Autre exemple, pour lire le contenu d'une cellule Excel :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part var = ws['A1']
Permet de copier le contenu de la cellule A1 de la feuille ws dans la variable var.
Equivalent à :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part var = ws.cell(row = 1, column = 1).value
On peut donc lire et écrire dans des cellules précises et sur des lignes ou des colonnes pas forcément adjacentes, ce qui n'est pas vraiment possible avec pandas.
III-C. Création d'un graphique
On peut également créer un graphique dans une feuille Excel à partir de valeurs contenues dans des plages de cellules :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30 from openpyxl.chart import BarChart, Reference, Series ... # pointe sur la feuille active ws = wb.active # plage de cellules contenant les labels : colonne A labels = Reference(ws, min_col = 1, min_row = 2, max_row = len(liste_dispos)) # plage de cellules contenant les valeurs : colonne D values = Reference(ws, min_col=4, min_row=2, max_row=len(liste_dispos)) chart = BarChart() # on choisit un graphique à barres verticales # ajout des valeurs pour les y chart.add_data(values) # mise à jour des labels sur le graphique chart.set_categories(labels) # choix du titre du graphique chart.title = "Quantités de matériel en stock" chart.legend = None # pas de légende # ajout du graphique dans la feuille, avec le coin supérieur gauche du graphique positionné sur la cellule F2. ws.add_chart(chart, "F2") # sauvegarde du classeur wb.save("sample.xlsx")
Si vous souhaitez avoir plus d'information sur ce module je vous invite à consulter ce tutoriel.
Note importante : on donnera en complément pour chacune des fonctions utilisant openpyxl le code équivalent avec pandas.
IV. Importation des données dans des listes de dictionnaires
IV-A. Fichier Excel
On récupère les données des deux feuilles Excel dans des listes Python à l'aide du module openpyxl :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45 from openpyxl import load_workbook # module utilisé pour lire le contenu du fichier xlsx def importer_feuille(ws): # lecture et importation des données de la feuille ws dans une liste de dicos # initialisation de la liste des dictionnaires liste_dicos=[] # mémorisation des indices maxi. de ligne et de colonne ligne_max = ws.max_row col_max = ws.max_column # parcours les lignes de la feuille Excel en commençant par la 2e ligne for i in range(2, ligne_max + 1): dico = {} # initialisation du dico # parcours des colonnes de la feuille for j in range(1, col_max + 1): # copie de la valeur associée à la clé dans le dictionnaire : dico['id_materiel'] = ws.cell(row = i, column = 1) cle = ws.cell(row = 1, column = j).value dico[cle] = ws.cell(row = i, column = j).value # ajout du dico à la liste liste_dicos.append(dico) return liste_dicos # retourne la liste des dicos def importer_donnees(chemin_fichier): # importe les données sur les articles et les locations qui sont contenues dans le fichier Excel # ouverture du classeur dont l'emplacement est passé en argument wb = load_workbook(chemin_fichier) # on pointe sur la feuille materiel ws = wb["materiel"] # récupération dans une liste des données de la feuille materiel liste_materiel = importer_feuille(ws) # on pointe maintenant sur la feuille mouvements_materiel ws = wb["mouvements_materiel"] # récupération dans une liste des données de la feuille mouvements_materiel liste_mouvements = importer_feuille(ws) return (liste_materiel,liste_mouvements) # renvoi des 2 listes de dicos
Fonction équivalente avec pandas :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16 import pandas def importer_donnees(chemin_fichier): # importe les données sur les articles et les mouvements qui sont contenues dans le fichier Excel # lecture et importation du contenu de la feuille materiel dans un DataFrame df = pandas.read_excel(chemin_fichier, sheet_name="materiel") # transformation du DataFrame en liste de dictionnaires liste_materiel = df.to_dict('records') # lecture et importation du contenu de la feuille mouvements_materiel dans un DataFrame df = pandas.read_excel(chemin_fichier, sheet_name="mouvements_materiel") # transformation du DataFrame en liste de dictionnaires liste_mouvements = df.to_dict('records') return (liste_materiel,liste_mouvements) # renvoi des 2 listes de dicos
IV-B. Base de données SQLite
On peut également extraire les données de tables SQLite à l'aide de la librairie sqlite3 :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74 import sqlite3 from sqlite3 import Error def create_connection(db_file): """ crée une connexion à la base de données SQLite specifié par le chemin du fichier passé en argument :param db_file: chemin du fichier db :return: un objet connexion ou renvoie none """ conn = None try: conn = sqlite3.connect(db_file) # on crée l'objet connexion return conn except Error as e: # gestion de l'erreur print(e) # affichage du message d'erreur return conn def importer_table(connexion, nom_table, liste_cles): # importation des données de la table dans une liste de dicos cur = connexion.cursor() cur.execute("select * from " + nom_table) # initialise la liste qui contiendra les données de la table liste_dicos=[] # récupère le contenu de la table dans une liste liste_donnees = cur.fetchall() # parcours de la liste contenant les lignes de la table for row in liste_donnees: # initialisation du dico et de l'indice de colonne dico = {}; j=0 # copie des données de la ligne dans un dictionnaire for cle in liste_cles: dico[cle]= row[j] j+=1 # incrémentation de l'indice de colonne # ajout du dictionnaire à la liste liste_dicos.append(dico) return liste_dicos # renvoi la liste de dicos def importer_donnees(): # importe les données sur les articles et les mouvements qui sont contenues dans les tables sqlite database = r"C:\sqlite\db\base_materiel.db" # chemin de la base de données # création de la connexion à la base de données sqlite conn = create_connection(database) # si la connexion a été réalisée if conn is not None: # liste des clés des dicos pour le matériel liste_cles = ['id_materiel','ref_materiel', 'modele_materiel','categorie_materiel','fabricant'] # récupération des données de la table materiel dans une liste liste_materiel = importer_table(conn, 'materiel', liste_cles) # liste des clés des dicos pour les mouvements du stock liste_cles = ['id_mouvement','ref_materiel', 'date_mouvement','type_mouvement','qte_mouvement'] # récupération des données de la table mouvements_materiel dans une liste liste_mouvements = importer_table(conn, 'mouvements_materiel', liste_cles) return (liste_materiel, liste_mouvements) # renvoi les 2 listes de dicos else: print("Erreur! impossible de créer la connexion à la base !")
Résultat obtenu pour les mouvements de stock :
Code Javascript : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24 [ { "id_mouvement": 1, "ref_materiel": "ESPR_V5505", "date_mouvement": datetime.datetime(2023, 3, 14, 15, 0), "type_mouvement": "entrée", "qte_mouvement": 10 }, { "id_mouvement": 2, "ref_materiel": "ESPR_V6505", "date_mouvement": datetime.datetime(2023, 4, 3, 12, 0), "type_mouvement": "entrée", "qte_mouvement": 12 }, { "id_mouvement": 3, "ref_materiel": "ESPR_V5535", "date_mouvement": datetime.datetime(2023, 4, 24, 12, 0), "type_mouvement": "entrée", "qte_mouvement": 8 }, ... ]
Note importante : l'utilisation de dictionnaires va nous aider par la suite à identifier chaque colonne dans le code Python.
V. Génération des disponibilités du matériel en stock
Si on souhaite par exemple obtenir la quantité disponible pour la référence ESPR_D9510 :
On fait donc la somme des quantités entrées dans le stock pour cette référence :
Qté entrées = 15 + 5 = 20
Puis, la somme des quantités sorties :
Qté sorties = 7 + 3 = 10
Enfin, la différence entre ces 2 sommes nous donne la quantité disponible :
Qté stock = Qté entrées - Qté sorties = 20 - 10 = 10
Cette opération sera réalisée à l'aide de la fonction Python présentée maintenant.
V-A. Evaluation de la quantité disponible pour un article
La fonction eval_quantité_disponible va permettre de déterminer la quantité en stock de chaque matériel informatique.
Arguments de la fonction :
- liste_mouvements : liste des mouvements des articles (liste de dictionnaires) ;
- ref_materiel : référence du matériel recherché.
Déroulé de la fonction :
- 1. évaluation de la somme des quantités entrées en stock pour la référence ;
- 2. évaluation de la somme des quantités sorties du stock pour la référence ;
- 3. calcul de la quantité en stock égale à la différence entre les sommes précédentes ;
- 4. renvoi de la quantité disponible pour l'article.
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13 def eval_quantite_dispo(liste_mouvements, ref_materiel): # détermine la quantité en stock du matériel # évaluation de la somme des quantités du matériel entrées en stock qte_entrees = sum([mouv['qte_mouvement'] for mouv in liste_mouvements if (mouv['ref_materiel']==ref_materiel) and (mouv['type_mouvement']=='entrée')]) # évaluation de la somme des quantités du matériel sorties du stock qte_sorties = sum([mouv['qte_mouvement'] for mouv in liste_mouvements if (mouv['ref_materiel']==ref_materiel) and (mouv['type_mouvement']=='sortie')]) # détermination de la quantité en stock de l'article : qté_dispo = qté_entrées - qté_sorties qte_dispo = qte_entrees - qte_sorties return qte_dispo # renvoi la quantité disponible pour l'article
V-B. Génération des disponibilités du matériel
La fonction generer_disponibilites va permettre de générer la liste des disponibilités des articles en stock.
Arguments de la fonction :
- liste_materiel : liste des articles (liste de dictionnaires) ;
- liste_mouvements : liste des mouvements du stock (liste de dictionnaires).
Déroulé de la fonction :
- 1. parcours de la liste des références de matériel ;
- ---2.1. pour chaque référence, évaluation de la quantité en stock ;
- ---2.2. pour chaque référence, ajout de la quantité à la liste des disponibilités ;
- 3. renvoi de la liste des disponibilités.
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 def generer_disponibilites(liste_materiel, liste_mouvements): # génère la liste des quantités disponibles pour chaque article # tri de la liste de articles par catégorie, modèle et référence liste_materiel = sorted(liste_materiel, key=lambda k: (k['categorie_materiel'], k['modele_materiel'], k['ref_materiel'])) # initialise la liste des disponibilités liste_dispos = [] # parcours de la liste for materiel in liste_materiel: # évaluation de la quantité disponible pour l'article qte_dispo = eval_quantite_dispo(liste_mouvements, materiel['ref_materiel']) # création du dico contenant les références de l'article avec sa quantité disponible en stock dispo_materiel = {'ref_materiel': materiel['ref_materiel'], 'modele_materiel': materiel['modele_materiel'],'categorie_materiel': materiel['categorie_materiel'], 'qte_dispo': qte_dispo} liste_dispos.append(dispo_materiel) # ajout à liste_dispos return liste_dispos # renvoi la liste des disponibilités
Elle renvoie une liste de dictionnaires de la forme :
Code Javascript : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21 [ { "ref_materiel": "ESPR_D9510", "modele_materiel': 'Esprimo mobile D9510", "categorie_materiel": "LAPTOP", "qte_dispo": 10 }, { "ref_materiel": "ESPR_M9400", "modele_materiel': 'Esprimo mobile M9400", "categorie_materiel": "LAPTOP", "qte_dispo": 7 }, { "ref_materiel": "ESPR_M9410", "modele_materiel': 'Esprimo mobile M9410", "categorie_materiel": "LAPTOP", "qte_dispo": 12 }, ... ]
VI. Exportation de la liste de dictionnaires dans une feuille Excel
On exporte ensuite la liste obtenue dans une feuille Excel et on crée le graphique correspondant à l'aide de cette fonction :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48 def exporter_dispos(chemin_fichier, nom_feuille, liste_dispos): # exporte les disponibilités dans une feuille du fichier Excel # création d'un objet Workbook wb = Workbook() # pointe sur la feuille active ws = wb.active # renomme la feuille active ws.title = nom_feuille # récupération des clés du dictionnaire liste_cles = list(liste_dispos[0].keys()) # mise à jour des entêtes de colonne de la feuille : 1re ligne ws.append(liste_cles) # parcours de la liste des dispos for dispo in liste_dispos: liste_valeurs = list(dispo.values()) # liste de valeurs du dictionnaire # ajout d'une ligne de valeurs ws.append(liste_valeurs) # plage de cellules contenant les labels : colonne A labels = Reference(ws, min_col = 1, min_row = 2, max_row = len(liste_dispos)+1) # plage de cellules contenant les valeurs : colonne D values = Reference(ws, min_col=4, min_row=2, max_row=len(liste_dispos)+1) chart = BarChart() # on choisit un graphique à barres verticales # ajout des valeurs pour les y chart.add_data(values) # mise à jour des labels sur le graphique chart.set_categories(labels) # choix du titre du graphique chart.title = "Quantités de matériel en stock" chart.legend = None # pas de légende # ajout du graphique dans la feuille, avec le coin supérieur gauche du graphique positionné sur la cellule F2 ws.add_chart(chart, "F2") # sauvegarde du classeur wb.save(chemin_fichier)
On utilise à nouveau le module openpyxl mais cette fois-ci pour copier les données dans une feuille Excel.
Fonction équivalente avec pandas sans la création du graphique :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9 import pandas def exporter_dispos(chemin_fichier, nom_feuille, liste_dispos): # exporte les disponibilités dans une feuille du fichier Excel # conversion de la liste de dicos en DataFrame df = pandas.DataFrame(liste_dispos) # copie du DataFrame dans une feuille du fichier Excel df.to_excel(chemin_fichier, sheet_name= nom_feuille)
Résultat obtenu :
VII. Module complet de test
Finalement, nous donnons le module complet contenant les fonctions permettant de générer les quantités de matériel en stock :
Code Python : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205 from openpyxl import load_workbook # module openpyxl utilisé pour lire et écrire dans un fichier xlsx from openpyxl import Workbook # --- from openpyxl.chart import BarChart, Reference, Series # permet de créer le graphique from datetime import datetime import os #import pandas def importer_feuille(ws): # lecture et importation des données de la feuille ws dans une liste de dicos # initialisation de la liste des dictionnaires liste_dicos=[] # mémorisation des indices maxi. de ligne et de colonne ligne_max = ws.max_row col_max = ws.max_column # parcours les lignes de la feuille Excel en commençant par la 2e ligne for i in range(2, ligne_max + 1): dico = {} # initialisation du dico # parcours des colonnes de la feuille for j in range(1, col_max + 1): # copie de la valeur associée à la clé dans le dictionnaire : dico['id_materiel'] = ws.cell(row = i, column = 1) cle = ws.cell(row = 1, column = j).value dico[cle] = ws.cell(row = i, column = j).value # ajout du dico à la liste liste_dicos.append(dico) return liste_dicos # retourne la liste des dicos def importer_donnees(chemin_fichier): # importe les données sur les articles et les mouvements qui sont contenues dans le fichier Excel # ouverture du classeur dont l'emplacement est passé en argument wb = load_workbook(chemin_fichier) # on pointe sur la feuille materiel ws = wb["materiel"] # récupération dans une liste des données de la feuille materiel liste_materiel = importer_feuille(ws) # on pointe maintenant sur la feuille mouvements_materiel ws = wb["mouvements_materiel"] # récupération dans une liste des données de la feuille mouvements_materiels liste_mouvements = importer_feuille(ws) return (liste_materiel,liste_mouvements) # renvoi des 2 listes de dicos def importer_donnees_v2(chemin_fichier): # importe les données sur le matériel et les mouvements qui sont contenues dans le fichier Excel # lecture et importation du contenu de la feuille materiel dans un DataFrame df = pandas.read_excel(chemin_fichier, sheet_name="materiel") # transformation du DataFrame en liste de dictionnaires liste_materiel = df.to_dict('records') # lecture et importation du contenu de la feuille mouvements_materiel dans un DataFrame df = pandas.read_excel(chemin_fichier, sheet_name="mouvements_materiel") # transformation du DataFrame en liste de dictionnaires liste_mouvements = df.to_dict('records') return (liste_materiel,liste_mouvements) # renvoi des 2 listes de dicos def exporter_dispos(chemin_fichier, nom_feuille, liste_dispos): # exporte les disponibilités dans une feuille du fichier Excel # création d'un objet Workbook wb = Workbook() # pointe sur la feuille active ws = wb.active # renomme la feuille active ws.title = nom_feuille # récupération des clés du dictionnaire liste_cles = list(liste_dispos[0].keys()) # mise à jour des entêtes de colonne de la feuille : 1re ligne ws.append(liste_cles) # parcours de la liste des dispos for dispo in liste_dispos: liste_valeurs = list(dispo.values()) # liste de valeurs du dictionnaire # ajout d'une ligne de valeurs ws.append(liste_valeurs) # plage de cellules contenant les labels : colonne A labels = Reference(ws, min_col = 1, min_row = 2, max_row = len(liste_dispos)+1) # plage de cellules contenant les valeurs : colonne D values = Reference(ws, min_col=4, min_row=2, max_row=len(liste_dispos)+1) chart = BarChart() # on choisit un graphique à barres verticales # ajout des valeurs pour les y chart.add_data(values) # mise à jour des labels sur le graphique chart.set_categories(labels) # choix du titre du graphique chart.title = "Quantités de matériel en stock" chart.legend = None # pas de légende # ajout du graphique dans la feuille, avec le coin supérieur gauche du graphique positionné sur la cellule F2 ws.add_chart(chart, "F2") # sauvegarde du classeur wb.save(chemin_fichier) def exporter_dispos_v2(chemin_fichier, nom_feuille, liste_dispos): # exporte les disponibilités dans une feuille du fichier Excel # conversion de la liste de dicos en DataFrame df = pandas.DataFrame(liste_dispos) # copie du DataFrame dans une feuille du fichier Excel df.to_excel(chemin_fichier, sheet_name= nom_feuille) def eval_quantite_dispo(liste_mouvements, ref_materiel): # détermine la quantité en stock du matériel # évaluation de la somme des quantités du matériel entrées en stock qte_entrees = sum([mouv['qte_mouvement'] for mouv in liste_mouvements if (mouv['ref_materiel']==ref_materiel) and (mouv['type_mouvement']=='entrée')]) # évaluation de la somme des quantités du matériel sorties du stock qte_sorties = sum([mouv['qte_mouvement'] for mouv in liste_mouvements if (mouv['ref_materiel']==ref_materiel) and (mouv['type_mouvement']=='sortie')]) # détermination de la quantité en stock de l'article : qté_dispo = qté_entrées - qté_sorties qte_dispo = qte_entrees - qte_sorties return qte_dispo # renvoi la quantité disponible pour l'article def generer_disponibilites(liste_materiel, liste_mouvements): # génère la liste des quantités disponibles pour chaque article # tri de la liste de articles par catégorie, modèle et référence liste_materiel = sorted(liste_materiel, key=lambda k: (k['categorie_materiel'], k['modele_materiel'], k['ref_materiel'])) # initialise la liste des disponibilités liste_dispos = [] # parcours de la liste for materiel in liste_materiel: # évaluation de la quantité disponible pour l'article qte_dispo = eval_quantite_dispo(liste_mouvements, materiel['ref_materiel']) # création du dico contenant les références de l'article avec sa quantité disponible en stock dispo_materiel = {'ref_materiel': materiel['ref_materiel'], 'modele_materiel': materiel['modele_materiel'],'categorie_materiel': materiel['categorie_materiel'], 'qte_dispo': qte_dispo} liste_dispos.append(dispo_materiel) # ajout à liste_dispos return liste_dispos # renvoi la liste des disponibilités # importation du contenu du fichier mouvements_materiel.xlsx dans 2 listes de dictionnaires liste_materiel, liste_mouvements = importer_donnees("mouvements_materiel.xlsx") print("Liste du matériel :\n") # affiche le contenu de la liste du matériel print(liste_materiel) print() print("Liste des mouvements :\n") # affiche le contenu de la liste des mouvements print(liste_mouvements) # génération de la liste des disponibilités des articles liste_dispos = generer_disponibilites(liste_materiel, liste_mouvements) if liste_dispos: # si la liste n'est pas vide print() print("Liste des disponibilités :\n") # affiche les disponibilités par article print(liste_dispos) # composition du chemin du fichier et du nom de la feuille de destination chemin_fichier = 'dispo_materiel.xlsx' nom_feuille = 'dispo_materiel' # export du résultat dans une feuille du fichier Excel exporter_dispos(chemin_fichier, nom_feuille, liste_dispos) os.startfile(chemin_fichier) print() print("Ouverture du fichier résultat..\n") else: print("Pas de résultat !")
Si vous le souhaitez, vous pouvez récupérer le dossier complet pour tester le code :
disponibilités matériel.zip
VIII. Conclusion
Ce module Python offre donc une solution relativement simple pour obtenir les quantités de matériel ou d'articles en stock à partir de données enregistrées dans des feuilles Excel ou dans des tables SQLite.
Chacun pourra ensuite librement adapter le code à sa gestion de stock ou à sa base de données.
Sources :
https://docs.python.org/fr/3/tutoria...tructures.html
https://openpyxl.readthedocs.io/en/latest/index.html
https://docs.python.org/fr/3/library/sqlite3.html
https://docs.python.org/fr/3.11/library/datetime.html