#!/usr/bin/env python """ 创建测试验证的Excel文件 """ import pandas as pd from pathlib import Path import numpy as np from datetime import datetime, timedelta # 创建测试文件目录 test_dir = Path("/Users/jinjunqian/PycharmProjects/订单处理新版/ordersys/test_files") test_dir.mkdir(exist_ok=True) # 1. 创建缺少必需列的文件 def create_missing_columns_file(): """缺少必需列：原始订单编号""" df = pd.DataFrame({ '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C'], '数量': [1, 2, 3], '订单单价': [100, 200, 300], '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00', '2025-01-01 11:00:00', '2025-01-01 12:00:00'], '网店名称': ['店铺1', '店铺1', '店铺2'] }) file_path = test_dir / "test_missing_columns.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 2. 创建空值过多的文件 def create_too_many_nulls_file(): """必需字段空值超过10%""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['1001', '1002', None, None, '1005', None, None, None, None, '1010'], '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E', '商品F', '商品G', '商品H', '商品I', '商品J'], '数量': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], '订单单价': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000], '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00'] * 10 }) file_path = test_dir / "test_too_many_nulls.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 3. 创建数据类型错误的文件 def create_invalid_data_types_file(): """数量字段包含非数值""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['2001', '2002', '2003', '2004', '2005'], '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E'], '数量': ['一个', '两个', 3, 'four', 5], # 非数值数据 '订单单价': [100, 200, '三百', 400, 500], # 混合类型 '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00', 'invalid_date', '2025-01-02', '2025-01-03', '2025-01-04'] }) file_path = test_dir / "test_invalid_data_types.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 4. 创建业务逻辑错误的文件 def create_business_logic_errors_file(): """订单金额计算错误，退款金额超过订单金额""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['3001', '3002', '3003', '3004', '3005'], '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E'], '数量': [2, 3, 1, 5, 2], '订单单价': [100, 200, 300, 100, 250], '订单金额': [500, 800, 300, 600, 500], # 应该是200, 600, 300, 500, 500 '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00'] * 5, '退款金额': [0, 0, 500, 0, 600], # 3003和3005的退款金额超过订单金额 '交易状态': ['交易成功', '交易成功', '交易成功', '交易成功', '交易成功'], '退款状态': ['无退款', '无退款', '退款成功', '无退款', '退款成功'] }) file_path = test_dir / "test_business_logic_errors.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 5. 创建负数数据的文件 def create_negative_values_file(): """包含负数的数量和价格""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['4001', '4002', '4003', '4004', '4005'], '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E'], '数量': [-1, 2, 3, -5, 1], # 负数数量 '订单单价': [100, -200, 300, 100, 250], # 负数价格 '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00'] * 5 }) file_path = test_dir / "test_negative_values.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 6. 创建未来日期的文件 def create_future_dates_file(): """包含未来的付款时间""" future_date = (datetime.now() + timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['5001', '5002', '5003', '5004', '5005'], '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E'], '数量': [1, 2, 3, 4, 5], '订单单价': [100, 200, 300, 400, 500], '付款时间': [future_date] * 5 # 未来日期 }) file_path = test_dir / "test_future_dates.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 7. 创建完全空的文件 def create_empty_file(): """完全空的Excel文件""" df = pd.DataFrame() file_path = test_dir / "test_empty.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 8. 创建有效数据行过少的文件 def create_too_few_valid_rows_file(): """有效数据行少于50%""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': [None] * 10 + ['6001', '6002'], '线上宝贝名称': [None] * 10 + ['商品A', '商品B'], '数量': [None] * 10 + [1, 2], '订单单价': [None] * 10 + [100, 200], '付款时间': [None] * 10 + ['2025-01-01 10:00:00', '2025-01-01 11:00:00'] }) file_path = test_dir / "test_too_few_valid_rows.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 9. 创建正常的有效文件 def create_valid_file(): """完全有效的文件""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': [f'700{i}' for i in range(1, 21)], '线上宝贝名称': [f'Tods女鞋{i}' for i in range(1, 21)], '线上销售属性': ['颜色:黑色;尺码:36'] * 20, '线上商家编码': [f'TOD-{i:04d}' for i in range(1, 21)], '数量': [1] * 20, '订单单价': [i * 100 for i in range(1, 21)], '订单金额': [i * 100 for i in range(1, 21)], '付款时间': ['2025-01-01 10:00:00'] * 20, '网店名称': ['旗舰店'] * 20, '交易状态': ['交易成功'] * 20, '退款状态': ['无退款'] * 20, '实付金额': [i * 100 for i in range(1, 21)] }) file_path = test_dir / "test_valid.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 10. 创建警告级别的文件（有问题但不严重） def create_warning_level_file(): """有警告但可以导入的文件""" df = pd.DataFrame({ '原始订单编号': ['8001', '8002', '8003', '8004', '8005', '8005'], # 有重复 '线上宝贝名称': ['商品A', '商品B', 'AB', '商品D', '商品E'], # 有短名称 '数量': [1, 2, 3.5, 4, 5], # 有非整数 '订单单价': [100, 200, 300, 400, 500], '付款时间': ['2019-01-01 10:00:00', '2025-01-01', '2025-01-01', '2025-01-01', '2025-01-01'], # 有过早日期 '网店名称': ['店铺1', '店铺1', '店铺2', None, '店铺3'] # 有空值但不是必需字段 }) file_path = test_dir / "test_warning_level.xlsx" df.to_excel(file_path, index=False) print(f"Created: {file_path}") return file_path # 执行创建所有测试文件 if __name__ == "__main__": print("Creating test Excel files for validation testing...") print("=" * 60) files = { "missing_columns": create_missing_columns_file(), "too_many_nulls": create_too_many_nulls_file(), "invalid_data_types": create_invalid_data_types_file(), "business_logic_errors": create_business_logic_errors_file(), "negative_values": create_negative_values_file(), "future_dates": create_future_dates_file(), "empty": create_empty_file(), "too_few_valid_rows": create_too_few_valid_rows_file(), "valid": create_valid_file(), "warning_level": create_warning_level_file() } print("=" * 60) print(f"Created {len(files)} test files in {test_dir}") # 输出文件列表 print("\nTest files created:") for name, path in files.items(): print(f" - {name}: {path.name}")