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.
636827
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 :
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 :
637120
Aperçu du contenu de la feuille Excel :
636915
II-B. Fichier contenant les données sur les mouvements de stock
Structure du fichier source :
637121
Aperçu du contenu de la feuille Excel :
637063
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 :
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 :
var = ws['A1']
Permet de copier le contenu de la cellule A1 de la feuille ws dans la variable var.
Equivalent à :
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 :
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 :
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 = 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 :
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 :
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= row
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 :
[
{
"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 :
636917 636921
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 :
Déroulé de la fonction :
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 :
Déroulé de la fonction :
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 :
[
{
"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 :
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.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 :
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 :
637064
VII. Module complet de test
Finalement, nous donnons le module complet contenant les fonctions permettant de générer les quantités de matériel en stock :
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 = 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.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 :
637119
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/tutorial/datastructures.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
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