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8.1 KiB
Python
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Python
import smtplib
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import ssl
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import pyodbc
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import configparser
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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from email.message import EmailMessage
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from email.utils import make_msgid
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from pathlib import Path
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from datetime import datetime, time
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from email.mime.image import MIMEImage
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config = configparser.ConfigParser()
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config.read(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\Enviador de email\credenciais.ini")
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conn = pyodbc.connect(
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f"DRIVER={{SQL Server}};"
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f"SERVER={config['banco']['host']},1433;"
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f"DATABASE=GINSENG;"
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f"UID={config['banco']['user']};"
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f"PWD={config['banco']['password']}"
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)
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calendario = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\GRUPO GINSENG\Assistência Suprimentos - 2025\SUPRIMENTOS\BD_LANÇAMENTOS\BASE DE DADOS LANÇAMENTO\BOT\CICLO 9\CALENDARIO_CICLO\Ciclo_Expandido_com_Datas.xlsx")
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calendario.columns = calendario.columns.str.lower()
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calendario['date'] = pd.to_datetime(calendario['date'])
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today = pd.Timestamp("today").normalize()
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calendario = calendario[calendario['marca'] == "BOTICARIO"]
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calendario['num_ciclo'] = calendario['ciclo'].str[-2:].astype(int)
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calendario['ano_ciclo'] = calendario['ciclo'].str[0:5]
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calendario['ciclomais2'] = calendario['ano_ciclo'].astype(str) + (calendario['num_ciclo'] + 0).astype(str).str.zfill(2)
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ciclo_mais2 = calendario[calendario['date'].dt.normalize() == today]['ciclomais2'].iloc[0]
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filtered_calendario = calendario[calendario['ciclo'] == ciclo_mais2][:1].copy()
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filtered_calendario['dias_ate_fim'] = (filtered_calendario['fim ciclo'].iloc[0] - today).days
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print(filtered_calendario[['duração', 'dias_ate_fim']])
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query = '''
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SELECT
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businessunit AS marca,
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codcategory AS categoria,
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loja_id AS pdv,
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code AS sku,
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description AS descricao_produto,
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salescurve AS curva,
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CASE WHEN promotions_description IS NULL THEN 'REGULAR' ELSE 'PROMOÇÃO' END AS tipo_promocao,
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COALESCE(stock_actual, 0) AS estoque,
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stock_intransit AS transito,
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pendingorder AS pendente,
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nextcycleprojection AS pv_mar,
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currentcyclesales AS venda_atual,
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CASE WHEN criticalitem_iscritical = 0 THEN 'REGULAR' ELSE 'CRITICO' END AS status_item
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FROM Draft
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WHERE isproductdeactivated = 0 AND codcategory NOT IN ('SUPORTE A VENDA','EMBALAGENS')
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'''
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df = pd.read_sql(query, conn)
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conn.close()
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df.columns = df.columns.str.lower()
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filtered_calendario.columns = filtered_calendario.columns.str.lower()
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df['ddv'] = df['pv_mar'] / filtered_calendario['duração'].values[0]
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df['estoque_seguranca'] = np.ceil(df['pv_mar'] + (15 * df['ddv'])).astype(int)
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df['risco_ruptura'] = np.where(df['ddv'] * filtered_calendario['dias_ate_fim'].max() >= df['estoque'], "SIM", "NÃO")
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df['quantidade_ruptura'] = np.ceil(df['ddv'] * filtered_calendario['dias_ate_fim'].max() - df['estoque'])
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df['excesso'] = np.where(df['estoque'] - df['estoque_seguranca'] > 0, df['estoque'] - df['estoque_seguranca'], 0)
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remetente = config['credenciais']['remetente']
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senha = config['credenciais']['senha']
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destinatarios = [email.strip() for email in config['email_ruptura']['destinatarios'].split(',')]
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assunto = config['email_ruptura']['assunto']
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df_rpt = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\Downloads\Ruptura Cliente CP GINSENG (1).xlsx")
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df_rpt.columns = df_rpt.columns.str.lower()
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df['pdv'] = df['pdv'].astype('Int64')
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df['sku'] = df['sku'].astype('Int64')
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df_rpt['cod_pdv'] = df_rpt['cod_pdv'].astype('Int64')
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df_rpt['sku1'] = df_rpt['sku1'].astype('Int64')
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df = pd.merge(df, df_rpt[['sku1','cod_pdv','estoque livre?']], left_on=['pdv','sku'], right_on=['cod_pdv','sku1'], how='left')
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df.drop(columns=['cod_pdv'], inplace=True)
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pdvs = pd.read_excel(r"C:\Users\joao.herculano\Documents\PDV_ATT.xlsx")
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pdvs.columns = pdvs.columns.str.lower()
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df['pdv'] = df['pdv'].astype('Int64')
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pdvs['pdv'] = pdvs['pdv'].astype('Int64')
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df2 = pd.merge(df, pdvs[['pdv','uf','canal','analista']], on='pdv', how='inner')
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idx = df2.groupby(['uf', 'sku'])['excesso'].idxmax()
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pdvs_maior_excesso = df2.loc[idx, ['uf', 'sku', 'pdv', 'excesso']].copy()
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pdvs_maior_excesso.columns = ['uf', 'sku', 'pdv_maior_excesso', 'maior_excesso_por_uf']
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pdvs_maior_excesso.set_index(['uf', 'sku'], inplace=True)
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df2 = df2.join(pdvs_maior_excesso, on=['uf', 'sku'])
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df2['maior excesso na uf'] = df2['maior_excesso_por_uf'].apply(lambda x: 'não tem excesso no uf' if x == 0 else None)
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df2['maior excesso na uf'] = df2['maior excesso na uf'].combine_first(df2['pdv_maior_excesso'])
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df2['quantidade_ruptura'] = df2['quantidade_ruptura'].clip(lower=0)
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print(df2[['uf', 'sku', 'excesso', 'maior_excesso_por_uf', 'maior excesso na uf']].head())
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df2.drop(columns=['pdv_maior_excesso','sku1'], inplace=True)
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df2['estoque livre?'] = np.where(
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df2['estoque livre?'].isna() & (df2['status_item'] == 'CRITICO'),
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'Não',
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df2['estoque livre?']
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)
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df2['estoque livre?'] = np.where(
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df2['estoque livre?'].isna() & (df2['status_item'] == 'REGULAR'),
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'Sim',
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df2['estoque livre?']
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)
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excel_path = Path("relatorio.xlsx")
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colunas_ordenadas = [
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'uf',
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'canal',
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'analista',
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'marca',
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'categoria',
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'pdv',
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'sku',
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'descricao_produto',
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'curva',
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'tipo_promocao',
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'estoque',
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'transito',
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'pendente',
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'pv_mar',
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'venda_atual',
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'status_item',
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'ddv',
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'estoque_seguranca',
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'risco_ruptura',
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'quantidade_ruptura',
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'excesso',
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'estoque livre?',
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'maior_excesso_por_uf',
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'maior excesso na uf'
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]
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df2 = df2[colunas_ordenadas]
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df3 = df2[df2['canal'] != "LJ"]
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df3 = df3.groupby(['uf', 'canal','pdv'])['quantidade_ruptura'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()
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with pd.ExcelWriter(excel_path, engine='openpyxl') as writer:
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df2.to_excel(writer, sheet_name='Detalhado', index=False)
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df3.to_excel(writer, sheet_name='Resumo', index=False)
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print(excel_path)
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ruptura_total = df2['quantidade_ruptura'].sum()
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ruptura_por_uf_pct = (
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df2.groupby('uf')['quantidade_ruptura'].sum()
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.sort_values(ascending=True)
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.apply(lambda x: (x / ruptura_total) * 100)
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)
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print(ruptura_por_uf_pct)
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ax = ruptura_por_uf_pct.plot(kind='barh', figsize=(10, 6), color='skyblue')
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for i, v in enumerate(ruptura_por_uf_pct):
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ax.text(v + 0.3, i, f"{v:.1f}%", va='center')
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plt.xlabel('% da ruptura total')
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plt.title('Distribuição percentual de ruptura projetada por UF')
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plt.tight_layout()
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plt.savefig("grafico.png")
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plt.close()
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agora = datetime.now().time()
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if time(5, 0) <= agora <= time(12, 0):
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boa = "Bom dia!"
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elif time(12, 1) <= agora <= time(18, 0):
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boa = "Boa tarde!"
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else:
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boa = "Boa noite!"
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grafico_cid = make_msgid()[1:-1]
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msg = EmailMessage()
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msg['From'] = remetente
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msg['To'] = ', '.join(destinatarios)
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msg['Subject'] = assunto
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html_email = f"""
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<html>
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<body>
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<p>{boa}</p>
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<p>Compartilhamos o relatório de ruptura projetada, com o objetivo de monitorar os itens com maior risco de ruptura nos próximos dias.</p>
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<p>O relatório a seguir apresenta as seguintes informações:</p>
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<ul>
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<li>Estoque atual;</li>
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<li>Trânsito;</li>
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<li>Ruptura projetada;</li>
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<li>Maior excesso por estado, assim como o PDV que o possui.</li>
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</ul>
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<p>Além disso, o material destaca as VDs com maior criticidade, permitindo uma atuação direcionada para mitigar impactos e priorizar ações de abastecimento e transferência.</p>
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<p><strong>Importante:</strong> O relatório está em processo de desenvolvimento e pode sofrer mudanças futuras no layout. Ficamos à disposição para esclarecer quaisquer dúvidas.</p>
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<img src="cid:{grafico_cid}">
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</body>
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|
</html>
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|
"""
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|
msg.set_content("Seu e-mail precisa de um visualizador HTML.")
|
|
msg.add_alternative(html_email, subtype='html')
|
|
|
|
with open("grafico.png", 'rb') as img:
|
|
msg.get_payload()[1].add_related(img.read(), 'image', 'png', cid=grafico_cid)
|
|
|
|
with open(excel_path, 'rb') as f:
|
|
msg.add_attachment(
|
|
f.read(),
|
|
maintype='application',
|
|
subtype='vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet',
|
|
filename=excel_path.name
|
|
)
|
|
|
|
with smtplib.SMTP('smtp-mail.outlook.com', 587) as smtp:
|
|
smtp.ehlo()
|
|
smtp.starttls(context=ssl.create_default_context())
|
|
smtp.login(remetente, senha)
|
|
smtp.send_message(msg)
|
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print("E-mail enviado com sucesso.") |