Python+flask编写一个简单实用的自动排班系统
作者:mosquito_lover1
这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python+flask编写一个简单实用的自动排班系统,文中的示例代码讲解详细,有需要的小伙伴可以了解下
这是一个基于Flask和PyQt的排班系统,可以将Web界面嵌入到桌面应用程序中。
系统界面
功能特点
- 读取员工信息和现有排班表
- 自动生成排班表
- 美观的Web界面
- 独立的桌面应用程序
整体架构
系统采用前后端分离的架构设计,通过 PyQt5 的 WebEngine 组件将 Web 界面嵌入到桌面应用中。
├── 桌面应用层 (PyQt5)
│ └── WebEngine 视图
├── Web 层 (Flask)
│ ├── 路由控制
│ └── 业务逻辑
└── 数据层
├── CSV 数据文件
└── Excel 导出
核心模块
主程序模块 (main.py)
- 负责初始化 PyQt5 应用
- 集成 Flask 服务器
- 管理主窗口和 Web 视图
后端服务模块 (app.py)
- 提供 RESTful API
- 处理排班算法
- 管理数据导入导出
前端界面模块 (templates/index.html)
- 员工列表管理
- 排班表显示
- 用户交互处理
核心代码:main.py
import sys import time from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineView from PyQt5.QtCore import QUrl from flask import Flask import threading import os class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("排班系统") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # 创建中心部件 central_widget = QWidget() self.setCentralWidget(central_widget) layout = QVBoxLayout(central_widget) # 创建Web视图 self.web_view = QWebEngineView() layout.addWidget(self.web_view) # 启动Flask服务器 self.start_flask_server() # 等待服务器启动后加载页面 time.sleep(1) # 给服务器一点启动时间 self.web_view.setUrl(QUrl("http://127.0.0.1:3863")) def start_flask_server(self): # 在新线程中启动Flask服务器 threading.Thread(target=self.run_flask, daemon=True).start() def run_flask(self): from app import app app.run(host='127.0.0.1', port=3863) def main(): app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) if __name__ == '__main__': main()
核心代码:app.py
from flask import Flask, render_template, request, jsonify, send_file import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import calendar import json import numpy as np import os app = Flask(__name__) # 班次定义 SHIFTS = { '白班': 'D', '晚班': 'N', '休息': 'R' } # 读取员工数据 def load_employee_data(): try: df = pd.read_csv('Employee.csv', encoding='utf-8') # 只返回员工姓名列 return pd.DataFrame({'name': df["Employee'sName"]}) except Exception as e: print(f"Error loading employee data: {e}") return pd.DataFrame({'name': []}) # 读取排班表 def load_schedule(): try: df = pd.read_excel('客户服务部排班表20250301-20250331.xls') return df except Exception as e: print(f"Error loading schedule: {e}") return pd.DataFrame() def get_month_calendar(year, month): cal = calendar.monthcalendar(year, month) return cal def generate_monthly_schedule(employees, year, month): num_days = calendar.monthrange(year, month)[1] num_employees = len(employees) # 将employees列表转换为numpy数组 employees_array = np.array(employees) # 创建排班表 schedule = pd.DataFrame(index=employees, columns=range(1, num_days + 1)) schedule.fillna('R', inplace=True) # 默认全部休息 # 为每一天分配班次 for day in range(1, num_days + 1): # 确保每天有足够的白班和晚班 day_employees = employees_array.copy() np.random.shuffle(day_employees) # 分配白班(约40%的员工) day_shifts = int(num_employees * 0.4) schedule.loc[day_employees[:day_shifts], day] = 'D' # 分配晚班(约30%的员工) night_shifts = int(num_employees * 0.3) schedule.loc[day_employees[day_shifts:day_shifts+night_shifts], day] = 'N' # 确保每周至少休息两天 for employee in employees: for week in range(0, num_days, 7): week_schedule = schedule.loc[employee, week+1:min(week+7, num_days)] rest_days = (week_schedule == 'R').sum() if rest_days < 2: work_days = list(week_schedule[week_schedule != 'R'].index) if work_days: # 确保有工作日可以调整 np.random.shuffle(work_days) for i in range(min(2-rest_days, len(work_days))): schedule.loc[employee, work_days[i]] = 'R' return schedule @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/api/employees') def get_employees(): df = load_employee_data() return jsonify(df.to_dict('records')) @app.route('/api/calendar/<int:year>/<int:month>') def get_calendar(year, month): cal = get_month_calendar(year, month) return jsonify(cal) @app.route('/api/generate_schedule', methods=['POST']) def generate_schedule(): try: data = request.get_json() year = data.get('year', 2025) month = data.get('month', 1) selected_employees = data.get('employees', []) if not selected_employees: return jsonify({"status": "error", "message": "请选择员工"}) schedule = generate_monthly_schedule(selected_employees, year, month) # 将DataFrame转换为字典格式 schedule_dict = {} for employee in selected_employees: schedule_dict[employee] = schedule.loc[employee].to_dict() return jsonify({ "status": "success", "schedule": schedule_dict, "message": "排班表生成成功" }) except Exception as e: return jsonify({"status": "error", "message": str(e)}) @app.route('/api/export_schedule', methods=['POST']) def export_schedule(): try: data = request.get_json() year = data.get('year', 2025) month = data.get('month', 1) schedule_data = data.get('schedule', {}) # 创建新的排班表 df = pd.DataFrame.from_dict(schedule_data, orient='index') # 设置列名为日期 df.columns = [str(i) for i in range(1, len(df.columns) + 1)] # 重置索引,将员工名称作为一列 df.reset_index(inplace=True) df.rename(columns={'index': '姓名'}, inplace=True) # 保存文件 output_file = f'客户服务部排班表{year}{month:02d}01-{year}{month:02d}{calendar.monthrange(year, month)[1]}.xlsx' # 使用 openpyxl 引擎保存为 xlsx 格式 df.to_excel(output_file, index=False, engine='openpyxl') # 返回文件下载路径 return send_file( output_file, as_attachment=True, download_name=output_file, mimetype='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet' ) except Exception as e: print(f"Export error: {str(e)}") # 添加错误日志 return jsonify({"status": "error", "message": f"导出失败: {str(e)}"}) if __name__ == '__main__': app.run(host='127.0.0.1', port=3863, debug=True)
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