新增判断条件，增加出入库单，进货单等，写入的时候新增厂家供货商以及产品类别

导出数据.py

@@ -24,7 +24,7 @@ MAX_WORKERS = 10
 
 # --- 文件配置 ---
 TEMPLATE_FILE = "产品-导入模板.csv"
-OUTPUT_FILE = "最终导出数据.xlsx"
+OUTPUT_FILE = "最终导出数据_含供应商厂家.xlsx"
 
 # ===========================================
 
@@ -164,32 +164,25 @@ class CRMFetcher:
                 with STATS_LOCK: STATS["skipped_api_error"] += 1
                 return None
 
-            data1 = resp1.json()  # 拿到完整的 JSON 字典，例如 {'36': '0', '37': '5', ...}
+            data1 = resp1.json()  # 拿到完整的 JSON 字典
 
-            # === 修改核心逻辑 ===
             # 定义需要检查的 Key 列表
             target_keys = ["36", "37", "325", "523", "561"]
 
             # 只要这些 Key 中有一个值不为 "0"，就直接判定为“有关联”，立即跳过
             for key in target_keys:
-                # 获取值（兼容 key 可能是 int 或 str 的情况）
                 val = data1.get(key)
                 if val is None:
-                    # 尝试用 int 获取（防止 json 解析自动转 int）
                     try:
                         val = data1.get(int(key))
                     except:
                         pass
 
-                # 如果获取不到，默认为 0 (即 None 视为 0)
-                # 否则转字符串进行比较
                 val_str = str(val) if val is not None else "0"
 
                 if val_str != "0":
-                    # 只要有一个不为0，命中规则，直接跳过，无需检查后续 Key
                     with STATS_LOCK: STATS["skipped_has_relations"] += 1
                     return None
-            # === 逻辑结束 ===
 
             # 4. 【恢复】筛选第三步：检查仓库历史 (必须为空)
             check2_params = {
@@ -207,14 +200,31 @@ class CRMFetcher:
                 with STATS_LOCK: STATS["skipped_has_history"] += 1
                 return None
 
-            # === 全部通过 ===
+            # === 全部通过，提取详细数据 ===
             with STATS_LOCK:
                 STATS["success"] += 1
-            clean_name = re.sub(r'<[^>]+>', '', raw_name).strip()
+
+            # --- 数据清洗与提取 ---
+
+            # 1. 产品名称 (去除 HTML)
+            clean_name = re.sub(r'<[^>]+>', '', str(raw_name)).strip()
+
+            # 2. 厂家 (cf_2128) - 直接获取文本
+            manufacturer = str(item.get("cf_2128", "")).strip()
+
+            # 3. 供应商名称 (vendorid) - 去除 HTML 标签，提取文本
+            raw_vendor = item.get("vendorid", "")
+            clean_vendor = re.sub(r'<[^>]+>', '', str(raw_vendor)).strip()
+
+            # 4. 产品类别 (catalogid) - 根据要求，不含HTML，直接获取文本
+            clean_catalog = str(item.get("catalogid", "")).strip()
 
             return {
                 "产品名称": clean_name,
-                "产品编码": product_code
+                "产品编码": product_code,
+                "厂家": manufacturer,
+                "供应商名称": clean_vendor,
+                "产品类别": clean_catalog
             }
 
         except Exception as e:
@@ -268,9 +278,23 @@ def main():
             result_dict = future.result()
 
             if result_dict:
+                # 动态映射：只有模板里有的列，才会被写入
                 row_data = {col: None for col in columns}
-                if "产品名称" in columns: row_data["产品名称"] = result_dict["产品名称"]
+
-                if "产品编码" in columns: row_data["产品编码"] = result_dict["产品编码"]
+                # 映射关系配置 (Excel列名 : 数据字典Key)
+                # 请确保您的CSV模板中包含 "厂家", "供应商名称", "产品类别" 这几列，否则不会写入
+                mapping = {
+                    "产品名称": "产品名称",
+                    "产品编码": "产品编码",
+                    "厂家": "厂家",
+                    "供应商名称": "供应商名称",
+                    "产品类别": "产品类别"
+                }
+
+                for col_name in columns:
+                    if col_name in mapping:
+                        row_data[col_name] = result_dict.get(mapping[col_name])
+
                 valid_rows.append(row_data)
 
             if processed_count % 20 == 0 or processed_count == total_count: