企业官网建设流程全解析

网站的域名做邮箱吗,句容本地网站,有什么网站可以做微信支付宝支付宝,网址大全23451. 实际应用场景与痛点 场景 - 家庭每月固定采购米、面、油、牛奶、鸡蛋等易耗品 - 超市经常有不同商品的促销活动#xff08;打折、买一送一、满减#xff09; - 商品有不同保质期#xff0c;囤多了会过期浪费 - 想在保证不断货的前提下#xff0c;最大化利用促销节省开…1. 实际应用场景与痛点场景- 家庭每月固定采购米、面、油、牛奶、鸡蛋等易耗品- 超市经常有不同商品的促销活动打折、买一送一、满减- 商品有不同保质期囤多了会过期浪费- 想在保证不断货的前提下最大化利用促销节省开支痛点- 人工计算囤货量复杂容易算错- 忽略促销时间窗口错过优惠- 囤货过多导致过期浪费- 不同商品消耗速度不同难以统一管理- 缺乏数据驱动的决策支持2. 核心逻辑讲解1. 数据输入- 常买商品列表名称、保质期、月消耗量- 超市促销信息商品、折扣、开始结束日期2. 数据处理- 计算安全库存考虑运输、补货周期- 计算最大可囤数量基于保质期和消耗速度3. 促销分析- 识别促销时间窗口- 计算折扣后的单位成本4. 优化模型- 目标在满足不断货条件下总成本最低- 约束保质期、库存上限、促销时间- 方法贪心算法或线性规划PuLP5. 输出推荐- 每种商品的建议购买数量与时间3. 项目结构grocery_optimizer/├── data_loader.py # 加载商品数据与促销信息├── optimizer.py # 核心优化逻辑├── models.py # 数据模型定义├── config.py # 配置参数├── requirements.txt # 依赖├── README.md # 使用说明└── sample_data/ # 示例数据├── products.csv└── promotions.json4. 代码实现config.py# 安全库存天数SAFETY_STOCK_DAYS 3# 最大库存天数基于最短保质期MAX_STOCK_DAYS 30models.pyclass Product:def __init__(self, name, shelf_life_days, monthly_consumption):self.name nameself.shelf_life_days shelf_life_daysself.monthly_consumption monthly_consumption # kg 或 件class Promotion:def __init__(self, product_name, discount_rate, start_date, end_date):self.product_name product_nameself.discount_rate discount_rate # 0.0 ~ 1.0self.start_date start_dateself.end_date end_datedata_loader.pyimport csvimport jsonfrom models import Product, Promotiondef load_products(filepath):products []with open(filepath, newline, encodingutf-8) as f:reader csv.DictReader(f)for row in reader:products.append(Product(row[name],int(row[shelf_life_days]),float(row[monthly_consumption])))return productsdef load_promotions(filepath):with open(filepath, encodingutf-8) as f:data json.load(f)promotions []for item in data:promotions.append(Promotion(item[product_name],float(item[discount_rate]),item[start_date],item[end_date]))return promotionsoptimizer.pyfrom datetime import datetime, timedeltafrom models import Product, Promotionfrom config import SAFETY_STOCK_DAYS, MAX_STOCK_DAYSdef days_until_expiry(purchase_date, shelf_life_days):expiry_date purchase_date timedelta(daysshelf_life_days)return (expiry_date - datetime.now()).daysdef recommend_purchase(product, promotions, current_stock):daily_consumption product.monthly_consumption / 30safety_stock daily_consumption * SAFETY_STOCK_DAYSmax_stock_days min(product.shelf_life_days - SAFETY_STOCK_DAYS, MAX_STOCK_DAYS)max_stock_amount daily_consumption * max_stock_days# 查找可用促销best_discount 1.0promo_start Nonefor p in promotions:if p.product_name product.name and p.discount_rate best_discount:best_discount p.discount_ratepromo_start datetime.strptime(p.start_date, %Y-%m-%d)# 计算建议购买量need_to_buy max(0, max_stock_amount - current_stock)if need_to_buy 0:return 0, None# 如果有促销且在未来一周内开始建议等到促销日购买if promo_start and (promo_start - datetime.now()).days 7:purchase_date promo_startelse:purchase_date datetime.now()return round(need_to_buy, 2), purchase_date.strftime(%Y-%m-%d)主程序main.pyfrom data_loader import load_products, load_promotionsfrom optimizer import recommend_purchaseproducts load_products(sample_data/products.csv)promotions load_promotions(sample_data/promotions.json)current_stock {牛奶: 2.0,鸡蛋: 10,大米: 5.0}for p in products:qty, date recommend_purchase(p, promotions, current_stock.get(p.name, 0))if qty 0:print(f{p.name}: 建议购买 {qty} (单位)最佳购买时间 {date})else:print(f{p.name}: 库存充足无需购买)5.requirements.txtpandas6. README.md# 超市囤货最优解程序基于大数据与商务智能计算家庭囤货最优数量与时间避免过期浪费。## 功能- 加载商品数据与促销信息- 计算安全库存与最大可囤量- 结合促销时间窗口推荐购买计划- 输出最优购买数量与时间## 安装bashpip install -r requirements.txt## 使用1. 在 sample_data/ 中填写商品信息与促销信息2. 修改 current_stock 字典为当前库存3. 运行bashpython main.py## 数据格式products.csv:name,shelf_life_days,monthly_consumption牛奶,7,14鸡蛋,30,60大米,180,30promotions.json:json[{product_name: 牛奶, discount_rate: 0.8, start_date: 2026-02-01, end_date: 2026-02-07}]7. 核心知识点卡片知识点 说明安全库存 防止补货延迟导致断货保质期约束 库存不能超过保质期允许的最大天数促销分析 识别折扣窗口优化购买时机贪心算法 在满足约束下优先利用促销数据建模 用类表示商品与促销便于扩展CSV/JSON 数据加载 标准化输入输出8. 总结本程序通过数据驱动的方式结合商品保质期、消耗速度和促销信息计算出最优囤货方案解决了家庭采购中的浪费与断货问题。未来可扩展- 接入超市 API 实时获取促销信息- 使用线性规划PuLP做全局优化- 增加可视化报表Matplotlib/Plotly- 开发 Web/GUI 界面方便日常使用如果你需要还可以做一个简单的 Flask Web 版本让用户在线输入商品和库存实时生成囤货计划并导出 Excel 报表。利用AI高效解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注我