# -*- coding: utf-8 -*- """BÁO CÁO HTML MUA HÀNG — đọc TRỰC TIẾP từ BẢNG TÍNH Excel đã làm sạch. Nguyên tắc (chốt 14/09/2026): * Nguồn dữ liệu = bảng tính Excel `MUA_HANG_*_DA-LAM-SACH_SO-SANH.xlsx` (KHÔNG qua DOCX trung gian). * Tự nhận diện số kỳ: các cột "Tháng NN 2026 (Khối lượng Kg)" + cột kỳ đang chạy "Từ 1->N Tháng MM 2026". * Số ngày mỗi kỳ: theo tháng dương lịch (2026: T2=28); kỳ đang chạy lấy N từ header. * Gắn NHÀ MÁY cho từng khách: join bảng `nha_may_alias` trong CSDL btchem.db (CRMG = Trendworld; mọi cách viết sai như Trendwood/Trenwood/TRENWORD đều quy về Trendworld). Dùng: python build_muahang_portal.py [--out ] """ import os, re, sys, json, sqlite3, argparse import openpyxl DBP = r"C:\c\deepseek-harness\claw2-db\btchem.db" NGAY_THANG = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] # 2026 không nhuận def num(v): if v is None: return None if isinstance(v, (int, float)): return float(v) s = str(v).strip().replace(",", "").replace("+", "").replace("%", "") if s in ("", "-", "—"): return None try: return float(s) except ValueError: return None def parse_header(hdr): """Trả về (cot_ky, ngay_ky, cot_tb_truoc, cot_tb_ky, cot_chenh, cot_pct).""" cot_ky, ngay_ky = [], [] ct, ctt, ctk, cc, cp = None, None, None, None, None for i, h in enumerate(hdr): t = str(h or "").strip() m = re.match(r"Tháng\s*(\d{1,2})\s*\d{0,4}\s*\(Kh", t, re.I) if m: thang = int(m.group(1)) cot_ky.append(i); ngay_ky.append(NGAY_THANG[thang - 1]) continue m = re.match(r"Từ\s*1\s*->\s*(\d+)\s*Tháng\s*(\d{1,2})", t, re.I) if m: cot_ky.append(i); ngay_ky.append(int(m.group(1))) continue if re.match(r"TB Ngày Tháng Trước", t, re.I): ct = i elif re.match(r"TB Ngày Tháng", t, re.I): ctk = i elif re.match(r"Chênh Lệch \(Kg", t, re.I): cc = i elif re.match(r"Chênh Lệch \(%\)", t, re.I): cp = i return cot_ky, ngay_ky, ct, ctk, cc, cp def load(path): ws = openpyxl.load_workbook(path, data_only=True).worksheets[0] rows = list(ws.iter_rows(values_only=True)) hi = next(i for i, r in enumerate(rows) if r and str(r[0] or "").strip().lower() == "stt") hdr = rows[hi] cot_ky, ngay_ky, ct, ctk, cc, cp = parse_header(hdr) nky = len(cot_ky) thang_ky = int((re.search(r"Tháng\s*(\d{1,2})", str(hdr[cot_ky[-1]])) or [0, 0])[1]) or 9 kh, tot = [], None for r in rows[hi + 1:]: ma, ten = str(r[1] or "").strip(), str(r[2] or "").strip() if ten.upper().startswith("TỔNG CỘNG"): tot = r; continue if not ma or not ten: continue tong = [num(r[c]) or 0 for c in cot_ky] tb = [] for i, c in enumerate(cot_ky): if i == nky - 1 and ctk is not None: tb.append(num(r[ctk]) or (round(tong[i] / ngay_ky[i], 1) if ngay_ky[i] else 0)) else: tb.append(round(tong[i] / ngay_ky[i], 1) if ngay_ky[i] and tong[i] else 0) pct = (num(r[cp]) or 0) * 100 if cp is not None and not str(r[cp] or "").endswith("%") else (num(r[cp]) or 0) kh.append(dict(stt=int(ma and r[0] or len(kh) + 1), ma=ma, ten=ten, tb=tb, chenh=num(r[cc]) or 0 if cc is not None else 0, pct=pct)) if tot is None: raise SystemExit("Không tìm thấy dòng Tổng cộng trong bảng tính") tong_arr = [num(tot[c]) or 0 for c in cot_ky] tb_arr = [round(tong_arr[i] / ngay_ky[i], 0) if ngay_ky[i] else 0 for i in range(nky)] return kh, tong_arr, ngay_ky, tb_arr, thang_ky, nky def gan_nha_may(kh): """Gắn tên nhà máy cho khách: khớp mã KH hoặc tên pháp nhân với bảng alias (1 nguồn duy nhất).""" try: c = sqlite3.connect(f"file:{DBP}?mode=ro", uri=True) ten_nm = {r[0]: r[1] for r in c.execute("SELECT id, ten FROM nha_may")} als = list(c.execute("SELECT nha_may_id, alias FROM nha_may_alias")) c.close() except Exception as e: print("! Không đọc được CSDL để gắn nhà máy:", e) return 0 n = 0 for k in kh: up = k["ten"].upper() for nid, al in als: a = (al or "").strip().upper() if len(a) < 4: continue if a == k["ma"].upper() or (len(a) >= 8 and a in up): k["nm"] = ten_nm.get(nid, "") n += 1 break return n def build(src, out): kh, tong_arr, ngay_arr, tb_arr, thang_ky, nky = load(src) n_nm = gan_nha_may(kh) n_tang = sum(1 for k in kh if k["chenh"] > 0) n_giam = sum(1 for k in kh if k["chenh"] < 0) n_dung = sum(1 for k in kh if k["chenh"] == 0) ch = tb_arr[-1] - tb_arr[-2] pct = (ch / tb_arr[-2] * 100) if tb_arr[-2] else 0 MONTHS = [f"T{i+1}" for i in range(nky - 1)] + [f"T{thang_ky} ({ngay_arr[-1]} ngày)"] KY = f"Kỳ T{thang_ky} (1-{ngay_arr[-1]}): 01/{thang_ky:02d} → {ngay_arr[-1]:02d}/{thang_ky:02d}/2026" html = TEMPLATE html = html.replace("__KY__", KY) html = html.replace("__KY_RANGE__", f"01/{thang_ky:02d} → {ngay_arr[-1]:02d}/{thang_ky:02d}/2026") html = html.replace("__KY_NGAY__", str(ngay_arr[-1])) html = html.replace("__N_KH__", str(len(kh))) html = html.replace("__TONG_LAST__", f"{tong_arr[-1]:,.0f}") html = html.replace("__TB_LAST__", f"{tb_arr[-1]:,.0f}") html = html.replace("__CHENH__", f"{ch:+,.0f} ({pct:+.1f}%)") html = html.replace("__CHENH_PCT__", f"{pct:+.1f}%") html = html.replace("__N_TANG__", str(n_tang)) html = html.replace("__N_GIAM__", str(n_giam)) html = html.replace("__N_DUNG__", str(n_dung)) html = html.replace("__KH__", json.dumps(kh, ensure_ascii=False)) html = html.replace("__DAYS__", json.dumps(ngay_arr)) html = html.replace("__MONTHS__", json.dumps(MONTHS, ensure_ascii=False)) html = html.replace("__TONG__", json.dumps(tong_arr)) html = html.replace("__TBARR__", json.dumps(tb_arr)) with open(out, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(html) return dict(kh=len(kh), nha_may=n_nm, tong=tong_arr[-1], tb=tb_arr[-1], ch=ch, pct=pct, ky=KY, out=out, size=len(html), ngay=ngay_arr[-1]) TEMPLATE = r''' Báo cáo Mua hàng — Tháng 9/2026 (Kỳ T9) | BT Chem
__N_KH__Khách hàng mua
__TONG_LAST__Tổng Kg Kỳ T9
__TB_LAST__TB/ngày Kỳ T9
__CHENH__vs Tháng 8

Tổng quan toàn công ty — 8 tháng đầu năm + Kỳ T9 (__KY_RANGE__)

Lượng bán trung bình ngày (Kg/ngày) quy đổi từ tổng sản lượng mua hàng theo số ngày thực tế từng kỳ. Kỳ T9 = __TB_LAST__ Kg/ngày (__CHENH_PCT__ so với Tháng 8).

__TB_LAST__TB/ngày Kỳ T9 (__KY_NGAY__ ngày)
__N_TANG__KH tăng so với T8
__N_GIAM__KH giảm so với T8
__N_DUNG__KH không đổi

📊 Tổng sản lượng (Kg) theo kỳ

📈 Lượng bán trung bình ngày (Kg/ngày) theo kỳ

🏆 Top 15 khách hàng theo TB/ngày Kỳ T9 (Kg/ngày)

Tăng so T8Giảm so T8

Chi tiết từng khách hàng (__N_KH__ KH)

Bấm tiêu đề cột để sắp xếp. Chênh lệch = TB/ngày Kỳ T9 so với Tháng 8.

STTMã KHTên khách hàng Nhà máy TB T1TB T2TB T3 TB T4TB T5TB T6 TB T7TB T8TB T9 Chênh lệch%

Top khách hàng tăng / giảm mạnh nhất (Kỳ T9 vs Tháng 8)

Theo chênh lệch TB/ngày tuyệt đối (Kg/ngày).

🚀 Top 10 khách hàng tăng mạnh nhất

🔻 Top 10 khách hàng sụt giảm nhiều nhất

So sánh trực tiếp 2 khách hàng

Đối chiếu xu hướng sản lượng trung bình ngày qua các kỳ giữa 2 đơn vị.

BÁO CÁO PHÂN TÍCH MUA HÀNG — CÔNG TY TNHH SX–TM HÓA KEO BÌNH THẠNH

Nguồn dữ liệu: BAO_CAO_SO_SANH_MUA_HANG_T9.docx · Cập nhật tự động ngày 14/09/2026

''' if __name__ == "__main__": ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("src") ap.add_argument("--out", default=None) a = ap.parse_args() out = a.out or os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(a.src)), "Bao_cao_MuaHang_portal.html") r = build(a.src, out) print(f"KH: {r['kh']} | gắn nhà máy: {r['nha_may']} | {r['ky']}") print(f"Tổng {r['tong']:,.0f} Kg | TB {r['tb']:,.0f} Kg/ngày | chênh {r['ch']:+,.0f} ({r['pct']:+.1f}%)") print("SAVED:", r["out"], f"({r['size']:,} chars)")