перед настройкой выгрузки из СКУД, вместо ps1.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,10 @@
|
||||
fio,reason,note
|
||||
Королёва Наталья Александровна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Николаева Ирина Леонидовна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Познякова Татьяна Сергеевна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Софьин Никита Сергеевич,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Чуб Александр Васильевич,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Шуличенко Иван Иванович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Пухаренко Юрий Владимирович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Пшеничный Виктор Петрович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
Незнанова Валерия Игоревна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
|
||||
|
+1
-2
@@ -7,9 +7,8 @@
|
||||
"Уборщик служебных помещений"
|
||||
],
|
||||
"fio": [
|
||||
"Шуличенко Иван Иванович",
|
||||
"Таткало Валерий Валерьевич",
|
||||
"Пухаренко Юрий Владимирович",
|
||||
"Петренюк Андрей Германович",
|
||||
"Чуркина Елена Геннадьевна",
|
||||
"Михалев Сергей Геннадьевич"
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -1,21 +1,76 @@
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import argparse
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
|
||||
from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, OUTPUT_DIR
|
||||
from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, OUTPUT_DIR, DATA_DIR, normalize_fio
|
||||
from modules.data_validator import check_file_freshness
|
||||
from modules.data_loader import load_all_data
|
||||
from modules.excel_exporter import generate_summary_excel, generate_detailed_excel
|
||||
from modules.ai_verifier import ai_verify_scud_against_staff
|
||||
from modules.text_reporter import generate_markdown_report
|
||||
from modules.knowledge_base import load_knowledge_base
|
||||
from modules.feedback_loop import review_ai_decisions
|
||||
|
||||
|
||||
def load_static_reason_workers():
|
||||
"""
|
||||
Загружает реестр сотрудников со статическими/особыми причинами
|
||||
из static_reason_workers.csv.
|
||||
Возвращает словарь: {fio_clean: reason}
|
||||
"""
|
||||
static_path = os.path.join(DATA_DIR, "static_reason_workers.csv")
|
||||
if not os.path.exists(static_path):
|
||||
return {}
|
||||
try:
|
||||
df_static = pd.read_csv(static_path, encoding='utf-8')
|
||||
if 'fio' in df_static.columns and 'reason' in df_static.columns:
|
||||
df_static['fio_clean'] = df_static['fio'].apply(normalize_fio)
|
||||
return dict(zip(df_static['fio_clean'], df_static['reason']))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[⚠️] Ошибка чтения static_reason_workers.csv: {e}")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
|
||||
def aggregate_scud_by_employee(df, debug=False):
|
||||
"""
|
||||
Агрегирует записи СКУД по сотруднику (fio_clean).
|
||||
Устраняет дубликаты карт/табельных номеров (например, Кондрашова Е.В.):
|
||||
Если человек пришел хотя бы по одной карте — Пришел = True.
|
||||
"""
|
||||
if df.empty or 'fio_clean' not in df.columns:
|
||||
return df
|
||||
|
||||
aggregated = []
|
||||
for fio_clean, group in df.groupby('fio_clean', sort=False):
|
||||
is_present = group['Пришел'].any() if 'Пришел' in group.columns else False
|
||||
|
||||
if is_present and 'Пришел' in group.columns:
|
||||
present_rows = group[group['Пришел'] == True]
|
||||
best_row = present_rows.iloc[0].to_dict() if not present_rows.empty else group.iloc[0].to_dict()
|
||||
else:
|
||||
best_row = group.iloc[0].to_dict()
|
||||
|
||||
best_row['Пришел'] = is_present
|
||||
|
||||
if debug and len(group) > 1:
|
||||
print(f" [DEBUG] Найдено дубликатов карт/записей для {fio_clean}: {len(group)} шт. Статус присутствия: {is_present}")
|
||||
|
||||
aggregated.append(best_row)
|
||||
|
||||
return pd.DataFrame(aggregated)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="Система модульного контроллинга СКУД ⟷ 1С")
|
||||
parser.add_argument('-d', '--debug', action='store_true', help="Запуск в режиме отладки (подробный вывод)")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
DEBUG = args.debug
|
||||
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print("ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С")
|
||||
print(f"ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С {'[DEBUG MODE]' if DEBUG else ''}")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
# 0. Валидация файлов
|
||||
@@ -38,11 +93,18 @@ def main():
|
||||
|
||||
print("[✓] Проверка актуальности успешно пройдена!\n")
|
||||
|
||||
# 1. Загрузка
|
||||
print("[1/5] Загрузка данных СКУД, 1С и исключений...")
|
||||
# 1. Загрузка данных
|
||||
print("[1/5] Загрузка данных СКУД, 1С, реестра статических причин и исключений...")
|
||||
raw_scud_df, staff_fios_clean, df_absent = load_all_data()
|
||||
static_reasons_dict = load_static_reason_workers()
|
||||
|
||||
# 2. ИИ-сверка
|
||||
if DEBUG:
|
||||
print(f" [DEBUG] Загружено записей СКУД: {len(raw_scud_df)}")
|
||||
print(f" [DEBUG] Загружено сотрудников из 1С: {len(staff_fios_clean)}")
|
||||
print(f" [DEBUG] Загружено докум. отсутствий 1С: {len(df_absent)}")
|
||||
print(f" [DEBUG] Загружено статических причин: {len(static_reasons_dict)}")
|
||||
|
||||
# 2. ИИ-сверка ФИО
|
||||
print("[2/5] Проверка опечаток и сопоставление ФИО через ИИ...")
|
||||
scud_unrecognized = raw_scud_df[~raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)]['fio_clean'].tolist()
|
||||
fio_mapping = ai_verify_scud_against_staff(scud_unrecognized, staff_fios_clean)
|
||||
@@ -53,30 +115,55 @@ def main():
|
||||
lambda x: fio_mapping[x]['staff_fio'] if x in fio_mapping else x
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3. Объединение
|
||||
print("[3/5] Объединение реестров 1С и СКУД...")
|
||||
# 2.1 Агрегация нескольких карт/дубликатов
|
||||
raw_scud_df = aggregate_scud_by_employee(raw_scud_df, debug=DEBUG)
|
||||
|
||||
# 3. Объединение данных и иерархия приоритетов
|
||||
print("[3/5] Объединение реестров 1С, СКУД, статических причин и исключений...")
|
||||
merged = raw_scud_df[raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)].copy()
|
||||
|
||||
# 🎯 ПРИОРИТЕТ 1: Выгрузка докум. отсутствий 1С:ЗУП (Отсутствия сотрудников - выгрузка.xlsx)
|
||||
merged = merged.merge(df_absent, on='fio_clean', how='left')
|
||||
|
||||
# 🎯 ПРИОРИТЕТ 2: Статические причины из static_reason_workers.csv
|
||||
# Применяются ТОЛЬКО если в 1С:ЗУП документа нет и сотрудник отсутствует в СКУД
|
||||
if static_reasons_dict:
|
||||
for fio_clean, reason_val in static_reasons_dict.items():
|
||||
mask_apply_static = (
|
||||
(merged['Пришел'] == False) &
|
||||
(merged['Вид_отсутствия'].isna() | (merged['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) &
|
||||
(merged['fio_clean'] == fio_clean)
|
||||
)
|
||||
merged.loc[mask_apply_static, 'Вид_отсутствия'] = reason_val
|
||||
|
||||
# 🎯 ПРИОРИТЕТ 3: Исключения по должности/департаменту/ФИО (exceptions.json)
|
||||
# Если сотрудник попал в исключения (is_excluded = True), НЕ пришел в СКУД и НЕ имеет документа в 1С:
|
||||
# Присваиваем ему статус "Исключение (ОВК/Подрядчики)", чтобы он НЕ ПОПАДАЛ в неизвестные!
|
||||
mask_apply_exceptions = (
|
||||
(merged['Пришел'] == False) &
|
||||
(merged['Вид_отсутствия'].isna() | (merged['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) &
|
||||
(merged.get('is_excluded', False) == True)
|
||||
)
|
||||
merged.loc[mask_apply_exceptions, 'Вид_отсутствия'] = 'Исключение (ОВК/Подрядчики)'
|
||||
|
||||
absent_explained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]
|
||||
absent_unexplained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].isna())]
|
||||
scud_present_but_absent_in_1c = merged[(merged['Пришел'] == True) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]
|
||||
|
||||
# 4. Формирование Excel-файлов (автоматическое наименование вида "27 июля 2026 сводка.xlsx")
|
||||
print("[4/5] Формирование Excel-файлов...")
|
||||
if DEBUG:
|
||||
print("\n--- [DEBUG STATS] ---")
|
||||
print(f" Всего по списку: {len(merged)}")
|
||||
print(f" Присутствуют на рабочем месте: {len(merged[merged['Пришел'] == True])}")
|
||||
print(f" Официально отсутствуют (1С + стат. причины + исключения): {len(absent_explained)}")
|
||||
print(f" Истинно неизвестные случаи: {len(absent_unexplained)}")
|
||||
if not absent_unexplained.empty:
|
||||
print(" Список неизвестных:")
|
||||
for fio in absent_unexplained['Сотрудник'].dropna().tolist():
|
||||
print(f" - {fio}")
|
||||
print("---------------------\n")
|
||||
|
||||
generate_summary_excel(
|
||||
merged_df=merged,
|
||||
date_str=DATE_TODAY
|
||||
)
|
||||
|
||||
generate_detailed_excel(
|
||||
merged_df=merged,
|
||||
date_str=DATE_YESTERDAY
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 5. Текстовый ИИ-отчет
|
||||
print("[5/5] Запуск ИИ-аудитора...")
|
||||
# 4. ИИ-анализ и интерактивная проверка (HITL)
|
||||
print("[4/5] Запуск ИИ-аудитора и проверка аномалий...")
|
||||
report_text = generate_markdown_report(
|
||||
merged_df=merged,
|
||||
absent_explained=absent_explained,
|
||||
@@ -86,6 +173,21 @@ def main():
|
||||
date_str=DATE_TODAY
|
||||
)
|
||||
|
||||
suspicious_cases = []
|
||||
if not scud_present_but_absent_in_1c.empty:
|
||||
for _, row in scud_present_but_absent_in_1c.iterrows():
|
||||
suspicious_cases.append({
|
||||
'fio_target': row.get('Сотрудник', ''),
|
||||
'reason': f"Пришел по СКУД, но в 1С зафиксировано: {row.get('Вид_отсутствия', '')}"
|
||||
})
|
||||
|
||||
review_ai_decisions(report_text, suspicious_cases)
|
||||
|
||||
# 5. Формирование Excel и Markdown отчетов
|
||||
print("[5/5] Формирование итоговых Excel и Markdown отчетов...")
|
||||
generate_summary_excel(merged_df=merged, date_str=DATE_TODAY)
|
||||
generate_detailed_excel(merged_df=merged, date_str=DATE_YESTERDAY)
|
||||
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("ГОТОВАЯ ТЕКСТОВАЯ СВОДКА ИИ:")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
@@ -57,19 +57,18 @@ def load_scud_data():
|
||||
val_status = str(row.get(status_col, '')).strip().lower() if status_col else ''
|
||||
val_time = str(row.get(start_col, '')).strip() if start_col else ''
|
||||
|
||||
# Разделение: Слово "Отсутствовал" в СКУД или пустая метка времени = ФИЗИЧЕСКИ НЕ БЫЛО
|
||||
if 'отсутствовал' in val_status or val_time in ['нет входа', 'none', 'nan', '', '00:00']:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
# Во всех остальных случаях (есть время прохода) считаем, что человек ФИЗИЧЕСКИ переступил порог
|
||||
return True
|
||||
|
||||
df_scud['Пришел'] = df_scud.apply(is_person_present, axis=1)
|
||||
|
||||
# Отмечаем флаг исключений, но НЕ удаляем сразу
|
||||
df_scud['is_excluded'] = df_scud.apply(
|
||||
lambda r: is_excluded(r.get('Сотрудник', ''), r.get('Подразделение', ''), r.get('Должность', ''), exceptions),
|
||||
axis=1
|
||||
)
|
||||
return df_scud[~df_scud['is_excluded']].copy()
|
||||
return df_scud
|
||||
|
||||
def load_all_data():
|
||||
df_scud = load_scud_data()
|
||||
|
||||
+69
-19
@@ -33,6 +33,7 @@ FILL_HEADER = PatternFill(start_color="D9E1F2", end_color="D9E1F2", fill_type="s
|
||||
FILL_TOTAL_LIST = PatternFill(start_color="F2F2F2", end_color="F2F2F2", fill_type="solid")
|
||||
FILL_UNEXPLAINED = PatternFill(start_color="FCE4D6", end_color="FCE4D6", fill_type="solid")
|
||||
FILL_PRESENT = PatternFill(start_color="E2EFDA", end_color="E2EFDA", fill_type="solid")
|
||||
FILL_ANOMALY = PatternFill(start_color="FCE4D6", end_color="FCE4D6", fill_type="solid")
|
||||
|
||||
CATEGORY_PASTEL_COLORS = ["FFF2CC", "E1D5E7", "E1F5FE", "FFF0F5", "E8F8F5", "FCF3CF"]
|
||||
|
||||
@@ -45,7 +46,7 @@ def apply_borders_to_cell(cell, border=THIN_BORDER):
|
||||
cell.border = border
|
||||
|
||||
|
||||
def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_font=None):
|
||||
def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_font=None, wrap_b=False):
|
||||
cell_a = ws.cell(row=r_num, column=1)
|
||||
cell_b = ws.cell(row=r_num, column=2)
|
||||
if fill_obj:
|
||||
@@ -57,7 +58,7 @@ def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_f
|
||||
cell_a.font = bold_font
|
||||
cell_b.font = bold_font
|
||||
if align_b:
|
||||
cell_b.alignment = Alignment(horizontal=align_b)
|
||||
cell_b.alignment = Alignment(horizontal=align_b, vertical="center", wrap_text=wrap_b)
|
||||
|
||||
|
||||
# --- 1. СВОДКА НА СЕГОДНЯ ---
|
||||
@@ -70,11 +71,10 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
|
||||
ws = wb.active
|
||||
ws.title = "Лист_1"
|
||||
|
||||
# 🎯 ДВОЙНОЕ ВКЛЮЧЕНИЕ СИМВОЛОВ СТРУКТУРЫ В EXCEL (Обязательно для вывода плюсиков)
|
||||
ws.sheet_properties.outlinePr.summaryBelow = False
|
||||
ws.sheet_properties.outlinePr.summaryRight = False
|
||||
ws.sheet_properties.outlinePr.showOutlineSymbols = True # Включает боковую панель
|
||||
ws.sheet_view.showOutlineSymbols = True # Отображает плюсики
|
||||
ws.sheet_properties.outlinePr.showOutlineSymbols = True
|
||||
ws.sheet_view.showOutlineSymbols = True
|
||||
|
||||
bold_font = Font(name="Calibri", size=11, bold=True)
|
||||
|
||||
@@ -93,24 +93,26 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
|
||||
|
||||
current_row = 4
|
||||
|
||||
# 3. НЕИЗВЕСТНО (По умолчанию РАСКРЫТО: hidden=False)
|
||||
# 3. НЕИЗВЕСТНО (По умолчанию РАСКРЫТО, нумерация 1. ФИО)
|
||||
unexplained = merged_df[(merged_df['Пришел'] == False) & (merged_df['Вид_отсутствия'].isna())]
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value="неизвестно")
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(unexplained))
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, FILL_UNEXPLAINED, is_bold=True, bold_font=bold_font)
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
for fio in sorted(unexplained['Сотрудник'].dropna().unique()):
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value=fio)
|
||||
for idx, fio in enumerate(sorted(unexplained['Сотрудник'].dropna().unique()), 1):
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio}")
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, FILL_UNEXPLAINED, is_bold=False)
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].hidden = False
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
# 4. КАТЕГОРИИ ОТСУТСТВИЙ (Свернуты hidden=True, под плюсики)
|
||||
absent_groups = merged_df[merged_df['Вид_отсутствия'].notna()].groupby('Вид_отсутствия')
|
||||
for idx, (cat_name, group) in enumerate(absent_groups):
|
||||
hex_color = CATEGORY_PASTEL_COLORS[idx % len(CATEGORY_PASTEL_COLORS)]
|
||||
# 4. КАТЕГОРИИ ОТСУТСТВИЙ (Свернуты hidden=True)
|
||||
absent_only = merged_df[(merged_df['Пришел'] == False) & (merged_df['Вид_отсутствия'].notna())]
|
||||
absent_groups = absent_only.groupby('Вид_отсутствия')
|
||||
|
||||
for idx_cat, (cat_name, group) in enumerate(absent_groups):
|
||||
hex_color = CATEGORY_PASTEL_COLORS[idx_cat % len(CATEGORY_PASTEL_COLORS)]
|
||||
cat_fill = PatternFill(start_color=hex_color, end_color=hex_color, fill_type="solid")
|
||||
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value=cat_name)
|
||||
@@ -118,21 +120,69 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, cat_fill, is_bold=True, bold_font=bold_font)
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
for fio in sorted(group['Сотрудник'].dropna().unique()):
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value=fio)
|
||||
for idx, fio in enumerate(sorted(group['Сотрудник'].dropna().unique()), 1):
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio}")
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, cat_fill, is_bold=False)
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].hidden = True
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
# 5. ИТОГО НА РАБОТЕ
|
||||
present = merged_df[merged_df['Пришел'] == True]
|
||||
# 🎯 5. ИТОГО НА РАБОТЕ (Включает: пришли по СКУД + Командировки + Удаленная работа)
|
||||
is_working_mask = (merged_df['Пришел'] == True) | (
|
||||
merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.lower().str.contains('командировк|удален|дистанцион|разъездн', regex=True, na=False)
|
||||
)
|
||||
present = merged_df[is_working_mask]
|
||||
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value="Итого на работе")
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(present))
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, FILL_PRESENT, is_bold=True, bold_font=bold_font)
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
ws.column_dimensions['A'].width = 35.0
|
||||
ws.column_dimensions['B'].width = 12.0
|
||||
# 🚨 6. АНОМАЛИИ (В самом низу таблицы, раскрывающийся список)
|
||||
# Столбец A: f"{idx}. {fio} (На работе)"
|
||||
# Столбец B: f"В 1С: {reason}"
|
||||
# Ширина столбца B = 32.0 (ровно 230px). Автоперенос + динамическая высота строк.
|
||||
anomalies = merged_df[(merged_df['Пришел'] == True) & (merged_df['Вид_отсутствия'].notna())]
|
||||
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=1, value="Аномалии")
|
||||
ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(anomalies))
|
||||
format_row_cells(ws, current_row, FILL_ANOMALY, is_bold=True, bold_font=bold_font)
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
chars_per_line_b = 30 # Влезает символов в столбец B шириной 230px (32.0 units)
|
||||
|
||||
if not anomalies.empty:
|
||||
for idx, (_, row) in enumerate(anomalies.iterrows(), 1):
|
||||
fio = row.get('Сотрудник', '')
|
||||
reason = row.get('Вид_отсутствия', 'Неизвестная причина')
|
||||
reason_text = f"В 1С: {reason}"
|
||||
|
||||
cell_a = ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio} (На работе)")
|
||||
cell_b = ws.cell(row=current_row, column=2, value=reason_text)
|
||||
|
||||
cell_a.fill = FILL_ANOMALY
|
||||
cell_b.fill = FILL_ANOMALY
|
||||
apply_borders_to_cell(cell_a)
|
||||
apply_borders_to_cell(cell_b)
|
||||
|
||||
# Автоперенос текста в столбце B
|
||||
cell_b.alignment = Alignment(horizontal="left", vertical="center", wrap_text=True)
|
||||
cell_a.alignment = Alignment(horizontal="left", vertical="center")
|
||||
|
||||
# Адаптивный расчет высоты строки
|
||||
if len(reason_text) > chars_per_line_b:
|
||||
lines_count = math.ceil(len(reason_text) / chars_per_line_b)
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].height = max(lines_count * 18, 22)
|
||||
else:
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].height = 20
|
||||
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
|
||||
ws.row_dimensions[current_row].hidden = True # Свернут по умолчанию
|
||||
current_row += 1
|
||||
|
||||
# 📏 Настройка ширины колонок: B = 32.0 (ровно 230 пикселей)
|
||||
ws.column_dimensions['A'].width = 45.0
|
||||
ws.column_dimensions['B'].width = 32.0 # Ровно 230px в Excel
|
||||
|
||||
try:
|
||||
wb.save(output_path)
|
||||
@@ -225,7 +275,7 @@ def generate_detailed_excel(merged_df, date_str="26.07.2026", filename=None):
|
||||
for col in ws.columns:
|
||||
col_letter = get_column_letter(col[0].column)
|
||||
if col_letter == 'G':
|
||||
ws.column_dimensions['G'].width = 25.0 # Ровно 180 пикселей
|
||||
ws.column_dimensions['G'].width = 25.0
|
||||
else:
|
||||
max_len = 0
|
||||
for cell in col:
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user