python 做生产进度管理

Python实现生产进度管理

1. 流程概述

为了实现Python的生产进度管理，我们可以按照以下流程进行操作：

下面我们将逐步介绍每一步需要做的操作，并提供相应的Python代码。

2. 收集生产任务信息

在这一步中，我们需要收集生产任务的相关信息。这些信息可能包括任务名称、开始时间、预计结束时间等。我们可以使用Python的输入函数来实现信息的收集。

task_name = input("请输入任务名称：")
start_time = input("请输入开始时间：")
end_time = input("请输入预计结束时间：")

3. 存储生产任务信息

在这一步中，我们需要将收集到的生产任务信息存储起来，以便后续分析和报告生成。我们可以使用Python的字典数据结构来存储任务信息。

task = {
    "任务名称": task_name,
    "开始时间": start_time,
    "预计结束时间": end_time
}

4. 分析生产任务信息

在这一步中，我们需要对收集到的生产任务信息进行分析，计算出当前的进度情况。我们可以使用Python的日期和时间模块来进行日期计算。

from datetime import datetime

start_datetime = datetime.strptime(start_time, "%Y-%m-%d")
end_datetime = datetime.strptime(end_time, "%Y-%m-%d")
current_datetime = datetime.now()

progress = (current_datetime - start_datetime) / (end_datetime - start_datetime) * 100
progress = round(progress, 2)

5. 生成进度报告

在这一步中，我们需要根据分析得到的进度情况生成进度报告。我们可以使用Python的字符串格式化来构建报告。

report = f"任务名称：{task_name}\n开始时间：{start_time}\n预计结束时间：{end_time}\n当前进度：{progress}%"
print(report)

以上就是实现Python生产进度管理的整个流程。下面是一个完整的代码示例：

task_name = input("请输入任务名称：")
start_time = input("请输入开始时间：")
end_time = input("请输入预计结束时间：")

task = {
    "任务名称": task_name,
    "开始时间": start_time,
    "预计结束时间": end_time
}

from datetime import datetime

start_datetime = datetime.strptime(start_time, "%Y-%m-%d")
end_datetime = datetime.strptime(end_time, "%Y-%m-%d")
current_datetime = datetime.now()

progress = (current_datetime - start_datetime) / (end_datetime - start_datetime) * 100
progress = round(progress, 2)

report = f"任务名称：{task_name}\n开始时间：{start_time}\n预计结束时间：{end_time}\n当前进度：{progress}%"
print(report)

图表展示

使用mermaid语法中的pie标识来展示进度情况的饼状图。假设进度为50%。

pie
    title 进度情况
    "已完成" : 50
    "剩余" : 50

流程图

使用mermaid语法中的flowchart TD标识来展示流程图。

flowchart TD
    A[收集生产任务信息] --> B[存储生产任务信息]
    B --> C[分析生产任务信息]
    C --> D[生成进度报告]

通过以上步骤，我们可以使用Python实现生产进度管理，并根据收集到的任务信息分析出当前的进度情况。希望这篇文章能帮助到你理解和实现这一功能。