wangbeihong
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- 在 scanner.js 中为用户操作添加了 toast 通知。 - 更新 box.html 以包含额外的导航选项和改进的布局。 - 增强 edit.html，提供更清晰的说明和改进表单的可访问性。 - 修改了 error.html，以提供有关输入错误的用户指导。 - 改进了 index.html，以优化导航并添加了关键指标显示。 - 增强了 scan.html，优化了搜索输入和操作按钮。 - 引入了 stats.html，用于详细的库存统计和趋势。 - 创建了 types.html，用于分类概述库存类型。
8.4 KiB
8.4 KiB
电子元件库存管理系统 v1.0
一个基于 Flask + SQLite 的轻量库存系统，适合先本地开发，后续部署到宝塔服务器。
当前支持三类容器：
28格小盒大盒：常见 4 连排小盒（竖向 7 排）。14格中盒大盒：中等盒子，无固定摆放图。袋装清单：防静电袋列表模式（每行一个袋位，支持批量新增）。袋装清单为固定容器（系统内置一个大盒），不需要新增/删除盒子。
v1.1 新增能力：
- 支持盒子改名和删除。
- 新增盒子时可设置
前缀 + 起始序号，内部编号自动递增。 - 盒子名称自动生成：
基础名称 + 编号范围，重名自动加#2/#3。 - 首页可直接看到每个盒子的编号范围（如
A1-A28）。 - 首页新增概览按钮：快速查看已启用的编号与名称。
- 编辑页支持
启用/停用。
1. 项目结构
inventory/
├── app.py
├── requirements.txt
├── init_db.py
├── data/
│ └── inventory.db # 首次初始化后生成
├── templates/
│ ├── index.html
│ ├── box.html
│ ├── edit.html
│ ├── scan.html
│ └── stats.html
└── static/
├── css/
│ └── style.css
└── js/
└── scanner.js
2. 本地运行
2.1 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2.2 初始化数据库
python init_db.py
初始化后会生成：data/inventory.db
2.3 启动服务
python app.py
默认访问：http://127.0.0.1:5000
3. 页面说明
3.1 首页 /
- 首页已改为入口跳转到
分类总览页面。
3.1.1 分类总览 /types
- 展示三类独立界面入口：
28格小盒大盒、14格中盒大盒、袋装清单。 - 每类入口显示当前容器数量，点击进入单独分类页面。
3.1.2 分类独立页 /type/<box_type>
- 每个分类使用独立页面，避免容器变多后的长页翻找。
- 页面内支持新增、设置、删除，并在操作后停留在当前分类页。
3.2 盒子详情 /box/<box_id>
28格/14格：格子视图，点格子进入编辑。袋装清单：表格视图，支持单条新增和批量新增。袋装清单仅使用编号前缀（如BAG），不设置编号范围。28格/14格支持快速入库：多行粘贴后自动分配空位。- 支持按当前盒子导出打标 CSV（仅导出启用记录），可用于热敏打标机导入。
- 打标 CSV 列名为中英双语格式（如
料号(part_no)、打标文本(label_text)），便于直接识别。
3.3 编辑页 /edit/<box_id>/<slot>
- 编辑料号、名称、规格、数量、位置备注、备注。
- 支持勾选启用，或通过按钮启用/停用。
- 可删除当前格子记录。
3.4 扫码/搜索 /scan
- 可按料号或名称搜索。
- 支持扫码枪输入后回车触发搜索。
3.5 统计页 /stats
- 独立统计页，仅展示核心指标：
库存总量 / 分类占比 / 变动趋势。 - 支持
7天与30天视图切换：/stats?days=7、/stats?days=30。 - 支持分类筛选：
/stats?days=30&box_type=small_28（可选值：small_28、medium_14、bag、all）。 - 趋势图基于库存变动日志实时计算，来源包括：新增、快速入库、启用/停用、删除。
- 说明：升级前的历史操作不会自动回溯写入日志，趋势从启用该版本后开始逐步真实化。
- 新增最近操作时间线（最新 20 条），便于追踪库存变化来源。
- 筛选到单一分类后，指标会切换为更有意义的数据：
分类库存占比 / 周期操作次数 / 活跃天数 / 分类内元件Top。 - 支持趋势数据导出 CSV：
/stats/export?days=7&box_type=all（包含daily_delta日增减列）。 - 支持清除统计日志（当前筛选或全部），仅影响统计与趋势，不影响库存数据本体。
4. 袋装批量新增格式
在袋装清单页面的批量输入框里，每行一条，可用英文逗号或 Tab 分隔：
料号, 名称, 数量, 规格, 位置备注, 备注
示例：
10K-0603, 贴片电阻10K, 500, 0603, A袋, 常用
100nF-0603, 电容100nF, 300, 0603, B袋, X7R
说明：
料号、名称必填。数量需为大于等于 0 的整数（留空按 0）。- 无效行会跳过并提示。
5. 快速入库（28格/14格）
在盒子页面使用“快速入库”，每行一条：
料号, 名称, 数量, 规格, 位置备注, 备注
规则：
- 自动放入当前盒子的空位。
- 同料号已存在时自动累加数量（不重复占位）。
- 格子满了会跳过并提示具体行号。
6. 自动编号规则（新增）
新增盒子时只需填写：
前缀：如A、B、C、BAG起始序号：如1
系统自动生成内部编号：
- 第 1 位：
前缀 + 起始序号 - 第 N 位：
前缀 + (起始序号 + N - 1)
示例：
- 前缀
A、起始1、容量 28 ->A1-A28 - 前缀
B、起始100、容量 14 ->B100-B113
盒子名生成示例：
- 基础名称
电阻盒+ 范围A1-A28->电阻盒 A1-A28 - 若发生重名会自动变为：
电阻盒 A1-A28 #2
7. 元器件命名建议（简洁版）
为避免命名过长又保证可检索，建议：
料号(part_no)：优先写厂家/采购料号，保持唯一。名称(name)：品类 + 关键值 + 封装，如电阻10K 0603、电容100nF 0603。规格(specification)：补充精度/耐压/温漂等必要信息，如1%、50V X7R。
推荐格式：
名称: 电阻10K 0603
规格: 1%
名称: 电容100nF 0603
规格: 50V X7R
7.1 轻量入库规范（推荐）
目标：字段尽量少，但保证后续能搜索、能区分、能补货。
最少必填（3项）：
料号(part_no)：优先填厂家型号（如STM32F103C8T6）。名称(name)：品类 + 型号/关键值（如MCU STM32F103C8T6）。数量(quantity)：当前实际库存数量。
建议选填（2-3项）：
规格(specification)：只写 2-4 个关键参数（如Cortex-M3 / 64KB Flash / LQFP-48）。位置备注(location)：盒位或袋位（如A12、BAG4）。备注(note)：来源或追溯信息（如LCSC item 9243或商品链接）。
不建议录入（避免复杂且易过期）：
- 实时单价、促销价、交期、商城库存等动态信息。
推荐录入模板：
料号: <厂家型号>
名称: <品类 + 型号/关键值>
规格: <封装 + 关键参数>
数量: <整数>
位置备注: <盒位/袋位>
备注: <来源编号或链接>
示例：
料号: STM32F103C8T6
名称: MCU STM32F103C8T6
规格: Cortex-M3 / 64KB Flash / LQFP-48
数量: 10
位置备注: BAG4
备注: LCSC item 9243
8. 数据库说明
- 使用 SQLite，文件路径：
data/inventory.db - 库存变动日志表：
inventory_events（用于统计页趋势计算） inventory_events主要字段：box_type、part_no、event_type、delta、created_at- 首次发布执行一次
python init_db.py - 后续通常不需要重复初始化
9. 服务器部署（宝塔）
建议流程：
- 上传代码或
git clone到服务器。 - 创建并启用虚拟环境。
pip install -r requirements.txtpython init_db.py- 用 Gunicorn 启动：
app:app - 宝塔/Nginx 反向代理到 Gunicorn 端口
- 域名解析 + SSL
建议 Gunicorn 仅监听内网：127.0.0.1:5000
10. 日常发布流程
本地开发后：
git add .
git commit -m "feat: xxx"
git push origin main
服务器更新：
cd /www/wwwroot/inventory
git pull origin main
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
最后在宝塔里重启 Python 项目。
11. 备份建议
重点备份：data/inventory.db
可按天备份，例如：
cp /www/wwwroot/inventory/data/inventory.db /www/backup/inventory_$(date +%F).db
12. 常见问题
Q1: VS Code 提示无法解析 flask 导入
通常是编辑器没选到正确虚拟环境，不代表代码不能运行。切换解释器到项目 venv 即可。
Q2: 为什么线上不能用 python app.py 长期跑
python app.py 是开发模式。生产请使用 Gunicorn（或其他 WSGI）并由宝塔托管。
Q3: 本地和服务器数据库要实时同步吗
不建议 SQLite 双向实时同步。建议以服务器库为主，本地用于测试。