1.新增gitignore文件

2.新启动脚本制作

.gitignore

@@ -0,0 +1,179 @@
+### Python template
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# C extensions
+*.so
+
+# Distribution / packaging
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# PyInstaller
+#  Usually these files are written by a python script from a template
+#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
+*.manifest
+*.spec
+
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+
+# Unit test / coverage reports
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.py,cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
+cover/
+
+# Translations
+*.mo
+*.pot
+
+# Django stuff:
+*.log
+local_settings.py
+db.sqlite3
+db.sqlite3-journal
+
+# Flask stuff:
+instance/
+.webassets-cache
+
+# Scrapy stuff:
+.scrapy
+
+# Sphinx documentation
+docs/_build/
+
+# PyBuilder
+.pybuilder/
+target/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# IPython
+profile_default/
+ipython_config.py
+
+# pyenv
+#   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
+#   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
+# .python-version
+
+# pipenv
+#   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
+#   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
+#   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
+#   install all needed dependencies.
+#Pipfile.lock
+
+# poetry
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
+#   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
+#   commonly ignored for libraries.
+#   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
+#poetry.lock
+
+# pdm
+#   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
+#pdm.lock
+#   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
+#   in version control.
+#   https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control
+.pdm.toml
+.pdm-python
+.pdm-build/
+
+# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
+__pypackages__/
+
+# Celery stuff
+celerybeat-schedule
+celerybeat.pid
+
+# SageMath parsed files
+*.sage.py
+
+# Environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# Spyder project settings
+.spyderproject
+.spyproject
+
+# Rope project settings
+.ropeproject
+
+# mkdocs documentation
+/site
+
+# mypy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json
+
+# Pyre type checker
+.pyre/
+
+# pytype static type analyzer
+.pytype/
+
+# Cython debug symbols
+cython_debug/
+
+# PyCharm
+#  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
+#  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
+#  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
+#  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
+#.idea/
+
+### 默认 template
+# IntelliJ 文件
+.idea
+*.iml
+out
+gen
+
+# 数据文件
+*.csv
+*.xlsx
+*.xls
+
+# 环境文件
+.vscode
+.conda

.idea/.gitignore

@@ -0,0 +1,8 @@
+# 默认忽略的文件
+/shelf/
+/workspace.xml
+# 基于编辑器的 HTTP 客户端请求
+/httpRequests/
+# Datasource local storage ignored files
+/dataSources/
+/dataSources.local.xml

app/api/__init__.py

@@ -0,0 +1,840 @@
+"""
+简道云 API 接口封装模块
+
+本模块封装了简道云的所有 API 接口，包括：
+- 表单数据操作（获取、创建、更新、删除）
+- 表单字段获取
+- 工作流操作（获取实例、审批、转交）
+- 文件操作（获取上传凭证、上传文件）
+
+特性：
+- 支持失败重试机制（默认最多重试20次）
+- 支持字段替换（将字段ID替换为标签名）
+- 支持批量操作（批量创建、更新、删除）
+- 支持数据类型转换（NumPy、Decimal等）
+- 完善的错误处理和日志记录
+"""
+import requests
+import json
+import time
+import logging
+from typing import Optional, List, Dict, Any
+from decimal import Decimal
+import numpy as np
+from app.config import Config
+
+# 获取日志记录器
+logger = logging.getLogger('app')
+error_logger = logging.getLogger('app.error')  # 错误日志记录器
+
+
+class NpEncoder(json.JSONEncoder):
+    """
+    NumPy 数据类型 JSON 编码器
+    
+    用于将 NumPy 数据类型转换为 JSON 可序列化的类型。
+    支持：
+    - np.integer -> int
+    - np.floating -> float
+    - np.ndarray -> list
+    """
+    def default(self, obj):
+        if isinstance(obj, np.integer):
+            return int(obj)
+        elif isinstance(obj, np.floating):
+            return float(obj)
+        elif isinstance(obj, np.ndarray):
+            return obj.tolist()
+        else:
+            return super(NpEncoder, self).default(obj)
+
+
+def replace_decimals(obj):
+    """
+    递归替换 Decimal 类型为 float
+    
+    递归遍历数据结构，将所有 Decimal 类型替换为 float 类型，
+    用于 JSON 序列化。
+    
+    Args:
+        obj: 要处理的对象（可以是 dict、list 或其他类型）
+        
+    Returns:
+        处理后的对象，所有 Decimal 类型已替换为 float
+    """
+    if isinstance(obj, dict):
+        return {k: replace_decimals(v) for k, v in obj.items()}
+    elif isinstance(obj, list):
+        return [replace_decimals(item) for item in obj]
+    elif isinstance(obj, Decimal):
+        return float(obj)
+    return obj
+
+
+class API:
+    """
+    简道云 API 接口封装类
+    
+    提供简道云所有 API 接口的封装，包括表单操作、工作流操作、文件操作等。
+    所有方法都支持失败重试机制，提高可靠性。
+    """
+    
+    def entry_data_get(self, data: dict, replace: bool = False, max_retries: int = 20) -> Dict:
+        """
+        获取单条表单数据
+        
+        根据应用ID、表单ID和数据ID获取单条表单数据。
+        
+        Args:
+            data: 包含应用ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+            replace: 是否替换字段（将字段ID替换为标签名），默认为False
+            max_retries: 最大重试次数，默认为20次
+            
+        Returns:
+            Dict: 表单数据字典
+            
+        Raises:
+            Exception: 如果重试max_retries次后仍然失败
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/get'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+            "data_id": data['data_id']
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                data_get = res.json()
+                print(data_get)
+
+                if replace:
+                    data_get = self.field_replacement(data, data_get)
+                
+                return data_get
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                if retries <= max_retries:
+                    time.sleep(0.1)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务 {data.get('data_id')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+            raise Exception(f"获取单条表单数据失败，已重试{max_retries}次")
+
+    def entry_data_list(self, data: dict, replace: bool = True, max_retries: int = 20) -> Dict:
+        """
+        获取多条表单数据
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param replace: 是否替换字段，默认为True（保持向后兼容）
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含应用id、表单id等信息
+        :return: 表单数据列表
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/list'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+        
+        all_data_batches = []
+        last_data_id = None
+        exit_flag = False
+        
+        while True:
+            payload = json.dumps({
+                "app_id": data['api_key'],
+                "entry_id": data['entry_id'],
+                "limit": 100,
+                "data_id": last_data_id
+            })
+            
+            retries = 0
+            while retries <= max_retries:
+                try:
+                    res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                    res.raise_for_status()
+                    data_get = res.json()
+                    
+                    if data_get.get("data"):
+                        all_data_batches.extend(data_get['data'])
+                        last_data_id = data_get['data'][-1].get('_id')
+                        print(f"已获取 {len(all_data_batches)} 条数据")
+                        break
+                    else:
+                        if 'data' not in data_get or len(data_get['data']) == 0:
+                            exit_flag = True
+                            break
+                        logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                        retries += 1
+                        time.sleep(0.1)
+                except requests.exceptions.RequestException as e:
+                    logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(0.1)
+            
+            if retries > max_retries:
+                error_logger.error(f"任务 {last_data_id}组 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+                all_data_batches.append(None)
+
+            if exit_flag:
+                break
+
+        final_data = {
+            'data': all_data_batches
+        }
+        
+        logger.info(f"获取了{len(all_data_batches)}条数据")
+        
+        if replace:
+            print("进行了替换")
+            return self.field_replacement(data, final_data)
+        else:
+            return final_data
+
+    @staticmethod
+    def entry_widget_list(data: dict, max_retries: int = 20) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取表单字段
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含应用id、表单id等信息
+        :return: 表单字段信息
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/widget/list'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                return res.json()
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                if retries <= max_retries:
+                    time.sleep(0.1)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"获取表单字段失败，已重试{max_retries}次")
+            return None
+
+    def field_replacement(self, data: dict, data_get: dict) -> dict:
+        """
+        字段替换，将id替换为标签名，即唯一值替换为表单中显示字段的名字
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含表单id、数据id、应用id
+        :param data_get: 简道云请求的数据，一般是根据数据id获取到表单的数据
+        :return: 替换后的数据
+        """
+        widget_list = self.entry_widget_list(data)
+
+        if not widget_list or 'widgets' not in widget_list or not isinstance(widget_list['widgets'], list):
+            raise ValueError("映射表没有接受到数据")
+
+        name_to_label = {widget['name']: widget['label'] for widget in widget_list['widgets']}
+
+        def replace_keys(obj):
+            """递归替换字典中的键名"""
+            if isinstance(obj, dict):
+                new_dict = {}
+                for key, value in obj.items():
+                    new_key = name_to_label.get(key, key)
+                    new_dict[new_key] = replace_keys(value)
+                return new_dict
+            elif isinstance(obj, list):
+                return [replace_keys(item) for item in obj]
+            else:
+                return obj
+
+        data_get_copy = json.loads(json.dumps(data_get))
+
+        if 'data' in data_get_copy:
+            data_get_copy['data'] = replace_keys(data_get_copy['data'])
+
+        return data_get_copy
+
+    @staticmethod
+    def data_batch_create(data: dict, max_retries: int = 20) -> Optional[Dict]:
+        """
+        新建单条表单数据
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应该包含应用id、表单id，以及新建的数据data['data']
+        :return: 返回创建后简道云返回的信息
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/create'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+            "data": data['data'],
+            "is_start_workflow": data.get('is_start_workflow', "false"),
+            "is_start_trigger": data.get('is_start_trigger', "false"),
+            "transaction_id": data.get('transaction_id', "")
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                data_get = res.json()
+                if res.status_code == 200:
+                    return data_get
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(3)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务 {data.get('data')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+        return None
+
+    @staticmethod
+    def entry_data_batch_create(
+            data: dict,
+            chunk_size: int = 90,
+            max_retries: int = 20
+    ) -> List[Optional[Dict]]:
+        """
+        新建多条数据
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应包含数据id、表单id、以及需要新建的信息，新建信息应该是一个列表
+        :param chunk_size: 简道云限制批量新建一次最多100条，这里默认值设置为90条一次
+        :return: 返回请求后的结果
+        """
+        data = replace_decimals(data)
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/batch_create'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        total_length = len(data['data_list'])
+        logger.info(f"多数据写入行数: {total_length}")
+
+        num_chunks = (total_length + chunk_size - 1) // chunk_size
+        data_get_list = []
+        
+        for i in range(num_chunks):
+            start_index = i * chunk_size
+            end_index = min(start_index + chunk_size, total_length)
+            payload = json.dumps({
+                "app_id": data['api_key'],
+                "entry_id": data['entry_id'],
+                "data_list": data['data_list'][start_index:end_index],
+                "is_start_workflow": data.get('is_start_workflow', "false"),
+                "is_start_trigger": data.get('is_start_trigger', "false"),
+            }, cls=NpEncoder)
+            
+            retries = 0
+            while retries <= max_retries:
+                try:
+                    res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                    res.raise_for_status()
+                    data_get = res.json()
+                    if data_get.get("status") == "success":
+                        data_get_list.append(data_get)
+                        break
+                    else:
+                        logger.warning(f"请求异常,将重新请求")
+                        retries += 1
+                        time.sleep(3)
+                except requests.exceptions.RequestException as e:
+                    logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(0.1)
+            
+            if retries > max_retries:
+                error_logger.error(
+                    f"任务 {data['data_list'][start_index:end_index]} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+                data_get_list.append(None)
+
+        return data_get_list
+
+    @staticmethod
+    def entry_data_update(data: dict, max_retries: int = 20) -> dict:
+        """
+        修改数据
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含应用id、表单id、数据id等信息
+        :return: 修改数据后简道云返回的结果
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/update'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+            "data_id": data['data_id'],
+            "data": data['data']
+        })
+
+        data_get = None
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                data_get = res.json()
+                if res.status_code == 200:
+                    break
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(10)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务 {data.get('data_id')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+        
+        return data_get
+
+    @staticmethod
+    def entry_data_banch_update(data: dict, max_retries: int = 20, chunk_size: int = 90) -> List[dict]:
+        """
+        批量修改数据
+        :param chunk_size: 批量修改块大小
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含应用id、表单id、数据id等信息
+        :return: 修改数据后简道云返回的结果列表
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/batch_update'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+        
+        total_length = len(data['data_ids'])
+        logger.info(f"多数据修改行数: {total_length}")
+
+        num_chunks = (total_length + chunk_size - 1) // chunk_size
+        data_get_list = []
+
+        for i in range(num_chunks):
+            start_index = i * chunk_size
+            end_index = min(start_index + chunk_size, total_length)
+            payload = {
+                "app_id": data['api_key'],
+                "entry_id": data['entry_id'],
+                "data_ids": data['data_ids'][start_index:end_index],
+                "data": data['data']
+            }
+
+            if "transaction_id" in data:
+                payload["transaction_id"] = data["transaction_id"]
+            payload = json.dumps(payload, cls=NpEncoder)
+            
+            retries = 0
+            while retries <= max_retries:
+                try:
+                    res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                    res.raise_for_status()
+                    data_get = res.json()
+                    if res.status_code == 200:
+                        data_get_list.append(data_get)
+                        break
+                    else:
+                        logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                        retries += 1
+                        time.sleep(3)
+                except requests.exceptions.RequestException as e:
+                    logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(10)
+                
+                if retries > max_retries:
+                    error_logger.error(f"任务 {data.get('data_ids')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+                    continue
+        
+        return data_get_list
+
+    @staticmethod
+    def entry_data_delete(data: dict, max_retries: int = 20) -> dict:
+        """
+        删除单条数据
+        :param data: 应包含应用ID、表单ID、数据ID
+        :param max_retries: 最大重试次数，默认20
+        :return: 删除结果
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/delete'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+            "data_id": data['data_id'],
+        })
+        
+        retries = 0
+        delete_status = None
+
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                delete_status = res.json()
+                
+                # 手动处理状态码 4001（数据不存在）
+                if delete_status == {
+                    "code": 4001,
+                    "msg": "Data does not exist."
+                }:
+                    logger.info(f"返回结果: {delete_status}")
+                    break
+
+                res.raise_for_status()
+
+                if res.status_code == 200:
+                    break
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(10)
+            
+            if retries > max_retries:
+                error_logger.error(f"任务 {data.get('data_id')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+                continue
+        
+        return delete_status
+
+    @staticmethod
+    def entry_data_batch_delete(
+            data: dict,
+            chunk_size: int = 90,
+            max_retries: int = 20
+    ) -> List[Optional[Dict]]:
+        """
+        批量删除数据
+        :param data: 应包含应用ID、表单ID、数据ID列表
+        :param chunk_size: 单次删除最大条数，默认90
+        :param max_retries: 重试次数，默认20
+        :return: 删除结果列表
+        """
+        data = replace_decimals(data)
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/data/batch_delete'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        total_length = len(data['data_ids'])
+        logger.info(f"多数据删除行数: {total_length}")
+
+        num_chunks = (total_length + chunk_size - 1) // chunk_size
+        data_get_list = []
+
+        for i in range(num_chunks):
+            start_index = i * chunk_size
+            end_index = min(start_index + chunk_size, total_length)
+            payload = json.dumps({
+                "app_id": data['api_key'],
+                "entry_id": data['entry_id'],
+                "data_ids": data['data_ids'][start_index:end_index],
+            }, cls=NpEncoder)
+
+            retries = 0
+            while retries <= max_retries:
+                try:
+                    res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                    res.raise_for_status()
+                    data_get = res.json()
+                    logger.info(f"{i}页 返回结果: {data_get}")
+                    if data_get.get("status") == "success":
+                        data_get_list.append(data_get)
+                        break
+                    else:
+                        logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                        retries += 1
+                        time.sleep(3)
+                except requests.exceptions.RequestException as e:
+                    logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(0.1)
+            
+            if retries > max_retries:
+                error_logger.error(
+                    f"批量删除任务第{i+1}批 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+                data_get_list.append(None)
+
+        return data_get_list
+
+    @staticmethod
+    def workflow_instance_get(data: dict, max_retries: int = 20) -> dict:
+        """
+        查询实例流程信息
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 简道云插件发送过来的data，包含应用id
+        :return: 查询简道云流程实例信息返回的结果
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/workflow/instance/get'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "instance_id": data['data_id'],
+            "tasks_type": 1
+        })
+
+        data_get = None
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                data_get = res.json()
+                if res.status_code == 200:
+                    break
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(0.1)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务 {data.get('data_id')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+
+        return data_get
+
+    @staticmethod
+    def workflow_task_approve(data: dict, max_retries: int = 20) -> dict:
+        """
+        流程待办提交
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应包含username、instance_id(data_id)、task_id等信息
+        :return: 返回简道云流程待办提交的结果
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v1/workflow/task/approve'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "username": data["username"],
+            "instance_id": data["instance_id"],
+            "task_id": data['task_id'],
+            "comment": data.get("comment", "自动转交")
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                if res.status_code == 200:
+                    return res.json()
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(3)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务 {data.get('task_id')} 连续{max_retries}次请求失败，放弃此次请求。")
+            return {}
+
+    @staticmethod
+    def workflow_task_hand_over(data: dict, max_retries: int = 10) -> Optional[dict]:
+        """
+        流程待办转交
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应包含username、instance_id(data_id)、task_id、transfer_username等信息
+        :return: 返回简道云流程待办转交的结果
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v1/workflow/task/transfer'
+
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "username": data["username"],
+            "instance_id": data["instance_id"],
+            "task_id": data['task_id'],
+            "transfer_username": data['transfer_username'],
+            "comment": data.get("comment", "转交")
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                if res.status_code == 200:
+                    return res.json()
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(3)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"任务转交失败，已重试{max_retries}次")
+        return None
+
+    @staticmethod
+    def get_upload_token(data: dict, max_retries: int = 10) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取文件上传凭证
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应包含应用ID、表单ID、事务ID
+        :return: 返回upload_url、upload_token
+        """
+        url = 'https://api.jiandaoyun.com/api/v5/app/entry/file/get_upload_token'
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        payload = json.dumps({
+            "app_id": data['api_key'],
+            "entry_id": data['entry_id'],
+            "transaction_id": data['transaction_id'],
+        })
+
+        retries = 0
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, timeout=10)
+                res.raise_for_status()
+                res_j = res.json()
+                
+                # 检查 token_and_url_list 是否存在且不为空
+                token_list = res_j.get('token_and_url_list', [])
+                if not token_list or len(token_list) == 0:
+                    logger.warning(f"未获取到上传凭证列表，将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+                    continue
+                
+                token_item = token_list[0]
+                upload_url = token_item.get('url')
+                upload_token = token_item.get('token')
+                
+                if not upload_url or not upload_token:
+                    logger.warning(f"上传凭证信息不完整，将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+                    continue
+                
+                logger.info(f"返回结果: {upload_url}, {upload_token}")
+                if res.status_code == 200:
+                    return {
+                        'upload_url': upload_url,
+                        'upload_token': upload_token
+                    }
+                else:
+                    logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                    retries += 1
+                    time.sleep(3)
+            except (requests.exceptions.RequestException, KeyError, IndexError, TypeError) as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(3)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"获取上传凭证失败，已重试{max_retries}次")
+        return None
+
+    @staticmethod
+    def upload_file(data: dict, max_retries: int = 10) -> Optional[Any]:
+        """
+        上传文件
+        :param max_retries: 最大重试次数
+        :param data: 应包含上传文件路径、上传文件url、上传文件token
+        :return: 返回上传文件结果
+        """
+        url = data['upload_url']
+        headers = {
+            'Authorization': Config.JIANDAOYUN_API_TOKEN,
+        }
+        file_path = data['file_path']
+        payload = {
+            "token": data['upload_token'],
+        }
+        
+        retries = 0
+        result = None
+        
+        while retries <= max_retries:
+            try:
+                with open(file_path, 'rb') as f:
+                    files = {"file": f}
+                    res = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers, files=files, timeout=10)
+                    res.raise_for_status()
+                    data_get = res.json()
+                    logger.info(f"返回结果: {data_get}")
+                    if res.status_code == 200:
+                        result = data_get
+                        break
+                    else:
+                        logger.warning(f"请求异常, 将重新请求")
+                        retries += 1
+                        time.sleep(3)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"请求异常: {e}, 将重新请求")
+                retries += 1
+                time.sleep(3)
+        
+        if retries > max_retries:
+            error_logger.error(f"上传文件失败，已重试{max_retries}次")
+        
+        return result

app/module/F6_Plugin_module.py

@@ -9,12 +9,15 @@ F6 后台执行模块
 - 车辆信息管理
 - 项目信息批量启停
 - 材料信息批量修改
+- 项目信息批量修改
 
 依赖:
 - requests: HTTP 请求
 - pandas: Excel 文件处理
 - threading: 后台任务处理
 """
+import logging
+import traceback
 import requests
 from urllib.parse import quote
 import pandas as pd
@@ -36,6 +39,7 @@ from app.tasks.delete_tasks import (
 from app.tasks.material_tasks import (
     batch_disable_projects,
     batch_modify_materials,
+    batch_modify_projects
 )
 from app.tasks.customer_tasks import modify_customer_info_background
 from app.tasks.bi_tasks import bi_task_background
@@ -43,6 +47,8 @@ from app.tasks.bi_tasks import bi_task_background
 # 简道云 API 实例，用于调用简道云 API
 api_instance = API()
 
+logger = logging.getLogger('app')
+
 
 class F6PluginModule:
     """
@@ -170,8 +176,38 @@ class F6PluginModule:
                     else:
                         print("'msg':'文件上传格式错误'")
                         return {'msg': '文件上传格式错误'}
-                elif action == 'delete_cars':
-                    pass
+                elif action == 'disable_project':
+                    df1 = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0)
+                    if "项目编码" in df1.columns[0]:  # 校验表头名字
+                        print('文件校验成功')
+                        return {'msg': f'{save_path}', 'check': '是'}
+                    else:
+                        print("'msg':'文件上传格式错误'")
+                        return {'msg': '文件上传格式错误'}
+                elif action == 'batch_modify_materials':
+                    df2 = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0)
+                    required_columns = {'原材料编码', '新材料编码', '品牌', '名称', '规格'}
+                    actual_columns = set(df2.columns)
+                    if required_columns.issubset(actual_columns):
+                        print('文件校验成功')
+                        return {'msg': f'{save_path}', 'check': '是'}
+                    else:
+                        missing = required_columns - actual_columns
+                        print(f"文件上传格式错误：缺少列 {missing}")
+                        return {'msg': '文件上传格式错误'}
+
+                elif action == 'batch_modify_projects':
+                    df3 = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0)
+                    required_columns = {'原项目编码', '新项目编码', '项目名称', '业务分类', '销项税率', '项目说明',
+                                        }
+                    actual_columns = set(df3.columns)
+                    if required_columns.issubset(actual_columns):
+                        print('文件校验成功')
+                        return {'msg': f'{save_path}', 'check': '是'}
+                    else:
+                        missing = required_columns - actual_columns
+                        print(f"文件上传格式错误：缺少列 {missing}")
+                        return {'msg': '文件上传格式错误'}
                 else:
                     pass
 
@@ -409,40 +445,52 @@ class F6PluginModule:
         Returns:
             Dict[str, str]: 包含执行状态的字典，{'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
         """
-        entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
-        print('执行 项目批量停用/启用')
-        username = entry_data['data']['账号']
-        password = entry_data['data']['密码']
-        company_name = entry_data['data']['公司名称']
-        save_path = entry_data['data']['文件保存地址']
-        option = entry_data['data']['项目材料批量操作']
-
-        login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
-        if login_response is None:
-            return {'msg': '登录失败'}
-
         try:
-            df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
+            print('执行 项目批量停用/启用')
+            username = entry_data['data']['账号']
+            password = entry_data['data']['密码']
+            company_name = entry_data['data']['公司名称']
+            save_path = entry_data['data']['文件保存地址']
+            option = entry_data['data']['项目材料批量操作']
+
+            login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
+            if login_response is None:
+                logger.error(f"F6系统登录失败，用户名: {username}")
+                return {'msg': '登录失败'}
+
+            try:
+                df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"读取Excel文件失败: {save_path}, 错误: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
+
+            cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+            logger.info("当前登录cookies:{}".format(cookies))
+
+            try:
+                thread = threading.Thread(target=batch_disable_projects,
+                                          args=(data, cookies, df, save_path, option))
+                thread.start()
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"创建线程失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                print(f'创建线程失败: {str(e)}')
+                return {'msg': f'创建后台线程失败: {str(e)}'}
+
+            return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+        except KeyError as e:
+            logger.error(f"数据字段缺失: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'数据字段缺失: {str(e)}'}
         except Exception as e:
-            return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
-
-        cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
-
-        try:
-            thread = threading.Thread(target=batch_disable_projects,
-                                      args=(data, cookies, df, save_path,option))
-            thread.start()
-        except Exception as e:
-            print(f'创建线程失败: {str(e)}')
-
-        return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+            logger.error(f"项目批量启停任务执行失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'执行失败: {str(e)}'}
 
     @staticmethod
-    def disable_material(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
+    def modify_material(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
         """
-        材料批量启停
+        材料批量修改
 
-        从简道云获取材料批量启停请求，读取 Excel 文件，并在后台线程中批量启停材料。
+        从简道云获取材料批量修改请求，读取 Excel 文件，并在后台线程中批量修改材料。
         立即返回"正在执行"的提示，实际创建在后台线程中执行。
 
         Args:
@@ -451,38 +499,100 @@ class F6PluginModule:
         Returns:
             Dict[str, str]: 包含执行状态的字典，{'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
         """
-        entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
-        print('执行 材料批量停用/启用')
-        username = entry_data['data']['账号']
-        password = entry_data['data']['密码']
-        company_name = entry_data['data']['公司名称']
-        save_path = entry_data['data']['文件保存地址']
-        option = entry_data['data']['项目材料批量操作']
-
-        login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
-        if login_response is None:
-            return {'msg': '登录失败'}
-
         try:
-            df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
+            print('执行 材料信息批量修改')
+            username = entry_data['data']['账号']
+            password = entry_data['data']['密码']
+            company_name = entry_data['data']['公司名称']
+            save_path = entry_data['data']['文件保存地址']
+
+            login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
+            if login_response is None:
+                logger.error(f"F6系统登录失败，用户名: {username}")
+                return {'msg': '登录失败'}
+
+            try:
+                df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"读取Excel文件失败: {save_path}, 错误: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
+
+            cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+
+            try:
+                thread = threading.Thread(target=batch_modify_materials,
+                                          args=(data, cookies, df, save_path))
+                thread.start()
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"创建线程失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                print(f'创建线程失败: {str(e)}')
+                return {'msg': f'创建后台线程失败: {str(e)}'}
+
+            return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+        except KeyError as e:
+            logger.error(f"数据字段缺失: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'数据字段缺失: {str(e)}'}
         except Exception as e:
-            return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
+            logger.error(f"材料批量修改任务执行失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'执行失败: {str(e)}'}
 
-        cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+    @staticmethod
+    def modify_project(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
+        """
+        项目批量修改
 
+        从简道云获取项目批量修改请求，读取 Excel 文件，并在后台线程中批量修改项目。
+        立即返回"正在执行"的提示，实际创建在后台线程中执行。
+
+        Args:
+            data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+
+        Returns:
+            Dict[str, str]: 包含执行状态的字典，{'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+        """
         try:
-            thread = threading.Thread(target=batch_modify_materials,
-                                      args=(data, cookies, df, save_path, option))
-            thread.start()
-        except Exception as e:
-            print(f'创建线程失败: {str(e)}')
+            entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
+            print('执行 项目信息批量修改')
+            username = entry_data['data']['账号']
+            password = entry_data['data']['密码']
+            company_name = entry_data['data']['公司名称']
+            save_path = entry_data['data']['文件保存地址']
 
-        return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+            login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
+            if login_response is None:
+                logger.error(f"F6系统登录失败，用户名: {username}")
+                return {'msg': '登录失败'}
+
+            try:
+                df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"读取Excel文件失败: {save_path}, 错误: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
+
+            cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+
+            try:
+                thread = threading.Thread(target=batch_modify_projects,
+                                          args=(data, cookies, df, save_path))
+                thread.start()
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"创建线程失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+                print(f'创建线程失败: {str(e)}')
+                return {'msg': f'创建后台线程失败: {str(e)}'}
+
+            return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+        except KeyError as e:
+            logger.error(f"数据字段缺失: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'数据字段缺失: {str(e)}'}
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"项目批量修改任务执行失败: {str(e)}, 堆栈: {traceback.format_exc()}")
+            return {'msg': f'执行失败: {str(e)}'}
 
     @staticmethod
     def bi_task(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
         """
-        BI任务
+        BI任务（示例）
         
         从简道云获取BI任务请求，读取 Excel 文件（如果需要），并在后台线程中执行BI任务。
         立即返回"正在执行"的提示，实际执行在后台线程中完成。

app/tasks/__init__.py

@@ -30,6 +30,7 @@ from app.tasks.customer_tasks import modify_customer_info_background
 from app.tasks.bi_tasks import bi_task_background
 
 from app.tasks.material_tasks import ( \
+    batch_modify_projects,
     batch_modify_materials,
     batch_disable_projects
 )
@@ -51,4 +52,5 @@ __all__ = [
     # 项目材料任务
     'batch_disable_projects',
     'batch_modify_materials',
+    'batch_modify_projects',
 ]

app/tasks/common.py

@@ -73,37 +73,37 @@ def approve_workflow(data: Dict[str, Any]):
     """
     # 获取简道云当前流程列表
     json = api_instance.workflow_instance_get(data)
-    
+
     # 检查返回数据是否有效
     if not json:
         logger.error("未获取到工作流实例信息")
         return
-    
+
     # 安全地获取任务列表
     tasks = json.get('tasks', [])
     if not tasks:
         logger.error("未找到待处理任务")
         return
-    
+
     # 将JSON字符串转换为Python字典
     username = ''
     instance_id = ''
     task_id = ''
-    
+
     for task in tasks:
         if task.get('status') == 0:
             assignee = task.get('assignee', {})
             username = assignee.get('username', '')
             instance_id = task.get('instance_id', '')
             task_id = task.get('task_id', '')
-            
+
             if username and instance_id and task_id:
                 break
-    
+
     if not username or not instance_id or not task_id:
         logger.error("未找到有效的待处理任务信息")
         return
-    
+
     task_data = {
         "username": username,
         "instance_id": instance_id,
@@ -125,10 +125,10 @@ def execute_failure_handler(data: Dict[str, Any]):
     """
     now = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.gmtime())
     pay_load = {
-        "api_key":"6694d3c4fcb69ca9a111a6c4",
-        "entry_id":"6938e011b360a1132522a62a",
+        "api_key": "6694d3c4fcb69ca9a111a6c4",
+        "entry_id": "6938e011b360a1132522a62a",
         "data": {
-            "_widget_1765335060501": {"value": now}, # 失败时间
+            "_widget_1765335060501": {"value": now},  # 失败时间
             "_widget_1765335060502": {"value": data['failure_name']},  # 任务名称
             "_widget_1765335060503": {"value": data['failure_details']}  # 失败明细
         }
@@ -137,37 +137,47 @@ def execute_failure_handler(data: Dict[str, Any]):
     api_instance.data_batch_create(pay_load)
 
 
-def get_operate_org_id(cookies: Dict[str, str]) -> Optional[str]:
+def get_operate_org_id(cookies: Dict[str, str], data: Dict[str, str] = None) -> Optional[str]:
     """
     获取操作门店ID
-    
+
     从F6系统获取第一个门店的组织ID，用于后续操作。
-    
+
     Args:
         cookies: 用户登录 F6 系统的 cookies 信息
-        
+        data:数据id等
+
     Returns:
         Optional[str]: 门店ID，如果获取失败返回 None
-        
+
     注意:
         如果未获取到门店信息或门店ID为空，会记录错误日志并返回 None
     """
     org_url = "https://yunxiu.f6car.cn/hive/org/getPageOrgGroupMembers?currentPage=1&pageSize=100&name="
-    
+
     try:
         org_res = requests.get(url=org_url, cookies=cookies)
+        logger.info(org_res.json())
         org_data = org_res.json().get("data", {})
         org_list = org_data.get("list", [])
-        
+
         if not org_list or len(org_list) == 0:
             logger.error("未获取到门店信息")
             return None
-        
-        operate_org_id = org_list[0].get("orgId")
+        if data:
+            entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data, replace=True)
+            org_name = entry_data.get("data", {}).get("门店名称")
+            operate_org_id = [
+                item["orgId"]
+                for item in org_list
+                if item.get("abbrName") == org_name
+            ]
+        else:
+            operate_org_id = org_list[0].get("orgId")
         if not operate_org_id:
             logger.error("门店ID为空")
             return None
-        
+
         logger.info(f"获取门店ID成功: {operate_org_id}")
         return operate_org_id
     except Exception as e:
@@ -176,9 +186,9 @@ def get_operate_org_id(cookies: Dict[str, str]) -> Optional[str]:
 
 
 def get_card_list(
-    cookies: Dict[str, str], 
-    operate_org_id: str, 
-    extract_func: Callable[[Dict], Optional[str]] = None
+        cookies: Dict[str, str],
+        operate_org_id: str,
+        extract_func: Callable[[Dict], Optional[str]] = None
 ) -> List[str]:
     """
     获取会员卡列表
@@ -199,46 +209,45 @@ def get_card_list(
         - 每页请求间隔0.2秒，避免请求过快
     """
     card_list = []
-    
+
     try:
         # 获取第一页，确定总页数
         card_url = f"https://yunxiu.f6car.cn/marketing/card/paging?useStationIdOwnOrgList={operate_org_id}&pageSize=100&pageNo=1"
         card_res = requests.get(url=card_url, cookies=cookies)
         total_card = int(card_res.json().get("data", {}).get("total", 0))
-        
+
         if total_card == 0:
             logger.info("未找到会员卡数据")
             return card_list
-        
+
         total_page = total_card // 100 + (total_card % 100 > 0)
         logger.info(f"会员卡总数: {total_card}, 总页数: {total_page}")
-        
+
         # 定义默认提取函数（提取客户ID）
         if extract_func is None:
             def default_extract(card_item: Dict) -> Optional[str]:
                 return card_item.get("idCustomer")
+
             extract_func = default_extract
-        
+
         # 分页获取所有会员卡数据
         for page in tqdm(range(1, total_page + 1), desc="查询会员卡"):
             card_url = (f"https://yunxiu.f6car.cn/marketing/card/paging?useStationIdOwnOrgList={operate_org_id}"
-                       f"&pageSize=100&pageNo={page}")
+                        f"&pageSize=100&pageNo={page}")
             card_res = requests.get(url=card_url, cookies=cookies)
             card_data_list = card_res.json().get("data", {}).get("data", [])
-            
+
             # 使用提取函数提取ID
             for card_item in card_data_list:
                 extracted_id = extract_func(card_item)
                 if extracted_id is not None:
                     card_list.append(extracted_id)
-            
+
             time.sleep(0.2)
-        
+
         logger.info(f"获取会员卡列表成功，共 {len(card_list)} 条")
         return card_list
-        
+
     except Exception as e:
         logger.error(f"获取会员卡列表时发生错误: {e}")
         return card_list
-
-

app/tasks/material_tasks.py

@@ -0,0 +1,892 @@
+"""
+项目材料相关后台任务模块
+
+本模块包含项目材料相关的后台任务，包括：
+- 项目信息批量停用
+- 材料信息批量修改
+
+这些任务在后台线程中执行，不会阻塞主请求。
+"""
+import logging
+import traceback
+import requests
+import time
+from typing import Dict, Any
+from tqdm import tqdm
+from app.tasks.common import update_jiandaoyun, approve_workflow, get_operate_org_id
+import pandas as pd
+import os
+
+logger = logging.getLogger('app')
+
+
+def batch_disable_projects(data: Dict[str, Any], cookies: Dict[str, str], df: pd.DataFrame, save_path: str,
+                           option) -> None:
+    """
+        项目批量启停后台任务
+
+        在后台线程中批量停用项目，从 Excel 文件中读取项目编码。
+        执行完成后会更新简道云表单并自动提交工作流。
+
+        Args:
+            data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+            cookies: 用户登录 F6 系统的 cookies 信息
+            df: Excel 文件读取的内容，DataFrame 格式，第一列为项目编码
+            save_path: Excel 文件保存的地址，执行完成后会删除此文件
+            option: 批量启用、批量停用
+
+        Returns:
+            None
+
+        注意:
+            - 无效的项目（None、空字符串）会被跳过
+            - 执行完成后会自动删除上传的文件
+            - 执行结果会更新到简道云表单
+        """
+    logger.info(f"开始执行项目批量启停任务，操作类型: {option}, 文件路径: {save_path}, 数据行数: {len(df)}")
+    if option == "批量启用":
+        type_ = 0  # 1 停用,0启用
+        ob_type = 1
+    else:
+        type_ = 1
+        ob_type = 0
+    logger.info(f"操作类型设置完成: type_={type_}, ob_type={ob_type}")
+    df = df.where(pd.notnull(df), None)
+
+    # 获取门店id
+    logger.info("正在获取门店ID...")
+    try:
+        org_id = get_operate_org_id(cookies)
+        logger.info(f"门店ID获取成功: {org_id}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取门店ID失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+    
+    # 获取项目信息
+    logger.info("开始获取项目列表...")
+    json_data = {
+        'param': '',
+        'name': '',
+        'customCode': '',
+        'currentPage': 1,
+        'pageSize': 100,
+        'isDel': ob_type,
+        'customInvoiceCategory': 0,
+        'idOwnOrg': org_id,
+    }
+
+    try:
+        response = requests.post(
+            'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/getServiceList',
+            cookies=cookies,
+            json=json_data,
+        )
+        time.sleep(1)
+        response.raise_for_status()
+        all_project_list = []
+        total_pages = response.json().get("data", {}).get("totalPages", 0)
+        logger.info(f"获取项目列表响应: {response.json()}")
+        try:
+            total_pages = int(total_pages)
+        except (ValueError, TypeError):
+            logger.error(f"无法解析总页数: {total_pages}, 类型: {type(total_pages)}")
+            total_pages = 0
+        logger.info(f"项目列表总页数: {total_pages}")
+        
+        for page in tqdm(range(1, total_pages + 1)):
+            json_data['currentPage'] = page
+            try:
+                response = requests.post(
+                    'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/getServiceList',
+                    cookies=cookies,
+                    json=json_data,
+                )
+                time.sleep(1)
+                response.raise_for_status()
+                project_list = response.json().get("data", {}).get("records", [])
+                all_project_list.extend(project_list)
+                logger.debug(f"第{page}页获取到{len(project_list)}条项目")
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.error(f"获取第{page}页项目列表失败: {str(e)}, 响应状态码: {getattr(e.response, 'status_code', 'N/A')}")
+                raise
+        logger.info(f"项目列表获取完成，总计: {len(all_project_list)}条项目")
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"获取项目列表失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+    # 遍历获取到的项目信息停用文件中的项目
+    code_list = df.iloc[:, 0].dropna().astype(str).tolist()
+    logger.info(f"Excel文件中待处理的项目编码数量: {len(code_list)}")
+    results = []
+    consecutive_failures = 0  # 连续失败计数器
+    MAX_CONSECUTIVE_FAILURES = 100  # 最大连续失败次数
+    success_count = 0
+    failure_count = 0
+    
+    logger.info("开始处理项目启停操作...")
+    for item in tqdm(all_project_list):
+        custom_code = item.get("customCode")
+        if not code_list or not custom_code or str(custom_code) not in code_list:
+            continue
+        
+        logger.debug(f"正在处理项目编码: {custom_code}")
+        info_id = item.get("infoId")
+        pk_id = item.get("pkId")
+        if not info_id or not pk_id:
+            logger.warning(f"项目编码 {custom_code} 缺少必要字段: infoId={info_id}, pkId={pk_id}")
+            results.append({'项目编码': custom_code, '状态': '缺少必要字段(infoId或pkId)'})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                break
+            continue
+        
+        json_data = {
+            "orgIdList": [
+                org_id,
+            ],
+            "isDel": type_,  # 1 停用 0启用
+            "infoId": info_id,
+            "pkId": pk_id,
+            "type": 1,
+            "idOwnOrg": org_id
+        }
+        try:
+            logger.debug(f"发送启停请求，项目编码: {custom_code}, 操作类型: {type_}")
+            response = requests.post(
+                'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/editAttributeByType',
+                cookies=cookies,
+                json=json_data,
+            )
+            time.sleep(2)
+            response.raise_for_status()  # 抛出HTTP错误
+            # 检查业务响应码
+            resp_data = response.json()
+            if resp_data.get("code") == 200:
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': '停用/启用成功'})
+                success_count += 1
+                consecutive_failures = 0  # 成功时重置计数器
+                logger.info(f"项目编码 {custom_code} 启停操作成功")
+            else:
+                msg = resp_data.get("message", "未知错误")
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': f'停用/启用失败: {msg}'})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"项目编码 {custom_code} 启停操作失败: {msg}, 响应数据: {resp_data}")
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            error_msg = str(e)
+            results.append({'项目编码': custom_code, '状态': f'停用/启用失败: {error_msg}'})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            logger.error(f"项目编码 {custom_code} 启停操作请求异常: {error_msg}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        
+        # 检查连续失败次数
+        if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+            results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+            logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+            break
+    
+    logger.info(f"项目启停处理完成，成功: {success_count}条, 失败: {failure_count}条, 总计: {len(results)}条")
+
+    print({'msg': '已执行', 'msg_details': f'{results}'})
+    logger.info(f"停用/启用结果: {results}")
+    
+    # 删除文件
+    logger.info(f"准备删除文件: {save_path}")
+    try:
+        os.remove(save_path)
+        logger.info(f"文件删除成功: {save_path}")
+        print(f'{save_path}已删除')
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"删除文件失败: {save_path}, 错误信息: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+    
+    # 调用api回写改掉 执行明细与执行状态
+    logger.info("开始回写简道云表单...")
+    try:
+        msg = update_jiandaoyun(data, f'{results}')
+        logger.info(f"简道云表单回写结果: {msg}")
+        if msg.get('msg'):
+            logger.info("开始自动提交工作流...")
+            approve_workflow(data)
+            logger.info("工作流提交成功")
+            print('表单已自动提交至下一步')
+        else:
+            logger.warning(f"简道云表单回写失败: {msg}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"回写简道云表单失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+    
+    logger.info(f"项目批量启停任务执行完成，操作类型: {option}")
+
+
+def batch_modify_materials(data: Dict[str, Any], cookies: Dict[str, str], df: pd.DataFrame, save_path: str) -> None:
+    """
+    材料批量修改后台任务
+
+    在后台线程中批量修改材料，从 Excel 文件中读取材料编码。
+    执行完成后会更新简道云表单并自动提交工作流。
+
+    Args:
+        data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+        cookies: 用户登录 F6 系统的 cookies 信息
+        df: Excel 文件读取的内容，DataFrame 格式，列顺序为：
+            [原材料编码, 新材料编码, 品牌, 名称, 规格]
+        save_path: Excel 文件保存的地址，执行完成后会删除此文件
+
+    注意:
+        - 无效的材料编码（None、空字符串）会被跳过
+        - Excel 中某字段为空（NaN 或空字符串）时，保留原材料中的对应字段
+        - 执行完成后会自动删除上传的文件
+        - 执行结果会更新到简道云表单
+    """
+    logger.info(f"开始执行材料批量修改任务，文件: {save_path}，行数: {len(df)}")
+
+    def safe_str(val):
+        """将值转为字符串，NaN 返回空字符串"""
+        if pd.isna(val):
+            return ""
+        return str(val).strip()
+
+    def should_update(new_val):
+        """判断是否应该用 new_val 更新：非 NaN 且非空字符串"""
+        return not (pd.isna(new_val) or (isinstance(new_val, str) and new_val.strip() == ""))
+
+    # 获取门店id
+    logger.info("正在获取门店ID...")
+    try:
+        org_id = get_operate_org_id(cookies)
+        logger.info(f"门店ID获取成功: {org_id}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取门店ID失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+    # 第一步：获取所有材料列表（分页）
+    json_data = {
+        'keyWord': '',
+        'idOwnOrg': org_id,
+        'currentPage': 1,
+        'pageSize': 100,
+        'name': '',
+        'brand': '',
+        'supplierCode': '',
+        'customCode': '',
+        'categoryName': '',
+        'categoryId': '',
+        'labelId': '',
+        'labelName': '',
+        'spec': '',
+        'applyModel': '',
+        'sellPurchaseStatuses': [2, 3, 4, 5],
+        'customInvoiceCategory': 0,
+        'getThirdPlatformCode': 0,
+    }
+
+    try:
+        response = requests.post(
+            'https://ids-goods.f6car.com/f6-ids-goods/part/getExactPartStockInfo',
+            cookies=cookies,
+            json=json_data,
+        )
+        response.raise_for_status()
+        total_pages = response.json().get("data", {}).get("totalPages", 0)
+        logger.info(f"材料列表页数: {total_pages}")
+
+        all_materials_list = []
+        total_pages = int(total_pages)
+        for page in tqdm(range(1, total_pages + 1), desc="获取材料列表"):
+            json_data['currentPage'] = page
+            try:
+                resp = requests.post(
+                    'https://ids-goods.f6car.com/f6-ids-goods/part/getExactPartStockInfo',
+                    cookies=cookies,
+                    json=json_data,
+                )
+                time.sleep(1)
+                resp.raise_for_status()
+                records = resp.json().get("data", {}).get("records", [])
+                all_materials_list.extend(records)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.error(f"获取第{page}页材料列表失败: {str(e)}, 响应状态码: {getattr(e.response, 'status_code', 'N/A')}")
+                raise
+        logger.info(f"材料列表获取完成，总计: {len(all_materials_list)}条")
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"获取材料列表失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+    # 第二步：构建 update_map（只存原始值，不预处理）
+    update_map = {}
+    skipped_count = 0
+    for _, row in df.iterrows():
+        orig_code = row.iloc[0]  # 原材料编码
+        if pd.isna(orig_code) or str(orig_code).strip() == "":
+            skipped_count += 1
+            continue
+        orig_code = str(orig_code).strip()
+        update_map[orig_code] = {
+            "new_customCode": row.iloc[1],
+            "new_brand": row.iloc[2],
+            "new_name": row.iloc[3],
+            "new_spec": row.iloc[4],
+        }
+    logger.info(f"待更新材料数: {len(update_map)}，跳过空编码行: {skipped_count}")
+
+    # 第三步：遍历材料，按需更新
+    results = []
+    consecutive_failures = 0  # 连续失败计数器
+    MAX_CONSECUTIVE_FAILURES = 100  # 最大连续失败次数
+    success_count = 0
+    failure_count = 0
+    skip_count = 0
+    
+    for item in tqdm(all_materials_list, desc="处理材料更新"):
+        custom_code = item.get("customCode")
+        if not custom_code or str(custom_code) not in update_map:
+            continue
+
+        part_id = item.get("partId")
+        if not part_id:
+            error_msg = '缺少 partId'
+            results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            logger.warning(f"材料编码 {custom_code} 跳过/失败: {error_msg}")
+            if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                results.append({'材料编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                break
+            continue
+
+        try:
+            # 获取材料明细
+            params = {
+                'partId': part_id,
+                'customInvoiceCategory': '0',
+                'getThirdPlatformCode': '0',
+            }
+            materials_response = requests.get(
+                'https://ids-goods.f6car.com/f6-ids-goods/part/getPartInfo',
+                params=params,
+                cookies=cookies,
+            )
+            time.sleep(1)
+            if materials_response.status_code != 200:
+                error_msg = f'获取明细失败: {materials_response.status_code}'
+                results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"材料编码 {custom_code} {error_msg}, 响应内容: {materials_response.text[:200]}")
+                if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                    results.append({'材料编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                    logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                    break
+                continue
+
+            detail = materials_response.json().get("data")
+            if not detail:
+                error_msg = '明细为空'
+                results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"材料编码 {custom_code} {error_msg}, 响应JSON: {materials_response.json()}")
+                if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                    results.append({'材料编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                    logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                    break
+                continue
+
+            updates = update_map[str(custom_code)]
+
+            # 安全更新字段：仅当 Excel 提供有效值时才覆盖
+            if should_update(updates["new_customCode"]):
+                detail["customCode"] = safe_str(updates["new_customCode"])
+            if should_update(updates["new_brand"]):
+                detail["brand"] = safe_str(updates["new_brand"])
+            if should_update(updates["new_name"]):
+                name_val = safe_str(updates["new_name"])
+                detail["name"] = name_val
+                detail["showName"] = name_val  # 同步 showName
+            if should_update(updates["new_spec"]):
+                detail["spec"] = safe_str(updates["new_spec"])
+
+            # 修复价格格式和数组（必须！）
+            for f in ["purchasePrice", "sellPrice"]:
+                val = detail.get(f)
+                if isinstance(val, (int, float)):
+                    detail[f] = f"{val:.2f}"
+            if detail.get("partBarCodeVos") is None:
+                detail["partBarCodeVos"] = []
+
+            # 提交更新
+            update_resp = requests.post(
+                'https://ids-goods.f6car.com/f6-ids-goods/part/updateAreaPartBasicInfo',
+                cookies=cookies,
+                json=detail
+            )
+            time.sleep(2)
+
+            if update_resp.status_code == 200 and update_resp.json().get("code") == 200:
+                results.append({'材料编码': custom_code, '状态': '修改成功'})
+                success_count += 1
+                consecutive_failures = 0  # 成功时重置计数器
+            else:
+                msg = update_resp.json().get("message", "未知错误")
+                error_msg = f'修改失败: {msg}'
+                results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"材料编码 {custom_code} {error_msg}, 响应数据: {update_resp.json()}")
+
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            error_msg = f'请求异常: {str(e)}'
+            results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            logger.error(f"材料编码 {custom_code} {error_msg}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        except Exception as e:
+            error_msg = f'内部错误: {str(e)}'
+            results.append({'材料编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            logger.error(f"材料编码 {custom_code} {error_msg}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        
+        # 检查连续失败次数
+        if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+            results.append({'材料编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+            logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+            break
+    
+    # 统计汇总（总行数 / 待处理 / 成功 / 失败 / 跳过）
+    total_rows = len(df)
+    to_process = len(update_map)
+    # results 里可能包含 “缺少 partId” 等失败信息；这里跳过数按空编码行计数即可
+    skip_count = skipped_count
+    summary = {
+        "总行数": total_rows,
+        "待处理": to_process,
+        "成功": success_count,
+        "失败": failure_count,
+        "跳过": skip_count,
+    }
+    results.insert(0, {"汇总": summary})
+    logger.info(f"材料修改汇总: {summary}")
+
+    # 第四步：清理与回写
+    print({'msg': '已执行', 'msg_details': results})
+    # 结果回写包含汇总 + 明细
+    logger.info("材料批量修改完成，开始回写结果")
+
+    # 删除文件
+    logger.info(f"准备删除文件: {save_path}")
+    try:
+        os.remove(save_path)
+        logger.info(f"文件删除成功: {save_path}")
+        print(f'{save_path} 已删除')
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"删除文件失败: {save_path}, 错误信息: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+
+    # 回写简道云
+    logger.info("开始回写简道云表单...")
+    try:
+        msg = update_jiandaoyun(data, str(results))
+        logger.info(f"简道云表单回写结果: {msg}")
+        if msg.get('msg'):
+            logger.info("开始自动提交工作流...")
+            approve_workflow(data)
+            logger.info("工作流提交成功")
+            print('表单已自动提交至下一步')
+        else:
+            logger.warning(f"简道云表单回写失败: {msg}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"回写简道云表单失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+    
+    logger.info("材料批量修改任务执行完成")
+
+
+def batch_modify_projects(data: Dict[str, Any], cookies: Dict[str, str], df: pd.DataFrame, save_path: str) -> None:
+    """
+    项目批量修改后台任务
+
+    在后台线程中批量修改项目，从 Excel 文件中读取项目编码。
+    执行完成后会更新简道云表单并自动提交工作流。
+
+    Args:
+        data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+        cookies: 用户登录 F6 系统的 cookies 信息
+        df: Excel 文件读取的内容，DataFrame 格式，列顺序为：
+            [0:原项目编码, 1:新项目编码, 2:新项目名称, 3:业务分类, 4:销项税率, 5:项目说明]
+        save_path: Excel 文件保存的地址，执行完成后会删除此文件
+
+    注意:
+        - 无效的项目编码（None、空字符串）会被跳过
+        - Excel 中某字段为空（NaN 或空字符串）时，保留原始项目中的对应字段
+        - 如果新项目名称与系统已有项目名称重复，则跳过处理
+        - 如果Excel中多个行的新项目名称重复，只执行第一条数据，后续重复的会被跳过
+        - 执行完成后会自动删除上传的文件
+        - 执行结果会更新到简道云表单
+    """
+    logger.info(f"开始执行项目批量修改任务，文件: {save_path}，行数: {len(df)}")
+
+    def safe_str(val):
+        """将值转为字符串，NaN 返回空字符串"""
+        if pd.isna(val):
+            return ""
+        return str(val).strip()
+
+    def safe_float(val):
+        """安全转换为 float，失败返回 None"""
+        if pd.isna(val):
+            return None
+        try:
+            return float(val)
+        except (ValueError, TypeError):
+            return None
+
+    def should_update(new_val):
+        """判断是否应该用 new_val 更新：非 NaN 且非空字符串"""
+        return not (pd.isna(new_val) or (isinstance(new_val, str) and new_val.strip() == ""))
+
+    def safe_iloc(row, idx, default=None):
+        """安全按索引取行值，列数不足时返回 default，避免 IndexError"""
+        try:
+            if idx < len(row):
+                return row.iloc[idx]
+        except (IndexError, KeyError):
+            pass
+        return default
+
+    # 获取门店id
+    logger.info("获取门店ID...")
+    try:
+        org_id = get_operate_org_id(cookies)
+        logger.info(f"门店ID获取成功: {org_id}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取门店ID失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+    # 获取服务分类（用于映射业务分类名称 → pkId）
+    logger.info("获取服务分类列表...")
+    try:
+        init_add_resp = requests.post(
+            'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/initAdd',
+            cookies=cookies,
+            data={'idOwnOrg': org_id}
+        )
+        time.sleep(1)
+        init_add_resp.raise_for_status()
+        service_category_list = init_add_resp.json().get("data", {}).get("serviceCategory", [])
+        category_name_to_pk = {item["name"]: item["pkId"] for item in service_category_list}
+        logger.info(f"服务分类列表获取成功，共{len(category_name_to_pk)}个分类")
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"获取服务分类列表失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+    # 第一步：获取所有项目列表（分页）
+    logger.info("获取项目列表...")
+    json_data = {
+        'param': '',
+        'name': '',
+        'customCode': '',
+        'currentPage': 1,
+        'pageSize': 100,
+        'isDel': 0,  # 只查启用的
+        'customInvoiceCategory': 0,
+        'idOwnOrg': org_id,
+    }
+
+    try:
+        response = requests.post(
+            'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/getServiceList',
+            cookies=cookies,
+            json=json_data,
+        )
+        response.raise_for_status()
+        total_pages = response.json().get("data", {}).get("totalPages", 0)
+        logger.info(f"项目列表总页数: {total_pages}")
+
+        all_project_list = []
+        total_pages = int(total_pages)
+        for page in tqdm(range(1, total_pages + 1), desc="获取项目列表"):
+            json_data['currentPage'] = page
+            try:
+                resp = requests.post(
+                    'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/getServiceList',
+                    cookies=cookies,
+                    json=json_data,
+                )
+                time.sleep(1)
+                resp.raise_for_status()
+                records = resp.json().get("data", {}).get("records", [])
+                all_project_list.extend(records)
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.error(f"获取第{page}页项目列表失败: {str(e)}, 响应状态码: {getattr(e.response, 'status_code', 'N/A')}")
+                raise
+        logger.info(f"项目列表获取完成，总计: {len(all_project_list)}条项目")
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"获取项目列表失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+        raise
+
+    # 构建系统已有项目名称集合（用于检查重复）
+    existing_project_names = set()
+    for project in all_project_list:
+        project_name = project.get("name")
+        if project_name:
+            existing_project_names.add(str(project_name).strip())
+    logger.info(f"系统已有项目名称数: {len(existing_project_names)}")
+
+    # 第二步：构建 update_map
+    logger.info("构建更新映射表...")
+    update_map = {}
+    skipped_count = 0
+    category_not_found_count = 0
+    duplicate_name_in_df_count = 0  # DataFrame中重复的新项目名称数量
+    duplicate_name_in_system_count = 0  # 与系统已有项目名称重复的数量
+    seen_new_names = {}  # 用于跟踪DataFrame中已出现的新项目名称，key为新名称，value为第一次出现的原项目编码
+    results = []  # 提前创建results，用于记录跳过的信息
+    
+    for idx, row in df.iterrows():
+        orig_code = safe_iloc(row, 0)
+        if pd.isna(orig_code) or str(orig_code).strip() == "":
+            skipped_count += 1
+            results.append({'项目编码': '', '状态': '跳过: 项目编码为空'})
+            continue
+        orig_code = str(orig_code).strip()
+
+        # 检查新项目名称（第2列，索引为2）
+        new_name = safe_iloc(row, 2)
+        if should_update(new_name):
+            new_name_clean = safe_str(new_name)
+            
+            # 检查DataFrame中是否有重复的新项目名称
+            if new_name_clean in seen_new_names:
+                duplicate_name_in_df_count += 1
+                logger.warning(f"DataFrame中项目名称重复，跳过: 原项目编码={orig_code}, 新项目名称={new_name_clean}, 首次出现在原项目编码={seen_new_names[new_name_clean]}")
+                results.append({'项目编码': orig_code, '状态': f'跳过: DataFrame中项目名称重复(首次出现在原项目编码={seen_new_names[new_name_clean]})'})
+                continue
+            
+            # 检查新项目名称是否与系统已有项目名称重复
+            if new_name_clean in existing_project_names:
+                duplicate_name_in_system_count += 1
+                logger.warning(f"新项目名称与系统已有项目名称重复，跳过: 原项目编码={orig_code}, 新项目名称={new_name_clean}")
+                results.append({'项目编码': orig_code, '状态': f'跳过: 新项目名称与系统已有项目名称重复({new_name_clean})'})
+                continue
+            
+            # 记录这个新名称
+            seen_new_names[new_name_clean] = orig_code
+
+        # 业务分类映射
+        category_name = safe_iloc(row, 3)
+        category_pk = None
+        category_not_found = False
+        if should_update(category_name):
+            cat_name_clean = safe_str(category_name)
+            category_pk = category_name_to_pk.get(cat_name_clean)
+            if category_pk is None:
+                logger.warning(f"业务分类 '{cat_name_clean}' 未在系统中找到，项目编码: {orig_code}")
+                category_not_found = True
+                category_not_found_count += 1
+
+        # 列 6/7/8（车辆分类、工时单价、工时）不再传入，固定为 None，不更新这些字段
+        car_category_name = None
+        price = None
+        work_hour = None
+        amount = None
+
+        update_map[orig_code] = {
+            "new_customCode": safe_iloc(row, 1),   # 新项目编码
+            "new_name": safe_iloc(row, 2),         # 新项目名称
+            "new_serviceCategoryId": category_pk,
+            "new_taxRate": safe_iloc(row, 4),
+            "new_memo": safe_iloc(row, 5),
+            "new_carCategoryName": car_category_name,
+            "new_price": price,
+            "new_workHour": work_hour,
+            "new_amount": amount,
+        }
+    logger.info(f"映射表完成: 待处理={len(update_map)}, 跳过空编码={skipped_count}, 分类未找到={category_not_found_count}, DF重复名={duplicate_name_in_df_count}, 系统重名={duplicate_name_in_system_count}")
+
+    # 第三步：遍历项目，按需更新
+    logger.info("开始处理项目更新...")
+    consecutive_failures = 0  # 连续失败计数器
+    MAX_CONSECUTIVE_FAILURES = 100  # 最大连续失败次数
+    success_count = 0
+    failure_count = 0
+    
+    for item in tqdm(all_project_list, desc="处理项目更新"):
+        custom_code = item.get("customCode")
+        if not custom_code or str(custom_code) not in update_map:
+            continue
+
+        service_id = item.get("pkId")  # 项目主键
+        if not service_id:
+            error_msg = '缺少 pkId'
+            results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+            logger.warning(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}")
+            if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                break
+            continue
+
+        try:
+            # 获取项目明细
+            params = {
+                'serviceId': service_id,
+                'customInvoiceCategory': '0',
+            }
+            detail_resp = requests.get(
+                'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/viewService',
+                params=params,
+                cookies=cookies,
+            )
+            time.sleep(1)
+            if detail_resp.status_code != 200:
+                error_msg = f'获取明细失败: {detail_resp.status_code}'
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}, 响应内容: {detail_resp.text[:200]}")
+                if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                    results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                    logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                    break
+                continue
+
+            detail = detail_resp.json().get("data")
+            if not detail:
+                error_msg = '明细为空'
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}, 响应JSON: {detail_resp.json()}")
+                if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                    results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                    logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                    break
+                continue
+
+            updates = update_map[str(custom_code)]
+
+            # === 安全更新字段（仅非空时覆盖）===
+            if should_update(updates["new_customCode"]):
+                detail["customCode"] = safe_str(updates["new_customCode"])
+            if should_update(updates["new_name"]):
+                name_val = safe_str(updates["new_name"])
+                # 再次检查新项目名称是否与系统已有项目名称重复（防止在构建update_map后系统状态发生变化）
+                if name_val in existing_project_names:
+                    error_msg = f'跳过: 新项目名称与系统已有项目名称重复({name_val})'
+                    results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                    failure_count += 1
+                    consecutive_failures += 1
+                    logger.warning(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}")
+                    if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+                        results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+                        logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+                        break
+                    continue
+                detail["name"] = name_val
+                if "showName" in detail:
+                    detail["showName"] = name_val
+
+            if updates["new_serviceCategoryId"] is not None:
+                detail["serviceCategoryId"] = updates["new_serviceCategoryId"]
+
+            if should_update(updates["new_taxRate"]):
+                detail["taxRate"] = safe_str(updates["new_taxRate"])
+
+            if should_update(updates["new_memo"]):
+                detail["memo"] = safe_str(updates["new_memo"])
+
+            if should_update(updates["new_carCategoryName"]):
+                detail["carCategoryName"] = safe_str(updates["new_carCategoryName"])
+
+            if updates["new_price"] is not None:
+                detail["price"] = f"{updates['new_price']:.2f}"
+            if updates["new_workHour"] is not None:
+                detail["workHour"] = f"{updates['new_workHour']:.2f}"
+            if updates["new_amount"] is not None:
+                detail["amount"] = f"{updates['new_amount']:.2f}"
+
+            # === 提交更新 ===
+            update_resp = requests.post(
+                'https://ids-goods.f6car.cn/f6-ids-goods/service/editService',
+                cookies=cookies,
+                json=detail
+            )
+            time.sleep(2)
+
+            if update_resp.status_code == 200 and update_resp.json().get("code") == 200:
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': '修改成功'})
+                success_count += 1
+                consecutive_failures = 0  # 成功时重置计数器
+            else:
+                msg = update_resp.json().get("message", "未知错误")
+                error_msg = f'修改失败: {msg}'
+                results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+                failure_count += 1
+                consecutive_failures += 1
+                logger.error(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}, 响应数据: {update_resp.json()}")
+
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            error_msg = f"请求异常: {str(e)}"
+            logger.error(f"项目编码 {custom_code} {error_msg}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+            results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"异常: {str(e)}"
+            logger.error(f"项目编码 {custom_code} 更新出错: {traceback.format_exc()}")
+            results.append({'项目编码': custom_code, '状态': error_msg})
+            failure_count += 1
+            consecutive_failures += 1
+        
+        # 检查连续失败次数
+        if consecutive_failures >= MAX_CONSECUTIVE_FAILURES:
+            results.append({'项目编码': '系统保护', '状态': '连续100次失败已终止'})
+            logger.warning(f"连续失败{MAX_CONSECUTIVE_FAILURES}次，已中止任务执行")
+            break
+    
+    # 汇总插入到结果顶部，便于简道云直接看到统计
+    total_rows = len(df)
+    to_process = len(update_map)
+    skip_count = skipped_count + duplicate_name_in_df_count + duplicate_name_in_system_count
+    summary = {
+        "总行数": total_rows,
+        "待处理": to_process,
+        "成功": success_count,
+        "失败": failure_count,
+        "跳过": skip_count,
+    }
+    results.insert(0, {"汇总": summary})
+    logger.info(f"项目修改汇总: {summary}")
+
+    # 第四步：清理与回写
+    print({'msg': '已执行', 'msg_details': results})
+    logger.info("项目批量修改完成，开始回写结果")
+
+    # 删除文件
+    logger.info(f"准备删除文件: {save_path}")
+    try:
+        os.remove(save_path)
+        logger.info(f"文件删除成功: {save_path}")
+        print(f'{save_path} 已删除')
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"删除文件失败: {save_path}, 错误信息: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+
+    # 回写简道云
+    logger.info("开始回写简道云表单...")
+    try:
+        msg = update_jiandaoyun(data, str(results))
+        logger.info(f"简道云表单回写结果: {msg}")
+        if msg.get('msg'):
+            logger.info("开始自动提交工作流...")
+            approve_workflow(data)
+            logger.info("工作流提交成功")
+            print('表单已自动提交至下一步')
+        else:
+            logger.warning(f"简道云表单回写失败: {msg}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"回写简道云表单失败: {str(e)}, 堆栈信息: {traceback.format_exc()}")
+    
+    logger.info("项目批量修改任务执行完成")

doc/添加新任务类指南.md

@@ -0,0 +1,452 @@
+# 添加新任务类指南
+
+本文档详细说明如何在项目中添加一个新的任务类，包含立即响应和后台执行功能。
+
+## 目录
+
+1. [架构概述](#架构概述)
+2. [添加步骤](#添加步骤)
+3. [代码示例](#代码示例)
+4. [文件结构说明](#文件结构说明)
+5. [注意事项](#注意事项)
+
+---
+
+## 架构概述
+
+项目采用**立即响应 + 后台执行**的架构模式：
+
+- **立即响应函数**：位于 `app/module/f6_plugin_handlers.py`，负责快速响应请求，立即返回"正在执行"消息
+- **后台执行函数**：位于 `app/tasks/` 目录下，负责在后台线程中执行实际任务
+
+### 工作流程
+
+```
+客户端请求 
+  ↓
+立即响应函数（F6PluginHandlers）
+  ↓
+启动后台线程
+  ↓
+后台执行函数（tasks/*.py）
+  ↓
+更新简道云表单
+  ↓
+自动提交工作流
+```
+
+---
+
+## 添加步骤
+
+### 步骤 1: 创建后台任务文件
+
+在 `app/tasks/` 目录下创建新的任务文件，例如 `app/tasks/your_task.py`：
+
+```python
+"""
+你的任务相关后台任务模块
+
+本模块包含你的任务相关的后台任务，包括：
+- 任务描述1
+- 任务描述2
+
+这些任务在后台线程中执行，不会阻塞主请求。
+执行完成后会更新简道云表单并自动提交工作流。
+"""
+import logging
+import os
+import requests
+import pandas as pd
+from typing import Dict, Any
+from tqdm import tqdm
+from app.tasks.common import update_jiandaoyun, approve_workflow
+
+logger = logging.getLogger('app')
+
+
+def your_task_background(data: Dict[str, Any], cookies: Dict[str, str] = None, 
+                         df: pd.DataFrame = None, save_path: str = None):
+    """
+    你的任务后台执行函数
+    
+    在后台线程中执行你的任务。
+    执行完成后会更新简道云表单并自动提交工作流。
+    
+    Args:
+        data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+        cookies: 用户登录 F6 系统的 cookies 信息（可选）
+        df: Excel 文件读取的内容，DataFrame 格式（可选）
+        save_path: Excel 文件保存的地址，执行完成后会删除此文件（可选）
+        
+    Returns:
+        None
+        
+    注意:
+        - 执行完成后会自动删除上传的文件（如果提供了save_path）
+        - 执行结果会更新到简道云表单
+    """
+    try:
+        # TODO: 在这里实现具体的任务逻辑
+        results = []
+        
+        # 示例：处理数据
+        if df is not None:
+            df = df.where(pd.notnull(df), None)
+            for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="处理数据"):
+                # 实现具体的数据处理逻辑
+                result_item = {
+                    '行号': index + 1,
+                    '状态': '处理成功'
+                }
+                results.append(result_item)
+        else:
+            # 如果没有DataFrame，执行其他任务
+            results.append({'状态': '任务执行成功'})
+        
+        # 删除文件（如果提供了save_path）
+        if save_path and os.path.exists(save_path):
+            os.remove(save_path)
+            logger.info(f'{save_path}已删除')
+        
+        # 格式化结果
+        results_str = f'{results}' if results else '任务执行完成'
+        logger.info(f"任务执行结果: {results_str}")
+        
+        # 调用api回写改掉 执行明细与执行状态
+        msg = update_jiandaoyun(data, results_str)
+        
+        if msg.get('msg'):
+            approve_workflow(data)
+            logger.info('表单已自动提交至下一步')
+            
+    except Exception as e:
+        error_msg = f'任务执行失败: {str(e)}'
+        logger.error(error_msg, exc_info=True)
+        msg = update_jiandaoyun(data, error_msg)
+        if msg.get('msg'):
+            approve_workflow(data)
+```
+
+### 步骤 2: 在任务导出文件中注册
+
+在 `app/tasks/__init__.py` 中添加导入和导出：
+
+```python
+# 你的任务
+from app.tasks.your_task import your_task_background
+
+__all__ = [
+    # ... 其他任务
+    # 你的任务
+    'your_task_background',
+]
+```
+
+### 步骤 3: 添加立即响应函数
+
+在 `app/module/f6_plugin_handlers.py` 中添加立即响应函数：
+
+```python
+from app.tasks.your_task import your_task_background
+
+class F6PluginHandlers:
+    # ... 其他方法
+    
+    @staticmethod
+    def your_task(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
+        """
+        你的任务
+        
+        从简道云获取任务请求，读取 Excel 文件（如果需要），并在后台线程中执行任务。
+        立即返回"正在执行"的提示，实际执行在后台线程中完成。
+        
+        Args:
+            data: 包含表单ID(api_key)、表单ID(entry_id)、数据ID(data_id)的字典
+            
+        Returns:
+            Dict[str, str]: 包含执行状态的字典
+        """
+        entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data)
+        print('执行 你的任务')
+        
+        # 获取必要的参数（根据实际需求调整）
+        username = entry_data['data'].get('账号')
+        password = entry_data['data'].get('密码')
+        company_name = entry_data['data'].get('公司名称')
+        save_path = entry_data['data'].get('文件保存地址')
+        
+        # 如果需要登录F6系统
+        cookies = None
+        if username and password and company_name:
+            login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
+            if login_response is None:
+                return {'msg': '登录失败', 'msg_details': '无法登录F6系统'}
+            cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+        
+        # 如果需要读取Excel文件
+        df = None
+        if save_path:
+            try:
+                df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+            except Exception as e:
+                return {'msg': f'读取Excel文件失败: {str(e)},文件路径：{save_path}'}
+        
+        # 启动后台线程执行任务
+        try:
+            thread = threading.Thread(target=your_task_background,
+                                      args=(data, cookies, df, save_path))
+            thread.start()
+        except Exception as e:
+            print(f'创建线程失败: {str(e)}')
+            return {'msg': '任务启动失败', 'msg_details': f'无法启动后台任务: {str(e)}'}
+
+        return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+```
+
+### 步骤 4: 注册操作到模块注册表
+
+在 `main.py` 的 `lifespan` 函数中注册操作：
+
+```python
+core_manager.register_action('your_task', f6_plugin_handlers.your_task, 'f6_plugin_module',
+                             description='你的任务描述')
+```
+
+---
+
+## 代码示例
+
+### 完整示例：BI任务
+
+以下是一个完整的示例，展示如何添加BI任务类：
+
+#### 1. 后台任务文件 (`app/tasks/bi_tasks.py`)
+
+```python
+"""
+BI相关后台任务模块
+"""
+import logging
+import os
+import pandas as pd
+from typing import Dict, Any
+from tqdm import tqdm
+from app.tasks.common import update_jiandaoyun, approve_workflow
+
+logger = logging.getLogger('app')
+
+def bi_task_background(data: Dict[str, Any], cookies: Dict[str, str] = None, 
+                      df: pd.DataFrame = None, save_path: str = None):
+    """BI任务后台执行函数"""
+    try:
+        results = []
+        if df is not None:
+            # 处理Excel数据
+            for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="处理BI数据"):
+                results.append({'行号': index + 1, '状态': '处理成功'})
+        else:
+            results.append({'状态': 'BI任务执行成功'})
+        
+        if save_path and os.path.exists(save_path):
+            os.remove(save_path)
+        
+        msg = update_jiandaoyun(data, f'{results}')
+        if msg.get('msg'):
+            approve_workflow(data)
+    except Exception as e:
+        error_msg = f'BI任务执行失败: {str(e)}'
+        logger.error(error_msg, exc_info=True)
+        update_jiandaoyun(data, error_msg)
+```
+
+#### 2. 立即响应函数 (`app/module/f6_plugin_handlers.py`)
+
+```python
+@staticmethod
+def bi_task(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, str]:
+    """BI任务立即响应函数"""
+    entry_data = api_instance.entry_data_get(data=data)
+    
+    # 获取参数
+    username = entry_data['data'].get('账号')
+    password = entry_data['data'].get('密码')
+    company_name = entry_data['data'].get('公司名称')
+    save_path = entry_data['data'].get('文件保存地址')
+    
+    # 登录（如果需要）
+    cookies = None
+    if username and password and company_name:
+        login_response = F6Module.login_in(username, password, company_name)
+        if login_response is None:
+            return {'msg': '登录失败'}
+        cookies = requests.utils.dict_from_cookiejar(login_response.cookies)
+    
+    # 读取文件（如果需要）
+    df = None
+    if save_path:
+        df = pd.read_excel(save_path, sheet_name=0, dtype='string')
+    
+    # 启动后台线程
+    thread = threading.Thread(target=bi_task_background,
+                              args=(data, cookies, df, save_path))
+    thread.start()
+    
+    return {'msg': '正在执行', 'msg_details': '正在执行，请稍后看结果'}
+```
+
+#### 3. 注册操作 (`main.py`)
+
+```python
+core_manager.register_action('bi_task', f6_plugin_handlers.bi_task, 'f6_plugin_module',
+                             description='BI任务')
+```
+
+---
+
+## 文件结构说明
+
+### 关键文件位置
+
+```
+fastapi_app/
+├── app/
+│   ├── module/
+│   │   └── f6_plugin_handlers.py    # 立即响应处理器（重命名自 f6_plugin_module.py）
+│   │
+│   ├── tasks/
+│   │   ├── __init__.py               # 任务导出文件
+│   │   ├── common.py                  # 通用任务函数
+│   │   ├── bi_tasks.py               # BI任务（示例）
+│   │   ├── brand_tasks.py            # 品牌任务
+│   │   ├── customer_tasks.py         # 客户任务
+│   │   └── delete_tasks.py          # 删除任务
+│   │
+│   └── api/
+│       └── routes.py                  # API路由
+│
+└── main.py                            # 应用入口，注册所有操作
+```
+
+### 命名规范
+
+- **立即响应函数**：位于 `F6PluginHandlers` 类中，使用小写下划线命名（如 `bi_task`）
+- **后台执行函数**：位于 `app/tasks/` 目录，使用 `{task_name}_background` 命名（如 `bi_task_background`）
+- **操作名称**：在 `main.py` 中注册时使用，通常与立即响应函数名相同（如 `'bi_task'`）
+
+---
+
+## 注意事项
+
+### 1. 文件命名变更
+
+**重要**：`f6_plugin_module.py` 已重命名为 `f6_plugin_handlers.py`，类名从 `F6PluginModule` 改为 `F6PluginHandlers`。
+
+- 文件名更清晰地表达了其功能：处理立即响应的处理器
+- 所有引用已更新，但 `app.state.f6_plugin_module` 保持向后兼容
+
+### 2. 参数传递
+
+后台执行函数通常接收以下参数：
+
+- `data`: 必需，包含简道云表单信息
+- `cookies`: 可选，F6系统登录凭证
+- `df`: 可选，Excel文件数据（DataFrame）
+- `save_path`: 可选，文件保存路径
+
+### 3. 错误处理
+
+- 立即响应函数：应捕获登录、文件读取等错误，立即返回错误信息
+- 后台执行函数：应使用 try-except 包裹整个逻辑，确保错误能更新到简道云表单
+
+### 4. 文件清理
+
+如果任务处理了上传的文件，应在执行完成后删除：
+
+```python
+if save_path and os.path.exists(save_path):
+    os.remove(save_path)
+    logger.info(f'{save_path}已删除')
+```
+
+### 5. 简道云表单更新
+
+所有后台任务完成后都应：
+
+1. 调用 `update_jiandaoyun(data, results_str)` 更新执行结果
+2. 如果更新成功，调用 `approve_workflow(data)` 自动提交工作流
+
+### 6. 日志记录
+
+使用项目统一的日志记录器：
+
+```python
+import logging
+logger = logging.getLogger('app')
+logger.info("信息日志")
+logger.error("错误日志", exc_info=True)  # exc_info=True 记录异常堆栈
+```
+
+### 7. 进度显示
+
+对于批量处理任务，使用 `tqdm` 显示进度：
+
+```python
+from tqdm import tqdm
+
+for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="处理数据"):
+    # 处理逻辑
+```
+
+---
+
+## 快速检查清单
+
+添加新任务类时，请确认：
+
+- [ ] 创建了后台任务文件 `app/tasks/{task_name}_tasks.py`
+- [ ] 在 `app/tasks/__init__.py` 中导出了后台任务函数
+- [ ] 在 `app/module/f6_plugin_handlers.py` 中添加了立即响应函数
+- [ ] 在 `main.py` 中注册了操作
+- [ ] 实现了错误处理逻辑
+- [ ] 添加了日志记录
+- [ ] 实现了文件清理（如果处理了文件）
+- [ ] 实现了简道云表单更新和工作流提交
+
+---
+
+## 常见问题
+
+### Q: 如何测试新添加的任务？
+
+A: 启动应用后，通过API调用测试：
+- 请求头设置 `Action: your_task`
+- 请求体包含简道云表单数据
+
+### Q: 任务执行失败怎么办？
+
+A: 后台执行函数中的异常会被捕获，错误信息会更新到简道云表单的"执行明细"字段。
+
+### Q: 如何修改任务执行逻辑？
+
+A: 只需修改 `app/tasks/{task_name}_tasks.py` 中的后台执行函数即可。
+
+### Q: 可以添加不需要登录的任务吗？
+
+A: 可以，在立即响应函数中不调用 `F6Module.login_in`，`cookies` 参数传 `None` 即可。
+
+---
+
+## 相关文件
+
+- `app/module/f6_plugin_handlers.py` - 立即响应处理器
+- `app/tasks/common.py` - 通用任务函数（update_jiandaoyun, approve_workflow）
+- `app/core/module_registry.py` - 模块注册表
+- `main.py` - 应用入口和操作注册
+
+---
+
+**最后更新**: 2025年
+
+**维护者**: 数据组
+

doc/系统说明书.md

@@ -0,0 +1,685 @@
+# 简道云 FastAPI 服务系统说明书
+
+## 1. 系统概述
+
+### 1.1 系统简介
+
+简道云 FastAPI 服务是一个基于 FastAPI 框架开发的后端服务系统，主要用于处理简道云插件发送的业务请求，与 F6 汽车维修管理系统进行数据交互，实现数据同步、批量处理、信息管理等核心功能。
+
+### 1.2 系统定位
+
+- **服务对象**: 简道云插件前端
+- **集成系统**: F6 汽车维修管理系统、简道云平台
+- **主要功能**: 数据同步、批量操作、信息管理、工作流自动化
+
+### 1.3 系统特点
+
+- **高性能**: 基于 FastAPI 异步框架，支持高并发请求
+- **模块化**: 采用模块化设计，易于扩展和维护
+- **可靠性**: 完善的异常处理和重试机制
+- **自动化**: 支持后台任务自动执行和工作流自动提交
+- **可维护性**: 清晰的代码结构和完善的日志记录
+
+## 2. 系统功能
+
+### 2.1 F6系统集成功能
+
+#### 2.1.1 登录认证
+
+**功能描述**: 实现 F6 系统的登录认证，支持用户名密码登录和验证码识别。
+
+**主要流程**:
+1. 接收用户名、密码、公司名称
+2. 对密码进行 MD5 加密
+3. 发送登录请求到 F6 系统
+4. 如果触发验证码，自动识别并重试
+5. 选择指定公司并完成登录
+6. 返回登录结果和 Cookie 信息
+
+**技术实现**:
+- 使用 `requests` 库发送 HTTP 请求
+- 使用 `pytesseract` 进行验证码 OCR 识别
+- 使用 `PIL` 进行图像预处理（对比度、亮度调整）
+
+#### 2.1.2 公司信息获取
+
+**功能描述**: 获取 F6 系统中用户可访问的公司列表，并保存到简道云表单。
+
+**主要流程**:
+1. 使用用户名密码登录 F6 系统
+2. 获取公司列表（单店或多店）
+3. 将公司信息批量写入简道云表单
+4. 返回时间戳用于后续查询
+
+**输出格式**:
+- 单店: 返回门店名称
+- 多店: 返回所有公司名称列表
+
+#### 2.1.3 门店信息获取
+
+**功能描述**: 获取指定公司下的门店列表及统计数据。
+
+**主要流程**:
+1. 登录 F6 系统并选择公司
+2. 获取门店列表
+3. 统计客户车辆数量和客户数量
+4. 将门店信息批量写入简道云表单
+5. 返回时间戳和统计数据
+
+**输出内容**:
+- 门店名称列表
+- 客户车辆总数
+- 客户总数
+
+#### 2.1.4 保持连接
+
+**功能描述**: 心跳检测功能，用于保持连接活跃。
+
+**实现**: 直接返回接收到的数据，不做任何处理。
+
+### 2.2 文件处理功能
+
+#### 2.2.1 文件上传和下载
+
+**功能描述**: 处理简道云插件上传的文件，下载并保存到本地。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取文件 URL
+2. 解析文件名和扩展名
+3. 根据时间戳生成唯一文件名
+4. 下载文件到 `下载文件/` 目录
+5. 返回文件保存路径
+
+**文件命名规则**: `原文件名_时间戳.扩展名`
+
+#### 2.2.2 文件校验
+
+**功能描述**: 校验上传的 Excel 文件格式是否符合要求。
+
+**支持的操作类型**:
+- `create_brand`: 校验第一列是否为"品牌"
+- `modify_customer_info`: 校验第一列是否为"客户手机号"
+- `delete_cars`: 暂不校验
+
+**校验流程**:
+1. 读取 Excel 文件第一列
+2. 检查表头是否符合要求
+3. 返回校验结果（成功/失败）
+
+### 2.3 数据管理功能
+
+#### 2.3.1 品牌批量创建
+
+**功能描述**: 从 Excel 文件读取品牌名称，批量创建到 F6 系统。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取任务数据（账号、密码、公司名称、文件路径）
+2. 登录 F6 系统
+3. 读取 Excel 文件（第一列为品牌名称）
+4. 在后台线程中批量创建品牌
+5. 立即返回"正在执行"提示
+6. 后台任务完成后更新简道云表单并自动提交工作流
+
+**后台任务处理**:
+- 遍历 Excel 文件中的每一行
+- 调用 F6 API 创建品牌
+- 记录成功和失败的结果
+- 执行完成后删除上传的文件
+- 更新简道云表单的执行明细
+- 自动提交工作流到下一步
+
+#### 2.3.2 客户信息修改
+
+**功能描述**: 从 Excel 文件读取客户修改信息，批量修改 F6 系统中的客户信息。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取任务数据
+2. 登录 F6 系统
+3. 读取 Excel 文件（包含客户手机号、修改字段等）
+4. 获取所有客户列表
+5. 获取员工列表（用于匹配专属运营顾问）
+6. 在后台线程中批量修改客户信息
+7. 立即返回"正在执行中"提示
+
+**Excel 文件格式**:
+- 第一列: 客户手机号（必需，用于匹配）
+- 其他列: 需要修改的字段（客户姓名、客户类型、客户来源、单位名称、专属运营顾问、客户备注等）
+
+**匹配逻辑**:
+- 根据客户手机号匹配 F6 系统中的客户
+- 获取客户原始信息
+- 合并 Excel 中的修改字段
+- 解析地址信息（省市区）
+- 匹配专属运营顾问的用户ID
+
+#### 2.3.3 客户信息删除
+
+**功能描述**: 批量删除 F6 系统中的客户信息。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取任务数据
+2. 登录 F6 系统
+3. 获取所有客户列表
+4. 获取会员卡列表（提取客户ID）
+5. 在后台线程中批量删除客户
+6. 立即返回"正在执行中"提示
+
+**删除规则**:
+- 跳过有最近消费时间的客户
+- 跳过有会员卡的客户
+- 8-20点之间每3.5秒删除一条，其余时间每1.5秒删除一条
+- 记录成功和失败次数
+
+#### 2.3.4 车辆信息删除
+
+**功能描述**: 批量删除 F6 系统中的客户车辆信息。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取任务数据
+2. 登录 F6 系统
+3. 分页获取所有车辆列表
+4. 获取会员卡列表（提取车辆ID）
+5. 在后台线程中批量删除车辆
+6. 立即返回"正在执行中"提示
+
+**删除规则**:
+- 跳过有最近消费时间的客户车辆
+- 跳过有会员卡的车辆
+- 8-20点之间每3秒删除一条，其余时间每1秒删除一条
+- 记录成功和失败次数
+
+#### 2.3.5 历史记录删除
+
+**功能描述**: 删除指定门店的历史维修记录。
+
+**主要流程**:
+1. 从简道云获取任务数据（账号、密码、公司名称、门店名称）
+2. 登录 F6 系统
+3. 获取门店列表并匹配门店ID
+4. 在后台线程中删除历史维修记录
+5. 立即返回"正在执行中"提示
+
+**删除方式**: 调用 F6 系统的删除接口，删除整个门店的历史维修记录。
+
+### 2.4 BI任务功能
+
+**功能描述**: 执行 BI 相关的数据处理和报表生成任务。
+
+**当前状态**: 框架已搭建，具体业务逻辑待实现。
+
+**预留接口**:
+- 支持从 Excel 文件读取数据
+- 支持 F6 系统登录（如需要）
+- 支持后台线程执行
+- 支持结果回写到简道云
+
+### 2.5 工作流自动化
+
+**功能描述**: 自动获取简道云工作流的待处理任务并提交到下一步。
+
+**主要流程**:
+1. 获取工作流实例信息
+2. 查找状态为待处理（status=0）的任务
+3. 提取任务信息（username、instance_id、task_id）
+4. 调用审批接口自动提交
+5. 记录执行结果
+
+**应用场景**: 后台任务执行完成后，自动将简道云表单提交到工作流下一步，无需人工干预。
+
+## 3. 技术架构
+
+### 3.1 系统架构
+
+```
+┌─────────────────┐
+│  简道云插件前端  │
+└────────┬────────┘
+         │ HTTP/JSON
+         ▼
+┌─────────────────┐
+│  FastAPI 服务   │
+│  ┌───────────┐  │
+│  │  路由层   │  │
+│  └─────┬─────┘  │
+│        │        │
+│  ┌─────▼─────┐  │
+│  │  业务模块  │  │
+│  │  - F6Module│  │
+│  │  - Plugin  │  │
+│  └─────┬─────┘  │
+│        │        │
+│  ┌─────▼─────┐  │
+│  │  任务队列  │  │
+│  └─────┬─────┘  │
+│        │        │
+│  ┌─────▼─────┐  │
+│  │ 后台任务   │  │
+│  └───────────┘  │
+└────────┬────────┘
+         │
+    ┌────┴────┐
+    ▼         ▼
+┌────────┐ ┌────────┐
+│ F6系统  │ │ 简道云 │
+└────────┘ └────────┘
+```
+
+### 3.2 核心组件
+
+#### 3.2.1 应用入口 (main.py)
+
+**职责**:
+- 应用初始化和生命周期管理
+- 模块注册和路由配置
+- 异常处理器配置
+- 中间件配置（CORS）
+
+**关键功能**:
+- `lifespan`: 管理应用启动和关闭
+- 全局异常处理
+- 模块实例化并注册到注册表
+
+#### 3.2.2 路由层 (app/api/routes.py)
+
+**职责**:
+- 定义 API 端点
+- 请求验证和参数解析
+- 调用业务模块处理请求
+- 返回响应
+
+**主要端点**:
+- `GET /health`: 健康检查
+- `POST /webhook`: 业务请求处理
+
+#### 3.2.3 业务模块层
+
+**F6Module** (`app/module/module.py`):
+- F6 系统登录和认证
+- 公司信息获取
+- 门店信息获取
+- 保持连接
+
+**F6PluginModule** (`app/module/f6_plugin_module.py`):
+- 文件上传和校验
+- 品牌批量创建
+- 客户信息管理（修改、删除）
+- 车辆信息删除
+- 历史记录删除
+- BI任务
+
+**OtherPluginModule** (`app/module/other_module.py`):
+- 其他插件功能（如短信签名状态）
+
+#### 3.2.4 任务处理层
+
+**任务队列** (`app/utils/app_tools.py`):
+- 使用 `Queue` 实现任务队列
+- 后台线程处理任务
+- 支持同步等待结果
+
+**后台任务** (`app/tasks/`):
+- `common.py`: 通用任务函数（更新简道云、工作流审批等）
+- `brand_tasks.py`: 品牌相关任务
+- `customer_tasks.py`: 客户相关任务
+- `delete_tasks.py`: 删除相关任务
+- `bi_tasks.py`: BI相关任务
+
+#### 3.2.5 核心工具层
+
+**模块注册表** (`app/core/module_registry.py`):
+- 统一管理所有业务操作
+- 支持操作查询和路由
+- 存储操作元数据（描述、模块名等）
+
+**应用工具** (`app/utils/app_tools.py`):
+- 日志记录器配置（支持轮转）
+- 任务队列管理
+- 请求头解码工具
+- 后台调度器
+
+**简道云API封装** (`app/api/__init__.py`):
+- 封装简道云所有API接口
+- 支持失败重试机制
+- 字段ID到标签名的替换
+- 批量操作支持
+
+### 3.3 数据流
+
+#### 3.3.1 同步任务流程
+
+```
+简道云插件 → FastAPI路由 → 业务模块 → 任务队列 → 处理线程 → 返回结果 → 简道云插件
+```
+
+#### 3.3.2 后台任务流程
+
+```
+简道云插件 → FastAPI路由 → 业务模块 → 启动后台线程 → 立即返回
+                                              ↓
+                                        后台任务执行
+                                              ↓
+                                        更新简道云表单
+                                              ↓
+                                        自动提交工作流
+```
+
+### 3.4 技术选型
+
+| 技术 | 版本 | 用途 |
+|------|------|------|
+| FastAPI | 0.121.0 | Web框架 |
+| Uvicorn | 0.38.0 | ASGI服务器 |
+| Pydantic | - | 数据验证 |
+| Requests | 2.32.5 | HTTP请求 |
+| Pandas | 2.3.3 | Excel处理 |
+| APScheduler | 3.11.1 | 任务调度 |
+| Pillow | 12.0.0 | 图像处理 |
+| Pytesseract | 0.3.13 | OCR识别 |
+
+## 4. 部署运维
+
+### 4.1 环境要求
+
+- **操作系统**: Windows/Linux/macOS
+- **Python版本**: 3.8+
+- **内存**: 建议 2GB+
+- **磁盘**: 根据文件存储需求，建议 10GB+
+
+### 4.2 安装步骤
+
+1. **克隆代码**:
+   ```bash
+   git clone <repository_url>
+   cd fastapi_app
+   ```
+
+2. **安装依赖**:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+3. **配置环境**:
+   - 编辑 `app/config.py`，配置 API Token
+   - 确保目录权限正确（logs、下载文件、模板文件）
+
+4. **启动服务**:
+   ```bash
+   python main.py
+   # 或
+   uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 5003
+   ```
+
+### 4.3 生产环境部署
+
+#### 4.3.1 使用 Gunicorn + Uvicorn Workers
+
+```bash
+pip install gunicorn
+gunicorn main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:5003
+```
+
+#### 4.3.2 使用 systemd 管理服务（Linux）
+
+创建服务文件 `/etc/systemd/system/fastapi-app.service`:
+
+```ini
+[Unit]
+Description=简道云 FastAPI 服务
+After=network.target
+
+[Service]
+Type=simple
+User=your_user
+WorkingDirectory=/path/to/fastapi_app
+Environment="PATH=/path/to/venv/bin"
+ExecStart=/path/to/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 5003
+Restart=always
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target
+```
+
+启动服务:
+```bash
+sudo systemctl enable fastapi-app
+sudo systemctl start fastapi-app
+```
+
+#### 4.3.3 使用 Nginx 反向代理
+
+Nginx 配置示例:
+
+```nginx
+server {
+    listen 80;
+    server_name your_domain.com;
+
+    location / {
+        proxy_pass http://127.0.0.1:5003;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    }
+}
+```
+
+### 4.4 监控和日志
+
+#### 4.4.1 日志管理
+
+- **日志位置**: `logs/简道云.log`
+- **日志轮转**: 单文件最大 5MB，保留 5 个备份
+- **日志级别**: INFO
+- **日志格式**: `时间戳 级别:模块名:消息`
+
+#### 4.4.2 健康检查
+
+定期访问 `/health` 端点检查服务状态:
+
+```bash
+curl http://localhost:5003/health
+```
+
+#### 4.4.3 性能监控
+
+建议使用以下工具监控服务性能:
+- **APM工具**: New Relic、Datadog 等
+- **日志分析**: ELK Stack、Loki 等
+- **指标监控**: Prometheus + Grafana
+
+### 4.5 备份和恢复
+
+#### 4.5.1 数据备份
+
+需要备份的内容:
+- 配置文件 (`app/config.py`)
+- 日志文件 (`logs/`)
+- 下载的文件 (`下载文件/`)
+- 模板文件 (`模板文件/`)
+
+#### 4.5.2 恢复步骤
+
+1. 恢复代码和配置文件
+2. 恢复数据文件
+3. 重新安装依赖
+4. 重启服务
+
+## 5. 安全说明
+
+### 5.1 认证和授权
+
+- **API Token**: 使用简道云 API Token 进行认证
+- **F6系统**: 使用用户名密码登录，密码进行 MD5 加密
+
+### 5.2 数据安全
+
+- **敏感信息**: API Token 建议使用环境变量管理
+- **密码处理**: 密码在传输前进行 MD5 加密
+- **文件存储**: 上传的文件在处理完成后自动删除
+
+### 5.3 网络安全
+
+- **CORS配置**: 生产环境建议限制允许的来源
+- **HTTPS**: 建议使用 HTTPS 加密传输
+- **防火墙**: 限制服务端口访问
+
+### 5.4 安全建议
+
+1. 定期更新依赖包，修复安全漏洞
+2. 使用强密码策略
+3. 定期审查日志，发现异常访问
+4. 限制文件上传大小和类型
+5. 实施请求频率限制
+
+## 6. 故障排查
+
+### 6.1 常见问题
+
+#### 问题1: 服务启动失败
+
+**可能原因**:
+- 端口被占用
+- 依赖包未安装
+- 配置文件错误
+
+**解决方法**:
+- 检查端口占用: `netstat -ano | findstr 5003`
+- 重新安装依赖: `pip install -r requirements.txt`
+- 检查配置文件格式
+
+#### 问题2: 登录失败
+
+**可能原因**:
+- 用户名密码错误
+- 公司名称不正确
+- 验证码识别失败
+- F6系统服务异常
+
+**解决方法**:
+- 验证用户名密码和公司名称
+- 检查 Tesseract OCR 是否正确安装
+- 查看日志获取详细错误信息
+
+#### 问题3: 文件上传失败
+
+**可能原因**:
+- 文件格式不正确
+- 文件路径不存在
+- 磁盘空间不足
+- 网络连接问题
+
+**解决方法**:
+- 检查文件格式是否符合要求
+- 确保目录存在且有写权限
+- 检查磁盘空间
+- 查看网络连接状态
+
+#### 问题4: 后台任务未执行
+
+**可能原因**:
+- 线程启动失败
+- 任务执行异常
+- 简道云API调用失败
+
+**解决方法**:
+- 查看日志中的错误信息
+- 检查简道云API Token是否有效
+- 验证任务数据格式是否正确
+
+### 6.2 日志分析
+
+查看日志文件:
+```bash
+tail -f logs/简道云.log
+```
+
+搜索错误:
+```bash
+grep -i error logs/简道云.log
+```
+
+### 6.3 性能优化
+
+1. **并发处理**: 调整 Uvicorn workers 数量
+2. **数据库连接池**: 如使用数据库，配置连接池
+3. **缓存**: 对频繁访问的数据使用缓存
+4. **异步处理**: 更多使用异步函数提高性能
+
+## 7. 扩展开发
+
+### 7.1 添加新功能模块
+
+1. 在 `app/module/` 下创建新模块文件
+2. 实现业务逻辑方法
+3. 在 `main.py` 中注册模块和操作
+4. 在 `app/schemas.py` 中添加数据模型（如需要）
+
+### 7.2 添加新的API端点
+
+1. 在 `app/api/routes.py` 中添加路由
+2. 使用依赖注入获取所需服务
+3. 实现业务逻辑
+4. 返回响应
+
+### 7.3 添加新的后台任务
+
+1. 在 `app/tasks/` 下创建任务文件
+2. 实现后台任务函数
+3. 在业务模块中调用，启动线程
+4. 使用 `update_jiandaoyun` 更新结果
+5. 使用 `approve_workflow` 自动提交工作流
+
+## 8. 附录
+
+### 8.1 API接口清单
+
+| 端点 | 方法 | 描述 |
+|------|------|------|
+| `/health` | GET | 健康检查 |
+| `/webhook` | POST | 业务请求处理 |
+
+### 8.2 操作类型清单
+
+| 操作名 | 模块 | 类型 |
+|--------|------|------|
+| `login_in` | F6Module | 同步 |
+| `get_company_information` | F6Module | 同步 |
+| `get_store_information` | F6Module | 同步 |
+| `keep_alive` | F6Module | 同步 |
+| `check_file` | F6PluginModule | 同步 |
+| `create_brand` | F6PluginModule | 后台 |
+| `delete_history` | F6PluginModule | 后台 |
+| `delete_customer` | F6PluginModule | 后台 |
+| `delete_cars` | F6PluginModule | 后台 |
+| `modify_customer_info` | F6PluginModule | 后台 |
+| `bi_task` | F6PluginModule | 后台 |
+| `sms_signature_status` | OtherPluginModule | 同步 |
+
+### 8.3 配置文件说明
+
+**app/config.py**:
+- `BASE_DIR`: 项目根目录
+- `SAVE_DIRECTORY`: 下载文件目录
+- `MODE_DIRECTORY`: 模板文件目录
+- `LOGS_DIRECTORY`: 日志目录
+- `LOG_FILE`: 日志文件路径
+- `JIANDAOYUN_API_TOKEN`: 简道云API Token
+
+### 8.4 目录结构说明
+
+- `logs/`: 日志文件存储
+- `下载文件/`: 从简道云下载的文件临时存储
+- `模板文件/`: 模板文件存储
+- `app/`: 应用代码目录
+- `app/api/`: API相关代码
+- `app/core/`: 核心功能代码
+- `app/module/`: 业务模块代码
+- `app/tasks/`: 后台任务代码
+- `app/utils/`: 工具类代码
+
+---
+
+**文档版本**: 2.0.0  
+**最后更新**: 2025年  
+**维护团队**: 数据组
+

main.py

@@ -74,6 +74,12 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
                                  description='短信签名状态')
     core_manager.register_action('modify_customer_info', f6_plugin_module.modify_customer_info, 'f6_plugin_module',
                                  description='修改客户信息')
+    core_manager.register_action('disable_project', f6_plugin_module.disable_projects, 'f6_plugin_module',
+                                 description='项目信息批量启停')
+    core_manager.register_action('batch_modify_materials', f6_plugin_module.modify_material, 'f6_plugin_module',
+                                 description='材料信息批量修改')
+    core_manager.register_action('batch_modify_projects', f6_plugin_module.modify_project, 'f6_plugin_module',
+                                 description='项目信息批量修改')
     core_manager.register_action('bi_task', f6_plugin_module.bi_task, 'f6_plugin_module',
                                  description='BI任务')
     
@@ -86,7 +92,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         app.state.app_tools.scheduler.shutdown(wait=False)
     app.state.logger.info("应用关闭")
 
-
 app = FastAPI(
     title="简道云FastAPI服务",
     description="简道云插件后端服务，提供数据同步和处理功能",
@@ -202,8 +207,6 @@ async def general_exception_handler(request: Request, exc: Exception):
             error_code="INTERNAL_ERROR"
         ).model_dump(),
     )
-
-
 # 路由已移动到 app/api/routes.py
 
 
@@ -214,8 +217,8 @@ if __name__ == '__main__':
     当直接运行此文件时，启动 uvicorn 服务器。
     默认配置：
     - 主机: 0.0.0.0 (监听所有网络接口)
-    - 端口: 5003
+    - 端口: 5000
     - 热重载: 关闭 (生产环境建议关闭)
     """
     import uvicorn
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5003, reload=False)
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5000, reload=False)

requirements.txt

@@ -9,3 +9,4 @@ pytesseract==0.3.13
 Requests==2.32.5
 tqdm==4.67.1
 uvicorn==0.40.0
+openpyxl

start_prod.bat

@@ -0,0 +1,54 @@
+@echo off
+title 简道云监听服务 端口5000
+
+:: 切换到应用所在目录（与原始脚本一致）
+cd /d "C:\Users\Administrator\Desktop\简道云\简道云"
+
+:: 激活Anaconda基础环境（或你指定的环境）
+call C:\ProgramData\anaconda3\Scripts\activate.bat
+if %errorlevel% neq 0 (
+    echo 激活Anaconda环境失败，请检查环境配置。
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+:: 验证Python是否可用
+python --version >nul 2>&1
+if %errorlevel% neq 0 (
+    echo 无法找到Python，请检查Anaconda环境是否正确安装。
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+:: 验证uvicorn是否已安装（可选但推荐）
+python -c "import uvicorn" >nul 2>&1
+if %errorlevel% neq 0 (
+    echo 错误：未检测到 uvicorn。请运行以下命令安装：
+    echo     conda install -c conda-forge uvicorn fastapi
+    echo  或
+    echo     pip install "uvicorn[standard]" fastapi
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+:: 设置默认参数（允许通过环境变量覆盖）
+if "%HOST%"=="" set HOST=0.0.0.0
+if "%PORT%"=="" set PORT=5000
+if "%WORKERS%"=="" set WORKERS=1
+if "%LOG_LEVEL%"=="" set LOG_LEVEL=info
+
+set APP_MODULE=main:app
+
+echo.
+echo 启动简道云 FastAPI 服务...
+echo   模块:     %APP_MODULE%
+echo   地址:     http://%HOST%:%PORT%
+echo   进程数:   %WORKERS% （Windows建议设为1）
+echo   日志级别: %LOG_LEVEL%
+echo.
+
+:: 使用 python -m uvicorn 确保调用当前环境中的 uvicorn
+python -m uvicorn %APP_MODULE% --host %HOST% --port %PORT% --workers %WORKERS% --log-level %LOG_LEVEL%
+
+:: 服务退出后暂停，便于查看日志
+pause