DW.get_products_sale (rus) - datawizio/pythonAPI GitHub Wiki
Возвращает данные по продажам заданных товаров за указанный период. Показывает оборот товара за указанный период, количество проданного товара, остаток товара на складе, его себестоимость. Результат группируется по дням, неделям, месяцам, годам.
Parameters:
-
products: int,list
id товара или список с id по которым будет делаться выборка.
-
categories: int,list
id категории или список с id, по которым будет делаться выборка.
-
shops: int,list
id магазина или список с id, по которым будет делаться выборка.
-
weekday: int {понедельник - 0, воскресенье - 6}
день недели, по которому будет делаться выборка.
-
date_from: datetime, str {%Y-%m-%d}
начальная дата выборки.
-
date_to: datetime, str {%Y-%m-%d}
конечная дата выборки.
Передав параметр"sum" последним элементом списка, получаем дополнительную колонку с суммой соответствующего показателя.
Если промежуток [date_from, date_to]
не задан, тогда выборка будет за последние 30 дней клиента.
Если же задан только один с параметров, тогда выборка будет за 30 дней клиента от выбранного параметра.
interval: str,{"days","months","weeks","years", default: "days" }
в зависимости от параметра, результат будет сгруппированный по дням, неделям, месяцам или годам.
by: str, list
поле или поля, по которым хотим получить результат выборки.{"turnover":
оборот,"qty":
количество проданных товаров,"receipts_qty":
количество чеков,"profit":
прибыль,"sold_product_value":
себестоимость проданных товаров,"self_price_per_product":
цена без наценки за единицу товара,"price":
средняя цена за единицу товара,default:"turnover"}
show: str,
{"name": <category_name> для названий колонок,
"id": <category_id> для названий колонок,
"both": <category_id>_<category_name> для названий колонок,
default: "name".
view_type: raw, represent
Returns:
если view_type: raw
, тогда формируется следующая таблица:
date | product | qty | ...N | |
1 | by | by | by | by |
2 | by | by | by | by |
...N | by | by | by | by |
если view_type: represent
, тогда формируется такая таблица:
product 1 | product 2 | ...product N | |
date 1 | by | by | by |
date 2 | by | by | by |
...date N | by | by | by |
Examples:
dw = datawiz.DW()
dw.get_products_sale(products = [2833024, 2286946, 'sum'],by='turnover',
shops = [305, 306, 318, 321],
date_from = datetime.date(2015, 8, 9),
date_to = datetime.date(2015, 9, 9),
interval = datawiz.WEEKS)
Возвращает данные по обороту товаров с id [2833024, 2286946], с 9.8.2015 по 9.9.2015 по магазинам [305, 306, 318, 321], сгруппированными по неделям.