实验室日报周报自动生成：日期口径不一，汇总表永远对不上

引言

实验室里那份日报周报，卡住人的从来不是"出表"，是"对数"。同一个 10 月 12 日，在收到的几份导出文件里能写成2026/10/12、2026-10-12 09:20:31、2026年10月12日，甚至26.10.13；完成日期空着的那几条到底算不算当天的完成；上周 6 件这周 6 件，可这周实际只走了四天。这些不对齐不是粗心，是几套系统的口径本来就不一样——每次出周报都得先花大半天人工对一遍，对完才敢发。

为了解决这个问题，我们的思路是「按字段名读 CSV + 显式日期归一 + 连续区间切片」这一套组合：把四种日期写法落成同一天，把没记录的那天显式留在表里，把"完成""在办""超 TAT"的定义写死在代码里，跑一遍出两份表，再用断言把结果验一遍。

本文按四步走：先配置路径与字段，再读数据，然后归堆，最后出表并回读校验。配套示例只吃三份 CSV，不接任何系统。

先把这四条口径钉死

代码写得再对，口径不定也没用。动手前先拍定这四条：

1. 空档日补 0 还是留空？留空。补 0 等于断言"那天什么都没发生"，留空才看得出是没记录、不是没干活。
2. 完成日期为空怎么算？算在办，不算当天完成。丢掉它在办一条不剩；当 0 天又会让完成数看着没变。
3. 超 TAT 怎么判？完成日减最早接收日，跟承诺天数比。判不了的（接收台账里没这个样品、承诺天数没填）不许当 0 天算进平均——那会让"平均周转"好看得离谱，真出问题反而查不出来。
4. 周界怎么划？走 ISO 周（周一到周日），不用"最近 7 天"——那个窗口跨两个自然周，跟"上周"比的时候起点还每天往后挪。

第一步：配置路径与字段

所有路径从脚本自身的位置推导，换目录不用改代码；依赖缺失时自动走国内源安装。

出处：run.py顶部的路径与字段常量区（Path来自文件顶部from pathlib import Path）

BASE = Path(__file__).resolve().parent RAW_DIR = BASE / "01_raw_data" OUT_DIR = BASE / "02_output" SRC_DIR = BASE / "source" LOG_FILE = SRC_DIR / "run_log.txt" RECV_FILE = RAW_DIR / "样品接收台账.csv" DONE_FILE = RAW_DIR / "检测完成台账.csv" ABN_FILE = RAW_DIR / "异常台账.csv" DAILY_NAME = "实验室日报.xlsx" WEEKLY_NAME = "实验室周报.xlsx"

列名一律写常量、按表头取，不按第几列。台账模板一加一列，按序号读就整体错位。

出处：run.py顶部同一段的字段常量

# 列名按导出文件里的表头取，不按第几列——模板一加列，按序号读就整体错位 RECV_DATE, RECV_ORDER = "接收日期", "委托单号" RECV_SAMPLE, RECV_QTY = "样品编号", "样品数" DONE_DATE, DONE_SAMPLE = "完成日期", "样品编号" DONE_ITEM, DONE_CONC = "检测项", "结论" TAT_COL = "TAT承诺天数" ABN_DATE, ABN_SAMPLE, ABN_TYPE, ABN_STATE = "发生日期", "样品编号", "异常类型", "处理状态" EMPTY = "" # 数字列没填时写空，不写 0 WEEKDAYS = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]

EMPTY是个约定：数字列没填就写空字符串，不写 0。这条定了，汇总表就不会为了好看而撒谎。

第二步：读数据

出处：run.py的read_ledger()与to_date()

def read_ledger(path): """读一张台账。用 utf-8-sig——导出文件的 BOM 不剥掉，第一个列名会带上隐藏字符。""" with open(path, encoding="utf-8-sig", newline="") as f: return list(csv.DictReader(f)) def to_date(v): """把台账里的日期写法归一到 date，认不出来返回 None。 同一个 10 月 12 日，三张导出文件里能写出四种字符串：`2026/10/12`、 `2026-10-12 09:20:31`、`2026年10月12日`、`26.10.13`。不归一直按字符串 分组，同一天会被拆成四天，日报看着就是断档的。 """ s = str(v or "").strip() if not s: return None s = s.split(" ")[0].split("T")[0] # 带时间戳的先切掉时间 s = s.replace("年", "-").replace("月", "-").replace("日", "") s = s.replace("/", "-").replace(".", "-") for fmt in ("%Y-%m-%d", "%y-%m-%d"): try: return datetime.strptime(s, fmt).date() except ValueError: continue return None

关键不是"解析"，是认不出来时返回None而不是抛错：几十行没日期，直接炸掉整份日报不值得，留None交给待核清单。样品编号这类前导零字段全程按字符串走。

数量列同理，单独一个转换函数：

出处：run.py的to_int()

def to_int(v): """数量列：空、空格、"—" 都不是 0，是没填。区分不开，均值一算就被拉低。""" s = str(v or "").strip() if not s: return None try: return int(float(s)) except ValueError: return None

第三步：归堆

把每张台账变成后面能直接查的结构。接收台账归成"样品 → 一条记录"：

出处：run.py的load_recv()

def load_recv(): """接收台账 → {样品编号: {day, order, qty}}，另带两份待核清单。 同一样品登记多次只留最早那次：补录、复检会把同一样品再写一遍， 按行数算接收量会虚高，取最后一次还会把 TAT 算长（把补录那天当成收货日）。 """ out, dups, dropped = {}, [], [] for r in read_ledger(RECV_FILE): sample = str(r.get(RECV_SAMPLE) or "").strip() day = to_date(r.get(RECV_DATE)) if day is None: dropped.append(("接收台账", sample, str(r.get(RECV_DATE) or "").strip())) continue if sample in out: dups.append(("接收台账", sample, f"{r.get(RECV_ORDER, '')} 与先登记的那条重复，只算一次")) out[sample]["day"] = min(out[sample]["day"], day) continue out[sample] = {"day": day, "order": str(r.get(RECV_ORDER) or "").strip(), "qty": to_int(r.get(RECV_QTY))} return out, dups, dropped

最后那个min(...)决定同一样品多次登记时保留最早那次接收日。取最后一次会把补录日当收货日，TAT 直接算长，报表上全是假超期。

完成台账要把三种情况分开：

出处：run.py的load_done()

def load_done(recv): """完成台账 → 已完成的项 + 在办项 + 两份待核清单。 完成日期为空不是「当天没干活」，是「还没完成」：丢掉它在办一条不剩， 当成 0 又会让完成数看着没变。所以空值和认不出的值分两堆，别混。 """ rows, doing, dups, dropped, seen = [], [], [], [], set() for r in read_ledger(DONE_FILE): sample = str(r.get(DONE_SAMPLE) or "").strip() item = str(r.get(DONE_ITEM) or "").strip() raw = str(r.get(DONE_DATE) or "").strip() promise = to_int(r.get(TAT_COL)) day = to_date(raw) if day is None: if raw: dropped.append(("完成台账", sample, raw)) else: doing.append({"sample": sample, "item": item}) continue if (sample, item, day) in seen: # 同一天同一样品同一检项写两遍：只算一次 dups.append(("完成台账", sample, f"{item} 在 {day} 重复登记，只算一次")) continue seen.add((sample, item, day)) tat = tat_days(recv, sample, day, promise) rows.append({"day": day, "sample": sample, "item": item, "concl": str(r.get(DONE_CONC) or "").strip(), "tat": tat, "promise": promise, "over": tat is not None and promise is not None and tat > promise}) return rows, doing, dups, dropped

在办数按"截至某一天"算，所以要先把每个样品的最后完成日捞出来：

出处：run.py的last_done()与backlog()

def last_done(done): """样品 → 最后一次完成日（同一样品多个检项，取最晚那天）。""" out = {} for r in done: out[r["sample"]] = max(out.get(r["sample"], r["day"]), r["day"]) return out def backlog(recv, last, day): """截至 day 当天的在办样品数：已接收，但完成日晚于 day 或还没完成的。""" return sum(1 for s, info in recv.items() if info["day"] <= day and (s not in last or last[s] > day))

关键那步：把三种"脏"分开

这一步决定报表能不能直接用。三种脏数据混在一起，报表就一定对不上，对照表如下：

第四步：出表并回读校验

出表的骨架是把日期范围铺成连续列表，再逐天填指标：

出处：run.py的day_list()与daily_rows()

def day_list(d1, d2): """连续的日期列表：中间没记录的那天也要留一行。 跳过空档日，日报看着天天满勤；补 0 又等于断言「那天什么都没发生」。 留空才对——空着才看得出是没记录，不是没干活。 """ return [d1 + timedelta(days=i) for i in range((d2 - d1).days + 1)] def daily_rows(days, recv, done, abn, last): """按天出一行汇总。空档日也出一行，指标留空、不补 0。""" rows = [] for day in days: r_day = [i for i in recv.values() if i["day"] == day] d_day = [r for r in done if r["day"] == day] a_day = [r for r in abn if r["day"] == day] qty = [i["qty"] for i in r_day if i["qty"] is not None] note = [] if not (r_day or d_day or a_day): note.append("三张台账当天都没有记录") if any(i["qty"] is None for i in r_day): note.append("有样品数未填") rows.append({ "day": day, "recv_n": len(r_day) or None, "qty": sum(qty) if qty else None, "done_n": len(d_day) or None, "over_n": sum(1 for r in d_day if r["over"]) or None, "abn_n": len(a_day) or None, "backlog": backlog(recv, last, day), "note": "；".join(note), }) return rows

周报最容易翻车的是"本周比上周"。周中出周报，本周才走了四天，拿四天去对上一整周，年年都是"断崖式下滑"——那是口径的问题，不是业绩的问题：

出处：run.py的week_key()

def week_key(day): """ISO 周界：周一是一周第一天。返回 (年, 周号)。 别用「最近 7 天」代替——那个窗口跨两个自然周，跟「上周」比的时候 起点还每天往后挪，比出来的差值没有意义。 """ return day.isocalendar()[:2]

出处：run.py的same_period()

def same_period(days): """本周区间与上周同期区间。 周中出周报，本周才走了 4 天；拿 4 天去对上一整周 7 天，年年都是 「断崖式下滑」——那是口径的问题，不是业绩的问题。所以上周切到同一星期几。 """ this_start = next(d for d in days if week_key(d) == week_key(days[-1])) this_end = days[-1] last_start = this_start - timedelta(days=7) return this_start, this_end, last_start, last_start + (this_end - this_start)

出处：run.py的week_range()

def week_range(key): """ISO 周的完整区间：周一到周日。区间写整周，别写「这一周里出现过的日子」—— 后者看着像这周只有 5 天，读者会以为漏了周末。""" start = date.fromisocalendar(key[0], key[1], 1) return start, start + timedelta(days=6)

最后把这些"该有人核一遍的"汇成一张清单，日报周报才敢发出去：

出处：run.py的gap_rows()

def gap_rows(daily, dups, dropped, doing): """该有人核一遍的，全汇成一张清单：空档日、认不出的日期、重复登记、在办项。""" out = [] for row in daily: if not row["note"]: continue kind = "空档日" if "都没有记录" in row["note"] else "待核" out.append([kind, row["day"], row["note"], EMPTY]) for src, key, raw in dropped: out.append(["日期认不出", None, f"{src} 里写的「{raw}」，没归进任何一天", key]) for src, key, note in dups: out.append(["重复登记", None, f"{src}：{key} {note}", key]) for r in doing: out.append(["在办", None, f"{r['sample']} 的 {r['item']} 还没完成", r["sample"]]) return out

生成之后不查完不算完。跑完把两份成品重新打开，逐条验：

出处：run.py的verify()（日报那几条断言）

oks.append(("日报行数 = 连续天数（含空档日）", len(rows) == len(daily) == 11)) oks.append(("周末空档日留行、指标留空不补 0", rows["2026-10-10"][2] in (None, EMPTY) and rows["2026-10-10"][8] == "三张台账当天都没有记录")) oks.append(("带时间戳的日期归到同一天（10-12 接收 2 个样品）", rows["2026-10-12"][2] == 2)) oks.append(("重复登记的样品只算一次（10-12 共 24 件）", rows["2026-10-12"][3] == 24)) oks.append(("完成日期为空算在办、不算当天完成（10-15 在办 3 个）", rows["2026-10-15"][7] == 3)) oks.append(("超 TAT 共 4 条（按接收日+承诺天数判）", sum(r["over_n"] or 0 for r in daily) == 4))

内存里对不算对。12 项断言全过才打印 PASS，任一条失败立刻能看到是哪一步错了。

小结

真正难的从来不是 Python。三张台账能变成日报周报，靠的是四条口径先被拍死：空档日留空、完成日期为空算在办、超 TAT 用最早接收日、周界走 ISO 周。代码只是把口径固化下来——你拍板，它每次跑都一样。

反过来，这四条没人拍板，脚本再漂亮也只是把错误固化得更快。配套示例的数据我故意留了十一种坑（四种日期写法、认不出的日期、完成日期为空、数量为空、两种重复、周末空档、跨周等），跑一遍 12 项断言全过才算对。你手里那份对不上的表，多半也是这四条里有一条没定。

完整源码

三张台账 → 日报一份 + 周报一份的完整可跑示例（含造数据脚本、12 项回读断言）：

huang_jianhua0101/examples - Gitee.com

关于我

在实验室一线待了 13 年（9 年制药 + 4 年第三方检测），做的一直是实验室信息化。做过 STARLIMS 的甲方 PM——一期、二期两轮上线都由我主导（招标到 3Q 验证到验收全流程）；也在系统上自己做过二次开发——把纸质的账号申请流程搬到线上跑；在 STARLIMS 之前还有 6 年多 CS 架构 LIMS 的使用与运维经验（其中一段经 Citrix 远程接入）。现在专做实验室里那些重复劳动：报表自动生成、仪器数据对接、合规文档批量处理。

本科物理化学、硕士计算机化学，既听得懂 QA 说的变更控制，也看得懂仪器导出的原始数据长什么样。SOP、偏差、OOS、样本流转这些词，不用你解释。

现在主要做这几类：
- 检验报告与台账批量生成：模板不动，数据自动填，格式一步不错
- 仪器数据对接：色谱、光谱、酶标仪导出的原始文件，解析、清洗、入库、转成报表
- 合规文档自动化：SOP、验证方案、批记录这类重复文档的批量生成与核对
- 数据完整性核查：按 ALCOA+ 逐条核对原始数据与记录是否对得上

手里有这类活儿卡着，或者只是想问问能不能自动化，都欢迎评论区聊，先把问题说清楚再谈怎么做。