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10 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from odoo import models, fields, api, _, SUPERUSER_ID
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from odoo.exceptions import ValidationError, UserError
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from pypinyin import pinyin, Style
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import xlrd
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import base64
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import logging
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import datetime
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from datetime import datetime
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from datetime import datetime, timedelta
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from dateutil.relativedelta import relativedelta
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_logger = logging.getLogger(__name__)
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class PropertyMeterWizard(models.Model):
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_name = 'property.meter.wizard'
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excel_file = fields.Binary(string="上传Excel表")
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excel_name = fields.Char(string="文件名")
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def confirm(self):
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"""
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导入excel文件,按行读取数据并处理，将1-9月数据写入明细行
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"""
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if not self.excel_file:
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raise ValidationError('请上传文件。')
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# 解码并打开Excel文件
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try:
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book = xlrd.open_workbook(file_contents=base64.decodebytes(self.excel_file))
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sh = book.sheet_by_index(0)
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except Exception as e:
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raise ValidationError(f'文件解析错误: {str(e)}')
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not_found_unit_numbers = []
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# 按行处理数据
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for rx in range(1, sh.nrows): # 跳过表头行
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row = sh.row(rx)
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self.property_meter_data1(row, not_found_unit_numbers)
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if not_found_unit_numbers:
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print("\n===== 未找到电表库的单元编号汇总 =====")
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for unit in not_found_unit_numbers:
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print(unit) # 每行打印一个单元编号
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print(f"\n共 {len(not_found_unit_numbers)} 个单元编号未匹配到电表库")
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# # 处理1-9月份数据
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# for month in range(1, 10):
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# self.property_meter_data(row, month)
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def property_meter_data(self, row, month):
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"""
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处理单月数据，查找主记录并创建/更新明细行
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"""
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# 从Excel行获取基础数据
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epitope_values = row[0].value if len(row) > 0 else ''
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unit_number = row[1].value if len(row) > 1 else ''
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installation_location = row[2].value if len(row) > 2 else ''
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name = row[3].value if len(row) > 3 else ''
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excel_start_date = datetime(1899, 12, 30)
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# 计算目标日期
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if row[19].value:
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start_date = excel_start_date + timedelta(days=row[19].value)
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else:
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start_date = None
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if row[20].value:
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end_date = excel_start_date + timedelta(days=row[20].value)
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else:
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end_date = None
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# 处理仪表倍率
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gauge_magnification = None
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if len(row) > 5 and row[5].value:
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try:
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gauge_magnification = float(row[5].value)
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except ValueError:
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gauge_magnification = 1 # 默认为1
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# 处理最大位数
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maximum_count = None
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if len(row) > 6 and row[6].value:
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try:
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maximum_count = float(row[6].value)
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except ValueError:
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maximum_count = None
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# 处理类型转换
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type_dict = {'公共': 'public', '收费': 'fees', '': ''}
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meter_type = type_dict.get(row[7].value if len(row) > 7 else '', '')
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current_read_index = month + 9
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meter_date = datetime(2025, month, 15)
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current_read = None
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if len(row) > current_read_index and row[current_read_index].value:
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try:
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current_read = float(row[current_read_index].value)
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except ValueError:
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current_read = None
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property_id = None
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if installation_location:
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property_search = self.env['yuthon.property'].search(
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[('name', '=', installation_location)],
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limit=1
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)
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if property_search:
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property_id = property_search
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# 处理物业信息（模糊匹配以及小数为.0的）
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if type(name) == float:
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name = int(name)
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archives = self.env['property.meter.archives'].search([
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('name', 'ilike', f'%{name}%')
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], limit=1)
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epitope_values_id = self.env['yuthon.epitope.values'].search([('name', '=', epitope_values)], limit=1)
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if not epitope_values_id:
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epitope_values_id = self.env['yuthon.epitope.values'].create({'name': epitope_values,
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'type': 'ammeter'})
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if not archives:
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archives = self.env['property.meter.archives'].create({
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'name': name,
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'epitope_values': epitope_values,
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|
'epitope_values_id': epitope_values_id.id,
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|
'start_time': start_date,
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|
'end_time': end_date,
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|
'unit_number': unit_number,
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|
'installation_location': installation_location,
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|
'type': meter_type,
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|
'gauge_magnification': gauge_magnification,
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|
'maximum_count': maximum_count,
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|
'yuthon_property_ids': [(4, property_id.id)] if property_id else [],
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|
})
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else:
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# 更新已有记录的部分字段
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archives.write({
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'epitope_values': epitope_values,
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'epitope_values_id': epitope_values_id.id,
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|
'start_time': start_date,
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|
'end_time': end_date,
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|
'unit_number': unit_number,
|
|
'installation_location': installation_location,
|
|
'type': meter_type,
|
|
'gauge_magnification': gauge_magnification,
|
|
'maximum_count': maximum_count,
|
|
'yuthon_property_ids': [(4, property_id.id)] if property_id else [],
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|
})
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# 准备明细行数据
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line_vals = {
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'initial_value': row[9].value,
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'meter_date':meter_date,
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'archives_id': archives.id,
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'unit_number': unit_number,
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'type': meter_type,
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'gauge_magnification': gauge_magnification or 1,
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'maximum_count': maximum_count,
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'current_read': current_read,
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'last_reading_time': meter_date,
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'yuthon_property_ids': [(4, property_id.id)] if property_id else [],
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|
}
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self.env['meter.archives.line'].sudo().create(line_vals)
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def property_meter_data1(self, row, not_found_list):
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unit_number = int(row[0].value) if isinstance(row[0].value, float) else row[0].value
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# 1. 根据单元编号找到电表库记录
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archives_id = self.env['property.meter.archives'].sudo().search(
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[('unit_number', '=', unit_number)],
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limit=1
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)
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if not archives_id:
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not_found_list.append(unit_number)
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return
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# 2. 从电表任务明细（line_ids）中筛选出2025年1月的记录，并找到last_reading_time最早的那条
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target_year = 2025
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target_month = 1
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# 筛选条件：last_reading_time在2025年1月，且状态正常
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line_ids = archives_id.line_ids.filtered(lambda line:
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line.last_reading_time and
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line.last_reading_time.year == target_year and
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line.last_reading_time.month == target_month and
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line.archives_state == 'use' # 仅处理正常状态的记录
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)
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if not line_ids:
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return # 无2025年1月的记录，直接返回
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# 找到last_reading_time最早的记录（2025年1月的基准记录）
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earliest_line = line_ids.sorted(key=lambda l: l.last_reading_time)[0]
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# 3. 获取2025年1月的计算参数（从最早记录中取）
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unit = earliest_line.unit # 单价
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line_loss = earliest_line.line_loss # 线损
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gauge_magnification = earliest_line.gauge_magnification # 倍率
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last_read_202501 = earliest_line.last_read # 2025年1月的上次读数（作为反推基准）
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# 4. 反推2024年12月的本次读数和上次读数
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# 已知：2024年12月15日的金额 = row[2].value
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dec_amount = float(row[2].value) if row[2].value else 0.0
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# 公式：应收金额 = 本次用量 * 单价 * (1 + 线损) * 倍率
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# 变形：本次用量 = 应收金额 / (单价 * (1 + 线损) * 倍率)
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denominator = unit * (1 + line_loss) * gauge_magnification if (unit and line_loss is not None) else 1
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current_meter_dec = int(dec_amount / denominator) if denominator != 0 else 0.0 # 2024年12月的本次用量
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# 假设2025年1月的上次读数 = 2024年12月的本次读数（连续读数逻辑）
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current_read_dec = last_read_202501 # 2024年12月的本次读数 = 2025年1月的上次读数
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# 2024年12月的上次读数 = 本次读数 - 本次用量
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last_read_dec = current_read_dec - current_meter_dec
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# 5. 创建2024年12月的应收记录（使用2025年1月的参数）
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self.env['meter.archives.line'].create({
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'archives_id': archives_id.id,
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'unit_number': earliest_line.unit_number,
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'epitope_values_id': earliest_line.epitope_values_id.id, # 表位置沿用
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'lessee_id': earliest_line.lessee_id.id,
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'contract_id': earliest_line.contract_id.id, # 承租方沿用
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'yuthon_property_ids': [(6, 0, earliest_line.yuthon_property_ids.ids)], # 物业信息沿用
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'last_meter': datetime(2024, 11, 15).date(), # 2024年12月上次抄表日期
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'initial_value': last_read_dec,
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'current_read': current_read_dec, # 反推的2024年12月本次读数
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'current_meter': current_meter_dec, # 2024年12月本次用量（计算得出）
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'unit': unit, # 取自2025年1月的单价
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'line_loss': line_loss, # 取自2025年1月的线损
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'gauge_magnification': gauge_magnification, # 取自2025年1月的倍率
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'last_reading_time': datetime(2024, 12, 15).date(), # 2024年12月15日（金额对应的日期）
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'meter_date': datetime(2024, 12, 15).date(), # 任务日期
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'meter_date_month': '2024-12',
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'type': earliest_line.type,
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'archives_state': 'use',
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'state': 'reading',
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})
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