智慧库存python

### 使用Python实现智慧库存管理

#### 设计思路
为了创建一个有效的智慧库存管理系统，设计需融合多种技术来确保系统的高效运行。该系统不仅能够处理日常的库存操作，还能利用机器学习算法预测未来的库存需求，从而优化库存水平并减少浪费。通过结合Python编程语言以及诸如TensorFlow和Keras这样的深度学习框架，可以构建出具备高度智能化特性的库存管理系统[^1]。

#### 技术栈选择
- **前端界面**：采用Flask或Django作为Web应用程序框架，用于搭建用户友好的交互平台；Node.js也可作为一个选项，特别是在实时数据更新方面表现出色。
- **后端逻辑**：主要依赖于Python编写业务逻辑和服务接口，包括但不限于商品出入库登记、查询统计等功能模块。
- **数据库支持**：选用MySQL存储结构化数据，如产品信息、交易记录等，保证数据的一致性和安全性的同时，也便于后期的数据挖掘分析工作[^2]。

#### 关键功能描述

##### 数据输入与验证
采购人员可通过图形化的界面向系统提交新购入的商品详情，例如入库号、物资编号、名称、型号规格等一系列必要字段，并由程序自动完成初步校验以确保存储的信息无误[^4]。

def validate_purchase_data(data):
    required_fields = ['entry_id', 'material_code', 'name', 'type', 'specification',
                       'purchaser', 'quantity', 'unit_price', 'total_amount', 'date']
    
    missing_fields = [field for field in required_fields if not data.get(field)]
    if missing_fields:
        raise ValueError(f'Missing fields: {", ".join(missing_fields)}')
        
    try:
        float(data['unit_price'])
        int(data['quantity'])
    except (ValueError, TypeError):
        raise ValueError('Invalid numeric values provided.')

##### 库存状态监控
定期扫描现有存货情况，当某些物品的数量低于预设阈值时触发警报通知相关人员及时补货。此外，还应设置过期预警机制防止积压货物造成经济损失。

##### 销售趋势预测
运用历史销售数据训练回归模型或其他适合的时间序列预测方法论，提前规划未来一段时间内的进货量建议，帮助企业合理安排资金流并向供应商下达订单。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 假定已有清洗后的DataFrame df_sales_history
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df_sales_history.drop(columns=['sales']), 
    df_sales_history[['sales']], test_size=0.2)

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(len(X_train.columns),)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1)])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = model.fit(X_train.values, y_train.values.ravel(), epochs=50,
                    validation_split=0.2)