python排货规则算法，在一个仓库中，存在多个单号，每一个单号，有不同库龄和不同数量的货物，库龄大的优先出库，比如单号 A每天出库10票，优先出库库龄大的，如果库龄最大的数量出完了，但是此单号还没出完10票，则开始出库龄第二大的，直到此单号出满10票为止，且单号A每天入库2票，则单号A新增两票库龄为1天的货物，然后单号 B每天出库8票，优先出库库龄大的，如果库龄最大的数量出完了，但是此单号还没出完8票，则开始出库龄第二大的，直到此单号出满8票为止，且单号B每天入库1票，则单号B新增1票库龄为1天的货物每增加一天，此单号的各个库龄增加一天，连续30天，直至各个单号库存为0为止，以此类推，最终生成一个各个单号1-30天的库存变化的Excel表格，python代码怎么实现

这个排货规则需要考虑到仓库中多个单号的情况，并且需要实现每天的入库和出库操作，最终生成一个各个单号1-30天的库存变化的Excel表格。实现这个需求可以使用Python的pandas库来进行数据处理和Excel表格的生成。

具体步骤如下：

1. 定义货物类，包含单号、库龄和数量等属性。

2. 定义仓库类，包含货物列表和入库出库等方法。

3. 创建一个pandas的DataFrame，用于记录仓库中各个单号的库存变化情况。

4. 循环执行30天的入库和出库操作，每个操作后更新DataFrame中的数据。

5. 将DataFrame写入Excel表格中。

下面是示例代码实现：

import pandas as pd

# 定义货物类
class Cargo:
    def __init__(self, id, age, count):
        self.id = id  # 货物单号
        self.age = age  # 库龄
        self.count = count  # 数量

# 定义仓库类
class Warehouse:
    def __init__(self):
        self.cargo_dict = {}  # 货物字典

    # 入库操作
    def in_stock(self, id, count):
        if id in self.cargo_dict:
            # 如果单号已存在，则更新库龄为1的货物数量
            cargo_list = self.cargo_dict[id]
            for cargo in cargo_list:
                if cargo.age == 1:
                    cargo.count += count
                    break
            else:
                # 如果库龄为1的货物不存在，则新增一条记录
                cargo_list.append(Cargo(id, 1, count))
        else:
            # 如果单号不存在，则新增一条记录
            self.cargo_dict[id] = [Cargo(id, 1, count)]

    # 出库操作
    def out_stock(self, id, count):
        if id in self.cargo_dict:
            cargo_list = self.cargo_dict[id]
            out_count = 0
            for cargo in cargo_list:
                # 如果出库数量已满足要求，则退出循环
                if out_count >= count:
                    break
                # 如果当前货物数量小于需要出库的数量，则全部出库，并继续处理下一个货物
                if cargo.count <= count - out_count:
                    out_count += cargo.count
                    cargo.count = 0
                else:
                    # 如果当前货物数量大于需要出库的数量，则出库需要的数量，并退出循环
                    cargo.count -= count - out_count
                    out_count = count
            # 如果单号的所有货物都已出库，则删除该单号的记录
            if all(cargo.count == 0 for cargo in cargo_list):
                del self.cargo_dict[id]

# 创建DataFrame，用于记录库存变化情况
columns = ['Day', 'ID', 'Age', 'Count', 'Type']
df = pd.DataFrame(columns=columns)

# 初始化仓库
warehouse = Warehouse()

# 循环执行30天的入库和出库操作
for day in range(1, 31):
    # 单号A每天入库2票，库龄为1天
    warehouse.in_stock('A', 2)
    # 单号B每天入库1票，各个库龄增加1天
    if 'B' in warehouse.cargo_dict:
        cargo_list = warehouse.cargo_dict['B']
        for cargo in cargo_list:
            cargo.age += 1
    warehouse.in_stock('B', 1)
    # 单号A每天出库10票，优先出库库龄大的
    warehouse.out_stock('A', 10)
    # 单号B每天出库8票，优先出库库龄大的
    warehouse.out_stock('B', 8)

    # 更新DataFrame中的数据
    for id, cargo_list in warehouse.cargo_dict.items():
        for cargo in cargo_list:
            df = df.append({
                'Day': day,
                'ID': id,
                'Age': cargo.age,
                'Count': cargo.count,
                'Type': 'In Stock' if cargo.count > 0 else 'Out Stock'
            }, ignore_index=True)

# 将DataFrame写入Excel表格中
with pd.ExcelWriter('inventory.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, index=False)

上述代码中，我们使用了pandas的DataFrame来记录仓库中各个单号的库存变化情况，每次进行入库和出库操作后，都会将操作后的数据添加到DataFrame中。最终将DataFrame写入Excel表格中，便可以得到各个单号1-30天的库存变化情况。