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1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253
  1. import pandas as pd
  2. # 定义完整的表格数据:28 行 x 18 列 (A to R)
  3. # 每一行是一个包含 18 个元素的列表
  4. rows = [
  5. # 第1行
  6. ["交易名称", "申请进度查询", "", "", "", "", "", "", "服务名称", "个人贷款申请信息查询服务", "", "", "", "", "是否文件", "X", "", ""],
  7. # 第2行
  8. ["原交易代码", "", "", "", "", "", "", "", "服务代码", "G2003000152", "", "服务场景", "01-申请进度查询", "是否分页", "Y", "", "", ""],
  9. # 第3行
  10. ["交易描述", "借管各业务阶段申请进度列表查询", "", "", "", "", "", "", "发布日期:", "", "", "更新日期:", "", "", "", "", "", ""],
  11. # 第4行
  12. ["原始接口", "", "", "", "", "", "", "", "FJMXKBSD", "", "", "", "", "", "", "", "", ""],
  13. # 第5行(表头)
  14. ["英文名称", "ESB定义名", "中文名称", "数据类型", "长度", "是否必输", "字典名称", "备注", "", "英文名称", "数据类型", "长度", "中文名称", "是否必输", "字典名称", "备注", "", ""],
  15. # 输入字段开始(第6行起)
  16. ["QUERY_TYPE", "查询类型", "查询类型", "string", "5", "Y", "", "1 客户号\n2 借管业务流水号\n3 合同编号", "", "QUERY_TYPE", "string", "5", "查询类型", "Y", "", "1 客户号\n2 借管业务流水号\n3 合同编号", "", ""],
  17. ["BUSI_TYPE", "业务类型", "业务类型", "string", "1", "Y", "", "1 贷款申请\n2 出账申请\n3 展期申请", "", "BUSI_TYPE", "string", "1", "业务类型", "Y", "", "1 贷款申请\n2 出账申请\n3 展期申请", "", ""],
  18. ["CUST_NO", "客户号", "客户号", "string", "40", "N", "", "查询类型为1时必输", "", "CUST_NO", "string", "40", "客户号", "N", "", "查询类型为1时必输", "", ""],
  19. ["INSTU_CDE", "所属法人行社", "所属法人行社", "string", "20", "N", "", "查询类型为1时必输", "", "INSTU_CDE", "string", "20", "所属法人行社", "N", "", "查询类型为1时必输", "", ""],
  20. ["PRO_ID", "产品编号", "产品编号", "string", "40", "N", "", "查询类型为1时选填", "", "PRO_ID", "string", "40", "产品编号", "N", "", "查询类型为1时选填", "", ""],
  21. ["IQP_SEQNO", "借管业务流水号", "借管业务流水号", "string", "40", "N", "", "查询类型为2是必输", "", "BUSS_SEQ_NO", "string", "40", "借管业务流水号", "N", "", "查询类型为2是必输", "", ""],
  22. ["CONT_NO", "合同编号", "合同编号", "string", "40", "N", "", "查询类型为3是必输,业务类型为1时无须查询", "", "CONT_NO", "string", "40", "合同编号", "N", "", "查询类型为3是必输", "", ""],
  23. ["APPROVE_STATUS", "申请状态", "申请状态", "string", "5", "N", "CD0399", "", "", "APPROVE_STATUS", "string", "5", "申请状态", "N", "CD0399", "", "", ""],
  24. # 空行(第14行)
  25. ["", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ""],
  26. # 输出字段开始
  27. ["APP_PRO_LIST", "申请进度列表", "申请进度列表", "array", "", "", "", "start", "", "APP_PRO_LIST", "array", "", "申请进度列表", "", "", "start", "", ""],
  28. ["CONT_NO", "", "合同编号", "string", "40", "N", "", "", "", "CONT_NO", "string", "40", "合同编号", "N", "", "", "", ""],
  29. ["INSTU_CDE", "", "所属法人行社", "string", "20", "", "", "", "", "INSTU_CDE", "string", "20", "所属法人行社", "", "", "", "", ""],
  30. ["IQP_SEQNO", "", "借管业务流水号", "string", "40", "", "", "", "", "BUSS_SEQ_NO", "string", "40", "借管业务流水号", "", "", "", "", ""],
  31. ["APPROVE_STATUS", "", "申请状态", "string", "5", "", "CD0399", "", "", "APPROVE_STATUS", "string", "5", "申请状态", "", "CD0399", "", "", ""],
  32. ["CUR_TYPE", "", "币种", "string", "10", "", "CD0020", "", "", "CCY", "string", "10", "币种", "", "CD0020", "", "", ""],
  33. ["APF_AMT", "", "申请金额", "double", "18.2", "", "", "", "", "APF_AMT", "string", "18.2", "申请金额", "", "", "", "", ""],
  34. ["APPLY_DATE", "", "申请时间", "string", "25", "", "", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss", "", "APPLY_DATE", "string", "25", "申请时间", "", "", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss", "", ""],
  35. ["APR_PASS_DATE", "", "审批通过时间", "string", "25", "", "", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss", "", "APR_PASS_DATE", "string", "25", "审批通过时间", "", "", "yyyy-MM-dd hh:mm:ss", "", ""],
  36. ["LOAN_PURP", "", "借款用途", "string", "256", "", "", "填款申请时返回", "", "LOAN_PURP", "string", "256", "借款用途", "", "", "填款申请时返回", "", ""],
  37. ["INCOMING_CODE", "", "渠道系统编号", "string", "40", "N", "", "ECS系统编号", "", "CHANNEL_SYS_ID", "string", "40", "渠道系统编号", "N", "", "ECS系统编号", "", ""],
  38. ["INCOMING_SERNO", "", "渠道业务流水号", "string", "40", "N", "", "", "", "CHANNEL_SEQ_NO", "string", "40", "渠道业务流水号", "N", "", "", "", ""],
  39. ["APP_PRO_LIST", "", "申请进度列表", "array", "", "", "", "end", "", "APP_PRO_LIST", "array", "", "申请进度列表", "", "", "end", "", ""],
  40. ]
  41. # 转为 DataFrame
  42. df = pd.DataFrame(rows)
  43. # 保存到 Excel
  44. output_file = "服务接口定义.xlsx"
  45. df.to_excel(output_file, index=False, header=False)
  46. print(f"✅ Excel 文件已生成:{output_file}")