telecom dict

http://telecommunication.telecommunication.techdictionary.org/CLIR
内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
首先,需要准备一个包含电话号码的文本文件,假设它的名字是"phone_numbers.txt"。然后,使用Python中的re模块来编写正则表达式,匹配电话号码的开头数字,以区分不同的运营商。最后,使用pandas模块将分类后的结果存储为xlsx文件。 下面是一个示例代码: ```python import re import pandas as pd # 读取电话号码文本文件 with open('phone_numbers.txt', 'r') as f: phone_numbers = f.read().splitlines() # 定义正则表达式,匹配电话号码的开头数字 regex_dict = { 'China Mobile': re.compile('^1(3[4-9]|4[7]|5[012789]|7[8]|8[23478])\d{8}$'), 'China Unicom': re.compile('^1(3[0-2]|4[5]|5[56]|7[6]|8[56])\d{8}$'), 'China Telecom': re.compile('^1(3[3]|4[9]|53|7[7]|8[019])\d{8}$') } # 对电话号码进行分类 result_dict = {} for phone_number in phone_numbers: for operator, regex in regex_dict.items(): if regex.match(phone_number): if operator in result_dict: result_dict[operator].append(phone_number) else: result_dict[operator] = [phone_number] # 将分类结果存储为xlsx文件 writer = pd.ExcelWriter('phone_numbers.xlsx') for operator, phone_numbers in result_dict.items(): df = pd.DataFrame(phone_numbers, columns=[operator]) df.to_excel(writer, sheet_name=operator, index=False) writer.save() ``` 在运行完上述代码后,就会在当前目录下生成一个名为"phone_numbers.xlsx"的文件,其中包含三个工作表,分别对应于中国移动、中国联通和中国电信的电话号码。每个工作表中的数据都是相应运营商的电话号码,没有重复项。
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