-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
add_new_product.py
29 lines (27 loc) · 3.38 KB
/
add_new_product.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
# funcion para agregar un nuevo producto
def add_new_product(matriz):
new_product = list() # crear una lista para almacenar los datos del nuevo producto
code = input("Ingresa el codigo del producto que desea agregar: ") # capturar el codigo del producto
name = input("Ingresa el nombre del producto que va a agregar: ") # capturar el nombre del producto
type_product = input("Ingresa la categoria del producto: ") # capturar el tipo de producto
stock = int(input("Ingresa el stock inicial del producto, puede ser 0: ")) # capturar el stock inicial del producto
reposition = int(input("Punto de reposicion del producto: ")) # capturar el punto de reposicion del producto
price = input("Ingresa el precio del producto: ") # capturar el precio del producto
new_product.append(code.upper()) # agregar el codigo al nuevo producto
new_product.append(name) # agregar el nombre al nuevo producto
new_product.append(type_product) # agregar el tipo de producto al nuevo producto
new_product.append(stock) # agregar el stock al nuevo producto
new_product.append(reposition) # agregar el punto de reposicion al nuevo producto
new_product.append(price) # agregar el precio al nuevo producto
new_product.append(get_current_time()) # agregar la fecha y hora actual al nuevo producto
matriz.append(new_product) # agregar el nuevo producto a la matriz
print("El producto " + code.upper() + " fue agregado") # mensaje de confirmacion
time.sleep(2) # esperar 2 segundos
os.system('CLS') # limpiar la terminal
df = pandas.DataFrame(matriz) # generar la matriz en formato pandas
df.to_sql('productos', conn, if_exists='replace', index=False) # almacenar la matriz de stock en la base de datos
ajuste = [code.upper(), "Se añadió un producto",
"Producto agregado", get_current_time()] # crear una lista para almacenar los datos del ajuste
registros.append(ajuste) # agregar el ajuste a la matriz de registros
df = pandas.DataFrame(registros) # generar la matriz en formato pandas
df.to_sql('registros', conn, if_exists='replace', index=False) # almacenar la matriz de registros en la base de datos