亚马逊店铺绩效巡检_影刀RPA源码解读

一、项目简介

本项目是一个基于RPA开发的店铺绩效巡店机器人。该机器人能够自动化地登录卖家后台，遍历多个店铺和站点，收集并分析各类绩效数据，包括政策合规性、客户服务绩效、配送绩效等关键指标，并将数据整理到Excel报告中，同时支持群通知功能。通过自动化这些重复性工作，帮助卖家节省时间，提高运营效率，及时发现并解决潜在问题。

二、项目结构

xbot_robot/
├── __init__.py
├── imagesV2.xml
├── main.py
├── package.json
├── package.py
├── package.sigstore
├── process1.py
├── process2.py
├── process3.py
├── ... (更多process文件)
├── selectorsV2.xml
└── settings.json

三、项目特点和核心代码

1. 模块化设计，流程清晰

项目采用模块化设计，将不同功能封装在独立的process文件中，main.py作为入口文件协调整个流程。

# main.py 核心流程控制
import xbot
import xbot_visual
from . import package
from .package import variables as glv
import time
from xbot import print

def main(args):
    try:
        配置 = xbot_visual.process.run(process="process1", package=__name__, inputs={
            }, outputs=[
            "店铺站点excel",
            "邮件Excel文件路径",
            "邮件通知excel",
            "dialog_result",
        ], _block=(("main", 1, "调用流程"))
        
        for 店铺站点项, 店铺站点行号, _ in xbot_visual.excel.loop_data_from_workbook_with_return_item_location(workbook=配置.店铺站点excel, ...):
            if xbot_visual.workflow.test(operand1=lambda: 店铺站点项[2], operator="!=", operand2="已完成", ...):
                A1流程结果 = xbot_visual.process.run(process="process2", package=__name__, inputs={
                    "店铺站点行号": 店铺站点行号,
                    "上次循环店铺名称": 上次循环店铺名称,
                    "店铺站点项": lambda: 店铺站点项,
                    ...
                }, ...)
                
                B1流程结果 = xbot_visual.process.run(process="process3", package=__name__, inputs={
                    "店铺站点行号": 店铺站点行号,
                    "店铺站点excel": lambda: 配置.店铺站点excel,
                    ...
                }, ...)
                
                # 更多流程调用...
            #endif
        #endloop
    finally:
        pass

2. 灵活的配置管理

process1.py提供了灵活的配置管理，通过对话框让用户选择店铺站点表，并自动创建报告文件夹和Excel文件。

# process1.py 配置管理
import xbot
import xbot_visual
from . import package
from .package import variables as glv
import time
from xbot import print

def main(args):
    店铺站点excel = None
    邮件Excel文件路径 = None
    邮件通知excel = None
    dialog_result = {}
    try:
        dialog_result = xbot_visual.dialog.show_custom_dialog(settings="{...}", ...)
        店铺站点excel = xbot_visual.excel.launch(launch_way="open", driver_way="auto_check", open_filename=dialog_result.店铺站点查询表, ...)
        
        #region 初始化配置变量
        桌面路径 = xbot_visual.dir.get_special_dir(special_dir_name="DesktopDirectory", ...)
        绩效巡店路径 = xbot_visual.dir.makedir(parent=桌面路径, name="绩效巡店", ...)
        当前时间 = xbot_visual.datetime.to_string(datetime="", format="%Y年%m月%d日 %H:%M:%S", ...)
        绩效巡店路径 = xbot_visual.dir.makedir(parent=绩效巡店路径, name=lambda: str(当前时间).replace(':', '-'), ...)
        邮件Excel文件路径 = xbot_visual.programing.variable(value=lambda: 绩效巡店路径+"/"+str(当前时间).replace(':', '-')+"_绩效巡店数据.xlsx", ...)
        邮件通知excel = xbot_visual.excel.launch(launch_way="create", driver_way="auto_check", save_filename=邮件Excel文件路径, ...)
        #endregion
    finally:
        args["店铺站点excel"] = 店铺站点excel
        args["邮件Excel文件路径"] = 邮件Excel文件路径
        args["邮件通知excel"] = 邮件通知excel
        args["dialog_result"] = dialog_result

3. 自动化数据采集与处理

process3.py实现了从后台自动采集各类绩效数据的功能，包括政策合规性、客户服务绩效等。

# process3.py 数据采集与处理
import xbot
import xbot_visual
from . import package
from .package import variables as glv
import time
from xbot import print

def main(args):
    政策合规性数据 = {}
    客户服务绩效数据 = {}
    配送绩效数据 = {}
    业绩通知数据 = []
    B1_flag = False
    # ... 初始化代码 ...
    try:
        #region 获取数据
        current_datetime = xbot_visual.datetime.to_string(datetime="", format="%Y-%m-%d", ...)
        try:
            政策合规性数据 = xbot_visual.process.run(process="xbot_extensions.amazon_ext_op.get_policy_compliance", package=__name__, inputs={
                "web_page": package.variables['web_page'],
                }, outputs=[
                "data",
            ], ...)
            客户服务绩效数据 = xbot_visual.process.run(process="xbot_extensions.amazon_ext_op.get_service_performance", package=__name__, inputs={
                "web_page": package.variables['web_page'],
                }, outputs=[
                "data",
            ], ...)
            配送绩效数据 = xbot_visual.process.run(process="xbot_extensions.amazon_ext_op.get_delivery_performance", package=__name__, inputs={
                "web_page": package.variables['web_page'],
                }, outputs=[
                "data",
            ], ...)
            业绩通知数据 = xbot_visual.process.run(process="xbot_extensions.amazon_ext_op.check_performance_notification", package=__name__, inputs={
                "web_page": package.variables['web_page'],
                "start_date": current_datetime,
                "end_date": current_datetime,
                }, outputs=[
                "data",
            ], ...)
        except Exception as exception2:
            # 异常处理代码
        #endtry
        #endregion
    finally:
        args["政策合规性数据"] = 政策合规性数据
        args["客户服务绩效数据"] = 客户服务绩效数据
        args["配送绩效数据"] = 配送绩效数据
        args["业绩通知数据"] = 业绩通知数据
        args["B1_flag"] = B1_flag

四、适用场景

1. 多店铺管理：适用于同时管理多个店铺的卖家，自动化巡店流程，节省人工成本。
2. 绩效监控：实时监控店铺的政策合规性、客户服务绩效、配送绩效等关键指标，及时发现问题。
3. 数据报表生成：自动生成Excel格式的绩效报告，支持数据筛选和分析，为运营决策提供依据。
4. 异常预警：通过群通知功能，及时推送绩效异常信息，帮助运营人员快速响应。
5. 周期性巡店：支持定时执行巡店任务，实现无人值守的店铺监控。

五、常见问题与建议

1. 登录问题

• 问题：账号登录失败，提示验证码或安全验证。
• 建议：确保影刀RPA的浏览器环境已正确配置，尝试在隐私模式下登录，或手动完成一次验证码验证后再运行机器人。

2. 数据采集不完整

• 问题：某些店铺或站点的数据采集不完整或失败。
• 建议：检查网络连接是否稳定，增加页面加载等待时间，确保后台页面完全加载后再进行数据采集。

3. Excel文件操作失败

• 问题：无法创建或写入Excel文件。
• 建议：确保目标文件夹存在且有写入权限，关闭可能正在打开的Excel文件，检查Excel版本兼容性。

4. 机器人运行速度慢

• 问题：机器人运行速度慢，巡店效率低。
• 建议：优化网络环境，减少不必要的等待时间，关闭后台无关程序，考虑分批处理大量店铺。

六、源码下载

1. 应用市场
2. 私聊

七、后续扩展方向

1. AI辅助决策：集成AI算法，对绩效数据进行智能分析，提供运营优化建议。
2. 自动问题修复：对于一些常见的绩效问题，实现自动修复功能，减少人工干预。
3. 云服务部署：支持云服务部署，实现7×24小时不间断监控，提高系统稳定性和可靠性。

八、相关推荐

1. 商品详情页违禁词检查_实在智能RPA源码解读-CSDN博客
2. 商品排名获取_实在智能RPA源码分析-CSDN博客

---

• 作者：RPA+AI十二工作室
• CSDN博客 ：RPA+AI十二工作室-CSDN博客

欢迎关注我的CSDN博客，获取更多RPA自动化开发技巧和项目源码。如有问题或合作意向，可私聊我。

---

版权声明：本文档内容仅供学习交流使用，未经作者允许，请勿用于商业用途。

如果觉得本文对你有帮助，欢迎分享给更多朋友，关注我的CSDN博客，获取更多RPA自动化开发技巧和项目源码更新。

任何问题或建议，欢迎在评论区留言！