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Raffael Meyer
2019-05-09 03:54:49 +02:00
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commit e5f7af9e9f
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14
erpnext/regional/report/datev/datev.js
View File

@@ -9,11 +9,15 @@ frappe.query_reports["DATEV"] = {
"reqd": 1
},
{
"fieldname": "fiscal_year",
"label": __("Fiscal Year"),
"fieldtype": "Link",
"options": "Fiscal Year",
"default": frappe.defaults.get_user_default("fiscal_year"),
"fieldname": "from_date",
"label": __("From Date"),
"fieldtype": "Date",
"reqd": 1
},
{
"fieldname": "to_date",
"label": __("To Date"),
"fieldtype": "Date",
"reqd": 1
}
],

149
erpnext/regional/report/datev/datev.py
View File

@@ -5,6 +5,7 @@ from six import string_types
import frappe
from frappe.utils import format_datetime
from frappe import _
import pandas as pd
def execute(filters=None):
@@ -19,35 +20,38 @@ def validate_filters(filters):
if not filters.get('company'):
frappe.throw(_('{0} is mandatory').format(_('Company')))
if not filters.get('fiscal_year'):
frappe.throw(_('{0} is mandatory').format(_('Fiscal Year')))
if not filters.get('from_date'):
frappe.throw(_('{0} is mandatory').format(_('From Date')))
if not filters.get('to_date'):
frappe.throw(_('{0} is mandatory').format(_('To Date')))
def get_columns():
columns = [
{
"label": "Umsatz (ohne Soll/Haben-Kz)",
"fieldname": "umsatz",
"fieldname": "Umsatz (ohne Soll/Haben-Kz)",
"fieldtype": "Currency",
},
{
"label": "Soll/Haben-Kennzeichen",
"fieldname": "soll_haben_kennzeichen",
"fieldname": "Soll/Haben-Kennzeichen",
"fieldtype": "Data",
},
{
"label": "Kontonummer",
"fieldname": "kontonummer",
"fieldname": "Kontonummer",
"fieldtype": "Data",
},
{
"label": "Gegenkonto (ohne BU-Schlüssel)",
"fieldname": "gegenkonto_nummer",
"fieldname": "Gegenkonto (ohne BU-Schlüssel)",
"fieldtype": "Data",
},
{
"label": "Belegdatum",
"fieldname": "belegdatum",
"fieldname": "Belegdatum",
"fieldtype": "Date",
}
]
@@ -59,11 +63,11 @@ def get_gl_entries(filters, as_dict):
gl_entries = frappe.db.sql("""
select
case gl.debit when 0 then gl.credit else gl.debit end as Umsatz,
case gl.debit when 0 then 'H' else 'S' end as Kennzeichen,
coalesce(acc.account_number, acc_pa.account_number) as Kontonummer,
coalesce(acc_against.account_number, acc_against_pa.account_number) as Gegenkonto,
gl.posting_date as Belegdatum
case gl.debit when 0 then gl.credit else gl.debit end as 'Umsatz (ohne Soll/Haben-Kz)',
case gl.debit when 0 then 'H' else 'S' end as 'Soll/Haben-Kennzeichen',
coalesce(acc.account_number, acc_pa.account_number) as 'Kontonummer',
coalesce(acc_against.account_number, acc_against_pa.account_number) as 'Gegenkonto (ohne BU-Schlüssel)',
gl.posting_date as 'Belegdatum'
from `tabGL Entry` gl
@@ -87,36 +91,121 @@ def get_gl_entries(filters, as_dict):
left join `tabAccount` acc_against_pa
on pa.account = acc_against_pa.name
where gl.company=%(company)s and gl.fiscal_year=%(fiscal_year)s
order by 'Belegdatum:Date', voucher_no""", filters, as_dict=as_dict)
where gl.company = %(company)s
and DATE(gl.posting_date) >= %(from_date)s
and DATE(gl.posting_date) <= %(to_date)s
order by 'Belegdatum', gl.voucher_no""", filters, as_dict=as_dict)
return gl_entries
def get_datev_csv(data):
title_row = [
columns = [
# Umsatz
"Umsatz (ohne Soll/Haben-Kz)",
"Soll/Haben-Kennzeichen",
"WKZ Umsatz",
"Kurs",
"Basis-Umsatz",
"WKZ Basis-Umsatz",
# Konto/Gegenkonto
"Kontonummer",
"Gegenkonto (ohne BU-Schlüssel)",
"Belegdatum"
"BU-Schlüssel",
# Datum
"Belegdatum",
# Belegfelder
"Belegfeld 1",
"Belegfeld 2",
# Weitere Felder
"Skonto",
"Buchungstext",
# OPOS-Informationen
"Postensperre",
"Diverse Adressnummer",
"Geschäftspartnerbank",
"Sachverhalt",
"Zinssperre",
# Digitaler Beleg
"Beleglink",
# Kostenrechnung
"Kost 1 - Kostenstelle",
"Kost 2 - Kostenstelle",
"Kost-Menge",
# Steuerrechnung
"EU-Land u. UStID",
"EU-Steuersatz",
"Abw. Versteuerungsart",
# L+L Sachverhalt
"Sachverhalt L+L",
"FunktionsergänzungL+L",
# Mengenfelder LuF
"Stück",
"Gewicht",
# Forderungsart
"Zahlweise",
"Forderungsart",
"Veranlagungsjahr",
"Zugeordnete Fälligkeit",
# Weitere Felder
"Skontotyp",
# Anzahlungen
"Auftragsnummer",
"Buchungstyp",
"USt-Schlüssel (Anzahlungen)",
"EU-Land (Anzahlungen)",
"Sachverhalt L+L (Anzahlungen)",
"EU-Steuersatz (Anzahlungen)",
"Erlöskonto (Anzahlungen)",
# Stapelinformationen
"Herkunft-Kz",
# Technische Identifikation
"Buchungs GUID",
# Kostenrechnung
"Kost-Datum",
# OPOS-Informationen
"SEPA-Mandatsreferenz",
"Skontosperre",
# Gesellschafter und Sonderbilanzsachverhalt
"Gesellschaftername",
"Beteiligtennummer",
"Identifikationsnummer",
"Zeichnernummer",
# OPOS-Informationen
"Postensperre bis",
# Gesellschafter und Sonderbilanzsachverhalt
"Bezeichnung SoBil-Sachverhalt",
"Kennzeichen SoBil-Buchung",
# Stapelinformationen
"Festschreibung",
# Datum
"Leistungsdatum",
"Datum Zuord. Steuerperiode",
# OPOS-Informationen
"Fälligkeit",
# Konto/Gegenkonto
"Generalumkehr (GU)",
# Steuersatz für Steuerschlüssel
"Steuersatz",
"Land"
]
result = ['"' + '";"'.join(title_row) + '"']
result += [
';'.join(
[
'{:.2f}'.format(d.get('Umsatz')).replace('.', ','),
'"{}"'.format(d.get('Kennzeichen')),
d.get('Kontonummer'),
# Can be empty, if there are no debtor / creditor accounts
d.get('Gegenkonto') or '',
format_datetime(d.get('Belegdatum'), 'ddMMyyyy')
]
) for d in data
]
empty_df = pd.DataFrame(columns=columns)
return b'\r\n'.join(result).encode(encoding='latin_1')
data_df = pd.DataFrame.from_records(data)
data_df["Belegdatum"] = pd.to_datetime(data_df["Belegdatum"])
result = empty_df.append(data_df)
return result.to_csv(
sep=b';',
decimal=',',
encoding='latin_1',
date_format='%d%m',
line_terminator=b'\r\n',
index=False,
columns=columns
)
@frappe.whitelist()