随着人们生活水平的提高，私家车越来越多，对车辆的维修保养需求也越来越高。车辆维修保养记录是车主和维修人员都需要关注的重要信息。然而，由于维修保养记录的复杂性和数据量大，人工管理难以胜任，这就需要开发一种接口实现对车辆维修保养记录的自动化管理和查询。
在这篇博文中，我们将介绍一种基于API接口的数据对接方案，该方案可以帮助车主和维修人员快速实现车辆维修保养记录的在线查询和管理，并通过价格明细表精准展示，提高维修保养的效率和准确性。
一、数据接口说明
我们选择了挖数据（https://www.wapi.cn/）提供的车辆维修保养记录查询接口。该接口支持API对接和在线查询功能，可以方便地进行数据的调用和管理。下面是接口的基本信息：
接口名称：车辆维修保养记录查询接口
接口地址：https://api.wapi.cn/?service=Car.Query&key=&type=&vin=&pageno=&pagesize=***
请求方式：POST
参数说明：
-key：API密钥，需要注册并申请
-type：查询类型（0：维修记录，1：保养记录）
-vin：车架号
-pageno：页码（默认1）
-pagesize：每页数据条数（默认10）
返回结果：
-车辆维修保养记录的详细信息，包括时间、项目、费用等
-查询结果的状态码和状态信息
二、代码实现
1.根据接口文档，我们可以使用Python语言编写代码，实现对车辆维修保养记录的查询和管理。
首先，我们需要导入所需的库，包括requests、json、pandas等：
import requests
import json
import pandas as pd
2.接着，我们定义一个函数query_maintain，用来调用接口，查询车辆的维修保养记录：
def query_maintain(vin,type=0,pageno=1,pagesize=10):
url = 'https://api.wapi.cn/?service=Car.Query&key=***&type={}&vin={}&pageno={}&pagesize={}'.format(type,vin,pageno,pagesize)
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
res = requests.post(url, headers=headers)
result = json.loads(res.text)
code = result['code']
if code == 200:
data = result['data']
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
return df
else:
msg = result['msg']
print('查询失败，错误信息：',msg)
该函数接收车架号、查询类型、页码和每页数据条数等参数，返回车辆维修保养记录的详细信息。其中，我们使用了pandas库中的DataFrame函数，将查询结果转化为一个表格，方便管理和展示。
3.最后，我们可以调用该函数，查询指定车辆的维修保养记录：
df = query_maintain('LNBSCCEC1JZ035585')
print(df)
运行结果如下：
Time Item Amount Discount ActualAmount
0 2021-06-01 机油更换 200.0 0.0 200.0
1 2021-06-01 机滤更换 50.0 0.0 50.0
2 2021-06-01 空气滤芯更换 60.0 0.0 60.0
3 2021-06-01 燃油滤芯更换 100.0 0.0 100.0
4 2021-06-01 刹车片更换 500.0 0.0 500.0
5 2021-06-01 刹车油更换 100.0 0.0 100.0
6 2021-06-01 前刹车盘研磨更换 1000.0 0.0 1000.0
7 2021-06-01 左前轮轮胎更换（单价） 1100.0 0.0 1100.0
8 2021-06-01 维修费 2000.0 0.0 2000.0
...
可以看到，该函数调用成功，返回了该车辆的维修保养记录。我们可以根据这些记录进行价格分析和管理，提高维修保养的效率和准确性。
三、价格明细表展示
在实际应用中，我们可能需要将查询结果展示为价格明细表，方便车主和维修人员进行价格分析和管理。下面是一个简单的价格明细表示例：
| 项目 | 数量 | 单价 | 折扣 | 实际价 |
|---|---|---|---|---|
| 机油更换 | 1 | 200.00 | 0.00 | 200.00 |
| 机滤更换 | 1 | 50.00 | 0.00 | 50.00 |
| 空气滤芯更换 | 1 | 60.00 | 0.00 | 60.00 |
| 燃油滤芯更换 | 1 | 100.00 | 0.00 | 100.00 |
| 刹车片更换 | 1 | 500.00 | 0.00 | 500.00 |
| 刹车油更换 | 1 | 100.00 | 0.00 | 100.00 |
| 前刹车盘更换 | 1 | 1000.00 | 0.00 | 1000.00 |
| 轮胎更换 | 4 | 1100.00 | 0.00 | 4400.00 |
| 维修费 | 1 | 2000.00 | 0.00 | 2000.00 |
| 合计 | 9610.00 |
在代码中，我们可以使用下列代码实现价格明细表展示：
df['Discount'] = df.apply(lambda x: x['Amount'] - x['ActualAmount'], axis=1)
df['Total'] = df['ActualAmount'].sum()
df = df.append(pd.Series(name=''))
df = df.append(pd.Series(name='合计', data={'ActualAmount': df['ActualAmount'].sum()}))
df = df[['Item', 'Amount', 'ActualAmount', 'Discount', 'Total']]
df.index = range(1, len(df) + 1)
print(df)
首先，我们添加了一个新的列“Discount”，用来表示每项费用的折扣。然后，我们计算了总费用，并添加了两行数据，一行用来分隔信息，一行用来展示总费用。最后，我们按照指定的列顺序，重新排列了表格，输出价格明细表。
四、总结
在这篇博文中，我们介绍了一种基于API接口的数据对接方案，实现了对车辆维修保养记录的在线查询和管理，并通过价格明细表精准展示，提高了维修保养的效率和准确性。我们在实际应用中可以根据实际情况，进一步完善查询和管理功能，满足车主和维修人员的需求。
