绿卡排期大幅倒退如何计算优先日期PD排队位置 申请人如何准确判断自己的PD在当前排期队列中的真实位置

理解绿卡排期的基本概念

绿卡排期（Visa Bulletin）是美国国务院每月发布的移民签证配额公告，用于管理全球移民申请人的签证发放顺序。排期的核心是优先日期（Priority Date, PD），这是申请人移民之路的起点和关键指标。

优先日期通常是指：

• 职业移民：PERM劳工证申请提交日期或I-140/I-526申请提交日期
• 亲属移民：I-130申请提交日期

当排期出现”大幅倒退”时，意味着国务院调整了最终行动日期（Final Action Date）或递交申请日期（Dates for Filing），使某些优先日期的申请人需要等待更长时间才能获得绿卡。

优先日期排队位置的计算方法

1. 理解排期表的两个关键日期

现代绿卡排期表包含两个重要日期：

最终行动日期（Final Action Date）：

• 表示绿卡可以最终批准的日期
• 当你的优先日期早于或等于这个日期时，I-485可以最终获批

递交申请日期（Dates for Filing）：

• 表示可以提交I-485调整身份申请的日期
• 当你的优先日期早于或等于这个日期时，可以提前递交申请

2. 计算排队位置的数学方法

当排期倒退时，计算真实排队位置需要以下步骤：

步骤1：确定你的优先日期和类别

# 示例：计算排队位置
my_priority_date = "2020-03-15"  # 你的优先日期
my_category = "EB-2"              # 你的移民类别
my_country = "China"              # 你的出生国

# 当前排期表数据（假设值）
current_final_action_date = "2019-08-01"  # 当前最终行动日期
current_dates_for_filing = "2020-06-01"   # 当前递交申请日期

步骤2：计算等待时间

from datetime import datetime

def calculate_wait_time(priority_date, final_action_date):
    """计算从优先日期到当前排期的等待时间"""
    pd = datetime.strptime(priority_date, "%Y-%m-%d")
    fad = datetime.strptime(final_action_date, "%Y-%m-%d")
    
    if pd > fad:
        # 优先日期在排期之后，需要等待
        wait_days = (pd - fad).days
        wait_years = wait_days / 365.25
        return f"需要等待约 {wait_years:.1f} 年 ({wait_days} 天)"
    else:
        return "排期已到，可以提交申请"

# 计算示例
result = calculate_wait_time(my_priority_date, current_final_action_date)
print(result)  # 输出：需要等待约 1.4 年 (502 天)

步骤3：考虑排期倒退的影响

当排期倒退时，你的”真实位置”会变化：

def analyze_position_change(old_pd, new_pd, my_priority_date):
    """
    分析排期倒退对排队位置的影响
    old_pd: 倒退前的排期日期
    new_pd: 倒退后的排期日期
    my_priority_date: 你的优先日期
    """
    old_date = datetime.strptime(old_pd, "%Y-%m-%d")
    new_date = datetime.strptime(new_pd, "%Y-%m-%d")
    my_date = datetime.strptime(my_priority_date, "%Y-%m-%d")
    
    # 计算倒退天数
    retrogression_days = (old_date - new_date).days
    
    # 判断你的位置变化
    if my_date > old_date:
        # 原本就在排期之后，倒退影响较小
        status = "原本排期未到，倒退后继续等待"
    elif my_date <= new_date:
        # 原本已到排期，现在可能需要等待
        status = "原本排期已到，倒退后可能需要等待"
    else:
        # 在倒退范围内
        status = "排期倒退直接影响你的等待时间"
    
    return {
        "倒退天数": retrogression_days,
        "倒退年数": retrogression_days / 365.25,
        "你的位置变化": status
    }

# 示例：排期从2020-01-01倒退到2019-06-01
analysis = analyze_position_change("2020-01-01", "2019-06-01", "2020-03-15")
print(analysis)

3. 使用Visa Bulletin历史数据进行长期预测

import pandas as pd

# 模拟历史排期数据（实际应从国务院网站获取）
historical_data = {
    'date': ['2023-01', '2023-02', '2023-03', '2023-04', '2023-05', '2023-06'],
    'eb2_final_action': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-01-01', '2018-12-01', '2018-11-01'],
    'eb2_filing_date': ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-01-01', '2019-12-01', '2019-11-01']
}

df = pd.DataFrame(historical_data)

def trend_analysis(df, category):
    """分析排期趋势"""
    # 计算每月变化
    df['final_action_change'] = pd.to_datetime(df[f'{category}_final_action']).diff()
    df['filing_date_change'] = pd.to_datetime(df[f'{category}_filing_date']).diff()
    
    # 计算平均前进速度
    avg_speed = df['final_action_change'].dt.days.mean() / 30  # 月
    
    return {
        "平均前进速度": f"{avg_speed:.1f} 个月/月",
        "最近趋势": "倒退" if avg_speed < 0 else "前进",
        "建议": "密切关注下月排期" if avg_speed < 0 else "排期稳定"
    }

# 分析EB-2类别趋势
trend = trend_analysis(df, 'eb2')
print(trend)

如何准确判断PD在当前队列中的真实位置

方法1：对比优先日期与排期日期

核心原则：你的优先日期必须早于或等于排期表上的日期

def check_eligibility(my_pd, category, country, filing=False):
    """
    检查申请资格
    filing=True: 检查递交申请资格
    filing=False: 检查最终批准资格
    """
    # 获取当前排期（需从国务院网站实时获取）
    current_schedule = {
        'EB-2': {
            'China': {
                'final_action': '2019-08-01',
                'filing': '2020-06-01'
            }
        }
    }
    
    my_date = datetime.strptime(my_pd, "%Y-%m-%d")
    
    if filing:
        schedule_date = current_schedule[category][country]['filing']
        action = "递交I-485申请"
    else:
        schedule_date = current_schedule[category][country]['final_action']
        action = "绿卡最终批准"
    
    schedule_date_dt = datetime.strptime(schedule_date, "%Y-%m-%d")
    
    if my_date <= schedule_date_dt:
        return f"✅ 符合条件，可以{action}。优先日期：{my_pd}，排期日期：{schedule_date}"
    else:
        days_to_wait = (my_date - schedule_date_dt).days
        return f"❌ 需要等待，优先日期：{my_pd}，排期日期：{schedule_date}，还需等待 {days_to_wait} 天"

# 测试不同情况
print(check_eligibility("2019-05-01", "EB-2", "China", filing=False))
print(check_eligibility("2020-05-01", "EB-2", "China", filing=True))

方法2：使用Visa Bulletin追踪工具

class VisaBulletinTracker:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    def add_month(self, month, category, country, final_action, filing):
        """添加每月排期数据"""
        self.history.append({
            'month': month,
            'category': category,
            'country': country,
            'final_action': final,
            'filing': filing
        })
    
    def predict_next(self, my_pd, category, country):
        """基于历史数据预测下月排期"""
        if not self.history:
            return "需要至少2个月的历史数据"
        
        # 筛选特定类别和国家的数据
        relevant_data = [h for h in self.history if h['category'] == category and h['country'] == country]
        
        if len(relevant_data) < 2:
            return "数据不足"
        
        # 计算最近两个月的平均变化
        latest = relevant_data[-1]
        previous = relevant_data[-2]
        
        final_change = (datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") - 
                       datetime.strptime(previous['final_action'], "%Y-%m-%d")).days
        
        filing_change = (datetime.strptime(latest['filing'], "%Y-%m-%d") - 
                        datetime.strptime(previous['filing'], "%Y-%m-%d")).days
        
        # 预测下月变化
        predicted_final = datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") + timedelta(days=final_change)
        predicted_filing = datetime.strptime(latest['filing'], "%Y-%m-%d") + timedelta(days=filing_change)
        
        my_pd_dt = datetime.strptime(my_pd, "%Y-%m-%d")
        
        return {
            "当前排期": latest['final_action'],
            "预测下月排期": predicted_final.strftime("%Y-%m-%d"),
            "预测变化": f"{final_change} 天",
            "你的PD位置": "已到" if my_pd_dt <= datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") else "未到"
        }

# 使用示例
tracker = VisaBulletinTracker()
tracker.add_month("2023-05", "EB-2", "China", "2019-01-01", "2020-01-01")
tracker.add_month("2023-06", "EB-2", "China", "2018-12-01", "2019-12-01")  # 倒退

prediction = tracker.predict_next("2020-03-15", "EB-2", "China")
print(prediction)

方法3：考虑国别限制和签证倒退（Visa Retrogression）

当某个国家的申请人数超过配额时，会发生国别限制（Country Limit）和签证倒退：

def calculate_country_limit_impact(category, country, my_pd):
    """
    计算国别限制对排队位置的影响
    """
    # 全球配额和国别配额
    global_quota = {
        'EB-1': 40040,
        'EB-2': 40040,
        'EB-3': 40040,
        'EB-5': 9940
    }
    
    country_specific_quota = 7%  # 每个国家最多7%的配额
    
    # 估算等待人数（基于历史数据）
    estimated_waiting = {
        ('EB-2', 'China'): 50000,
        ('EB-2', 'India'): 800000,
        ('EB-5', 'China'): 30000
    }
    
    key = (category, country)
    if key in estimated_waiting:
        waiting = estimated_waiting[key]
        quota = global_quota[category] * country_specific_quota
        
        # 计算预计等待时间
        years_to_wait = waiting / quota
        
        return {
            "国家": country,
            "类别": category,
            "预计等待人数": waiting,
            "年度配额": quota,
            "预计等待时间": f"{years_to_wait:.1f} 年",
            "建议": "考虑其他途径" if years_to_wait > 10 else "耐心等待"
        }
    
    return {"信息": "该类别无显著国别限制"}

# 示例：中国EB-2申请人
impact = calculate_country_limit_impact("EB-2", "China", "2020-03-15")
print(impact)

实际操作指南

1. 每月追踪Visa Bulletin

推荐工具：

• 美国国务院官网：travel.state.gov
• 移民局官网：uscis.gov（用于确认使用哪个排期表）
• 第三方工具：VisaJourney, TrackVisa

2. 建立个人追踪表格

# 创建个人排期追踪模板
import csv

def create_tracker_template(filename="my_visa_schedule.csv"):
    """创建个人排期追踪模板"""
    headers = [
        "申请类别",
        "优先日期",
        "出生国",
        "当前排期（Final Action）",
        "当前排期（Filing）",
        "是否已到排期",
        "预计等待时间",
        "备注"
    ]
    
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(headers)
    
    print(f"追踪模板已创建：{filename}")

# 使用示例
create_tracker_template()

3. 关键注意事项

⚠️ 重要提醒：

1. 排期可能倒退：国务院会根据签证使用情况调整排期，可能前进也可能倒退
2. 国别限制：每个国家最多7%的配额，中国、印度等申请大国等待时间更长
3. 类别转换：在某些情况下可以转换移民类别（如EB-2降级到EB-3）
4. 超龄问题：随行子女可能面临年龄锁定（CSPA）问题
5. 咨询专业律师：复杂情况建议咨询移民律师

4. 实时数据获取示例

# 注意：实际使用时需要处理网站反爬虫机制
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_visa_bulletin(month, year):
    """
    从国务院网站获取Visa Bulletin数据
    注意：实际使用时需要处理网站反爬虫机制
    """
    url = f"https://travel.state.gov/content/travel/en/legal/visa-law0/visa-bulletin/{year}/visa-bulletin-for-{month}-{year}.html"
    
    try:
        # 实际使用时需要添加headers和处理反爬虫
        response = requests.get(url, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 解析排期表数据（具体解析逻辑需要根据网页结构调整）
            return "数据获取成功（示例）"
        else:
            return f"HTTP错误：{response.status_code}"
    except Exception as e:
        return f"获取失败：{str(e)}"

# 示例调用（实际使用时需要处理反爬虫）
# result = fetch_visa_bulletin("June", "2023")
# print(result)

总结

准确判断优先日期的真实排队位置需要：

1. 理解排期表结构：区分Final Action Date和Dates for Filing
2. 持续追踪变化：每月关注Visa Bulletin更新
3. 考虑国别限制：中国、印度等国家等待时间更长
4. 使用计算工具：量化等待时间和位置变化
5. 关注政策变化：移民政策可能随时调整

记住，排期是动态变化的，你的位置也会随之变化。建议建立个人追踪系统，定期更新数据，并在关键决策前咨询专业移民律师。# 绿卡排期大幅倒退如何计算优先日期PD排队位置 申请人如何准确判断自己的PD在当前排期队列中的真实位置

理解绿卡排期的基本概念

绿卡排期（Visa Bulletin）是美国国务院每月发布的移民签证配额管理公告，用于确定全球移民申请人获得绿卡的顺序。排期的核心是优先日期（Priority Date, PD），这是申请人移民之路的起点和关键指标。

优先日期通常是指：

• 职业移民：PERM劳工证申请提交日期或I-140/I-526申请提交日期
• 亲属移民：I-130申请提交日期

当排期出现”大幅倒退”时，意味着国务院调整了最终行动日期（Final Action Date）或递交申请日期（Dates for Filing），使某些优先日期的申请人需要等待更长时间才能获得绿卡。

优先日期排队位置的计算方法

1. 理解排期表的两个关键日期

现代绿卡排期表包含两个重要日期：

最终行动日期（Final Action Date）：

• 表示绿卡可以最终批准的日期
• 当你的优先日期早于或等于这个日期时，I-485可以最终获批

递交申请日期（Dates for Filing）：

• 表示可以提交I-485调整身份申请的日期
• 当你的优先日期早于或等于这个日期时，可以提前递交申请

2. 计算排队位置的数学方法

当排期倒退时，计算真实排队位置需要以下步骤：

步骤1：确定你的优先日期和类别

# 示例：计算排队位置
my_priority_date = "2020-03-15"  # 你的优先日期
my_category = "EB-2"              # 你的移民类别
my_country = "China"              # 你的出生国

# 当前排期表数据（假设值）
current_final_action_date = "2019-08-01"  # 当前最终行动日期
current_dates_for_filing = "2020-06-01"   # 当前递交申请日期

步骤2：计算等待时间

from datetime import datetime

def calculate_wait_time(priority_date, final_action_date):
    """计算从优先日期到当前排期的等待时间"""
    pd = datetime.strptime(priority_date, "%Y-%m-%d")
    fad = datetime.strptime(final_action_date, "%Y-%m-%d")
    
    if pd > fad:
        # 优先日期在排期之后，需要等待
        wait_days = (pd - fad).days
        wait_years = wait_days / 365.25
        return f"需要等待约 {wait_years:.1f} 年 ({wait_days} 天)"
    else:
        return "排期已到，可以提交申请"

# 计算示例
result = calculate_wait_time(my_priority_date, current_final_action_date)
print(result)  # 输出：需要等待约 1.4 年 (502 天)

步骤3：考虑排期倒退的影响

当排期倒退时，你的”真实位置”会变化：

def analyze_position_change(old_pd, new_pd, my_priority_date):
    """
    分析排期倒退对排队位置的影响
    old_pd: 倒退前的排期日期
    new_pd: 倒退后的排期日期
    my_priority_date: 你的优先日期
    """
    old_date = datetime.strptime(old_pd, "%Y-%m-%d")
    new_date = datetime.strptime(new_pd, "%Y-%m-%d")
    my_date = datetime.strptime(my_priority_date, "%Y-%m-%d")
    
    # 计算倒退天数
    retrogression_days = (old_date - new_date).days
    
    # 判断你的位置变化
    if my_date > old_date:
        # 原本就在排期之后，倒退影响较小
        status = "原本排期未到，倒退后继续等待"
    elif my_date <= new_date:
        # 原本已到排期，现在可能需要等待
        status = "原本排期已到，倒退后可能需要等待"
    else:
        # 在倒退范围内
        status = "排期倒退直接影响你的等待时间"
    
    return {
        "倒退天数": retrogression_days,
        "倒退年数": retrogression_days / 365.25,
        "你的位置变化": status
    }

# 示例：排期从2020-01-01倒退到2019-06-01
analysis = analyze_position_change("2020-01-01", "2019-06-01", "2020-03-15")
print(analysis)

3. 使用Visa Bulletin历史数据进行长期预测

import pandas as pd

# 模拟历史排期数据（实际应从国务院网站获取）
historical_data = {
    'date': ['2023-01', '2023-02', '2023-03', '2023-04', '2023-05', '2023-06'],
    'eb2_final_action': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-01-01', '2018-12-01', '2018-11-01'],
    'eb2_filing_date': ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-01-01', '2019-12-01', '2019-11-01']
}

df = pd.DataFrame(historical_data)

def trend_analysis(df, category):
    """分析排期趋势"""
    # 计算每月变化
    df['final_action_change'] = pd.to_datetime(df[f'{category}_final_action']).diff()
    df['filing_date_change'] = pd.to_datetime(df[f'{category}_filing_date']).diff()
    
    # 计算平均前进速度
    avg_speed = df['final_action_change'].dt.days.mean() / 30  # 月
    
    return {
        "平均前进速度": f"{avg_speed:.1f} 个月/月",
        "最近趋势": "倒退" if avg_speed < 0 else "前进",
        "建议": "密切关注下月排期" if avg_speed < 0 else "排期稳定"
    }

# 分析EB-2类别趋势
trend = trend_analysis(df, 'eb2')
print(trend)

如何准确判断PD在当前队列中的真实位置

方法1：对比优先日期与排期日期

核心原则：你的优先日期必须早于或等于排期表上的日期

def check_eligibility(my_pd, category, country, filing=False):
    """
    检查申请资格
    filing=True: 检查递交申请资格
    filing=False: 检查最终批准资格
    """
    # 获取当前排期（需从国务院网站实时获取）
    current_schedule = {
        'EB-2': {
            'China': {
                'final_action': '2019-08-01',
                'filing': '2020-06-01'
            }
        }
    }
    
    my_date = datetime.strptime(my_pd, "%Y-%m-%d")
    
    if filing:
        schedule_date = current_schedule[category][country]['filing']
        action = "递交I-485申请"
    else:
        schedule_date = current_schedule[category][country]['final_action']
        action = "绿卡最终批准"
    
    schedule_date_dt = datetime.strptime(schedule_date, "%Y-%m-%d")
    
    if my_date <= schedule_date_dt:
        return f"✅ 符合条件，可以{action}。优先日期：{my_pd}，排期日期：{schedule_date}"
    else:
        days_to_wait = (my_date - schedule_date_dt).days
        return f"❌ 需要等待，优先日期：{my_pd}，排期日期：{schedule_date}，还需等待 {days_to_wait} 天"

# 测试不同情况
print(check_eligibility("2019-05-01", "EB-2", "China", filing=False))
print(check_eligibility("2020-05-01", "EB-2", "China", filing=True))

方法2：使用Visa Bulletin追踪工具

class VisaBulletinTracker:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    def add_month(self, month, category, country, final_action, filing):
        """添加每月排期数据"""
        self.history.append({
            'month': month,
            'category': category,
            'country': country,
            'final_action': final_action,
            'filing': filing
        })
    
    def predict_next(self, my_pd, category, country):
        """基于历史数据预测下月排期"""
        if not self.history:
            return "需要至少2个月的历史数据"
        
        # 筛选特定类别和国家的数据
        relevant_data = [h for h in self.history if h['category'] == category and h['country'] == country]
        
        if len(relevant_data) < 2:
            return "数据不足"
        
        # 计算最近两个月的平均变化
        latest = relevant_data[-1]
        previous = relevant_data[-2]
        
        final_change = (datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") - 
                       datetime.strptime(previous['final_action'], "%Y-%m-%d")).days
        
        filing_change = (datetime.strptime(latest['filing'], "%Y-%m-%d") - 
                        datetime.strptime(previous['filing'], "%Y-%m-%d")).days
        
        # 预测下月变化
        predicted_final = datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") + timedelta(days=final_change)
        predicted_filing = datetime.strptime(latest['filing'], "%Y-%m-%d") + timedelta(days=filing_change)
        
        my_pd_dt = datetime.strptime(my_pd, "%Y-%m-%d")
        
        return {
            "当前排期": latest['final_action'],
            "预测下月排期": predicted_final.strftime("%Y-%m-%d"),
            "预测变化": f"{final_change} 天",
            "你的PD位置": "已到" if my_pd_dt <= datetime.strptime(latest['final_action'], "%Y-%m-%d") else "未到"
        }

# 使用示例
tracker = VisaBulletinTracker()
tracker.add_month("2023-05", "EB-2", "China", "2019-01-01", "2020-01-01")
tracker.add_month("2023-06", "EB-2", "China", "2018-12-01", "2019-12-01")  # 倒退

prediction = tracker.predict_next("2020-03-15", "EB-2", "China")
print(prediction)

方法3：考虑国别限制和签证倒退（Visa Retrogression）

当某个国家的申请人数超过配额时，会发生国别限制（Country Limit）和签证倒退：

def calculate_country_limit_impact(category, country, my_pd):
    """
    计算国别限制对排队位置的影响
    """
    # 全球配额和国别配额
    global_quota = {
        'EB-1': 40040,
        'EB-2': 40040,
        'EB-3': 40040,
        'EB-5': 9940
    }
    
    country_specific_quota = 7%  # 每个国家最多7%的配额
    
    # 估算等待人数（基于历史数据）
    estimated_waiting = {
        ('EB-2', 'China'): 50000,
        ('EB-2', 'India'): 800000,
        ('EB-5', 'China'): 30000
    }
    
    key = (category, country)
    if key in estimated_waiting:
        waiting = estimated_waiting[key]
        quota = global_quota[category] * country_specific_quota
        
        # 计算预计等待时间
        years_to_wait = waiting / quota
        
        return {
            "国家": country,
            "类别": category,
            "预计等待人数": waiting,
            "年度配额": quota,
            "预计等待时间": f"{years_to_wait:.1f} 年",
            "建议": "考虑其他途径" if years_to_wait > 10 else "耐心等待"
        }
    
    return {"信息": "该类别无显著国别限制"}

# 示例：中国EB-2申请人
impact = calculate_country_limit_impact("EB-2", "China", "2020-03-15")
print(impact)

实际操作指南

1. 每月追踪Visa Bulletin

推荐工具：

• 美国国务院官网：travel.state.gov
• 移民局官网：uscis.gov（用于确认使用哪个排期表）
• 第三方工具：VisaJourney, TrackVisa

2. 建立个人追踪表格

# 创建个人排期追踪模板
import csv

def create_tracker_template(filename="my_visa_schedule.csv"):
    """创建个人排期追踪模板"""
    headers = [
        "申请类别",
        "优先日期",
        "出生国",
        "当前排期（Final Action）",
        "当前排期（Filing）",
        "是否已到排期",
        "预计等待时间",
        "备注"
    ]
    
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(headers)
    
    print(f"追踪模板已创建：{filename}")

# 使用示例
create_tracker_template()

3. 关键注意事项

⚠️ 重要提醒：

1. 排期可能倒退：国务院会根据签证使用情况调整排期，可能前进也可能倒退
2. 国别限制：每个国家最多7%的配额，中国、印度等申请大国等待时间更长
3. 类别转换：在某些情况下可以转换移民类别（如EB-2降级到EB-3）
4. 超龄问题：随行子女可能面临年龄锁定（CSPA）问题
5. 咨询专业律师：复杂情况建议咨询移民律师

4. 实时数据获取示例

# 注意：实际使用时需要处理网站反爬虫机制
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_visa_bulletin(month, year):
    """
    从国务院网站获取Visa Bulletin数据
    注意：实际使用时需要处理网站反爬虫机制
    """
    url = f"https://travel.state.gov/content/travel/en/legal/visa-law0/visa-bulletin/{year}/visa-bulletin-for-{month}-{year}.html"
    
    try:
        # 实际使用时需要添加headers和处理反爬虫
        response = requests.get(url, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 解析排期表数据（具体解析逻辑需要根据网页结构调整）
            return "数据获取成功（示例）"
        else:
            return f"HTTP错误：{response.status_code}"
    except Exception as e:
        return f"获取失败：{str(e)}"

# 示例调用（实际使用时需要处理反爬虫）
# result = fetch_visa_bulletin("June", "2023")
# print(result)

总结

准确判断优先日期的真实排队位置需要：

1. 理解排期表结构：区分Final Action Date和Dates for Filing
2. 持续追踪变化：每月关注Visa Bulletin更新
3. 考虑国别限制：中国、印度等国家等待时间更长
4. 使用计算工具：量化等待时间和位置变化
5. 关注政策变化：移民政策可能随时调整

记住，排期是动态变化的，你的位置也会随之变化。建议建立个人追踪系统，定期更新数据，并在关键决策前咨询专业移民律师。