yandex_real_handler 1.0

server/backend/excel.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import pandas as pd
+import server.backend.handlers.yandex_handler as yandex_handler
 # def read_excel(base_dir):
 #     try:
 #         dfs = pd.read_excel(base_dir, sheet_name=None)
@@ -23,12 +24,13 @@ class BaseHandler:
 class YandexHandler(BaseHandler):
     def process(self):
         # читаем Excel внутри объекта
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=[0, 1, 3])
         # проверяем наличие нужных листов
         if "Получено от потребителей" not in dfs or "Возвращено потребителям" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
-        # сама обработка
+        # вызываем функцию evaluating
-        print("Реализация Яндекс")
+        validated_data = yandex_handler.evaluating(dfs)
+        print("Реализация Яндекс завершена, валидированных строк:", len(validated_data[0]), "Реализация", len(validated_data[1]), "Возвраты")
 
 class WBHandler(BaseHandler):
     def process(self):

server/backend/handlers/yandex_handler.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
+    # INLINE regex к колонке 'arti'
+    pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}'
+
+    df = df[['Ваш SKU', 'Количество, шт.', 'Сумма транзакции, ₽']].copy().dropna() #выбираем нужные колонки, делаем копию, чтобы можно было удалить None inline модом
+    df['Сумма транзакции, ₽'] *= multiply_price #умножаем на -1 для возвратов
+    df.rename(columns={'Ваш SKU': 'arti', 'Количество, шт.': 'counts', 'Сумма транзакции, ₽': 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({pattern})', flags=re.IGNORECASE) #
+
+    validated_rows, errors = [], []
+    for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
+        try:
+            validated_rows.append(ExcelInfo(**row.to_dict())) #добавляем в список проверенные данные полученные от pydantic, которые туда передаются в виде dict
+        except ValidationError as e:
+            errors.append((i, e.errors())) #выводит ошибку и пишет номер строки
+    if errors:
+        raise Exception(f"There are some errors with validation in {sheet_name}, check it ", errors)
+    return validated_rows
+def evaluating(dfs):
+    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Получено от потребителей"], sheet_name="Получено от потребителей")
+    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Возвращено потребителям"], multiply_price=-1, sheet_name="Возвращено потребителям")
+    return validated_rows_1, validated_rows_2