api 1.4

server/backend/handlers/ozon_handler.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings
-from server.backend.api.nomenclature import nomenclature
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
 
 def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum_2:str):
@@ -9,11 +9,12 @@ def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum
     df[real_sum_1]+=df[real_sum_2]
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy()
     df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
-    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
-    
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
     df['price'] = df['price'].astype(float) #Float to Int, if exists  
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
     df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try:
@@ -22,7 +23,6 @@ def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum
             errors.append((i, e.errors())) #выводит ошибку и пишет номер строки
     if errors:
         raise Exception(f"There are some errors with validation in Отчет о реализации, check it ", errors)
-    
     return validated_rows
 def evaluating(dfs):
     validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti='2',real_quantity='8', real_sum_1='5',real_sum_2='6')   # номера столбцов от озона

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -1,18 +1,18 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
 
-
 def process_sheet(df, real_arti:int, real_quantity:int, real_sum_1:int):
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy().dropna() #copy and drop all NA values
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy()
     df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
-    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
-    
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
     df['price'] = df['price'].astype(float) #Float to Int, if exists  
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
-    df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try:

server/backend/handlers/ozon_wb_yandex_com_handler.py

@@ -1,19 +1,19 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
 
-
 def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str):
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy().dropna() #copy and drop all NA values
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy()
     df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
-    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
-
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
     df['price'] = df['price'].astype(float) #переделка к норм виду и преобразование в float
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
     df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
-
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try:

server/backend/handlers/wb_handler.py

@@ -1,19 +1,19 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
-
 def process_sheet(df, document_type:str):
     df = df[['Артикул поставщика', 'Тип документа', 'Кол-во', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)']].copy().dropna() #copy and drop all NA values
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     df = df[df['Тип документа'] == document_type] #фильтруем по типу документа
-
     df = df[['Артикул поставщика', 'Кол-во', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)']].copy()
     df.rename(columns={'Артикул поставщика': 'arti', 'Кол-во': 'counts', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)': 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
-    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
-    
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
     df['price'] = df['price'].astype(float) #Float to Int, if exists  
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
     df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'})
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try:

server/backend/handlers/wb_purchases_handler.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
 
 def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str):
@@ -7,12 +8,12 @@ def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str):
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy()
     df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
-    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
-    
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
     df['price'] = df['price'].str.replace(' ', '', regex=False).str.replace(',', '.', regex=False).astype(float) #переделка к норм виду и преобразование в float
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
     df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
-
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try:

server/backend/handlers/yandex_handler.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
+from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
 
 def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
@@ -7,12 +8,12 @@ def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     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'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #regex implemented
-    
+    df['arti'] = df['arti'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') #arti под regex
     df['price'] = df['price'].astype(float) #To float, if exists 
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #To float, if exists 
     df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
-
+    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
         try: