api 1.4

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: