refactoring 1.1

server/backend/api/realisation.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+import requests
+import json
+from base64 import b64encode
+from server.backend.schemas.pydantic import settings

server/backend/api/report.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+import requests
+import json
+from base64 import b64encode
+from server.backend.schemas.pydantic import settings

server/backend/handlers/ozon_handler.py

@@ -1,19 +1,14 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
-
 def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum_2:str):
     df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1, real_sum_2]].copy().dropna() #copy and drop all NA values
     df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
     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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #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
@@ -30,4 +25,6 @@ def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum
 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
     validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti='2',real_quantity='16', real_sum_1='13',real_sum_2='14')#
-    return validated_rows_1, validated_rows_2
+    return validated_rows_1, validated_rows_2
+
+#Добавить проверку с бд по keys

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -1,18 +1,14 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
 
 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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #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

server/backend/handlers/ozon_wb_yandex_com_handler.py

@@ -1,18 +1,14 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
 
 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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #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

server/backend/handlers/wb_handler.py

@@ -1,12 +1,7 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
-
 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
@@ -14,7 +9,7 @@ def process_sheet(df, document_type:str):
 
     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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #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

server/backend/handlers/wb_purchases_handler.py

@@ -1,18 +1,13 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
-
 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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
     
     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

server/backend/handlers/yandex_handler.py

@@ -1,18 +1,13 @@
 from pydantic import ValidationError
-from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo
+from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings
 import re
 
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
-load_dotenv()
-PATTERN = os.getenv("PATTERN")
-
 def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
     df = df[['Ваш SKU', 'Количество, шт.', 'Сумма транзакции, ₽']].copy().dropna() #выбираем нужные колонки, делаем копию, чтобы можно было удалить None inline модом
     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'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #regex implemented
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({settings.PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #regex implemented
     
     df['price'] = df['price'].astype(float) #To float, if exists 
     df['counts'] = df['counts'].astype(int) #To float, if exists 

server/backend/schemas/pydantic.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
+from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
 class ExcelInfo(BaseModel):
     arti:str = Field(..., min_length=5, max_length=12, description="arti of the clothes")
     counts:int = Field(..., gt=0, description="the quantity of the clothes")
@@ -8,4 +9,35 @@ class ExcelRealization(BaseModel):
 class ExcelReturning(BaseModel):
     pass
 class ExcelOut(BaseModel):
-    pass
+    pass
+class Settings(BaseSettings):
+    DIR:str
+    PATTERN: str
+    USERNAME: str
+    PASSWORD: str
+    URL_REPORT:str
+    URL_REALISATION:str
+    BUYER: str
+    COMPANY: str
+    STORE: str
+    CONTRAGENT_RWB:str
+    CONTRAGENT_OZON:str
+    CONTRAGENT_YANDEX:str
+    CONTRACT_RWB0:str
+    CONTRACT_RWB1:str
+    CONTRACT_RWB2:str
+    MEASURE:str
+    A60_01:str
+    A62_02:str
+    A60_02:str
+    A62_01:str
+    A45_02:str
+    A90_01_1:str
+    A90_02_1:str
+    A90_03:str
+    A76_09:str
+    model_config = SettingsConfigDict(
+        env_file=".env",
+        env_file_encoding="utf-8"
+    )
+settings = Settings()

server/backend/services/validating_files.py

@@ -1,10 +1,7 @@
 import server.backend.services.excel as excel
-
-from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
-import os
+from server.backend.schemas.pydantic import settings
 from pathlib import Path
-load_dotenv()
-base_dir = Path(os.getenv("DIR"))
+DIR = Path(settings.DIR)
 
 handlers = { #метки какие файлы есть и должны быть занесены с вызовами функций из файла
     "period_closure_income": excel.YandexHandler,
@@ -19,9 +16,9 @@ handlers = { #метки какие файлы есть и должны быть
 
 #Проход по всем файлам в директории
 def validating():
-    if not base_dir.exists():
-        raise (f"Директория {base_dir} не существует") #Проверка существует ли директория
-    for file in base_dir.rglob("*.xlsx"):
+    if not DIR.exists():
+        raise (f"Директория {DIR} не существует") #Проверка существует ли директория
+    for file in DIR.rglob("*.xlsx"):
 
         if file.name.startswith("~$"): #Проверка не редактируемый ли файл
             continue