ozon_purchases_handler 1.0

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+def process_sheet(df, real_arti = '', real_quantity='', real_sum_1=''):
+    pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}' #regex
+    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_validate = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy()
+    df_validate.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
+    df_validate['arti'] = df_validate['arti'].astype(str).str.extract(f'({pattern})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
+    
+    df_validate['price'] = df_validate['price'].astype(float) #Float to Int, if exists  
+    df_validate['counts'] = df_validate['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
+    validated_rows, errors = [], []
+    for i, row in df_validate.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 Sheet1, check it ", errors)
+    return validated_rows
+def evaluating(dfs):
+    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Отчет о выкупленных товарах"], real_arti=3,real_quantity=10, real_sum_1=11)   # номера столбцов от озона
+    return validated_rows_1