date 1.1

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -2,31 +2,47 @@ from pydantic import ValidationError
 from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
 from server.backend.api.nomenclature import processing
 import re
-
+import datetime
+import re
+import datetime
+def report_date(df, format: str):
+    row_text = " ".join(df.iloc[0].astype(str))
+    match = re.search(r"по\s+(\d{2}\.\d{2}\.\d{4})", row_text)
+    if not match:
+        return None
+    dt = datetime.datetime.strptime(match.group(1), "%d.%m.%Y")
+    return dt.strftime(format)
 def process_sheet(df, real_arti:int, real_quantity:int, real_sum_1:int):
-    #Выборка
-    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]]
-    df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
+    df = df.iloc[2:].reset_index(drop=True)
 
-    #Нормализация
+    # выбор нужных столбцов ПО ПОЗИЦИИ
+    df = df.iloc[:, [real_arti, real_quantity, real_sum_1]].copy().dropna()
+    df = df[(df != 0).all(axis=1)]
+
+    # сразу задаём нужные имена
+    df.columns = ['arti', 'counts', 'price']
+
+    # нормализация
     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['arti'] = df['arti'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})')
+    df['price'] = df['price'].astype(float)
+    df['counts'] = df['counts'].astype(int)
 
     #Группировка
     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
+    for i, row in df.iterrows():
         try:
-            validated_rows.append(ExcelInfo(**row.to_dict())) #добавляем в список проверенные данные полученные от pydantic, которые туда передаются в виде dict
+            validated_rows.append(ExcelInfo(**row.to_dict()))
         except ValidationError as e:
-            errors.append((i, e.errors())) #выводит ошибку и пишет номер строки
+            errors.append((i, e.errors()))
     if errors:
-        raise Exception(f"There are some errors with validation in Отчет о выкупленных товарах, check it ", errors)
+        raise Exception(
+            "There are some errors with validation in Отчет о выкупленных товарах",
+            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
+    date=report_date(dfs["Отчет о выкупленных товарах"], format=settings.TIMEFORMAT)
+    return validated_rows_1, date