From aa5cc18e2404df4026911356de04fecd69085b0e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: "MH.Dmitrii" <MH.Dmitrii@homyk.space>
Date: Tue, 4 Nov 2025 16:24:01 +0300
Subject: [PATCH] wb_real_handler 1.0 + yandex_real_handler 1.1

---
 server/backend/excel.py                   |  4 ++-
 server/backend/handlers/wb_handler.py     | 35 +++++++++++++++++++++++
 server/backend/handlers/yandex_handler.py |  6 +++-
 server/backend/pydantic.py                |  4 +--
 4 files changed, 45 insertions(+), 4 deletions(-)
 create mode 100644 server/backend/handlers/wb_handler.py

diff --git a/server/backend/excel.py b/server/backend/excel.py
index 5bb5666..83bb2cb 100644
--- a/server/backend/excel.py
+++ b/server/backend/excel.py
@@ -1,5 +1,6 @@
 import pandas as pd
 import server.backend.handlers.yandex_handler as yandex_handler
+import server.backend.handlers.wb_handler as wb_handler
 # def read_excel(base_dir):
 #     try:
 #         dfs = pd.read_excel(base_dir, sheet_name=None)
@@ -37,7 +38,8 @@ class WBHandler(BaseHandler):
         dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
         if "Sheet1" not in dfs :
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
-        print("Реализация WB")
+        validated_data = wb_handler.evaluating(dfs)
+        print("Реализация WB завершена, валидированных строк:", len(validated_data[0]), "Реализация", len(validated_data[1]), "Возвраты")
 
 class OZONHandler(BaseHandler):
     def process(self):
diff --git a/server/backend/handlers/wb_handler.py b/server/backend/handlers/wb_handler.py
new file mode 100644
index 0000000..5886841
--- /dev/null
+++ b/server/backend/handlers/wb_handler.py
@@ -0,0 +1,35 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+def process_sheet(df, document_type= ''):
+    pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}' #regex
+    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_validate = df[['Артикул поставщика', 'Кол-во', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)']].copy()
+    df_validate.rename(columns={'Артикул поставщика': 'arti', 'Кол-во': 'counts', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)': '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:
+            if df.loc[i, 'Тип документа'] == document_type:
+                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["Sheet1"], document_type='Продажа')
+    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Sheet1"], document_type='Возврат')
+    # sum_1 = sum(row.price for row in validated_rows_1)
+    # sum_2 = sum(row.price for row in validated_rows_2)
+
+    # print("Sum for 'Продажа':", sum_1)
+    # print("Sum for 'Возврат':", sum_2)
+    return validated_rows_1, validated_rows_2
+
diff --git a/server/backend/handlers/yandex_handler.py b/server/backend/handlers/yandex_handler.py
index c216efe..ee7dcb2 100644
--- a/server/backend/handlers/yandex_handler.py
+++ b/server/backend/handlers/yandex_handler.py
@@ -6,9 +6,13 @@ def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
     pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}'
 
     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) #
+    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({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 
 
     validated_rows, errors = [], []
     for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
diff --git a/server/backend/pydantic.py b/server/backend/pydantic.py
index fa0ff2b..b44af59 100644
--- a/server/backend/pydantic.py
+++ b/server/backend/pydantic.py
@@ -1,8 +1,8 @@
 from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
 class ExcelInfo(BaseModel):
     arti:str = Field(..., min_length=6, max_length=12, description="arti of the clothes")
-    counts:int = Field(..., ge=0, description="the quantity of the clothes")
-    price:int = Field(..., ge=0, description="the price of the clothes")
+    counts:int = Field(..., gt=0, description="the quantity of the clothes")
+    price:float = Field(..., gt=0, description="the price of the clothes")
 class ExcelRealization(BaseModel):
     pass
 class ExcelReturning(BaseModel):