com handler 1.0

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -1,24 +1,30 @@
 from pydantic import ValidationError
 from server.backend.pydantic import ExcelInfo
 import re
-def process_sheet(df, real_arti = 0, real_quantity=0, real_sum_1=0):
-    pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}' #regex
+
+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_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 = 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_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
+    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'}) #groupping
     validated_rows, errors = [], []
-    for i, row in df_validate.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
+    for i, row in df.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)
+        raise Exception(f"There are some errors with validation in Отчет о выкупленных товарах, 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