com handler 1.0

server/backend/handlers/wb_handler.py

@@ -2,22 +2,27 @@ 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
+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
-    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
+    df = df[df['Тип документа'] == document_type] #фильтруем по типу документа
 
+    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['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'})
     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:
-            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
+            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: