dates

server/backend/handlers/ozon_handler.py

@@ -1,32 +1,49 @@
 from pydantic import ValidationError
 from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo,settings,Translit
 from server.backend.api.nomenclature import processing
+import datetime
 import re
+def report_date(df, format: str):
+    cell = str(df.iloc[0, 4])
+    match = re.search(r"\d{2}\.\d{2}\.\d{4}", cell)
+    if not match:
+        return None
+    dt = datetime.datetime.strptime(match.group(0), "%d.%m.%Y")
+    return dt.strftime(format)
+def process_sheet(df,real_arti: int,real_quantity: int,real_sum_1: int,real_sum_2: int):
+    # пропускаем служебные строки
+    df = df.iloc[2:].reset_index(drop=True)
 
-def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str, real_sum_2:str):
-    df = df[[real_arti, real_quantity, real_sum_1, real_sum_2]].copy().dropna() #copy and drop all NA values
-    df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
-    df[real_sum_1]+=df[real_sum_2]
-    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
+    # выбираем нужные колонки по индексам
+    df = df.iloc[:, [real_arti, real_quantity, real_sum_1, real_sum_2]].copy()
+    df.dropna(inplace=True)
+    df = df[(df != 0).all(axis=1)]
+
+    # складываем суммы
+    df.iloc[:, 2] += df.iloc[:, 3]
+    df = df.iloc[:, [0, 1, 2]]
+    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 = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
-    df = processing(df) #vlookup for ref_keys
+    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 = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'})
+    df = processing(df)
     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 реализации, check it ", errors)
+        raise Exception("There are some errors with validation in Отчет о реализации", errors)
     return validated_rows
 def evaluating(dfs):
-    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti='2',real_quantity='8', real_sum_1='5',real_sum_2='6')   # номера столбцов от озона
-    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti='2',real_quantity='16', real_sum_1='13',real_sum_2='14')#
-    return validated_rows_1, validated_rows_2
-
-#Добавить проверку с бд по keys
+    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti=2,real_quantity=8, real_sum_1=5,real_sum_2=6)   # номера столбцов от озона
+    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Отчет о реализации"], real_arti=2,real_quantity=16, real_sum_1=13,real_sum_2=14)#
+    date=report_date(dfs["Отчет о реализации"], format=settings.TIMEFORMAT)
+    return validated_rows_1, validated_rows_2, date