ozon_real_handler 1.1

server/backend/excel.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import pandas as pd
 import server.backend.handlers.yandex_handler as yandex_handler
 import server.backend.handlers.wb_handler as wb_handler
+import server.backend.handlers.ozon_handler as ozon_handler
 # def read_excel(base_dir):
 #     try:
 #         dfs = pd.read_excel(base_dir, sheet_name=None)
@@ -30,6 +31,7 @@ class YandexHandler(BaseHandler):
         if "Получено от потребителей" not in dfs or "Возвращено потребителям" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
         # вызываем функцию evaluating
+
         validated_data = yandex_handler.evaluating(dfs)
         print("Реализация Яндекс завершена, валидированных строк:", len(validated_data[0]), "Реализация", len(validated_data[1]), "Возвраты")
 
@@ -46,7 +48,9 @@ class OZONHandler(BaseHandler):
         dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=14, skipfooter=17) #skip the header and the footer
         if "Отчет о реализации" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
-        print("Реализация OZON")
+        validated_data = ozon_handler.evaluating(dfs)
+        print("Реализация OZON завершена, валидированных строк:", len(validated_data[0]), "Реализация", len(validated_data[1]), "Возвраты")
+
 
 class OZONPurchasesHandler(BaseHandler):
     def process(self):

server/backend/handlers/ozon_handler.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+def process_sheet(df, real_arti = '', real_quantity='', real_sum_1='', real_sum_2=''):
+    pattern = r'[A-ZА-Я]{0,1}\d{4}[A-ZА-Я]{1,2}\d{1}' #regex
+    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_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_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:
+            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["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