com handler 1.0

server/backend/excel.py

@@ -1,11 +1,10 @@
 import pandas as pd
-# def read_excel(base_dir):
+import server.backend.handlers.yandex_handler as yandex_handler
-#     try:
+import server.backend.handlers.wb_handler as wb_handler
-#         dfs = pd.read_excel(base_dir, sheet_name=None)
+import server.backend.handlers.ozon_handler as ozon_handler
-#         return dfs
+import server.backend.handlers.ozon_purchases_handler as ozon_purchases_handler
-#     except Exception as e:
+import server.backend.handlers.wb_purchases_handler as wb_purchases_handler
-#         raise f"⚠️ Ошибка при чтении {file.name}: {e}"
+import server.backend.handlers.ozon_wb_yandex_com_handler as ozon_wb_yandex_com_handler
-
 class BaseHandler:
     def __init__(self, file_path):
         self.file_path = file_path
@@ -23,70 +22,86 @@ class BaseHandler:
 class YandexHandler(BaseHandler):
     def process(self):
         # читаем Excel внутри объекта
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        #доставать дату
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=[0, 1, 3]) #skip header
         # проверяем наличие нужных листов
         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")
-        # сама обработка
+        # вызываем функцию evaluating
-        print("Реализация Яндекс")
+        validated_data = yandex_handler.evaluating(dfs)
+        print("Реализация Яндекс завершена, валидированных строк:", len(validated_data[0]), "Реализация", len(validated_data[1]), "Возвраты")
 
 class WBHandler(BaseHandler):
     def process(self):
         dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        #доставать дату по месяцу и просто день ставить последний
         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):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        #Доставать № документа и дату
+        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):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        #доставать дату и номер документа
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=12, skipfooter=1)
         if "Отчет о выкупленных товарах" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
-        print("Выкупы озон")
+        validated_data = ozon_purchases_handler.evaluating(dfs)
+        print("Выкупы OZON завершены, валидированных строк:", len(validated_data), "Реализация")
 
 class WBPurchasesHandler(BaseHandler):
     def process(self):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=9, skipfooter=7)
         if "Sheet1" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
-        print("Выкупы wb")
+        validated_data = wb_purchases_handler.evaluating(dfs)
+        print("Выкупы WB завершены, валидированных строк:", len(validated_data), "Реализация")
+
 class OZONComHandler(BaseHandler):
     def process(self):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skipfooter=1)
         if "Лист_1" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
         df = dfs["Лист_1"]  
         cont = df.iloc[1, 0]
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=[0,2],skipfooter=1)
         if cont != "«Интернет решения» ООО":
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} неверный контрагент")
-        print("Товары, переданные на комиссию озон")
+        validated_data = ozon_wb_yandex_com_handler.evaluating(dfs)
+        print("Передача на коммисию OZON завершена, валидированных строк:", len(validated_data), "Реализация")
 
 class WBComHandler(BaseHandler):
     def process(self):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skipfooter=1)
         if "Лист_1" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
         df = dfs["Лист_1"]  
         cont = df.iloc[1, 0]
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=[0,2], skipfooter=1)
         if cont != '"Вайлдберриз" ООО':
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} неверный контрагент")
-        print("Товары, переданные на комиссию wb")
+        validated_data = ozon_wb_yandex_com_handler.evaluating(dfs)
+        print("Передача на коммисию WB завершена, валидированных строк:", len(validated_data), "Реализация")
 
 class YandexComHandler(BaseHandler):
     def process(self):
-        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None)
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skipfooter=1)
         if "Лист_1" not in dfs:
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} отсутствуют необходимые листы")
         df = dfs["Лист_1"]  
         cont = df.iloc[1, 0]
+        dfs = pd.read_excel(self.file_path, sheet_name=None, skiprows=[0,2], skipfooter=1)
         if cont != "Яндекс Маркет ООО":
             raise Exception(f"В файле {self.file_path.name} неверный контрагент")
-        print("Товары, переданные на комиссию yandex")
+        validated_data = ozon_wb_yandex_com_handler.evaluating(dfs)
+        print("Передача на коммисию YANDEX завершена, валидированных строк:", len(validated_data), "Реализация")
     

server/backend/handlers/ozon_handler.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
+import os
+load_dotenv()
+PATTERN = os.getenv("PATTERN")
+
+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
+    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'}) #groupping
+    validated_rows, errors = [], []
+    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 Отчет о реализации, 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

server/backend/handlers/ozon_purchases_handler.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+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 = 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['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.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 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
+    return validated_rows_1

server/backend/handlers/ozon_wb_yandex_com_handler.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
+import os
+load_dotenv()
+PATTERN = os.getenv("PATTERN")
+
+def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str):
+    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 = 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['price'] = df['price'].astype(float) #переделка к норм виду и преобразование в float
+    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.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 Лист_1, check it ", errors)
+    return validated_rows
+def evaluating(dfs):
+    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Лист_1"], real_arti="Артикул",real_quantity=dfs["Лист_1"].columns[4], real_sum_1=dfs["Лист_1"].columns[8])   # номера столбцов
+    return validated_rows_1

server/backend/handlers/wb_handler.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+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 = 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.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["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
+

server/backend/handlers/wb_purchases_handler.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
+import os
+load_dotenv()
+PATTERN = os.getenv("PATTERN")
+
+def process_sheet(df, real_arti:str, real_quantity:str, real_sum_1:str):
+    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 = 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['price'] = df['price'].str.replace(' ', '', regex=False).str.replace(',', '.', regex=False).astype(float) #переделка к норм виду и преобразование в float
+    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.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["Sheet1"], real_arti='Артикул',real_quantity="Количество", real_sum_1='''Сумма выкупа, руб., 
+(вкл. НДС)''')   # номера столбцов от озона
+    return validated_rows_1

server/backend/handlers/yandex_handler.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from pydantic import ValidationError
+from server.backend.pydantic import ExcelInfo
+import re
+
+from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
+import os
+load_dotenv()
+PATTERN = os.getenv("PATTERN")
+
+def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
+    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) #regex implemented
+    
+    df['price'] = df['price'].astype(float) #To float, if exists 
+    df['counts'] = df['counts'].astype(int) #To float, if exists 
+    df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
+
+    validated_rows, errors = [], []
+    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 {sheet_name}, check it ", errors)
+    return validated_rows
+def evaluating(dfs):
+    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Получено от потребителей"], sheet_name="Получено от потребителей")
+    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Возвращено потребителям"], multiply_price=-1, sheet_name="Возвращено потребителям")
+    return validated_rows_1, validated_rows_2

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")
+    arti:str = Field(..., min_length=5, max_length=12, description="arti of the clothes")
-    counts:int = Field(..., ge=0, description="the quantity of the clothes")
+    counts:int = Field(..., gt=0, description="the quantity of the clothes")
-    price:int = Field(..., ge=0, description="the price of the clothes")
+    price:float = Field(..., gt=0, description="the price of the clothes")
 class ExcelRealization(BaseModel):
     pass
 class ExcelReturning(BaseModel):