40 lines
2.7 KiB
Python
40 lines
2.7 KiB
Python
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 last_day_of_month(format: str):
|
|
today = datetime.datetime.now()
|
|
first_day_current_month = today.replace(day=1)
|
|
last_day_prev_month = first_day_current_month - datetime.timedelta(days=1)
|
|
return last_day_prev_month.strftime(format)
|
|
def process_sheet(df, multiply_price=1, sheet_name=''):
|
|
#Выборка
|
|
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
|
|
|
|
#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) #To float, if exists
|
|
df['counts'] = df['counts'].astype(int) #To float, if exists
|
|
|
|
#Группировка
|
|
df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'}) #groupping
|
|
df = processing(df) #vlookup for ref_keys
|
|
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")
|
|
date = last_day_of_month(settings.TIMEFORMAT)
|
|
return validated_rows_1, validated_rows_2, date |