48 lines
2.9 KiB
Python
48 lines
2.9 KiB
Python
from pydantic import ValidationError
|
|
from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
|
|
from server.backend.api.nomenclature import processing
|
|
import datetime
|
|
|
|
def last_day_of_month(date_format: str):
|
|
next_month = datetime.datetime.now().replace(day=28) + datetime.timedelta(days=4)
|
|
last_day = next_month - datetime.timedelta(days=next_month.day)
|
|
return last_day.strftime(date_format)
|
|
def process_sheet(df, document_type:str):
|
|
#Выборка
|
|
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)']]
|
|
df.rename(columns={'Артикул поставщика': 'arti', 'Кол-во': 'counts', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)': '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) #Float to Int, if exists
|
|
df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
|
|
|
|
#Группировка
|
|
df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'})
|
|
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 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')
|
|
date = last_day_of_month(settings.TIMEFORMAT)
|
|
# 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, date
|
|
|