32 lines
2.0 KiB
Python
32 lines
2.0 KiB
Python
from pydantic import ValidationError
|
||
from server.backend.schemas.pydantic import ExcelInfo, settings,Translit
|
||
from server.backend.api.nomenclature import processing
|
||
import re
|
||
|
||
def process_sheet(df, real_arti:int, real_quantity:int, real_sum_1:int):
|
||
#Выборка
|
||
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]]
|
||
df.rename(columns={real_arti: 'arti', real_quantity: 'counts', real_sum_1: '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 = 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 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 |