ozon update

columns.json

@@ -8,7 +8,11 @@
         "Не_выкупы":16,
         "Налог_в_руб":115,   
         "Прибыль":118, 
-        "Все_удержания_магазина": 104
+        "Все_удержания_магазина": 104,
+        "Эквайринг":26,
+        "Логистика":35,
+        "Себестоимость":22,
+        "Утилизация":18
     },
     "wb":{
         "Артикул": 0,

handlers/handler.py

@@ -2,74 +2,159 @@ import pandas as pd
 from schema.pydantic import settings, Translit
 import os
 class BaseHandler:
+
     def __init__(self, file_path:str):
+
         self.file_name = file_path
         self.file_path = os.path.join(settings.INPUTDIR, file_path)
         
     def struct(self):
+
         try:
             return pd.ExcelFile(self.file_path)
         except Exception as e:
             raise Exception(f"⚠️ Ошибка при получении структуры {self.file_path}: {e}")
             
     def read(self):
+
         try:
             return pd.read_excel(self.file_path)
         except Exception as e:
             raise Exception(f"⚠️ Ошибка при чтении файла {self.file_path}: {e}")
 
 class Handler(BaseHandler):
-    def get_articles_with_sales(self, columns:dict, sheet_name:str):
-        xls = self.struct()
 
-        if sheet_name not in xls.sheet_names:
+    def __init__(self,file_path:str, columns:dict, sheet_name:str):
-            raise Exception('⚠️ Лист {sheet_name} не найден')
 
-        df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name)
+        super().__init__(file_path)
-        df = df.iloc[:, list(columns.values())]
-        df.columns = list(columns.keys())
 
-        #Нормализация
+        self.xls = self.struct()
-        df['Артикул'] = df['Артикул'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+
+        if sheet_name not in self.xls.sheet_names:
+            raise Exception(f'⚠️ Лист {sheet_name} не найден')
+
+        self.df = pd.read_excel(self.xls, sheet_name=sheet_name)
+        self.df = self.df.iloc[:, list(columns.values())]
+        self.df.columns = list(columns.keys())
+
+
+    def normalization(self):           #Нормализация
+
+        self.df['Артикул'] = self.df['Артикул'].replace(Translit.TRANSLIT, regex=True)
+
+
+    def grouping(self):        #группировка
+
+        self.df['Артикул'] = self.df['Артикул'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})') # Отбираем Артикула по регексу
+        self.df.dropna(subset=["Артикул"], inplace=True)                                                     # Удаляем пустые строки
+
+        agg_dict = {col: "sum" for col in self.df.columns if col != "Артикул" and col != "Наименование"}     # По умолчанию суммируем все кроме Артикула и наименования
+
+        if "Наименование" in self.df.columns:
+            agg_dict["Наименование"] = lambda x: "\n".join(sorted(set(x)))                                   # Set и Сортировка по алфавиту
+
+        self.df= self.df.groupby("Артикул", as_index=False).agg(agg_dict)                                    # Группировка по артикулу
         
-        #группировка
+        self.df = self.df.sort_values(ascending=False,by="Прибыль")
-        df['Артикул'] = df['Артикул'].astype(str).str.upper().str.extract(f'({settings.PATTERN})')
+
-        df.dropna(subset=["Артикул"], inplace=True)
+
-        agg_dict = {col: "sum" for col in df.columns if col != "Артикул" and col != "Наименование"}  # по умолчанию суммируем все кроме Артикул
+    def cast_types(self):
-        if "Наименование" in df.columns:
+
-            agg_dict["Наименование"] = lambda x: "\n".join(sorted(set(x)))
+        self.df["Все_удержания_магазина"] = abs(self.df["Все_удержания_магазина"])  
-        df= df.groupby("Артикул", as_index=False).agg(agg_dict)
+        if "Логистика" in self.df.columns:   
-        df["Все_удержания_магазина"] = abs(df["Все_удержания_магазина"])
+            self.df["Логистика"] = abs(self.df["Логистика"])    
-        #Исчисляемые колонки
+        if "Эквайринг" in self.df.columns:              
-        df["Все удержания в %"] = df.apply(
+            self.df["Эквайринг"] = abs(self.df["Эквайринг"])                             
-            lambda row: (row["Все_удержания_магазина"] / row["Выручка"] * 100) if row["Выручка"] != 0 else 0, #Возможно все удержания в таком случае 100%
+        self.df = self.df.convert_dtypes()
+
+
+    def calculations(self):        #Исчисляемые колонки
+
+        self.df["Все удержания в %"] = self.df.apply(
+            lambda row: (row["Все_удержания_магазина"] / row["Выручка"] * 100) if row["Выручка"] != 0 else 100, #Возможно все удержания в таком случае 100%
             axis=1
         )
-        if "Выкупы" in df.columns and "Не_выкупы" in df.columns:
+        if "Выкупы" in self.df.columns and "Не_выкупы" in self.df.columns:
-            df["Всего заказано"] = df.apply(
+            self.df["Всего заказано"] = self.df.apply(
                 lambda row: row["Выкупы"]+row["Не_выкупы"],
                 axis=1
             )
-            df["Процент выкупа"] = df.apply(
+            self.df["Процент выкупа"] = self.df.apply(
                 lambda row: ((row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) / row["Всего заказано"] * 100)
                 if row["Всего заказано"] != 0 else 0,
                 axis=1
             )
-        df["Маржинальность"] = df.apply(
+        if "Логистика" in self.df.columns:
+            self.df["Логистика_на_ед"] = self.df.apply(
+                lambda row: ((row["Логистика"]/(row["Выкупы"]-row["Возвраты"]))) if (row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) != 0 else 0,
+                axis=1
+            )
+        self.df["Маржинальность"] = self.df.apply(
             lambda row: (row["Прибыль"] / row["Выручка"] * 100) if row["Выручка"] != 0 else 0,
             axis=1
         )
-        df["Себестоимость"] = df.apply(
+        if "Себестоимость" in self.df.columns:
-            lambda row: ((row["Выручка"] - row["Налог_в_руб"] - row["Прибыль"] - row["Все_удержания_магазина"])/(row["Выкупы"]-row["Возвраты"])) if (row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) != 0 else 0,
+            if "Утилизация" in self.df.columns:
-            axis=1
+                self.df["Себестоимость"] = self.df.apply(
-        )
+                    lambda row: ((row["Себестоимость"])/(row["Выкупы"]-row["Возвраты"]+row["Утилизация"])) if (row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) != 0 else 0,
-        df=df.round(2)
+                    axis=1
-        df = df.sort_values(ascending=False,by="Прибыль")
+                )
+            else:
+                self.df["Себестоимость"] = self.df.apply(
+                    lambda row: ((row["Себестоимость"])/(row["Выкупы"]-row["Возвраты"])) if (row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) != 0 else 0,
+                    axis=1
+                )
+        else:
+            self.df["Себестоимость"] = self.df.apply(
+                lambda row: ((row["Выручка"] - row["Налог_в_руб"] - row["Прибыль"] - row["Все_удержания_магазина"])/(row["Выкупы"]-row["Возвраты"])) if (row["Выкупы"] - row["Возвраты"]) != 0 else 0,
+                axis=1
+            )
+
+
+        self.df=self.df.round(2)
+        self.df["Себестоимость"]=self.df["Себестоимость"].round()
+
+
+    def styling(self):
+
         def multi_style(val):
+
             if val < 0:
                 return "background-color: red"
             elif val > 0:
                 return "background-color: green; color: white"
             return ""
-        styled = df.style.map(multi_style, subset=["Маржинальность","Прибыль"])
+
-        styled.to_excel(f"output/Товары_по_месяцам_{self.file_name}", engine="openpyxl", index=False)
+        def align_center(val):
+            return 'text-align: center'
+        
+
+        self.df = self.df.style.map(multi_style, subset=["Маржинальность","Прибыль"])
+        self.df=self.df.map(align_center)
+
+
+    def reorder_columns(self):
+        if "ozon" in self.file_name:
+            self.df = self.df[["Артикул","Наименование","Выручка", "Выкупы","Не_выкупы","Процент выкупа","Возвраты", "Всего заказано","Все_удержания_магазина","Все удержания в %",
+            "Утилизация", "Эквайринг", "Логистика", "Логистика_на_ед", "Налог_в_руб", "Прибыль", "Маржинальность", "Себестоимость"
+            ]]
+        elif "wb" in self.file_name:
+            pass
+        else:
+            pass
+
+
+    def saving(self):
+
+        self.df.to_excel(f"output/Товары_по_месяцам_{self.file_name}", engine="openpyxl", index=False)
+
+
+    def get_articles_with_sales(self):
+
+        self.normalization()
+        self.grouping()
+        self.cast_types()
+        self.calculations()
+        self.reorder_columns()
+        self.styling()
+        self.saving()

handlers/s_daemon.py

@@ -16,8 +16,8 @@ for file in files:
         match file:
             case _ if "ozon" in file:
                 print("Это OZON")
-                calculate = Handler(file)
+                calculate = Handler(file, jsonread.merchant("ozon"), sheet_name="По товарам")
-                calculate.get_articles_with_sales(jsonread.merchant("ozon"), sheet_name="По товарам")
+                calculate.get_articles_with_sales()
             case _ if "yandex" in file:
                 print("Это Yandex")
                 calculate = Handler(file)