2026-02-23 13:31:23 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:31:23 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00
2026-02-23 13:22:55 +03:00

Digitalization Project

Проект предназначен для автоматической обработки Excel-отчетов из различных маркетплейсов (OZON, Yandex, WB), нормализации артикулов, расчета аналитических показателей и сохранения результатов с условным форматированием.


📁 Структура проекта

digitalization/ │ ├─ handlers/ │ ├─ handler.py # Классы BaseHandler и Handler для работы с Excel │ └─ s_daemon.py # Поиск файлов в директории input │ ├─ schema/ │ └─ pydantic.py # Классы Settings, JsonRead, Translit │ ├─ input/ # Папка для исходных файлов Excel ├─ output/ # Папка для сохранения обработанных файлов ├─ columns.json # JSON-файл с настройками колонок для каждого маркетплейса ├─ run.py # Основной скрипт запуска обработки └─ .env # Файл с настройками проекта (пути и шаблон артикула)


⚙️ Установка

  1. Клонировать репозиторий:
git clone <репозиторий>
cd digitalization
2.	Создать виртуальное окружение:
python -m venv .venv
3.	Установить зависимости:
pip install -r requirements

📝 Настройка

Создать .env файл в корне проекта:

INPUTDIR=./input
OUTPUTDIR=./output
PATTERN=[A-Z0-9]+

Создать columns.json с настройками колонок для каждого маркетплейса:

{
    "ozon": {
        "Артикул": 0,
        "Наименование": 1,
        "Выручка": 2,
        "Прибыль": 3,
        "Все_удержания_магазина": 4
    },
    "yandex": {
        "Артикул": 0,
        "Наименование": 1,
        "Выручка": 2,
        "Прибыль": 3
    }
}

🚀 Запуск

python run.py или make run

После обработки файлы будут сохранены в папку output/ с условным форматированием: • Колонки "Маржинальность" и "Прибыль" окрашиваются: • Красный для отрицательных значений • Зеленый для положительных значений • Заголовки первой строки жирные

🛠️ Основные классы

BaseHandler • Конструктор: init(file_path:str) — сохраняет путь к файлу • Методы: • struct() — возвращает структуру Excel (ExcelFile) • read() — читает весь Excel в DataFrame

Handler(BaseHandler) • get_articles_with_sales(columns: dict, sheet_name: str) • Нормализация артикулов • Группировка по артикулу • Расчет дополнительных колонок: • “Все удержания в %” • “Всего заказано” и “Процент выкупа” • “Маржинальность” • Сортировка по колонке "Прибыль" • Условное форматирование Excel (цвета)

Settings и JsonRead • Settings — хранит конфигурацию проекта из .env • JsonRead — загружает соответствие колонок для каждого маркетплейса из columns.json • Translit — словарь для транслитерации кириллицы в латиницу

⚠️ Зависимости • Python ≥ 3.10 • pandas • openpyxl • pydantic, pydantic-settings • jinja2

🔧 Примечания • Файлы Excel должны иметь корректное название (ozon, yandex, wb) • Папки input и output создаются автоматически • Поддерживаются только Excel-файлы (.xlsx) “””


Description
No description provided
Readme 34 KiB
Languages
Python 98.7%
Makefile 1.3%