Done

.gitignore

@@ -1,5 +1,21 @@
 # Python
+__pycache__
 __pycache__/
+python_parser/__pycache__/
+python_parser/core/__pycache__/
+python_parser/adapters/__pycache__/
+python_parser/tests/__pycache__/
+python_parser/tests/test_core/__pycache__/
+python_parser/tests/test_adapters/__pycache__/
+python_parser/tests/test_app/__pycache__/
+python_parser/app/__pycache__/
+python_parser/app/schemas/__pycache__/
+python_parser/app/schemas/test_schemas/__pycache__/
+python_parser/app/schemas/test_schemas/test_core/__pycache__/
+python_parser/app/schemas/test_schemas/test_adapters/__pycache__/
+python_parser/app/schemas/test_schemas/test_app/__pycache__/
+
+
 *.py[cod]
 *$py.class
 *.so
@@ -153,3 +169,5 @@ node_modules/
 npm-debug.log*
 yarn-debug.log*
 yarn-error.log* 
+
+__pycache__/

python_parser/SCHEMA_INTEGRATION.md

@@ -0,0 +1,135 @@
+# Интеграция схем Pydantic с парсерами
+
+## Обзор
+
+Этот документ описывает решение для устранения дублирования логики между схемами Pydantic и парсерами. Теперь схемы Pydantic являются единым источником правды для определения параметров парсеров.
+
+## Проблема
+
+Ранее в парсерах дублировалась информация о параметрах:
+
+```python
+# В парсере
+self.register_getter(
+    name="single_og",
+    method=self._get_single_og,
+    required_params=["id", "codes", "columns"],  # Дублирование
+    optional_params=["search"],                  # Дублирование
+    description="Получение данных по одному ОГ"
+)
+
+# В схеме
+class SvodkaPMSingleOGRequest(BaseModel):
+    id: OGID = Field(...)           # Обязательное поле
+    codes: List[int] = Field(...)   # Обязательное поле
+    columns: List[str] = Field(...) # Обязательное поле
+    search: Optional[str] = Field(None)  # Необязательное поле
+```
+
+## Решение
+
+### 1. Утилиты для работы со схемами
+
+Создан модуль `core/schema_utils.py` с функциями:
+
+- `get_required_fields_from_schema()` - извлекает обязательные поля
+- `get_optional_fields_from_schema()` - извлекает необязательные поля
+- `register_getter_from_schema()` - регистрирует геттер с использованием схемы
+- `validate_params_with_schema()` - валидирует параметры с помощью схемы
+
+### 2. Обновленные парсеры
+
+Теперь парсеры используют схемы как единый источник правды:
+
+```python
+def _register_default_getters(self):
+    """Регистрация геттеров по умолчанию"""
+    # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
+    register_getter_from_schema(
+        parser_instance=self,
+        getter_name="single_og",
+        method=self._get_single_og,
+        schema_class=SvodkaPMSingleOGRequest,
+        description="Получение данных по одному ОГ"
+    )
+```
+
+### 3. Валидация параметров
+
+Методы геттеров теперь автоматически валидируют параметры:
+
+```python
+def _get_single_og(self, params: dict):
+    """Получение данных по одному ОГ"""
+    # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+    validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMSingleOGRequest)
+    
+    og_id = validated_params["id"]
+    codes = validated_params["codes"]
+    columns = validated_params["columns"]
+    search = validated_params.get("search")
+    
+    # ... остальная логика
+```
+
+## Преимущества
+
+1. **Единый источник правды** - информация о параметрах хранится только в схемах Pydantic
+2. **Автоматическая валидация** - параметры автоматически валидируются с помощью Pydantic
+3. **Синхронизация** - изменения в схемах автоматически отражаются в парсерах
+4. **Типобезопасность** - использование типов Pydantic обеспечивает типобезопасность
+5. **Документация** - Swagger документация автоматически генерируется из схем
+
+## Совместимость
+
+Решение работает с:
+- Pydantic v1 (через `__fields__`)
+- Pydantic v2 (через `model_fields` и `is_required()`)
+
+## Использование
+
+### Для новых парсеров
+
+1. Создайте схему Pydantic с нужными полями
+2. Используйте `register_getter_from_schema()` для регистрации геттера
+3. Используйте `validate_params_with_schema()` в методах геттеров
+
+### Для существующих парсеров
+
+1. Убедитесь, что у вас есть соответствующая схема Pydantic
+2. Замените ручную регистрацию геттеров на `register_getter_from_schema()`
+3. Добавьте валидацию параметров в методы геттеров
+
+## Примеры
+
+### Схема с обязательными и необязательными полями
+
+```python
+class ExampleRequest(BaseModel):
+    required_field: str = Field(..., description="Обязательное поле")
+    optional_field: Optional[str] = Field(None, description="Необязательное поле")
+```
+
+### Регистрация геттера
+
+```python
+register_getter_from_schema(
+    parser_instance=self,
+    getter_name="example_getter",
+    method=self._example_method,
+    schema_class=ExampleRequest,
+    description="Пример геттера"
+)
+```
+
+### Валидация в методе
+
+```python
+def _example_method(self, params: dict):
+    validated_params = validate_params_with_schema(params, ExampleRequest)
+    # validated_params содержит валидированные данные
+```
+
+## Заключение
+
+Это решение устраняет дублирование кода и обеспечивает единообразие между API схемами и парсерами. Теперь изменения в схемах автоматически отражаются в парсерах, что упрощает поддержку и развитие системы.

python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py

@@ -3,6 +3,8 @@ import re
 import zipfile
 from typing import Dict, Tuple
 from core.ports import ParserPort
+from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
+from app.schemas.monitoring_fuel import MonitoringFuelTotalRequest, MonitoringFuelMonthRequest
 from adapters.pconfig import data_to_json
 
 
@@ -13,37 +15,40 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
 
     def _register_default_getters(self):
         """Регистрация геттеров по умолчанию"""
-        self.register_getter(
-            name="total_by_columns",
+        # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="total_by_columns",
             method=self._get_total_by_columns,
-            required_params=["columns"],
-            optional_params=[],
+            schema_class=MonitoringFuelTotalRequest,
             description="Агрегация данных по колонкам"
         )
         
-        self.register_getter(
-            name="month_by_code",
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="month_by_code",
             method=self._get_month_by_code,
-            required_params=["month"],
-            optional_params=[],
+            schema_class=MonitoringFuelMonthRequest,
             description="Получение данных за конкретный месяц"
         )
 
     def _get_total_by_columns(self, params: dict):
-        """Агрегация по колонкам (обертка для совместимости)"""
-        columns = params["columns"]
-        if not columns:
-            raise ValueError("Отсутствуют идентификаторы столбцов")
+        """Агрегация данных по колонкам"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, MonitoringFuelTotalRequest)
+        
+        columns = validated_params["columns"]
         
         # TODO: Переделать под новую архитектуру
         df_means, _ = self.aggregate_by_columns(self.df, columns)
         return df_means.to_dict(orient='index')
 
     def _get_month_by_code(self, params: dict):
-        """Получение данных за месяц (обертка для совместимости)"""
-        month = params["month"]
-        if not month:
-            raise ValueError("Отсутствует идентификатор месяца")
+        """Получение данных за конкретный месяц"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, MonitoringFuelMonthRequest)
+        
+        month = validated_params["month"]
         
         # TODO: Переделать под новую архитектуру
         df_month = self.get_month(self.df, month)

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

@@ -2,6 +2,8 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 
 from core.ports import ParserPort
+from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
+from app.schemas.svodka_ca import SvodkaCARequest
 from adapters.pconfig import get_og_by_name
 
 
@@ -12,23 +14,22 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
 
     def _register_default_getters(self):
         """Регистрация геттеров по умолчанию"""
-        self.register_getter(
-            name="get_data",
+        # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="get_data",
             method=self._get_data_wrapper,
-            required_params=["modes", "tables"],
-            optional_params=[],
+            schema_class=SvodkaCARequest,
             description="Получение данных по режимам и таблицам"
         )
 
     def _get_data_wrapper(self, params: dict):
-        """Обертка для получения данных (для совместимости)"""
-        modes = params["modes"]
-        tables = params["tables"]
+        """Получение данных по режимам и таблицам"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest)
         
-        if not isinstance(modes, list):
-            raise ValueError("Поле 'modes' должно быть списком")
-        if not isinstance(tables, list):
-            raise ValueError("Поле 'tables' должно быть списком")
+        modes = validated_params["modes"]
+        tables = validated_params["tables"]
         
         # TODO: Переделать под новую архитектуру
         data_dict = {}

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py

@@ -1,6 +1,8 @@
 import pandas as pd
 
 from core.ports import ParserPort
+from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
+from app.schemas.svodka_pm import SvodkaPMSingleOGRequest, SvodkaPMTotalOGsRequest
 from adapters.pconfig import OG_IDS, replace_id_in_path, data_to_json
 
 
@@ -11,48 +13,45 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
     def _register_default_getters(self):
         """Регистрация геттеров по умолчанию"""
-        self.register_getter(
-            name="single_og",
+        # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="single_og",
             method=self._get_single_og,
-            required_params=["id", "codes", "columns"],
-            optional_params=["search"],
+            schema_class=SvodkaPMSingleOGRequest,
             description="Получение данных по одному ОГ"
         )
         
-        self.register_getter(
-            name="total_ogs",
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="total_ogs",
             method=self._get_total_ogs,
-            required_params=["codes", "columns"],
-            optional_params=["search"],
+            schema_class=SvodkaPMTotalOGsRequest,
             description="Получение данных по всем ОГ"
         )
 
     def _get_single_og(self, params: dict):
-        """Получение данных по одному ОГ (обертка для совместимости)"""
-        og_id = params["id"]
-        codes = params["codes"]
-        columns = params["columns"]
-        search = params.get("search")
+        """Получение данных по одному ОГ"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMSingleOGRequest)
         
-        if not isinstance(codes, list):
-            raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
-        if not isinstance(columns, list):
-            raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
+        og_id = validated_params["id"]
+        codes = validated_params["codes"]
+        columns = validated_params["columns"]
+        search = validated_params.get("search")
         
         # Здесь нужно получить DataFrame из self.df, но пока используем старую логику
         # TODO: Переделать под новую архитектуру
         return self.get_svodka_og(self.df, og_id, codes, columns, search)
 
     def _get_total_ogs(self, params: dict):
-        """Получение данных по всем ОГ (обертка для совместимости)"""
-        codes = params["codes"]
-        columns = params["columns"]
-        search = params.get("search")
+        """Получение данных по всем ОГ"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMTotalOGsRequest)
         
-        if not isinstance(codes, list):
-            raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
-        if not isinstance(columns, list):
-            raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
+        codes = validated_params["codes"]
+        columns = validated_params["columns"]
+        search = validated_params.get("search")
         
         # TODO: Переделать под новую архитектуру
         return self.get_svodka_total(self.df, codes, columns, search)

python_parser/core/schema_utils.py

@@ -0,0 +1,140 @@
+"""
+Упрощенные утилиты для работы со схемами Pydantic
+"""
+from typing import List, Dict, Any, Type
+from pydantic import BaseModel
+import inspect
+
+
+def get_required_fields_from_schema(schema_class: Type[BaseModel]) -> List[str]:
+    """
+    Извлекает список обязательных полей из схемы Pydantic
+    
+    Args:
+        schema_class: Класс схемы Pydantic
+        
+    Returns:
+        Список имен обязательных полей
+    """
+    required_fields = []
+    
+    # Используем model_fields для Pydantic v2 или __fields__ для v1
+    if hasattr(schema_class, 'model_fields'):
+        fields = schema_class.model_fields
+    else:
+        fields = schema_class.__fields__
+    
+    for field_name, field_info in fields.items():
+        # В Pydantic v2 есть метод is_required()
+        if hasattr(field_info, 'is_required'):
+            if field_info.is_required():
+                required_fields.append(field_name)
+        elif hasattr(field_info, 'required'):
+            if field_info.required:
+                required_fields.append(field_name)
+        else:
+            # Fallback для старых версий - проверяем наличие default
+            has_default = False
+            
+            if hasattr(field_info, 'default'):
+                has_default = field_info.default is not ...
+            elif hasattr(field_info, 'default_factory'):
+                has_default = field_info.default_factory is not None
+            
+            if not has_default:
+                required_fields.append(field_name)
+    
+    return required_fields
+
+
+def get_optional_fields_from_schema(schema_class: Type[BaseModel]) -> List[str]:
+    """
+    Извлекает список необязательных полей из схемы Pydantic
+    
+    Args:
+        schema_class: Класс схемы Pydantic
+        
+    Returns:
+        Список имен необязательных полей
+    """
+    optional_fields = []
+    
+    # Используем model_fields для Pydantic v2 или __fields__ для v1
+    if hasattr(schema_class, 'model_fields'):
+        fields = schema_class.model_fields
+    else:
+        fields = schema_class.__fields__
+    
+    for field_name, field_info in fields.items():
+        # В Pydantic v2 есть метод is_required()
+        if hasattr(field_info, 'is_required'):
+            if not field_info.is_required():
+                optional_fields.append(field_name)
+        elif hasattr(field_info, 'required'):
+            if not field_info.required:
+                optional_fields.append(field_name)
+        else:
+            # Fallback для старых версий - проверяем наличие default
+            has_default = False
+            
+            if hasattr(field_info, 'default'):
+                has_default = field_info.default is not ...
+            elif hasattr(field_info, 'default_factory'):
+                has_default = field_info.default_factory is not None
+            
+            if has_default:
+                optional_fields.append(field_name)
+    
+    return optional_fields
+
+
+def register_getter_from_schema(parser_instance, getter_name: str, method: callable, 
+                               schema_class: Type[BaseModel], description: str = ""):
+    """
+    Регистрирует геттер в парсере, используя схему Pydantic для определения параметров
+    
+    Args:
+        parser_instance: Экземпляр парсера
+        getter_name: Имя геттера
+        method: Метод для выполнения
+        schema_class: Класс схемы Pydantic
+        description: Описание геттера (если не указано, берется из docstring метода)
+    """
+    # Извлекаем параметры из схемы
+    required_params = get_required_fields_from_schema(schema_class)
+    optional_params = get_optional_fields_from_schema(schema_class)
+    
+    # Если описание не указано, берем из docstring метода
+    if not description:
+        description = inspect.getdoc(method) or ""
+    
+    # Регистрируем геттер
+    parser_instance.register_getter(
+        name=getter_name,
+        method=method,
+        required_params=required_params,
+        optional_params=optional_params,
+        description=description
+    )
+
+
+def validate_params_with_schema(params: Dict[str, Any], schema_class: Type[BaseModel]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Валидирует параметры с помощью схемы Pydantic
+    
+    Args:
+        params: Словарь параметров
+        schema_class: Класс схемы Pydantic
+        
+    Returns:
+        Валидированные параметры
+        
+    Raises:
+        ValidationError: Если параметры не прошли валидацию
+    """
+    try:
+        # Создаем экземпляр схемы для валидации
+        validated_data = schema_class(**params)
+        return validated_data.dict()
+    except Exception as e:
+        raise ValueError(f"Ошибка валидации параметров: {str(e)}")