Обновил дев докер компоуз, работает сводка СА (но там пустые данные)

.gitignore

@@ -16,6 +16,7 @@ python_parser/app/schemas/test_schemas/test_adapters/__pycache__/
 python_parser/app/schemas/test_schemas/test_app/__pycache__/
 
 nin_python_parser
+*.pyc
 
 *.py[cod]
 *$py.class

docker-compose.dev.yml

@@ -14,7 +14,7 @@ services:
     restart: unless-stopped
 
   fastapi:
-    build: ./python_parser
+    image: python:3.11-slim
     container_name: svodka_fastapi_dev
     ports:
       - "8000:8000"
@@ -24,9 +24,20 @@ services:
       - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
       - MINIO_SECURE=false
       - MINIO_BUCKET=svodka-data
+    volumes:
+      # Монтируем исходный код для автоматической перезагрузки
+      - ./python_parser:/app
+      # Монтируем requirements.txt для установки зависимостей
+      - ./python_parser/requirements.txt:/app/requirements.txt
+    working_dir: /app
     depends_on:
       - minio
     restart: unless-stopped
+    command: >
+      bash -c "
+        pip install --no-cache-dir -r requirements.txt &&
+        uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
+      "
 
   streamlit:
     image: python:3.11-slim

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
         register_getter_from_schema(
             parser_instance=self,
-            getter_name="get_data",
+            getter_name="get_ca_data",
             method=self._get_data_wrapper,
             schema_class=SvodkaCARequest,
             description="Получение данных по режимам и таблицам"
@@ -31,16 +31,74 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         modes = validated_params["modes"]
         tables = validated_params["tables"]
         
-        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
-        data_dict = {}
+        if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
+            # Данные из парсинга
+            data_source = self.data_dict
+        elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
+            data_source = self._df_to_data_dict()
+        else:
+            return {}
+        
+        # Фильтруем данные по запрошенным режимам и таблицам
+        result_data = {}
         for mode in modes:
-            data_dict[mode] = self.get_data(self.df, mode, tables)
+            if mode in data_source:
-        return self.data_dict_to_json(data_dict)
+                result_data[mode] = {}
+                for table_name, table_data in data_source[mode].items():
+                    if table_name in tables:
+                        result_data[mode][table_name] = table_data
+        
+        return result_data
+
+    def _df_to_data_dict(self):
+        """Преобразование DataFrame обратно в словарь данных"""
+        if not hasattr(self, 'df') or self.df is None or self.df.empty:
+            return {}
+        
+        data_dict = {}
+        
+        # Группируем данные по режимам и таблицам
+        for _, row in self.df.iterrows():
+            mode = row.get('mode')
+            table = row.get('table')
+            data = row.get('data')
+            
+            if mode and table and data is not None:
+                if mode not in data_dict:
+                    data_dict[mode] = {}
+                data_dict[mode][table] = data
+        
+        return data_dict
 
     def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
         """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
-        # Сохраняем DataFrame для использования в геттерах
+        # Парсим данные и сохраняем словарь для использования в геттерах
-        self.df = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
+        self.data_dict = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
+        
+        # Преобразуем словарь в DataFrame для совместимости с services.py
+        # Создаем простой DataFrame с информацией о загруженных данных
+        if self.data_dict:
+            # Создаем DataFrame с информацией о режимах и таблицах
+            data_rows = []
+            for mode, tables in self.data_dict.items():
+                for table_name, table_data in tables.items():
+                    if table_data:
+                        data_rows.append({
+                            'mode': mode,
+                            'table': table_name,
+                            'rows_count': len(table_data),
+                            'data': table_data
+                        })
+            
+            if data_rows:
+                df = pd.DataFrame(data_rows)
+                self.df = df
+                return df
+        
+        # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
+        self.df = pd.DataFrame()
         return self.df
 
     def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
@@ -147,12 +205,22 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
             # Сортируем по индексу (id) и по столбцу 'table'
             combined_df = combined_df.sort_values(by=['id', 'table'], axis=0)
 
-            # Устанавливаем id как индекс
+            # Преобразуем DataFrame в словарь по режимам и таблицам
-            # combined_df.set_index('id', inplace=True)
+            # Для сводки СА у нас есть только один режим - 'fact' (по умолчанию)
+            # Но нужно определить режим из данных или параметров
+            mode = params.get('mode', 'fact')  # По умолчанию 'fact'
             
-            return combined_df
+            data_dict = {mode: {}}
+            
+            # Группируем данные по таблицам
+            for table_name, group_df in combined_df.groupby('table'):
+                # Удаляем колонку 'table' из результата
+                table_data = group_df.drop('table', axis=1)
+                data_dict[mode][table_name] = table_data.to_dict('records')
+            
+            return data_dict
         else:
-            return None
+            return {}
 
     def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0):
         """Извлечение всех таблиц из Excel файла"""

python_parser/core/services.py

@@ -106,7 +106,26 @@ class ReportService:
             # Получаем параметры запроса
             get_params = request.get_params or {}
             
-            # Определяем имя геттера из параметра mode
+            # Для svodka_ca определяем режим из данных или используем 'fact' по умолчанию
+            if request.report_type == 'svodka_ca':
+                # Извлекаем режим из DataFrame или используем 'fact' по умолчанию
+                if hasattr(parser, 'df') and parser.df is not None and not parser.df.empty:
+                    modes_in_df = parser.df['mode'].unique() if 'mode' in parser.df.columns else ['fact']
+                    # Используем первый найденный режим или 'fact' по умолчанию
+                    default_mode = modes_in_df[0] if len(modes_in_df) > 0 else 'fact'
+                else:
+                    default_mode = 'fact'
+                
+                # Устанавливаем режим в параметры, если он не указан
+                if 'mode' not in get_params:
+                    get_params['mode'] = default_mode
+            
+            # Определяем имя геттера
+            if request.report_type == 'svodka_ca':
+                # Для svodka_ca используем геттер get_ca_data
+                getter_name = 'get_ca_data'
+            else:
+                # Для других парсеров определяем из параметра mode
                 getter_name = get_params.pop("mode", None)
                 if not getter_name:
                     # Если режим не указан, берем первый доступный