Maks/python_parser
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Compare commits

base: Maks:0f3340c8998b9b395db964d3560ca96bc43ad580
Branches Tags
Maks:main Maks:hotfix Maks:fix-parser-7 Maks:fix-services Maks:fix-main-fastapi Maks:to-faster Maks:create-tests Maks:logging-upgrade Maks:add-new-parsers Maks:fix-manual Maks:upd_exist_parsers-2 Maks:upd_exist_parsers Maks:use_schemas Maks:arch-2 Maks:work-2 Maks:fix-1
Maks:work-1
..
compare: Maks:00a01e99d76e7d879460e7f83c00995abbf8b3f9
Branches Tags
Maks:main Maks:hotfix Maks:fix-parser-7 Maks:fix-services Maks:fix-main-fastapi Maks:to-faster Maks:create-tests Maks:logging-upgrade Maks:add-new-parsers Maks:fix-manual Maks:upd_exist_parsers-2 Maks:upd_exist_parsers Maks:use_schemas Maks:arch-2 Maks:work-2 Maks:fix-1
Maks:work-1

2 Commits
0f3340c899 ... 00a01e99d7

Author SHA1 Message Date
Maksim
00a01e99d7 Логгер работает 2025-09-04 18:24:53 +03:00
Maksim
bbbfbbd508 Основа для логгера 2025-09-04 17:13:39 +03:00
11 changed files with 242 additions and 191 deletions
Expand all files Collapse all files

20
python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py
View File

@@ -1,12 +1,16 @@
import pandas as pd import pandas as pd
import re import re
import zipfile import zipfile
import logging
from typing import Dict, Tuple from typing import Dict, Tuple
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
from app.schemas.monitoring_fuel import MonitoringFuelTotalRequest, MonitoringFuelMonthRequest from app.schemas.monitoring_fuel import MonitoringFuelTotalRequest, MonitoringFuelMonthRequest
from adapters.pconfig import data_to_json from adapters.pconfig import data_to_json
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class MonitoringFuelParser(ParserPort): class MonitoringFuelParser(ParserPort):
"""Парсер для мониторинга топлива""" """Парсер для мониторинга топлива"""
@@ -157,19 +161,19 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
if len(candidates) == 1: if len(candidates) == 1:
file = candidates[0] file = candidates[0]
print(f'Загрузка {file}') logger.info(f'Загрузка {file}')
with zip_ref.open(file) as excel_file: with zip_ref.open(file) as excel_file:
try: try:
df = self.parse_single(excel_file, 'Мониторинг потребления') df = self.parse_single(excel_file, 'Мониторинг потребления')
df_monitorings[mm] = df df_monitorings[mm] = df
print(f"✅ Данные за месяц {mm} загружены") logger.info(f"✅ Данные за месяц {mm} загружены")
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}") logger.error(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}")
else: else:
print(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}") logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}")
return df_monitorings return df_monitorings
@@ -187,7 +191,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
# Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
for idx, row in df_temp.iterrows(): for idx, row in df_temp.iterrows():
if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any(): if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any():
print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})") logger.debug(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
return idx + 1 # возвращаем индекс строки (0-based) return idx + 1 # возвращаем индекс строки (0-based)
raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.") raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")
@@ -237,7 +241,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
# Устанавливаем id как индекс # Устанавливаем id как индекс
df_full.set_index('id', inplace=True) df_full.set_index('id', inplace=True)
print(f"Окончательное количество столбцов: {len(df_full.columns)}") logger.debug(f"Окончательное количество столбцов: {len(df_full.columns)}")
return df_full return df_full
def aggregate_by_columns(self, df_dict: Dict[str, pd.DataFrame], columns: list) -> Tuple[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]: def aggregate_by_columns(self, df_dict: Dict[str, pd.DataFrame], columns: list) -> Tuple[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]:
@@ -250,7 +254,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
for file_key, df in df_dict.items(): for file_key, df in df_dict.items():
if col not in df.columns: if col not in df.columns:
print(f"Колонка '{col}' не найдена в {file_key}, пропускаем.") logger.warning(f"Колонка '{col}' не найдена в {file_key}, пропускаем.")
continue continue
# Берём колонку, оставляем id как индекс # Берём колонку, оставляем id как индекс
@@ -302,7 +306,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
for file, df in df_dict.items(): for file, df in df_dict.items():
if column not in df.columns: if column not in df.columns:
print(f"Колонка '{column}' не найдена в {file}, пропускаем.") logger.warning(f"Колонка '{column}' не найдена в {file}, пропускаем.")
continue continue
# Берём колонку и сохраняем как Series с именем месяца # Берём колонку и сохраняем как Series с именем месяца

46
python_parser/adapters/parsers/monitoring_tar.py
View File

@@ -2,10 +2,14 @@ import os
import zipfile import zipfile
import tempfile import tempfile
import pandas as pd import pandas as pd
import logging
from typing import Dict, Any, List from typing import Dict, Any, List
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from adapters.pconfig import find_header_row, SNPZ_IDS, data_to_json from adapters.pconfig import find_header_row, SNPZ_IDS, data_to_json
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class MonitoringTarParser(ParserPort): class MonitoringTarParser(ParserPort):
"""Парсер для мониторинга ТЭР (топливно-энергетических ресурсов)""" """Парсер для мониторинга ТЭР (топливно-энергетических ресурсов)"""
@@ -23,7 +27,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame: def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame:
"""Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР""" """Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР"""
print(f"🔍 DEBUG: MonitoringTarParser.parse вызван с файлом: {file_path}") logger.debug(f"🔍 MonitoringTarParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
if not file_path.endswith('.zip'): if not file_path.endswith('.zip'):
raise ValueError("MonitoringTarParser поддерживает только ZIP архивы") raise ValueError("MonitoringTarParser поддерживает только ZIP архивы")
@@ -42,15 +46,15 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
}) })
df = pd.DataFrame(data_list) df = pd.DataFrame(data_list)
print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(df)} записями") logger.debug(f"🔍 Создан DataFrame с {len(df)} записями")
return df return df
else: else:
print("🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame") logger.debug("🔍 Возвращаем пустой DataFrame")
return pd.DataFrame() return pd.DataFrame()
def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, Any]: def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, Any]:
"""Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР""" """Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР"""
print(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}") logger.info(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref: with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
@@ -67,17 +71,17 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
if not tar_files: if not tar_files:
raise ValueError("В архиве не найдены файлы мониторинга ТЭР") raise ValueError("В архиве не найдены файлы мониторинга ТЭР")
print(f"📁 Найдено {len(tar_files)} файлов мониторинга ТЭР") logger.info(f"📁 Найдено {len(tar_files)} файлов мониторинга ТЭР")
# Обрабатываем каждый файл # Обрабатываем каждый файл
all_data = {} all_data = {}
for file_path in tar_files: for file_path in tar_files:
print(f"📁 Обработка файла: {file_path}") logger.info(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
# Извлекаем номер месяца из имени файла # Извлекаем номер месяца из имени файла
filename = os.path.basename(file_path) filename = os.path.basename(file_path)
month_str = self._extract_month_from_filename(filename) month_str = self._extract_month_from_filename(filename)
print(f"📅 Месяц: {month_str}") logger.debug(f"📅 Месяц: {month_str}")
# Парсим файл # Парсим файл
file_data = self._parse_single_file(file_path, month_str) file_data = self._parse_single_file(file_path, month_str)
@@ -102,7 +106,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
excel_file = pd.ExcelFile(file_path) excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
available_sheets = excel_file.sheet_names available_sheets = excel_file.sheet_names
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Не удалось открыть Excel-файл {file_path}: {e}") logger.error(f"❌ Не удалось открыть Excel-файл {file_path}: {e}")
return {} return {}
# Словарь для хранения данных: id -> {'total': [], 'last_day': []} # Словарь для хранения данных: id -> {'total': [], 'last_day': []}
@@ -115,7 +119,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
# Обрабатываем файлы svodka_tar_*.xlsx с SNPZ_IDS # Обрабатываем файлы svodka_tar_*.xlsx с SNPZ_IDS
for name, id in SNPZ_IDS.items(): for name, id in SNPZ_IDS.items():
if name not in available_sheets: if name not in available_sheets:
print(f"🟡 Лист '{name}' отсутствует в файле {file_path}") logger.warning(f"🟡 Лист '{name}' отсутствует в файле {file_path}")
continue continue
# Парсим оба типа строк # Парсим оба типа строк
@@ -140,7 +144,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
for sheet_name, id in monitoring_sheets.items(): for sheet_name, id in monitoring_sheets.items():
if sheet_name not in available_sheets: if sheet_name not in available_sheets:
print(f"🟡 Лист '{sheet_name}' отсутствует в файле {file_path}") logger.warning(f"🟡 Лист '{sheet_name}' отсутствует в файле {file_path}")
continue continue
# Парсим оба типа строк # Парсим оба типа строк
@@ -168,7 +172,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
else: else:
df_svodka_tar[id]['last_day'] = pd.DataFrame() df_svodka_tar[id]['last_day'] = pd.DataFrame()
print(f"✅ Агрегировано: {len(df_svodka_tar[id]['total'])} 'total' и " logger.info(f"✅ Агрегировано: {len(df_svodka_tar[id]['total'])} 'total' и "
f"{len(df_svodka_tar[id]['last_day'])} 'last_day' записей для id='{id}'") f"{len(df_svodka_tar[id]['last_day'])} 'last_day' записей для id='{id}'")
return df_svodka_tar return df_svodka_tar
@@ -178,7 +182,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
try: try:
# Проверяем наличие листа # Проверяем наличие листа
if sheet not in pd.ExcelFile(file).sheet_names: if sheet not in pd.ExcelFile(file).sheet_names:
print(f"🟡 Лист '{sheet}' не найден в файле {file}") logger.warning(f"🟡 Лист '{sheet}' не найден в файле {file}")
return {'total': None, 'last_day': None} return {'total': None, 'last_day': None}
# Определяем номер заголовка в зависимости от типа файла # Определяем номер заголовка в зависимости от типа файла
@@ -187,16 +191,16 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
# Для файлов svodka_tar_*.xlsx ищем заголовок по значению "1" # Для файлов svodka_tar_*.xlsx ищем заголовок по значению "1"
header_num = find_header_row(file, sheet, search_value="1") header_num = find_header_row(file, sheet, search_value="1")
if header_num is None: if header_num is None:
print(f"❌ Не найдена строка с заголовком '1' в файле {file}, лист '{sheet}'") logger.error(f"❌ Не найдена строка с заголовком '1' в файле {file}, лист '{sheet}'")
return {'total': None, 'last_day': None} return {'total': None, 'last_day': None}
elif filename.startswith('monitoring_'): elif filename.startswith('monitoring_'):
# Для файлов monitoring_*.xlsm заголовок находится в строке 5 # Для файлов monitoring_*.xlsm заголовок находится в строке 5
header_num = 5 header_num = 5
else: else:
print(f"❌ Неизвестный тип файла: {filename}") logger.error(f"❌ Неизвестный тип файла: {filename}")
return {'total': None, 'last_day': None} return {'total': None, 'last_day': None}
print(f"🔍 DEBUG: Используем заголовок в строке {header_num} для листа '{sheet}'") logger.debug(f"🔍 Используем заголовок в строке {header_num} для листа '{sheet}'")
# Читаем с двумя уровнями заголовков # Читаем с двумя уровнями заголовков
df = pd.read_excel( df = pd.read_excel(
@@ -212,7 +216,7 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
# Удаляем строки, где все значения — NaN # Удаляем строки, где все значения — NaN
df = df.dropna(how='all').reset_index(drop=True) df = df.dropna(how='all').reset_index(drop=True)
if df.empty: if df.empty:
print(f"🟡 Нет данных после очистки в файле {file}, лист '{sheet}'") logger.warning(f"🟡 Нет данных после очистки в файле {file}, лист '{sheet}'")
return {'total': None, 'last_day': None} return {'total': None, 'last_day': None}
# === 1. Обработка строки "Всего" === # === 1. Обработка строки "Всего" ===
@@ -240,12 +244,12 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
return {'total': df_total, 'last_day': df_last_day} return {'total': df_total, 'last_day': df_last_day}
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при обработке файла {file}, лист '{sheet}': {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при обработке файла {file}, лист '{sheet}': {e}")
return {'total': None, 'last_day': None} return {'total': None, 'last_day': None}
def _get_tar_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str: def _get_tar_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
"""Обертка для получения данных мониторинга ТЭР с фильтрацией по режиму""" """Обертка для получения данных мониторинга ТЭР с фильтрацией по режиму"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_tar_data_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_tar_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Получаем режим из параметров # Получаем режим из параметров
mode = params.get('mode', 'total') if params else 'total' mode = params.get('mode', 'total') if params else 'total'
@@ -274,12 +278,12 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
result_json = data_to_json(filtered_data) result_json = data_to_json(filtered_data)
return result_json return result_json
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}")
return "{}" return "{}"
def _get_tar_full_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str: def _get_tar_full_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
"""Обертка для получения всех данных мониторинга ТЭР""" """Обертка для получения всех данных мониторинга ТЭР"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_tar_full_data_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_tar_full_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Получаем все данные # Получаем все данные
full_data = {} full_data = {}
@@ -298,5 +302,5 @@ class MonitoringTarParser(ParserPort):
result_json = data_to_json(full_data) result_json = data_to_json(full_data)
return result_json return result_json
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}")
return "{}" return "{}"

78
python_parser/adapters/parsers/oper_spravka_tech_pos.py
View File

@@ -2,11 +2,15 @@ import os
import tempfile import tempfile
import zipfile import zipfile
import pandas as pd import pandas as pd
import logging
from typing import Dict, Any, List from typing import Dict, Any, List
from datetime import datetime from datetime import datetime
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from adapters.pconfig import find_header_row, get_object_by_name, data_to_json from adapters.pconfig import find_header_row, get_object_by_name, data_to_json
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort): class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
"""Парсер для операционных справок технологических позиций""" """Парсер для операционных справок технологических позиций"""
@@ -23,7 +27,7 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame: def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame:
"""Парсит ZIP архив с файлами операционных справок технологических позиций""" """Парсит ZIP архив с файлами операционных справок технологических позиций"""
print(f"🔍 DEBUG: OperSpravkaTechPosParser.parse вызван с файлом: {file_path}") logger.debug(f"🔍 OperSpravkaTechPosParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
if not file_path.endswith('.zip'): if not file_path.endswith('.zip'):
raise ValueError("OperSpravkaTechPosParser поддерживает только ZIP архивы") raise ValueError("OperSpravkaTechPosParser поддерживает только ZIP архивы")
@@ -44,15 +48,15 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
}) })
df = pd.DataFrame(data_list) df = pd.DataFrame(data_list)
print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(df)} записями") logger.debug(f"🔍 Создан DataFrame с {len(df)} записями")
return df return df
else: else:
print("🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame") logger.debug("🔍 Возвращаем пустой DataFrame")
return pd.DataFrame() return pd.DataFrame()
def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]: def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
"""Парсит ZIP архив с файлами операционных справок""" """Парсит ZIP архив с файлами операционных справок"""
print(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}") logger.info(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref: with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
@@ -69,17 +73,17 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
if not tech_pos_files: if not tech_pos_files:
raise ValueError("В архиве не найдены файлы операционных справок технологических позиций") raise ValueError("В архиве не найдены файлы операционных справок технологических позиций")
print(f"📁 Найдено {len(tech_pos_files)} файлов операционных справок") logger.info(f"📁 Найдено {len(tech_pos_files)} файлов операционных справок")
# Обрабатываем каждый файл # Обрабатываем каждый файл
all_data = {} all_data = {}
for file_path in tech_pos_files: for file_path in tech_pos_files:
print(f"📁 Обработка файла: {file_path}") logger.info(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
# Извлекаем ID ОГ из имени файла # Извлекаем ID ОГ из имени файла
filename = os.path.basename(file_path) filename = os.path.basename(file_path)
og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename) og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
print(f"🏭 ОГ ID: {og_id}") logger.debug(f"🏭 ОГ ID: {og_id}")
# Парсим файл # Парсим файл
file_data = self._parse_single_file(file_path) file_data = self._parse_single_file(file_path)
@@ -102,11 +106,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
try: try:
# Находим актуальный лист # Находим актуальный лист
actual_sheet = self._find_actual_sheet_num(file_path) actual_sheet = self._find_actual_sheet_num(file_path)
print(f"📅 Актуальный лист: {actual_sheet}") logger.debug(f"📅 Актуальный лист: {actual_sheet}")
# Находим заголовок # Находим заголовок
header_row = self._find_header_row(file_path, actual_sheet) header_row = self._find_header_row(file_path, actual_sheet)
print(f"📋 Заголовок найден в строке {header_row}") logger.debug(f"📋 Заголовок найден в строке {header_row}")
# Парсим данные # Парсим данные
df = self._parse_tech_pos_data(file_path, actual_sheet, header_row) df = self._parse_tech_pos_data(file_path, actual_sheet, header_row)
@@ -117,11 +121,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename) og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
return {og_id: df} return {og_id: df}
else: else:
print(f"⚠️ Нет данных в файле {file_path}") logger.warning(f"⚠️ Нет данных в файле {file_path}")
return {} return {}
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при обработке файла {file_path}: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при обработке файла {file_path}: {e}")
return {} return {}
def _find_actual_sheet_num(self, file_path: str) -> str: def _find_actual_sheet_num(self, file_path: str) -> str:
@@ -160,7 +164,7 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
except: except:
continue continue
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"⚠️ Ошибка при поиске актуального листа: {e}") logger.warning(f"⚠️ Ошибка при поиске актуального листа: {e}")
return actual_sheet return actual_sheet
@@ -173,12 +177,12 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
# Ищем строку с искомым значением # Ищем строку с искомым значением
for idx, row in df_temp.iterrows(): for idx, row in df_temp.iterrows():
if row.astype(str).str.contains(search_value, case=False, regex=False).any(): if row.astype(str).str.contains(search_value, case=False, regex=False).any():
print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})") logger.debug(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
return idx + 1 # возвращаем индекс строки (0-based), который будет использован как `header=` return idx + 1 # возвращаем индекс строки (0-based), который будет использован как `header=`
raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}'.") raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}'.")
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при поиске заголовка: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при поиске заголовка: {e}")
return 0 return 0
def _parse_tech_pos_data(self, file_path: str, sheet_name: str, header_row: int) -> pd.DataFrame: def _parse_tech_pos_data(self, file_path: str, sheet_name: str, header_row: int) -> pd.DataFrame:
@@ -193,8 +197,8 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
usecols=range(1, 5) usecols=range(1, 5)
) )
print(f"🔍 DEBUG: Прочитано {len(df_temp)} строк из Excel") logger.debug(f"🔍 Прочитано {len(df_temp)} строк из Excel")
print(f"🔍 DEBUG: Колонки: {list(df_temp.columns)}") logger.debug(f"🔍 Колонки: {list(df_temp.columns)}")
# Фильтруем по валидным процессам # Фильтруем по валидным процессам
df_cleaned = df_temp[ df_cleaned = df_temp[
@@ -202,11 +206,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
df_temp['Процесс'].notna() df_temp['Процесс'].notna()
].copy() ].copy()
print(f"🔍 DEBUG: После фильтрации осталось {len(df_cleaned)} строк") logger.debug(f"🔍 После фильтрации осталось {len(df_cleaned)} строк")
if df_cleaned.empty: if df_cleaned.empty:
print("⚠️ Нет данных после фильтрации по процессам") logger.warning("⚠️ Нет данных после фильтрации по процессам")
print(f"🔍 DEBUG: Доступные процессы в данных: {df_temp['Процесс'].unique()}") logger.debug(f"🔍 Доступные процессы в данных: {df_temp['Процесс'].unique()}")
return pd.DataFrame() return pd.DataFrame()
df_cleaned['Процесс'] = df_cleaned['Процесс'].astype(str).str.strip() df_cleaned['Процесс'] = df_cleaned['Процесс'].astype(str).str.strip()
@@ -214,68 +218,68 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
# Добавляем ID установки # Добавляем ID установки
if 'Установка' in df_cleaned.columns: if 'Установка' in df_cleaned.columns:
df_cleaned['id'] = df_cleaned['Установка'].apply(get_object_by_name) df_cleaned['id'] = df_cleaned['Установка'].apply(get_object_by_name)
print(f"🔍 DEBUG: Добавлены ID установок: {df_cleaned['id'].unique()}") logger.debug(f"🔍 Добавлены ID установок: {df_cleaned['id'].unique()}")
else: else:
print("⚠️ Колонка 'Установка' не найдена") logger.warning("⚠️ Колонка 'Установка' не найдена")
print(f"✅ Получено {len(df_cleaned)} записей") logger.info(f"✅ Получено {len(df_cleaned)} записей")
return df_cleaned return df_cleaned
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при парсинге данных: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при парсинге данных: {e}")
return pd.DataFrame() return pd.DataFrame()
def _get_tech_pos_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str: def _get_tech_pos_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
"""Обертка для получения данных технологических позиций""" """Обертка для получения данных технологических позиций"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_tech_pos_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_tech_pos_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Получаем ID ОГ из параметров # Получаем ID ОГ из параметров
og_id = params.get('id') if params else None og_id = params.get('id') if params else None
if not og_id: if not og_id:
print("❌ Не указан ID ОГ") logger.error("❌ Не указан ID ОГ")
return "{}" return "{}"
# Получаем данные # Получаем данные
tech_pos_data = {} tech_pos_data = {}
if hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty: if hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
# Данные из MinIO # Данные из MinIO
print(f"🔍 DEBUG: Ищем данные для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(self.df)} записями") logger.debug(f"🔍 Ищем данные для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(self.df)} записями")
available_ogs = self.df['id'].tolist() available_ogs = self.df['id'].tolist()
print(f"🔍 DEBUG: Доступные ОГ в данных: {available_ogs}") logger.debug(f"🔍 Доступные ОГ в данных: {available_ogs}")
for _, row in self.df.iterrows(): for _, row in self.df.iterrows():
if row['id'] == og_id: if row['id'] == og_id:
tech_pos_data = row['data'] tech_pos_data = row['data']
print(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей") logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
break break
else: else:
print(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены") logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены")
elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict: elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict:
# Локальные данные # Локальные данные
print(f"🔍 DEBUG: Ищем данные для ОГ '{og_id}' в data_dict") logger.debug(f"🔍 Ищем данные для ОГ '{og_id}' в data_dict")
available_ogs = list(self.data_dict.keys()) available_ogs = list(self.data_dict.keys())
print(f"🔍 DEBUG: Доступные ОГ в data_dict: {available_ogs}") logger.debug(f"🔍 Доступные ОГ в data_dict: {available_ogs}")
if og_id in self.data_dict: if og_id in self.data_dict:
tech_pos_data = self.data_dict[og_id].to_dict(orient='records') tech_pos_data = self.data_dict[og_id].to_dict(orient='records')
print(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей") logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
else: else:
print(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены в data_dict") logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены в data_dict")
# Конвертируем в список записей # Конвертируем в список записей
try: try:
if isinstance(tech_pos_data, pd.DataFrame): if isinstance(tech_pos_data, pd.DataFrame):
# Если это DataFrame, конвертируем в список словарей # Если это DataFrame, конвертируем в список словарей
result_list = tech_pos_data.to_dict(orient='records') result_list = tech_pos_data.to_dict(orient='records')
print(f"🔍 DEBUG: Конвертировано в список: {len(result_list)} записей") logger.debug(f"🔍 Конвертировано в список: {len(result_list)} записей")
return result_list return result_list
elif isinstance(tech_pos_data, list): elif isinstance(tech_pos_data, list):
# Если уже список, возвращаем как есть # Если уже список, возвращаем как есть
print(f"🔍 DEBUG: Уже список: {len(tech_pos_data)} записей") logger.debug(f"🔍 Уже список: {len(tech_pos_data)} записей")
return tech_pos_data return tech_pos_data
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: Неожиданный тип данных: {type(tech_pos_data)}") logger.warning(f"🔍 Неожиданный тип данных: {type(tech_pos_data)}")
return [] return []
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при конвертации данных: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных: {e}")
return [] return []

28
python_parser/adapters/parsers/statuses_repair_ca.py
View File

@@ -2,12 +2,16 @@ import pandas as pd
import os import os
import tempfile import tempfile
import zipfile import zipfile
import logging
from typing import Dict, Any, List, Tuple, Optional from typing import Dict, Any, List, Tuple, Optional
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
from app.schemas.statuses_repair_ca import StatusesRepairCARequest from app.schemas.statuses_repair_ca import StatusesRepairCARequest
from adapters.pconfig import find_header_row, get_og_by_name, data_to_json from adapters.pconfig import find_header_row, get_og_by_name, data_to_json
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class StatusesRepairCAParser(ParserPort): class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
"""Парсер для статусов ремонта СА""" """Парсер для статусов ремонта СА"""
@@ -26,7 +30,7 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
def parse(self, file_path: str, params: dict) -> Dict[str, Any]: def parse(self, file_path: str, params: dict) -> Dict[str, Any]:
"""Парсинг файла статусов ремонта СА""" """Парсинг файла статусов ремонта СА"""
print(f"🔍 DEBUG: StatusesRepairCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}") logger.debug(f"🔍 StatusesRepairCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
try: try:
# Определяем тип файла # Определяем тип файла
@@ -38,7 +42,7 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
raise ValueError(f"Неподдерживаемый формат файла: {file_path}") raise ValueError(f"Неподдерживаемый формат файла: {file_path}")
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}")
raise raise
def _parse_zip_file(self, zip_path: str) -> Dict[str, Any]: def _parse_zip_file(self, zip_path: str) -> Dict[str, Any]:
@@ -59,19 +63,19 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
# Берем первый найденный Excel файл # Берем первый найденный Excel файл
excel_file = excel_files[0] excel_file = excel_files[0]
print(f"🔍 DEBUG: Найден Excel файл в архиве: {excel_file}") logger.debug(f"🔍 Найден Excel файл в архиве: {excel_file}")
return self._parse_excel_file(excel_file) return self._parse_excel_file(excel_file)
def _parse_excel_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]: def _parse_excel_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
"""Парсинг Excel файла""" """Парсинг Excel файла"""
print(f"🔍 DEBUG: Парсинг Excel файла: {file_path}") logger.debug(f"🔍 Парсинг Excel файла: {file_path}")
# Парсим данные # Парсим данные
df_statuses = self._parse_statuses_repair_ca(file_path, 0) df_statuses = self._parse_statuses_repair_ca(file_path, 0)
if df_statuses.empty: if df_statuses.empty:
print("⚠️ Нет данных после парсинга") logger.warning("⚠️ Нет данных после парсинга")
return {"data": [], "records_count": 0} return {"data": [], "records_count": 0}
# Преобразуем в список словарей для хранения # Преобразуем в список словарей для хранения
@@ -85,7 +89,7 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
# Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах # Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах
self.data_dict = result self.data_dict = result
print(f"✅ Парсинг завершен. Получено {len(data_list)} записей") logger.info(f"✅ Парсинг завершен. Получено {len(data_list)} записей")
return result return result
def _parse_statuses_repair_ca(self, file: str, sheet: int, header_num: Optional[int] = None) -> pd.DataFrame: def _parse_statuses_repair_ca(self, file: str, sheet: int, header_num: Optional[int] = None) -> pd.DataFrame:
@@ -236,7 +240,7 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
def _get_repair_statuses_wrapper(self, params: dict): def _get_repair_statuses_wrapper(self, params: dict):
"""Обертка для получения статусов ремонта""" """Обертка для получения статусов ремонта"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_repair_statuses_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_repair_statuses_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Валидация параметров # Валидация параметров
validated_params = validate_params_with_schema(params, StatusesRepairCARequest) validated_params = validate_params_with_schema(params, StatusesRepairCARequest)
@@ -244,8 +248,8 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
ids = validated_params.get('ids') ids = validated_params.get('ids')
keys = validated_params.get('keys') keys = validated_params.get('keys')
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные ОГ: {ids}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные ОГ: {ids}")
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные ключи: {keys}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные ключи: {keys}")
# Получаем данные из парсера # Получаем данные из парсера
if hasattr(self, 'df') and self.df is not None: if hasattr(self, 'df') and self.df is not None:
@@ -265,15 +269,15 @@ class StatusesRepairCAParser(ParserPort):
# Данные из локального парсинга # Данные из локального парсинга
data_source = self.data_dict.get('data', []) data_source = self.data_dict.get('data', [])
else: else:
print("⚠️ Нет данных в парсере") logger.warning("⚠️ Нет данных в парсере")
return [] return []
print(f"🔍 DEBUG: Используем данные с {len(data_source)} записями") logger.debug(f"🔍 Используем данные с {len(data_source)} записями")
# Фильтруем данные # Фильтруем данные
filtered_data = self._filter_statuses_data(data_source, ids, keys) filtered_data = self._filter_statuses_data(data_source, ids, keys)
print(f"🔍 DEBUG: Отфильтровано {len(filtered_data)} записей") logger.debug(f"🔍 Отфильтровано {len(filtered_data)} записей")
return filtered_data return filtered_data
def _filter_statuses_data(self, data_source: List[Dict], ids: Optional[List[str]], keys: Optional[List[List[str]]]) -> List[Dict]: def _filter_statuses_data(self, data_source: List[Dict], ids: Optional[List[str]], keys: Optional[List[List[str]]]) -> List[Dict]:

44
python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py
View File

@@ -1,11 +1,15 @@
import pandas as pd import pandas as pd
import numpy as np import numpy as np
import logging
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
from app.schemas.svodka_ca import SvodkaCARequest from app.schemas.svodka_ca import SvodkaCARequest
from adapters.pconfig import get_og_by_name from adapters.pconfig import get_og_by_name
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class SvodkaCAParser(ParserPort): class SvodkaCAParser(ParserPort):
"""Парсер для сводок СА""" """Парсер для сводок СА"""
@@ -25,7 +29,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
def _get_data_wrapper(self, params: dict): def _get_data_wrapper(self, params: dict):
"""Получение данных по режимам и таблицам""" """Получение данных по режимам и таблицам"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_data_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest) validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest)
@@ -33,20 +37,20 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
modes = validated_params["modes"] modes = validated_params["modes"]
tables = validated_params["tables"] tables = validated_params["tables"]
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные режимы: {modes}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные режимы: {modes}")
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные таблицы: {tables}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные таблицы: {tables}")
# Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки) # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None: if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
# Данные из парсинга # Данные из парсинга
data_source = self.data_dict data_source = self.data_dict
print(f"🔍 DEBUG: Используем data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}") logger.debug(f"🔍 Используем data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}")
elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty: elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
# Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
data_source = self._df_to_data_dict() data_source = self._df_to_data_dict()
print(f"🔍 DEBUG: Используем df, преобразованный в data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}") logger.debug(f"🔍 Используем df, преобразованный в data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}")
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: Нет данных! data_dict={getattr(self, 'data_dict', 'None')}, df={getattr(self, 'df', 'None')}") logger.warning(f"🔍 Нет данных! data_dict={getattr(self, 'data_dict', 'None')}, df={getattr(self, 'df', 'None')}")
return {} return {}
# Фильтруем данные по запрошенным режимам и таблицам # Фильтруем данные по запрошенным режимам и таблицам
@@ -55,18 +59,18 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
if mode in data_source: if mode in data_source:
result_data[mode] = {} result_data[mode] = {}
available_tables = list(data_source[mode].keys()) available_tables = list(data_source[mode].keys())
print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' содержит таблицы: {available_tables}") logger.debug(f"🔍 Режим '{mode}' содержит таблицы: {available_tables}")
for table_name, table_data in data_source[mode].items(): for table_name, table_data in data_source[mode].items():
# Ищем таблицы по частичному совпадению # Ищем таблицы по частичному совпадению
for requested_table in tables: for requested_table in tables:
if requested_table in table_name: if requested_table in table_name:
result_data[mode][table_name] = table_data result_data[mode][table_name] = table_data
print(f"🔍 DEBUG: Добавлена таблица '{table_name}' (совпадение с '{requested_table}') с {len(table_data)} записями") logger.debug(f"🔍 Добавлена таблица '{table_name}' (совпадение с '{requested_table}') с {len(table_data)} записями")
break # Найдено совпадение, переходим к следующей таблице break # Найдено совпадение, переходим к следующей таблице
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' не найден в data_source") logger.warning(f"🔍 Режим '{mode}' не найден в data_source")
print(f"🔍 DEBUG: Итоговый результат содержит режимы: {list(result_data.keys())}") logger.debug(f"🔍 Итоговый результат содержит режимы: {list(result_data.keys())}")
return result_data return result_data
def _df_to_data_dict(self): def _df_to_data_dict(self):
@@ -91,7 +95,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame: def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
"""Парсинг файла и возврат DataFrame""" """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
print(f"🔍 DEBUG: SvodkaCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}") logger.debug(f"🔍 SvodkaCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
# Парсим данные и сохраняем словарь для использования в геттерах # Парсим данные и сохраняем словарь для использования в геттерах
self.data_dict = self.parse_svodka_ca(file_path, params) self.data_dict = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
@@ -114,17 +118,17 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
if data_rows: if data_rows:
df = pd.DataFrame(data_rows) df = pd.DataFrame(data_rows)
self.df = df self.df = df
print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(data_rows)} записями") logger.debug(f"🔍 Создан DataFrame с {len(data_rows)} записями")
return df return df
# Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
self.df = pd.DataFrame() self.df = pd.DataFrame()
print(f"🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame") logger.debug(f"🔍 Возвращаем пустой DataFrame")
return self.df return self.df
def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict: def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
"""Парсинг сводки СА - работает с тремя листами: План, Факт, Норматив""" """Парсинг сводки СА - работает с тремя листами: План, Факт, Норматив"""
print(f"🔍 DEBUG: Начинаем парсинг сводки СА из файла: {file_path}") logger.debug(f"🔍 Начинаем парсинг сводки СА из файла: {file_path}")
# === Точка входа. Нужно выгрузить три таблицы: План, Факт и Норматив === # === Точка входа. Нужно выгрузить три таблицы: План, Факт и Норматив ===
@@ -146,7 +150,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
} }
df_ca_plan = self.parse_sheet(file_path, 'План', inclusion_list_plan) df_ca_plan = self.parse_sheet(file_path, 'План', inclusion_list_plan)
print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный План: {df_ca_plan.shape if df_ca_plan is not None else 'None'}") logger.debug(f"🔍 Объединённый и отсортированный План: {df_ca_plan.shape if df_ca_plan is not None else 'None'}")
# Выгружаем Факт # Выгружаем Факт
inclusion_list_fact = { inclusion_list_fact = {
@@ -166,7 +170,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
} }
df_ca_fact = self.parse_sheet(file_path, 'Факт', inclusion_list_fact) df_ca_fact = self.parse_sheet(file_path, 'Факт', inclusion_list_fact)
print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный Факт: {df_ca_fact.shape if df_ca_fact is not None else 'None'}") logger.debug(f"🔍 Объединённый и отсортированный Факт: {df_ca_fact.shape if df_ca_fact is not None else 'None'}")
# Выгружаем Норматив # Выгружаем Норматив
inclusion_list_normativ = { inclusion_list_normativ = {
@@ -185,7 +189,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
} }
df_ca_normativ = self.parse_sheet(file_path, 'Норматив', inclusion_list_normativ) df_ca_normativ = self.parse_sheet(file_path, 'Норматив', inclusion_list_normativ)
print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный Норматив: {df_ca_normativ.shape if df_ca_normativ is not None else 'None'}") logger.debug(f"🔍 Объединённый и отсортированный Норматив: {df_ca_normativ.shape if df_ca_normativ is not None else 'None'}")
# Преобразуем DataFrame в словарь по режимам и таблицам # Преобразуем DataFrame в словарь по режимам и таблицам
data_dict = {} data_dict = {}
@@ -211,9 +215,9 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
table_data = group_df.drop('table', axis=1) table_data = group_df.drop('table', axis=1)
data_dict['normativ'][table_name] = table_data.to_dict('records') data_dict['normativ'][table_name] = table_data.to_dict('records')
print(f"🔍 DEBUG: Итоговый data_dict содержит режимы: {list(data_dict.keys())}") logger.debug(f"🔍 Итоговый data_dict содержит режимы: {list(data_dict.keys())}")
for mode, tables in data_dict.items(): for mode, tables in data_dict.items():
print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' содержит таблицы: {list(tables.keys())}") logger.debug(f"🔍 Режим '{mode}' содержит таблицы: {list(tables.keys())}")
return data_dict return data_dict
@@ -368,7 +372,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
# Проверяем, что колонка 'name' существует # Проверяем, что колонка 'name' существует
if 'name' not in df_cleaned.columns: if 'name' not in df_cleaned.columns:
print( logger.debug(
f"Внимание: колонка 'name' отсутствует в таблице для '{matched_key}'. Пропускаем добавление 'id'.") f"Внимание: колонка 'name' отсутствует в таблице для '{matched_key}'. Пропускаем добавление 'id'.")
continue # или обработать по-другому continue # или обработать по-другому
else: else:

80
python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py
View File

@@ -6,10 +6,14 @@ import json
import zipfile import zipfile
import tempfile import tempfile
import shutil import shutil
import logging
from typing import Dict, Any, List, Optional from typing import Dict, Any, List, Optional
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from adapters.pconfig import SINGLE_OGS, replace_id_in_path, find_header_row, data_to_json from adapters.pconfig import SINGLE_OGS, replace_id_in_path, find_header_row, data_to_json
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class SvodkaPMParser(ParserPort): class SvodkaPMParser(ParserPort):
"""Парсер для сводок ПМ (план и факт)""" """Парсер для сводок ПМ (план и факт)"""
@@ -51,17 +55,17 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
# Разархивируем файл # Разархивируем файл
with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref: with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(temp_dir) zip_ref.extractall(temp_dir)
print(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}") logger.info(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}")
# Посмотрим, что находится в архиве # Посмотрим, что находится в архиве
print(f"🔍 Содержимое архива:") logger.debug(f"🔍 Содержимое архива:")
for root, dirs, files in os.walk(temp_dir): for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
level = root.replace(temp_dir, '').count(os.sep) level = root.replace(temp_dir, '').count(os.sep)
indent = ' ' * 2 * level indent = ' ' * 2 * level
print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/") logger.debug(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
subindent = ' ' * 2 * (level + 1) subindent = ' ' * 2 * (level + 1)
for file in files: for file in files:
print(f"{subindent}{file}") logger.debug(f"{subindent}{file}")
# Создаем словари для хранения данных как в оригинале # Создаем словари для хранения данных как в оригинале
df_pm_facts = {} # Словарь с данными факта, ключ - ID ОГ df_pm_facts = {} # Словарь с данными факта, ключ - ID ОГ
@@ -80,8 +84,8 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
elif 'plan' in file.lower() or 'план' in file.lower(): elif 'plan' in file.lower() or 'план' in file.lower():
plan_files.append(full_path) plan_files.append(full_path)
print(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}") logger.info(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}")
print(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}") logger.info(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
# Обрабатываем найденные файлы # Обрабатываем найденные файлы
for fact_file in fact_files: for fact_file in fact_files:
@@ -91,9 +95,9 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
if 'svodka_fact_pm_' in filename: if 'svodka_fact_pm_' in filename:
og_id = filename.replace('svodka_fact_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '') og_id = filename.replace('svodka_fact_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
if og_id in SINGLE_OGS: if og_id in SINGLE_OGS:
print(f'📊 Загрузка факта: {fact_file} (ОГ: {og_id})') logger.info(f'📊 Загрузка факта: {fact_file} (ОГ: {og_id})')
df_pm_facts[og_id] = self._parse_svodka_pm(fact_file, 'Сводка Нефтепереработка') df_pm_facts[og_id] = self._parse_svodka_pm(fact_file, 'Сводка Нефтепереработка')
print(f"✅ Факт загружен для {og_id}") logger.info(f"✅ Факт загружен для {og_id}")
for plan_file in plan_files: for plan_file in plan_files:
# Извлекаем ID ОГ из имени файла # Извлекаем ID ОГ из имени файла
@@ -102,9 +106,9 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
if 'svodka_plan_pm_' in filename: if 'svodka_plan_pm_' in filename:
og_id = filename.replace('svodka_plan_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '') og_id = filename.replace('svodka_plan_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
if og_id in SINGLE_OGS: if og_id in SINGLE_OGS:
print(f'📊 Загрузка плана: {plan_file} (ОГ: {og_id})') logger.info(f'📊 Загрузка плана: {plan_file} (ОГ: {og_id})')
df_pm_plans[og_id] = self._parse_svodka_pm(plan_file, 'Сводка Нефтепереработка') df_pm_plans[og_id] = self._parse_svodka_pm(plan_file, 'Сводка Нефтепереработка')
print(f"✅ План загружен для {og_id}") logger.info(f"✅ План загружен для {og_id}")
# Инициализируем None для ОГ, для которых файлы не найдены # Инициализируем None для ОГ, для которых файлы не найдены
for og_id in SINGLE_OGS: for og_id in SINGLE_OGS:
@@ -123,14 +127,14 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
'df_pm_plans': df_pm_plans 'df_pm_plans': df_pm_plans
} }
print(f"🎯 Обработано ОГ: {len([k for k, v in df_pm_facts.items() if v is not None])} факт, {len([k for k, v in df_pm_plans.items() if v is not None])} план") logger.info(f"🎯 Обработано ОГ: {len([k for k, v in df_pm_facts.items() if v is not None])} факт, {len([k for k, v in df_pm_plans.items() if v is not None])} план")
return result return result
finally: finally:
# Удаляем временную директорию # Удаляем временную директорию
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True) shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
print(f"🗑️ Временная директория удалена: {temp_dir}") logger.debug(f"🗑️ Временная директория удалена: {temp_dir}")
def _parse_svodka_pm(self, file_path: str, sheet_name: str, header_num: Optional[int] = None) -> pd.DataFrame: def _parse_svodka_pm(self, file_path: str, sheet_name: str, header_num: Optional[int] = None) -> pd.DataFrame:
"""Парсинг отчетов одного ОГ для БП, ПП и факта""" """Парсинг отчетов одного ОГ для БП, ПП и факта"""
@@ -226,19 +230,19 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
def _get_svodka_value(self, df_svodka: pd.DataFrame, og_id: str, code: int, search_value: Optional[str] = None): def _get_svodka_value(self, df_svodka: pd.DataFrame, og_id: str, code: int, search_value: Optional[str] = None):
"""Служебная функция для простой выборке по сводке""" """Служебная функция для простой выборке по сводке"""
print(f"🔍 DEBUG: Ищем код '{code}' для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(df_svodka)} строками") logger.debug(f"🔍 Ищем код '{code}' для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(df_svodka)} строками")
print(f"🔍 DEBUG: Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}") logger.debug(f"🔍 Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}")
print(f"🔍 DEBUG: Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}") logger.debug(f"🔍 Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
print(f"🔍 DEBUG: Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}") logger.debug(f"🔍 Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
# Проверяем, есть ли код в индексе # Проверяем, есть ли код в индексе
if code not in df_svodka.index: if code not in df_svodka.index:
print(f"⚠️ Код '{code}' не найден в индексе") logger.warning(f"⚠️ Код '{code}' не найден в индексе")
return 0 return 0
# Получаем позицию строки с кодом # Получаем позицию строки с кодом
code_row_loc = df_svodka.index.get_loc(code) code_row_loc = df_svodka.index.get_loc(code)
print(f"🔍 DEBUG: Код '{code}' в позиции {code_row_loc}") logger.debug(f"🔍 Код '{code}' в позиции {code_row_loc}")
# Определяем позиции для поиска # Определяем позиции для поиска
if search_value is None: if search_value is None:
@@ -254,14 +258,14 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
if col_name == search_value: if col_name == search_value:
target_positions.append(i) target_positions.append(i)
print(f"🔍 DEBUG: Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...") logger.debug(f"🔍 Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...")
print(f"🔍 DEBUG: Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...") logger.debug(f"🔍 Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
print(f"🔍 DEBUG: Ищем столбцы с названием '{search_value}'") logger.debug(f"🔍 Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
print(f"🔍 DEBUG: Целевые позиции: {target_positions[:10]}...") logger.debug(f"🔍 Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
if not target_positions: if not target_positions:
print(f"⚠️ Позиции '{search_value}' не найдены") logger.warning(f"⚠️ Позиции '{search_value}' не найдены")
return 0 return 0
# Извлекаем значения из найденных позиций # Извлекаем значения из найденных позиций
@@ -285,7 +289,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
# Преобразуем в числовой формат # Преобразуем в числовой формат
numeric_values = pd.to_numeric(values, errors='coerce') numeric_values = pd.to_numeric(values, errors='coerce')
print(f"🔍 DEBUG: Числовые значения (первые 5): {numeric_values.tolist()[:5]}") logger.debug(f"🔍 Числовые значения (первые 5): {numeric_values.tolist()[:5]}")
# Попробуем альтернативное преобразование # Попробуем альтернативное преобразование
try: try:
@@ -301,10 +305,10 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
except (ValueError, TypeError): except (ValueError, TypeError):
manual_values.append(0) manual_values.append(0)
print(f"🔍 DEBUG: Ручное преобразование (первые 5): {manual_values[:5]}") logger.debug(f"🔍 Ручное преобразование (первые 5): {manual_values[:5]}")
numeric_values = pd.Series(manual_values) numeric_values = pd.Series(manual_values)
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"⚠️ Ошибка при ручном преобразовании: {e}") logger.warning(f"⚠️ Ошибка при ручном преобразовании: {e}")
# Используем исходные значения # Используем исходные значения
numeric_values = pd.Series([0 if pd.isna(v) or v is None else v for v in values]) numeric_values = pd.Series([0 if pd.isna(v) or v is None else v for v in values])
@@ -338,7 +342,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
# Получаем данные из сохраненных словарей (через self.df) # Получаем данные из сохраненных словарей (через self.df)
if not hasattr(self, 'df') or self.df is None: if not hasattr(self, 'df') or self.df is None:
print("❌ Данные не загружены. Сначала загрузите ZIP архив.") logger.error("❌ Данные не загружены. Сначала загрузите ZIP архив.")
return {col: {str(code): None for code in codes} for col in columns} return {col: {str(code): None for code in codes} for col in columns}
# Извлекаем словари из сохраненных данных # Извлекаем словари из сохраненных данных
@@ -349,10 +353,10 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
fact_df = df_pm_facts.get(og_id) fact_df = df_pm_facts.get(og_id)
plan_df = df_pm_plans.get(og_id) plan_df = df_pm_plans.get(og_id)
print(f"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====") logger.debug(f"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====")
print(f"🔍 Коды: {codes}") logger.debug(f"🔍 Коды: {codes}")
print(f"🔍 Столбцы: {columns}") logger.debug(f"🔍 Столбцы: {columns}")
print(f"🔍 Получены данные для {og_id}: факт={'✅' if fact_df is not None else '❌'}, план={'✅' if plan_df is not None else '❌'}") logger.debug(f"🔍 Получены данные для {og_id}: факт={'✅' if fact_df is not None else '❌'}, план={'✅' if plan_df is not None else '❌'}")
# Определяем, какие столбцы из какого датафрейма брать # Определяем, какие столбцы из какого датафрейма брать
for col in columns: for col in columns:
@@ -360,24 +364,24 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
if col in ['ПП', 'БП']: if col in ['ПП', 'БП']:
if plan_df is None: if plan_df is None:
print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных плана для {og_id}") logger.warning(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных плана для {og_id}")
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: ===== ОБРАБАТЫВАЕМ '{col}' ИЗ ДАННЫХ ПЛАНА =====") logger.debug(f"🔍 ===== ОБРАБАТЫВАЕМ '{col}' ИЗ ДАННЫХ ПЛАНА =====")
for code in codes: for code in codes:
print(f"🔍 DEBUG: --- Код {code} для {col} ---") logger.debug(f"🔍 --- Код {code} для {col} ---")
val = self._get_svodka_value(plan_df, og_id, code, col) val = self._get_svodka_value(plan_df, og_id, code, col)
col_result[str(code)] = val col_result[str(code)] = val
print(f"🔍 DEBUG: ===== ЗАВЕРШИЛИ ОБРАБОТКУ '{col}' =====") logger.debug(f"🔍 ===== ЗАВЕРШИЛИ ОБРАБОТКУ '{col}' =====")
elif col in ['ТБ', 'СЭБ', 'НЭБ']: elif col in ['ТБ', 'СЭБ', 'НЭБ']:
if fact_df is None: if fact_df is None:
print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных факта для {og_id}") logger.warning(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных факта для {og_id}")
else: else:
for code in codes: for code in codes:
val = self._get_svodka_value(fact_df, og_id, code, col) val = self._get_svodka_value(fact_df, og_id, code, col)
col_result[str(code)] = val col_result[str(code)] = val
else: else:
print(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.") logger.warning(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.")
col_result = {str(code): None for code in codes} col_result = {str(code): None for code in codes}
result[col] = col_result result[col] = col_result
@@ -443,7 +447,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
data = self._get_svodka_og(og_id, codes, columns, search) data = self._get_svodka_og(og_id, codes, columns, search)
total_result[og_id] = data total_result[og_id] = data
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при обработке {og_id}: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при обработке {og_id}: {e}")
total_result[og_id] = None total_result[og_id] = None
json_result = data_to_json(total_result) json_result = data_to_json(total_result)

66
python_parser/adapters/parsers/svodka_repair_ca.py
View File

@@ -4,6 +4,7 @@ import os
import tempfile import tempfile
import shutil import shutil
import zipfile import zipfile
import logging
from typing import Dict, List, Optional, Any from typing import Dict, List, Optional, Any
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
@@ -11,6 +12,9 @@ from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_
from app.schemas.svodka_repair_ca import SvodkaRepairCARequest from app.schemas.svodka_repair_ca import SvodkaRepairCARequest
from adapters.pconfig import SINGLE_OGS, find_header_row, get_og_by_name from adapters.pconfig import SINGLE_OGS, find_header_row, get_og_by_name
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class SvodkaRepairCAParser(ParserPort): class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
"""Парсер для сводок ремонта СА""" """Парсер для сводок ремонта СА"""
@@ -29,7 +33,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
def _get_repair_data_wrapper(self, params: dict): def _get_repair_data_wrapper(self, params: dict):
"""Получение данных о ремонтных работах""" """Получение данных о ремонтных работах"""
print(f"🔍 DEBUG: _get_repair_data_wrapper вызван с параметрами: {params}") logger.debug(f"🔍 _get_repair_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaRepairCARequest) validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaRepairCARequest)
@@ -39,21 +43,21 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
include_planned = validated_params.get("include_planned", True) include_planned = validated_params.get("include_planned", True)
include_factual = validated_params.get("include_factual", True) include_factual = validated_params.get("include_factual", True)
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные ОГ: {og_ids}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные ОГ: {og_ids}")
print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные типы ремонта: {repair_types}") logger.debug(f"🔍 Запрошенные типы ремонта: {repair_types}")
print(f"🔍 DEBUG: Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}") logger.debug(f"🔍 Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}")
# Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки) # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None: if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
# Данные из парсинга # Данные из парсинга
data_source = self.data_dict data_source = self.data_dict
print(f"🔍 DEBUG: Используем data_dict с {len(data_source)} записями") logger.debug(f"🔍 Используем data_dict с {len(data_source)} записями")
elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty: elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
# Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
data_source = self._df_to_data_dict() data_source = self._df_to_data_dict()
print(f"🔍 DEBUG: Используем df, преобразованный в data_dict с {len(data_source)} записями") logger.debug(f"🔍 Используем df, преобразованный в data_dict с {len(data_source)} записями")
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: Нет данных! data_dict={getattr(self, 'data_dict', 'None')}, df={getattr(self, 'df', 'None')}") logger.warning(f"🔍 Нет данных! data_dict={getattr(self, 'data_dict', 'None')}, df={getattr(self, 'df', 'None')}")
return [] return []
# Группируем данные по ОГ (как в оригинале) # Группируем данные по ОГ (как в оригинале)
@@ -86,8 +90,8 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
grouped_data[og_id].append(filtered_item) grouped_data[og_id].append(filtered_item)
total_records = sum(len(v) for v in grouped_data.values()) total_records = sum(len(v) for v in grouped_data.values())
print(f"🔍 DEBUG: Отфильтровано {total_records} записей из {len(data_source)}") logger.debug(f"🔍 Отфильтровано {total_records} записей из {len(data_source)}")
print(f"🔍 DEBUG: Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}") logger.debug(f"🔍 Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}")
return grouped_data return grouped_data
def _df_to_data_dict(self): def _df_to_data_dict(self):
@@ -109,7 +113,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame: def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
"""Парсинг файла и возврат DataFrame""" """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
print(f"🔍 DEBUG: SvodkaRepairCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}") logger.debug(f"🔍 SvodkaRepairCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
# Определяем, это ZIP архив или одиночный файл # Определяем, это ZIP архив или одиночный файл
if file_path.lower().endswith('.zip'): if file_path.lower().endswith('.zip'):
@@ -133,17 +137,17 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
if data_rows: if data_rows:
df = pd.DataFrame(data_rows) df = pd.DataFrame(data_rows)
self.df = df self.df = df
print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(data_rows)} записями") logger.debug(f"🔍 Создан DataFrame с {len(data_rows)} записями")
return df return df
# Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
self.df = pd.DataFrame() self.df = pd.DataFrame()
print(f"🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame") logger.debug(f"🔍 Возвращаем пустой DataFrame")
return self.df return self.df
def _parse_zip_archive(self, file_path: str, params: dict) -> List[Dict]: def _parse_zip_archive(self, file_path: str, params: dict) -> List[Dict]:
"""Парсинг ZIP архива с файлами ремонта СА""" """Парсинг ZIP архива с файлами ремонта СА"""
print(f"🔍 DEBUG: Парсинг ZIP архива: {file_path}") logger.info(f"🔍 Парсинг ZIP архива: {file_path}")
all_data = [] all_data = []
temp_dir = None temp_dir = None
@@ -151,7 +155,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
try: try:
# Создаем временную директорию # Создаем временную директорию
temp_dir = tempfile.mkdtemp() temp_dir = tempfile.mkdtemp()
print(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}") logger.debug(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}")
# Разархивируем файл # Разархивируем файл
with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref: with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
@@ -164,30 +168,30 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
if file.lower().endswith(('.xlsx', '.xlsm', '.xls')): if file.lower().endswith(('.xlsx', '.xlsm', '.xls')):
excel_files.append(os.path.join(root, file)) excel_files.append(os.path.join(root, file))
print(f"📊 Найдено Excel файлов: {len(excel_files)}") logger.info(f"📊 Найдено Excel файлов: {len(excel_files)}")
# Обрабатываем каждый найденный файл # Обрабатываем каждый найденный файл
for excel_file in excel_files: for excel_file in excel_files:
print(f"📊 Обработка файла: {excel_file}") logger.info(f"📊 Обработка файла: {excel_file}")
file_data = self._parse_single_file(excel_file, params) file_data = self._parse_single_file(excel_file, params)
if file_data: if file_data:
all_data.extend(file_data) all_data.extend(file_data)
print(f"🎯 Всего обработано записей: {len(all_data)}") logger.info(f"🎯 Всего обработано записей: {len(all_data)}")
return all_data return all_data
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при обработке ZIP архива: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при обработке ZIP архива: {e}")
return [] return []
finally: finally:
# Удаляем временную директорию # Удаляем временную директорию
if temp_dir: if temp_dir:
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True) shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
print(f"🗑️ Временная директория удалена: {temp_dir}") logger.debug(f"🗑️ Временная директория удалена: {temp_dir}")
def _parse_single_file(self, file_path: str, params: dict) -> List[Dict]: def _parse_single_file(self, file_path: str, params: dict) -> List[Dict]:
"""Парсинг одиночного Excel файла""" """Парсинг одиночного Excel файла"""
print(f"🔍 DEBUG: Парсинг файла: {file_path}") logger.debug(f"🔍 Парсинг файла: {file_path}")
try: try:
# Получаем параметры # Получаем параметры
@@ -198,10 +202,10 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
if header_num is None: if header_num is None:
header_num = find_header_row(file_path, sheet_name, search_value="ОГ") header_num = find_header_row(file_path, sheet_name, search_value="ОГ")
if header_num is None: if header_num is None:
print(f"❌ Не найден заголовок в файле {file_path}") logger.error(f"❌ Не найден заголовок в файле {file_path}")
return [] return []
print(f"🔍 DEBUG: Заголовок найден в строке {header_num}") logger.debug(f"🔍 Заголовок найден в строке {header_num}")
# Читаем Excel файл # Читаем Excel файл
df = pd.read_excel( df = pd.read_excel(
@@ -213,23 +217,23 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
) )
if df.empty: if df.empty:
print(f"❌ Файл {file_path} пуст") logger.error(f"❌ Файл {file_path} пуст")
return [] return []
if "ОГ" not in df.columns: if "ОГ" not in df.columns:
print(f"⚠️ Предупреждение: Колонка 'ОГ' не найдена в файле {file_path}") logger.warning(f"⚠️ Предупреждение: Колонка 'ОГ' не найдена в файле {file_path}")
return [] return []
# Обрабатываем данные # Обрабатываем данные
return self._process_repair_data(df) return self._process_repair_data(df)
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}")
return [] return []
def _process_repair_data(self, df: pd.DataFrame) -> List[Dict]: def _process_repair_data(self, df: pd.DataFrame) -> List[Dict]:
"""Обработка данных о ремонте""" """Обработка данных о ремонте"""
print(f"🔍 DEBUG: Обработка данных с {len(df)} строками") logger.debug(f"🔍 Обработка данных с {len(df)} строками")
# Шаг 1: Нормализация ОГ # Шаг 1: Нормализация ОГ
def safe_replace(val): def safe_replace(val):
@@ -254,7 +258,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
df = df[mask_og].copy() df = df[mask_og].copy()
if df.empty: if df.empty:
print(f"❌ Нет данных после фильтрации по ОГ") logger.info(f"❌ Нет данных после фильтрации по ОГ")
return [] return []
# Шаг 4: Удаление строк без "Вид простоя" # Шаг 4: Удаление строк без "Вид простоя"
@@ -263,7 +267,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
mask_downtime = (downtime_clean != "") & (downtime_clean != "nan") mask_downtime = (downtime_clean != "") & (downtime_clean != "nan")
df = df[mask_downtime].copy() df = df[mask_downtime].copy()
else: else:
print("⚠️ Предупреждение: Колонка 'Вид простоя' не найдена.") logger.info("⚠️ Предупреждение: Колонка 'Вид простоя' не найдена.")
return [] return []
# Шаг 5: Удаление ненужных колонок # Шаг 5: Удаление ненужных колонок
@@ -278,7 +282,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
# Шаг 6: Переименование первых 8 колонок по порядку # Шаг 6: Переименование первых 8 колонок по порядку
if df.shape[1] < 8: if df.shape[1] < 8:
print(f"⚠️ Внимание: В DataFrame только {df.shape[1]} колонок, требуется минимум 8.") logger.info(f"⚠️ Внимание: В DataFrame только {df.shape[1]} колонок, требуется минимум 8.")
return [] return []
new_names = ["id", "name", "type", "start_date", "end_date", "plan", "fact", "downtime"] new_names = ["id", "name", "type", "start_date", "end_date", "plan", "fact", "downtime"]
@@ -328,10 +332,10 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
result_data.append(record) result_data.append(record)
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"⚠️ Ошибка при обработке строки: {e}") logger.info(f"⚠️ Ошибка при обработке строки: {e}")
continue continue
print(f"✅ Обработано {len(result_data)} записей") logger.info(f"✅ Обработано {len(result_data)} записей")
return result_data return result_data
def _parse_date(self, value) -> Optional[str]: def _parse_date(self, value) -> Optional[str]:

6
python_parser/adapters/pconfig.py
View File

@@ -4,6 +4,10 @@ import json
import numpy as np import numpy as np
import pandas as pd import pandas as pd
import os import os
import logging
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
OG_IDS = { OG_IDS = {
"Комсомольский НПЗ": "KNPZ", "Комсомольский НПЗ": "KNPZ",
@@ -163,7 +167,7 @@ def find_header_row(file, sheet, search_value="Итого", max_rows=50):
# Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
for idx, row in df_temp.iterrows(): for idx, row in df_temp.iterrows():
if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any(): if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any():
print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})") logger.debug(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
return idx # 0-based index — то, что нужно для header= return idx # 0-based index — то, что нужно для header=
raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.") raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")

28
python_parser/adapters/storage.py
View File

@@ -4,12 +4,16 @@
import os import os
import pickle import pickle
import io import io
import logging
from typing import Optional from typing import Optional
from minio import Minio # boto3 from minio import Minio # boto3
import pandas as pd import pandas as pd
from core.ports import StoragePort from core.ports import StoragePort
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
class MinIOStorageAdapter(StoragePort): class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
"""Адаптер для MinIO хранилища""" """Адаптер для MinIO хранилища"""
@@ -37,8 +41,8 @@ class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
# Проверяем bucket только при первом использовании # Проверяем bucket только при первом использовании
self._ensure_bucket_exists() self._ensure_bucket_exists()
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"⚠️ Не удалось подключиться к MinIO: {e}") logger.warning(f"⚠️ Не удалось подключиться к MinIO: {e}")
print("MinIO будет недоступен, но приложение продолжит работать") logger.warning("MinIO будет недоступен, но приложение продолжит работать")
return None return None
return self._client return self._client
@@ -50,16 +54,16 @@ class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
try: try:
if not self.client.bucket_exists(self._bucket_name): if not self.client.bucket_exists(self._bucket_name):
self.client.make_bucket(self._bucket_name) self.client.make_bucket(self._bucket_name)
print(f"✅ Bucket '{self._bucket_name}' создан") logger.info(f"✅ Bucket '{self._bucket_name}' создан")
return True return True
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при работе с bucket: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при работе с bucket: {e}")
return False return False
def save_dataframe(self, df: pd.DataFrame, object_id: str) -> bool: def save_dataframe(self, df: pd.DataFrame, object_id: str) -> bool:
"""Сохранение DataFrame в MinIO""" """Сохранение DataFrame в MinIO"""
if self.client is None: if self.client is None:
print("⚠️ MinIO недоступен, данные не сохранены") logger.warning("⚠️ MinIO недоступен, данные не сохранены")
return False return False
try: try:
@@ -78,16 +82,16 @@ class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
content_type='application/octet-stream' content_type='application/octet-stream'
) )
print(f"✅ DataFrame успешно сохранен в MinIO: {self._bucket_name}/{object_id}") logger.info(f"✅ DataFrame успешно сохранен в MinIO: {self._bucket_name}/{object_id}")
return True return True
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при сохранении в MinIO: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при сохранении в MinIO: {e}")
return False return False
def load_dataframe(self, object_id: str) -> Optional[pd.DataFrame]: def load_dataframe(self, object_id: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
"""Загрузка DataFrame из MinIO""" """Загрузка DataFrame из MinIO"""
if self.client is None: if self.client is None:
print("⚠️ MinIO недоступен, данные не загружены") logger.warning("⚠️ MinIO недоступен, данные не загружены")
return None return None
try: try:
@@ -102,7 +106,7 @@ class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
return df return df
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при загрузке данных из MinIO: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при загрузке данных из MinIO: {e}")
return None return None
finally: finally:
if 'response' in locals(): if 'response' in locals():
@@ -112,15 +116,15 @@ class MinIOStorageAdapter(StoragePort):
def delete_object(self, object_id: str) -> bool: def delete_object(self, object_id: str) -> bool:
"""Удаление объекта из MinIO""" """Удаление объекта из MinIO"""
if self.client is None: if self.client is None:
print("⚠️ MinIO недоступен, объект не удален") logger.warning("⚠️ MinIO недоступен, объект не удален")
return False return False
try: try:
self.client.remove_object(self._bucket_name, object_id) self.client.remove_object(self._bucket_name, object_id)
print(f"✅ Объект успешно удален из MinIO: {self._bucket_name}/{object_id}") logger.info(f"✅ Объект успешно удален из MinIO: {self._bucket_name}/{object_id}")
return True return True
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при удалении объекта из MinIO: {e}") logger.error(f"❌ Ошибка при удалении объекта из MinIO: {e}")
return False return False
def object_exists(self, object_id: str) -> bool: def object_exists(self, object_id: str) -> bool:

15
python_parser/app/main.py
View File

@@ -1,10 +1,21 @@
import os import os
import multiprocessing import multiprocessing
import uvicorn import uvicorn
import logging
from typing import Dict, List from typing import Dict, List
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException, status from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException, status
from fastapi.responses import JSONResponse from fastapi.responses import JSONResponse
# Настройка логирования
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s:%(lineno)d - %(message)s',
datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
from adapters.storage import MinIOStorageAdapter from adapters.storage import MinIOStorageAdapter
from adapters.parsers import SvodkaPMParser, SvodkaCAParser, MonitoringFuelParser, MonitoringTarParser, SvodkaRepairCAParser, StatusesRepairCAParser, OperSpravkaTechPosParser from adapters.parsers import SvodkaPMParser, SvodkaCAParser, MonitoringFuelParser, MonitoringTarParser, SvodkaRepairCAParser, StatusesRepairCAParser, OperSpravkaTechPosParser
@@ -154,7 +165,7 @@ async def get_available_ogs(parser_name: str):
if available_ogs: if available_ogs:
return {"parser": parser_name, "available_ogs": available_ogs} return {"parser": parser_name, "available_ogs": available_ogs}
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"⚠️ Ошибка при получении ОГ: {e}") logger.error(f"⚠️ Ошибка при получении ОГ: {e}")
import traceback import traceback
traceback.print_exc() traceback.print_exc()
@@ -1412,7 +1423,7 @@ async def get_oper_spravka_tech_pos_data(request: OperSpravkaTechPosRequest):
if result.success: if result.success:
# Извлекаем данные из результата # Извлекаем данные из результата
value_data = result.data.get("value", []) if isinstance(result.data.get("value"), list) else [] value_data = result.data.get("value", []) if isinstance(result.data.get("value"), list) else []
print(f"🔍 DEBUG: API возвращает данные: {type(value_data)}, длина: {len(value_data) if isinstance(value_data, (list, dict)) else 'N/A'}") logger.debug(f"🔍 API возвращает данные: {type(value_data)}, длина: {len(value_data) if isinstance(value_data, (list, dict)) else 'N/A'}")
return OperSpravkaTechPosResponse( return OperSpravkaTechPosResponse(
success=True, success=True,

22
python_parser/core/services.py
View File

@@ -3,11 +3,15 @@
""" """
import tempfile import tempfile
import os import os
import logging
from typing import Dict, Type from typing import Dict, Type
from core.models import UploadRequest, UploadResult, DataRequest, DataResult from core.models import UploadRequest, UploadResult, DataRequest, DataResult
from core.ports import ParserPort, StoragePort from core.ports import ParserPort, StoragePort
# Настройка логгера для модуля
logger = logging.getLogger(__name__)
# Глобальный словарь парсеров # Глобальный словарь парсеров
PARSERS: Dict[str, Type[ParserPort]] = {} PARSERS: Dict[str, Type[ParserPort]] = {}
@@ -51,7 +55,7 @@ class ReportService:
# Удаляем старый объект, если он существует и хранилище доступно # Удаляем старый объект, если он существует и хранилище доступно
if self.storage.object_exists(object_id): if self.storage.object_exists(object_id):
self.storage.delete_object(object_id) self.storage.delete_object(object_id)
print(f"Старый объект удален: {object_id}") logger.debug(f"Старый объект удален: {object_id}")
# Сохраняем в хранилище # Сохраняем в хранилище
if self.storage.save_dataframe(parse_result, object_id): if self.storage.save_dataframe(parse_result, object_id):
@@ -102,18 +106,18 @@ class ReportService:
# Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах # Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах
parser.df = loaded_data parser.df = loaded_data
print(f"🔍 DEBUG: ReportService.get_data - установлены данные в парсер {request.report_type}") logger.debug(f"🔍 ReportService.get_data - установлены данные в парсер {request.report_type}")
# Проверяем тип загруженных данных # Проверяем тип загруженных данных
if hasattr(loaded_data, 'shape'): if hasattr(loaded_data, 'shape'):
# Это DataFrame # Это DataFrame
print(f"🔍 DEBUG: DataFrame shape: {loaded_data.shape}") logger.debug(f"🔍 DataFrame shape: {loaded_data.shape}")
print(f"🔍 DEBUG: DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}") logger.debug(f"🔍 DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}")
elif isinstance(loaded_data, dict): elif isinstance(loaded_data, dict):
# Это словарь (для парсера ПМ) # Это словарь (для парсера ПМ)
print(f"🔍 DEBUG: Словарь с ключами: {list(loaded_data.keys())}") logger.debug(f"🔍 Словарь с ключами: {list(loaded_data.keys())}")
else: else:
print(f"🔍 DEBUG: Неизвестный тип данных: {type(loaded_data)}") logger.debug(f"🔍 Неизвестный тип данных: {type(loaded_data)}")
# Получаем параметры запроса # Получаем параметры запроса
get_params = request.get_params or {} get_params = request.get_params or {}
@@ -158,7 +162,7 @@ class ReportService:
available_getters = list(parser.getters.keys()) available_getters = list(parser.getters.keys())
if available_getters: if available_getters:
getter_name = available_getters[0] getter_name = available_getters[0]
print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}") logger.warning(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
else: else:
return DataResult( return DataResult(
success=False, success=False,
@@ -172,7 +176,7 @@ class ReportService:
available_getters = list(parser.getters.keys()) available_getters = list(parser.getters.keys())
if available_getters: if available_getters:
getter_name = available_getters[0] getter_name = available_getters[0]
print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}") logger.warning(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
else: else:
return DataResult( return DataResult(
success=False, success=False,
@@ -189,7 +193,7 @@ class ReportService:
available_getters = list(parser.getters.keys()) available_getters = list(parser.getters.keys())
if available_getters: if available_getters:
getter_name = available_getters[0] getter_name = available_getters[0]
print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}") logger.warning(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
else: else:
return DataResult( return DataResult(
success=False, success=False,