pytests

python_parser/adapters/parsers/__init__.py

@@ -1,13 +1,17 @@
 from .monitoring_fuel import MonitoringFuelParser
+from .monitoring_tar import MonitoringTarParser
 from .svodka_ca import SvodkaCAParser
 from .svodka_pm import SvodkaPMParser
 from .svodka_repair_ca import SvodkaRepairCAParser
 from .statuses_repair_ca import StatusesRepairCAParser
+from .oper_spravka_tech_pos import OperSpravkaTechPosParser
 
 __all__ = [
     'MonitoringFuelParser',
+    'MonitoringTarParser',
     'SvodkaCAParser',
     'SvodkaPMParser',
     'SvodkaRepairCAParser',
-    'StatusesRepairCAParser'
+    'StatusesRepairCAParser',
+    'OperSpravkaTechPosParser'
 ]

python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py

@@ -1,12 +1,16 @@
 import pandas as pd
 import re
 import zipfile
+import logging
 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
 
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 class MonitoringFuelParser(ParserPort):
     """Парсер для мониторинга топлива"""
@@ -157,19 +161,19 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
                 if len(candidates) == 1:
                     file = candidates[0]
 
-                    print(f'Загрузка {file}')
+                    logger.info(f'Загрузка {file}')
                     with zip_ref.open(file) as excel_file:
                         try:
                             df = self.parse_single(excel_file, 'Мониторинг потребления')
                             df_monitorings[mm] = df
 
-                            print(f"✅ Данные за месяц {mm} загружены")
+                            logger.info(f"✅ Данные за месяц {mm} загружены")
 
                         except Exception as e:
-                            print(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}")
+                            logger.error(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}")
 
                 else:
-                    print(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}")
+                    logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}")
 
         return df_monitorings
 
@@ -187,7 +191,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
         for idx, row in df_temp.iterrows():
             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)
 
         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
         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
 
     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():
                 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
 
                 # Берём колонку, оставляем id как индекс
@@ -302,7 +306,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
 
         for file, df in df_dict.items():
             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
 
             # Берём колонку и сохраняем как Series с именем месяца

python_parser/adapters/parsers/monitoring_tar.py

@@ -0,0 +1,306 @@
+import os
+import zipfile
+import tempfile
+import pandas as pd
+import logging
+from typing import Dict, Any, List
+from core.ports import ParserPort
+from adapters.pconfig import find_header_row, SNPZ_IDS, data_to_json
+
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class MonitoringTarParser(ParserPort):
+    """Парсер для мониторинга ТЭР (топливно-энергетических ресурсов)"""
+    
+    name = "monitoring_tar"
+    
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self.data_dict = {}
+        self.df = None
+        
+        # Регистрируем геттеры
+        self.register_getter('get_tar_data', self._get_tar_data_wrapper, required_params=['mode'])
+        self.register_getter('get_tar_full_data', self._get_tar_full_data_wrapper, required_params=[])
+    
+    def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame:
+        """Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР"""
+        logger.debug(f"🔍  MonitoringTarParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
+        
+        if not file_path.endswith('.zip'):
+            raise ValueError("MonitoringTarParser поддерживает только ZIP архивы")
+        
+        # Обрабатываем ZIP архив
+        result = self._parse_zip_archive(file_path)
+        
+        # Конвертируем результат в DataFrame для совместимости с ReportService
+        if result:
+            data_list = []
+            for id, data in result.items():
+                data_list.append({
+                    'id': id,
+                    'data': data,
+                    'records_count': len(data.get('total', [])) + len(data.get('last_day', []))
+                })
+            
+            df = pd.DataFrame(data_list)
+            logger.debug(f"🔍  Создан DataFrame с {len(df)} записями")
+            return df
+        else:
+            logger.debug("🔍  Возвращаем пустой DataFrame")
+            return pd.DataFrame()
+    
+    def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """Парсит ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР"""
+        logger.info(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
+        
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
+            with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
+                zip_ref.extractall(temp_dir)
+            
+            # Ищем файлы мониторинга ТЭР
+            tar_files = []
+            for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
+                for file in files:
+                    # Поддерживаем файлы svodka_tar_*.xlsx (основные) и monitoring_*.xlsm (альтернативные)
+                    if (file.startswith('svodka_tar_') and file.endswith('.xlsx')) or (file.startswith('monitoring_') and file.endswith('.xlsm')):
+                        tar_files.append(os.path.join(root, file))
+            
+            if not tar_files:
+                raise ValueError("В архиве не найдены файлы мониторинга ТЭР")
+            
+            logger.info(f"📁 Найдено {len(tar_files)} файлов мониторинга ТЭР")
+            
+            # Обрабатываем каждый файл
+            all_data = {}
+            for file_path in tar_files:
+                logger.info(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
+                
+                # Извлекаем номер месяца из имени файла
+                filename = os.path.basename(file_path)
+                month_str = self._extract_month_from_filename(filename)
+                logger.debug(f"📅 Месяц: {month_str}")
+                
+                # Парсим файл
+                file_data = self._parse_single_file(file_path, month_str)
+                if file_data:
+                    all_data.update(file_data)
+            
+            return all_data
+    
+    def _extract_month_from_filename(self, filename: str) -> str:
+        """Извлекает номер месяца из имени файла"""
+        # Для файлов типа svodka_tar_SNPZ_01.xlsx или monitoring_SNPZ_01.xlsm
+        parts = filename.split('_')
+        if len(parts) >= 3:
+            month_part = parts[-1].split('.')[0]  # Убираем расширение
+            if month_part.isdigit():
+                return month_part
+        return "01"  # По умолчанию
+    
+    def _parse_single_file(self, file_path: str, month_str: str) -> Dict[str, Any]:
+        """Парсит один файл мониторинга ТЭР"""
+        try:
+            excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
+            available_sheets = excel_file.sheet_names
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Не удалось открыть Excel-файл {file_path}: {e}")
+            return {}
+        
+        # Словарь для хранения данных: id -> {'total': [], 'last_day': []}
+        df_svodka_tar = {}
+        
+        # Определяем тип файла и обрабатываем соответственно
+        filename = os.path.basename(file_path)
+        
+        if filename.startswith('svodka_tar_'):
+            # Обрабатываем файлы svodka_tar_*.xlsx с SNPZ_IDS
+            for name, id in SNPZ_IDS.items():
+                if name not in available_sheets:
+                    logger.warning(f"🟡 Лист '{name}' отсутствует в файле {file_path}")
+                    continue
+                
+                # Парсим оба типа строк
+                result = self._parse_monitoring_tar_single(file_path, name, month_str)
+                
+                # Инициализируем структуру для id
+                if id not in df_svodka_tar:
+                    df_svodka_tar[id] = {'total': [], 'last_day': []}
+                
+                if isinstance(result['total'], pd.DataFrame) and not result['total'].empty:
+                    df_svodka_tar[id]['total'].append(result['total'])
+                
+                if isinstance(result['last_day'], pd.DataFrame) and not result['last_day'].empty:
+                    df_svodka_tar[id]['last_day'].append(result['last_day'])
+        
+        elif filename.startswith('monitoring_'):
+            # Обрабатываем файлы monitoring_*.xlsm с альтернативными листами
+            monitoring_sheets = {
+                'Мониторинг потребления': 'SNPZ.MONITORING',
+                'Исходные данные': 'SNPZ.SOURCE_DATA'
+            }
+            
+            for sheet_name, id in monitoring_sheets.items():
+                if sheet_name not in available_sheets:
+                    logger.warning(f"🟡 Лист '{sheet_name}' отсутствует в файле {file_path}")
+                    continue
+                
+                # Парсим оба типа строк
+                result = self._parse_monitoring_tar_single(file_path, sheet_name, month_str)
+                
+                # Инициализируем структуру для id
+                if id not in df_svodka_tar:
+                    df_svodka_tar[id] = {'total': [], 'last_day': []}
+                
+                if isinstance(result['total'], pd.DataFrame) and not result['total'].empty:
+                    df_svodka_tar[id]['total'].append(result['total'])
+                
+                if isinstance(result['last_day'], pd.DataFrame) and not result['last_day'].empty:
+                    df_svodka_tar[id]['last_day'].append(result['last_day'])
+        
+        # Агрегация: объединяем списки в DataFrame
+        for id, data in df_svodka_tar.items():
+            if data['total']:
+                df_svodka_tar[id]['total'] = pd.concat(data['total'], ignore_index=True)
+            else:
+                df_svodka_tar[id]['total'] = pd.DataFrame()
+            
+            if data['last_day']:
+                df_svodka_tar[id]['last_day'] = pd.concat(data['last_day'], ignore_index=True)
+            else:
+                df_svodka_tar[id]['last_day'] = pd.DataFrame()
+            
+            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}'")
+        
+        return df_svodka_tar
+    
+    def _parse_monitoring_tar_single(self, file: str, sheet: str, month_str: str) -> Dict[str, Any]:
+        """Парсит один файл и лист"""
+        try:
+            # Проверяем наличие листа
+            if sheet not in pd.ExcelFile(file).sheet_names:
+                logger.warning(f"🟡 Лист '{sheet}' не найден в файле {file}")
+                return {'total': None, 'last_day': None}
+
+            # Определяем номер заголовка в зависимости от типа файла
+            filename = os.path.basename(file)
+            if filename.startswith('svodka_tar_'):
+                # Для файлов svodka_tar_*.xlsx ищем заголовок по значению "1"
+                header_num = find_header_row(file, sheet, search_value="1")
+                if header_num is None:
+                    logger.error(f"❌ Не найдена строка с заголовком '1' в файле {file}, лист '{sheet}'")
+                    return {'total': None, 'last_day': None}
+            elif filename.startswith('monitoring_'):
+                # Для файлов monitoring_*.xlsm заголовок находится в строке 5
+                header_num = 5
+            else:
+                logger.error(f"❌ Неизвестный тип файла: {filename}")
+                return {'total': None, 'last_day': None}
+            
+            logger.debug(f"🔍  Используем заголовок в строке {header_num} для листа '{sheet}'")
+            
+            # Читаем с двумя уровнями заголовков
+            df = pd.read_excel(
+                file,
+                sheet_name=sheet,
+                header=header_num,
+                index_col=None
+            )
+
+            # Убираем мультииндекс: оставляем первый уровень
+            df.columns = df.columns.get_level_values(0)
+
+            # Удаляем строки, где все значения — NaN
+            df = df.dropna(how='all').reset_index(drop=True)
+            if df.empty:
+                logger.warning(f"🟡 Нет данных после очистки в файле {file}, лист '{sheet}'")
+                return {'total': None, 'last_day': None}
+
+            # === 1. Обработка строки "Всего" ===
+            first_col = df.columns[0]
+            mask_total = df[first_col].astype(str).str.strip() == "Всего"
+            df_total = df[mask_total].copy()
+
+            if not df_total.empty:
+                # Заменяем "Всего" на номер месяца в первой колонке
+                df_total.loc[:, first_col] = df_total[first_col].astype(str).str.replace("Всего", month_str, regex=False)
+                df_total = df_total.reset_index(drop=True)
+            else:
+                df_total = pd.DataFrame()
+
+            # === 2. Обработка последней строки (не пустая) ===
+            # Берём последнюю строку из исходного df (не включая "Всего", если она внизу)
+            # Исключим строку "Всего" из "последней строки", если она есть
+            df_no_total = df[~mask_total].dropna(how='all')
+            if not df_no_total.empty:
+                df_last_day = df_no_total.tail(1).copy()
+                df_last_day = df_last_day.reset_index(drop=True)
+            else:
+                df_last_day = pd.DataFrame()
+
+            return {'total': df_total, 'last_day': df_last_day}
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при обработке файла {file}, лист '{sheet}': {e}")
+            return {'total': None, 'last_day': None}
+    
+    def _get_tar_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
+        """Обертка для получения данных мониторинга ТЭР с фильтрацией по режиму"""
+        logger.debug(f"🔍  _get_tar_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
+        
+        # Получаем режим из параметров
+        mode = params.get('mode', 'total') if params else 'total'
+        
+        # Фильтруем данные по режиму
+        filtered_data = {}
+        if hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из MinIO
+            for _, row in self.df.iterrows():
+                id = row['id']
+                data = row['data']
+                if isinstance(data, dict) and mode in data:
+                    filtered_data[id] = data[mode]
+                else:
+                    filtered_data[id] = pd.DataFrame()
+        elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict:
+            # Локальные данные
+            for id, data in self.data_dict.items():
+                if isinstance(data, dict) and mode in data:
+                    filtered_data[id] = data[mode]
+                else:
+                    filtered_data[id] = pd.DataFrame()
+        
+        # Конвертируем в JSON
+        try:
+            result_json = data_to_json(filtered_data)
+            return result_json
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}")
+            return "{}"
+    
+    def _get_tar_full_data_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
+        """Обертка для получения всех данных мониторинга ТЭР"""
+        logger.debug(f"🔍  _get_tar_full_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
+        
+        # Получаем все данные
+        full_data = {}
+        if hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из MinIO
+            for _, row in self.df.iterrows():
+                id = row['id']
+                data = row['data']
+                full_data[id] = data
+        elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict:
+            # Локальные данные
+            full_data = self.data_dict
+        
+        # Конвертируем в JSON
+        try:
+            result_json = data_to_json(full_data)
+            return result_json
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных в JSON: {e}")
+            return "{}"

python_parser/adapters/parsers/oper_spravka_tech_pos.py

@@ -0,0 +1,285 @@
+import os
+import tempfile
+import zipfile
+import pandas as pd
+import logging
+from typing import Dict, Any, List
+from datetime import datetime
+from core.ports import ParserPort
+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):
+    """Парсер для операционных справок технологических позиций"""
+    
+    name = "oper_spravka_tech_pos"
+    
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self.data_dict = {}
+        self.df = None
+        
+        # Регистрируем геттер
+        self.register_getter('get_tech_pos', self._get_tech_pos_wrapper, required_params=['id'])
+    
+    def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame:
+        """Парсит ZIP архив с файлами операционных справок технологических позиций"""
+        logger.debug(f"🔍  OperSpravkaTechPosParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
+        
+        if not file_path.endswith('.zip'):
+            raise ValueError("OperSpravkaTechPosParser поддерживает только ZIP архивы")
+        
+        # Обрабатываем ZIP архив
+        result = self._parse_zip_archive(file_path)
+        
+        # Конвертируем результат в DataFrame для совместимости с ReportService
+        if result:
+            data_list = []
+            for id, data in result.items():
+                if data is not None and not data.empty:
+                    records = data.to_dict(orient='records')
+                    data_list.append({
+                        'id': id,
+                        'data': records,
+                        'records_count': len(records)
+                    })
+            
+            df = pd.DataFrame(data_list)
+            logger.debug(f"🔍  Создан DataFrame с {len(df)} записями")
+            return df
+        else:
+            logger.debug("🔍  Возвращаем пустой DataFrame")
+            return pd.DataFrame()
+    
+    def _parse_zip_archive(self, zip_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+        """Парсит ZIP архив с файлами операционных справок"""
+        logger.info(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
+        
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
+            with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
+                zip_ref.extractall(temp_dir)
+            
+            # Ищем файлы операционных справок
+            tech_pos_files = []
+            for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
+                for file in files:
+                    if (file.startswith('oper_spavka_tech_pos_') or 
+                        file.startswith('oper_spravka_tech_pos_')) and file.endswith(('.xlsx', '.xls', '.xlsm')):
+                        tech_pos_files.append(os.path.join(root, file))
+            
+            if not tech_pos_files:
+                raise ValueError("В архиве не найдены файлы операционных справок технологических позиций")
+            
+            logger.info(f"📁 Найдено {len(tech_pos_files)} файлов операционных справок")
+            
+            # Обрабатываем каждый файл
+            all_data = {}
+            for file_path in tech_pos_files:
+                logger.info(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
+                
+                # Извлекаем ID ОГ из имени файла
+                filename = os.path.basename(file_path)
+                og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
+                logger.debug(f"🏭 ОГ ID: {og_id}")
+                
+                # Парсим файл
+                file_data = self._parse_single_file(file_path)
+                if file_data:
+                    all_data.update(file_data)
+            
+            return all_data
+    
+    def _extract_og_id_from_filename(self, filename: str) -> str:
+        """Извлекает ID ОГ из имени файла"""
+        # Для файлов типа oper_spavka_tech_pos_SNPZ.xlsx
+        parts = filename.split('_')
+        if len(parts) >= 4:
+            og_id = parts[-1].split('.')[0]  # Убираем расширение
+            return og_id
+        return "UNKNOWN"
+    
+    def _parse_single_file(self, file_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+        """Парсит один файл операционной справки"""
+        try:
+            # Находим актуальный лист
+            actual_sheet = self._find_actual_sheet_num(file_path)
+            logger.debug(f"📅 Актуальный лист: {actual_sheet}")
+            
+            # Находим заголовок
+            header_row = self._find_header_row(file_path, actual_sheet)
+            logger.debug(f"📋 Заголовок найден в строке {header_row}")
+            
+            # Парсим данные
+            df = self._parse_tech_pos_data(file_path, actual_sheet, header_row)
+            
+            if df is not None and not df.empty:
+                # Извлекаем ID ОГ из имени файла
+                filename = os.path.basename(file_path)
+                og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
+                return {og_id: df}
+            else:
+                logger.warning(f"⚠️ Нет данных в файле {file_path}")
+                return {}
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при обработке файла {file_path}: {e}")
+            return {}
+    
+    def _find_actual_sheet_num(self, file_path: str) -> str:
+        """Поиск номера актуального листа"""
+        current_day = datetime.now().day
+        current_month = datetime.now().month
+        
+        actual_sheet = f"{current_day:02d}"
+        
+        try:
+            # Читаем все листы от 1 до текущего дня
+            all_sheets = {}
+            for day in range(1, current_day + 1):
+                sheet_num = f"{day:02d}"
+                try:
+                    df_temp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_num, usecols=[1], nrows=2, header=None)
+                    all_sheets[sheet_num] = df_temp
+                except:
+                    continue
+            
+            # Идем от текущего дня к 1
+            for day in range(current_day, 0, -1):
+                sheet_num = f"{day:02d}"
+                if sheet_num in all_sheets:
+                    df_temp = all_sheets[sheet_num]
+                    if df_temp.shape[0] > 1:
+                        date_str = df_temp.iloc[1, 0]  # B2
+                        
+                        if pd.notna(date_str):
+                            try:
+                                date = pd.to_datetime(date_str)
+                                # Проверяем совпадение месяца даты с текущим месяцем
+                                if date.month == current_month:
+                                    actual_sheet = sheet_num
+                                    break
+                            except:
+                                continue
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"⚠️ Ошибка при поиске актуального листа: {e}")
+        
+        return actual_sheet
+    
+    def _find_header_row(self, file_path: str, sheet_name: str, search_value: str = "Загрузка основных процессов") -> int:
+        """Определение индекса заголовка в Excel по ключевому слову"""
+        try:
+            # Читаем первый столбец
+            df_temp = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, usecols=[0])
+            
+            # Ищем строку с искомым значением
+            for idx, row in df_temp.iterrows():
+                if row.astype(str).str.contains(search_value, case=False, regex=False).any():
+                    logger.debug(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
+                    return idx + 1  # возвращаем индекс строки (0-based), который будет использован как `header=`
+            
+            raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}'.")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при поиске заголовка: {e}")
+            return 0
+    
+    def _parse_tech_pos_data(self, file_path: str, sheet_name: str, header_row: int) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг данных технологических позиций"""
+        try:
+            valid_processes = ['Первичная переработка', 'Гидроочистка топлив', 'Риформирование', 'Изомеризация']
+            
+            df_temp = pd.read_excel(
+                file_path,
+                sheet_name=sheet_name,
+                header=header_row + 1,  # Исправлено: добавляем +1 как в оригинале
+                usecols=range(1, 5)
+            )
+            
+            logger.debug(f"🔍  Прочитано {len(df_temp)} строк из Excel")
+            logger.debug(f"🔍  Колонки: {list(df_temp.columns)}")
+            
+            # Фильтруем по валидным процессам
+            df_cleaned = df_temp[
+                df_temp['Процесс'].str.strip().isin(valid_processes) & 
+                df_temp['Процесс'].notna()
+            ].copy()
+            
+            logger.debug(f"🔍  После фильтрации осталось {len(df_cleaned)} строк")
+            
+            if df_cleaned.empty:
+                logger.warning("⚠️ Нет данных после фильтрации по процессам")
+                logger.debug(f"🔍  Доступные процессы в данных: {df_temp['Процесс'].unique()}")
+                return pd.DataFrame()
+            
+            df_cleaned['Процесс'] = df_cleaned['Процесс'].astype(str).str.strip()
+            
+            # Добавляем ID установки
+            if 'Установка' in df_cleaned.columns:
+                df_cleaned['id'] = df_cleaned['Установка'].apply(get_object_by_name)
+                logger.debug(f"🔍  Добавлены ID установок: {df_cleaned['id'].unique()}")
+            else:
+                logger.warning("⚠️ Колонка 'Установка' не найдена")
+            
+            logger.info(f"✅ Получено {len(df_cleaned)} записей")
+            return df_cleaned
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при парсинге данных: {e}")
+            return pd.DataFrame()
+    
+    def _get_tech_pos_wrapper(self, params: Dict[str, Any] = None) -> str:
+        """Обертка для получения данных технологических позиций"""
+        logger.debug(f"🔍  _get_tech_pos_wrapper вызван с параметрами: {params}")
+        
+        # Получаем ID ОГ из параметров
+        og_id = params.get('id') if params else None
+        if not og_id:
+            logger.error("❌ Не указан ID ОГ")
+            return "{}"
+        
+        # Получаем данные
+        tech_pos_data = {}
+        if hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из MinIO
+            logger.debug(f"🔍  Ищем данные для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(self.df)} записями")
+            available_ogs = self.df['id'].tolist()
+            logger.debug(f"🔍  Доступные ОГ в данных: {available_ogs}")
+            
+            for _, row in self.df.iterrows():
+                if row['id'] == og_id:
+                    tech_pos_data = row['data']
+                    logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
+                    break
+            else:
+                logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены")
+        elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict:
+            # Локальные данные
+            logger.debug(f"🔍  Ищем данные для ОГ '{og_id}' в data_dict")
+            available_ogs = list(self.data_dict.keys())
+            logger.debug(f"🔍  Доступные ОГ в data_dict: {available_ogs}")
+            
+            if og_id in self.data_dict:
+                tech_pos_data = self.data_dict[og_id].to_dict(orient='records')
+                logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
+            else:
+                logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены в data_dict")
+        
+        # Конвертируем в список записей
+        try:
+            if isinstance(tech_pos_data, pd.DataFrame):
+                # Если это DataFrame, конвертируем в список словарей
+                result_list = tech_pos_data.to_dict(orient='records')
+                logger.debug(f"🔍  Конвертировано в список: {len(result_list)} записей")
+                return result_list
+            elif isinstance(tech_pos_data, list):
+                # Если уже список, возвращаем как есть
+                logger.debug(f"🔍  Уже список: {len(tech_pos_data)} записей")
+                return tech_pos_data
+            else:
+                logger.warning(f"🔍  Неожиданный тип данных: {type(tech_pos_data)}")
+                return []
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ Ошибка при конвертации данных: {e}")
+            return []

python_parser/adapters/parsers/statuses_repair_ca.py

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

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

@@ -1,11 +1,15 @@
 import pandas as pd
 import numpy as np
+import logging
 
 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
 
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 class SvodkaCAParser(ParserPort):
     """Парсер для сводок СА"""
@@ -25,7 +29,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
 
     def _get_data_wrapper(self, params: dict):
         """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
         validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest)
@@ -33,20 +37,20 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         modes = validated_params["modes"]
         tables = validated_params["tables"]
         
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные режимы: {modes}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные таблицы: {tables}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные режимы: {modes}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные таблицы: {tables}")
         
         # 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:
             # Данные из парсинга
             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:
             # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
             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:
-            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 {}
         
         # Фильтруем данные по запрошенным режимам и таблицам
@@ -55,18 +59,18 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
             if mode in data_source:
                 result_data[mode] = {}
                 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():
                     # Ищем таблицы по частичному совпадению
                     for requested_table in tables:
                         if requested_table in table_name:
                             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
             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
 
     def _df_to_data_dict(self):
@@ -91,7 +95,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
 
     def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.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
         self.data_dict = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
@@ -114,17 +118,17 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
             if data_rows:
                 df = pd.DataFrame(data_rows)
                 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
         
         # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
         self.df = pd.DataFrame()
-        print(f"🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame")
+        logger.debug(f"🔍  Возвращаем пустой DataFrame")
         return self.df
 
     def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
         """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 ===
         
@@ -146,7 +150,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         }
 
         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
         inclusion_list_fact = {
@@ -166,7 +170,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         }
 
         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
         inclusion_list_normativ = {
@@ -185,7 +189,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         }
 
         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
         data_dict = {}
@@ -211,9 +215,9 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
                 table_data = group_df.drop('table', axis=1)
                 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():
-            print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' содержит таблицы: {list(tables.keys())}")
+            logger.debug(f"🔍  Режим '{mode}' содержит таблицы: {list(tables.keys())}")
         
         return data_dict
 
@@ -368,7 +372,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
 
             # Проверяем, что колонка 'name' существует
             if 'name' not in df_cleaned.columns:
-                print(
+                logger.debug(
                     f"Внимание: колонка 'name' отсутствует в таблице для '{matched_key}'. Пропускаем добавление 'id'.")
                 continue  # или обработать по-другому
             else:

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py

@@ -6,10 +6,14 @@ import json
 import zipfile
 import tempfile
 import shutil
+import logging
 from typing import Dict, Any, List, Optional
 from core.ports import ParserPort
 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):
     """Парсер для сводок ПМ (план и факт)"""
@@ -51,17 +55,17 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
             # Разархивируем файл
             with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
                 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
-            print(f"🔍 Содержимое архива:")
+            logger.debug(f"🔍 Содержимое архива:")
             for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
                 level = root.replace(temp_dir, '').count(os.sep)
                 indent = ' ' * 2 * level
-                print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
+                logger.debug(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
                 subindent = ' ' * 2 * (level + 1)
                 for file in files:
-                    print(f"{subindent}{file}")
+                    logger.debug(f"{subindent}{file}")
             
             # Создаем словари для хранения данных как в оригинале
             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():
                             plan_files.append(full_path)
             
-            print(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}")
-            print(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
+            logger.info(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}")
+            logger.info(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
             
             # Обрабатываем найденные файлы
             for fact_file in fact_files:
@@ -91,9 +95,9 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                 if 'svodka_fact_pm_' in filename:
                     og_id = filename.replace('svodka_fact_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
                     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')
-                        print(f"✅ Факт загружен для {og_id}")
+                        logger.info(f"✅ Факт загружен для {og_id}")
             
             for plan_file in plan_files:
                 # Извлекаем ID ОГ из имени файла
@@ -102,9 +106,9 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                 if 'svodka_plan_pm_' in filename:
                     og_id = filename.replace('svodka_plan_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
                     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')
-                        print(f"✅ План загружен для {og_id}")
+                        logger.info(f"✅ План загружен для {og_id}")
             
             # Инициализируем None для ОГ, для которых файлы не найдены
             for og_id in SINGLE_OGS:
@@ -123,14 +127,14 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                 '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
             
         finally:
             # Удаляем временную директорию
             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:
         """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):
         """Служебная функция для простой выборке по сводке"""
-        print(f"🔍 DEBUG: 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()}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
+        logger.debug(f"🔍 Ищем код '{code}' для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(df_svodka)} строками")
+        logger.debug(f"🔍  Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}")
+        logger.debug(f"🔍  Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
+        logger.debug(f"🔍  Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
 
         # Проверяем, есть ли код в индексе
         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
 
         # Получаем позицию строки с кодом
         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
         if search_value is None:
@@ -254,14 +258,14 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                 if col_name == search_value:
                     target_positions.append(i)
             
-            print(f"🔍 DEBUG: Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...")
-            print(f"🔍 DEBUG: Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
+            logger.debug(f"🔍  Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...")
+            logger.debug(f"🔍  Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
 
-        print(f"🔍 DEBUG: Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
-        print(f"🔍 DEBUG: Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
+        logger.debug(f"🔍  Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
+        logger.debug(f"🔍  Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
 
         if not target_positions:
-            print(f"⚠️ Позиции '{search_value}' не найдены")
+            logger.warning(f"⚠️ Позиции '{search_value}' не найдены")
             return 0
 
         # Извлекаем значения из найденных позиций
@@ -285,7 +289,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
         
         # Преобразуем в числовой формат
         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
         try:
@@ -301,10 +305,10 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                     except (ValueError, TypeError):
                         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)
         except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Ошибка при ручном преобразовании: {e}")
+            logger.warning(f"⚠️ Ошибка при ручном преобразовании: {e}")
             # Используем исходные значения
             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)
         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}
 
         # Извлекаем словари из сохраненных данных
@@ -349,10 +353,10 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
         fact_df = df_pm_facts.get(og_id)
         plan_df = df_pm_plans.get(og_id)
 
-        print(f"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====")
-        print(f"🔍 Коды: {codes}")
-        print(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"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====")
+        logger.debug(f"🔍 Коды: {codes}")
+        logger.debug(f"🔍 Столбцы: {columns}")
+        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
         for col in columns:
@@ -360,24 +364,24 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
             if col in ['ПП', 'БП']:
                 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:
-                    print(f"🔍 DEBUG: ===== ОБРАБАТЫВАЕМ '{col}' ИЗ ДАННЫХ ПЛАНА =====")
+                    logger.debug(f"🔍  ===== ОБРАБАТЫВАЕМ '{col}' ИЗ ДАННЫХ ПЛАНА =====")
                     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)
                         col_result[str(code)] = val
-                    print(f"🔍 DEBUG: ===== ЗАВЕРШИЛИ ОБРАБОТКУ '{col}' =====")
+                    logger.debug(f"🔍  ===== ЗАВЕРШИЛИ ОБРАБОТКУ '{col}' =====")
 
             elif col in ['ТБ', 'СЭБ', 'НЭБ']:
                 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:
                     for code in codes:
                         val = self._get_svodka_value(fact_df, og_id, code, col)
                         col_result[str(code)] = val
             else:
-                print(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.")
+                logger.warning(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.")
                 col_result = {str(code): None for code in codes}
 
             result[col] = col_result
@@ -443,7 +447,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
                 data = self._get_svodka_og(og_id, codes, columns, search)
                 total_result[og_id] = data
             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
 
         json_result = data_to_json(total_result)

python_parser/adapters/parsers/svodka_repair_ca.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import os
 import tempfile
 import shutil
 import zipfile
+import logging
 from typing import Dict, List, Optional, Any
 
 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 adapters.pconfig import SINGLE_OGS, find_header_row, get_og_by_name
 
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
     """Парсер для сводок ремонта СА"""
@@ -29,7 +33,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
 
     def _get_repair_data_wrapper(self, params: dict):
         """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
         validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaRepairCARequest)
@@ -39,21 +43,21 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
         include_planned = validated_params.get("include_planned", True)
         include_factual = validated_params.get("include_factual", True)
         
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные ОГ: {og_ids}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные типы ремонта: {repair_types}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные ОГ: {og_ids}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные типы ремонта: {repair_types}")
+        logger.debug(f"🔍  Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}")
         
         # 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:
             # Данные из парсинга
             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:
             # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
             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:
-            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 []
         
         # Группируем данные по ОГ (как в оригинале)
@@ -86,8 +90,8 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
             grouped_data[og_id].append(filtered_item)
         
         total_records = sum(len(v) for v in grouped_data.values())
-        print(f"🔍 DEBUG: Отфильтровано {total_records} записей из {len(data_source)}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}")
+        logger.debug(f"🔍  Отфильтровано {total_records} записей из {len(data_source)}")
+        logger.debug(f"🔍  Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}")
         return grouped_data
 
     def _df_to_data_dict(self):
@@ -109,7 +113,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
 
     def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.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
         if file_path.lower().endswith('.zip'):
@@ -133,17 +137,17 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
             if data_rows:
                 df = pd.DataFrame(data_rows)
                 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
         
         # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
         self.df = pd.DataFrame()
-        print(f"🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame")
+        logger.debug(f"🔍  Возвращаем пустой DataFrame")
         return self.df
 
     def _parse_zip_archive(self, file_path: str, params: dict) -> List[Dict]:
         """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 = []
         temp_dir = None
@@ -151,7 +155,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
         try:
             # Создаем временную директорию
             temp_dir = tempfile.mkdtemp()
-            print(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}")
+            logger.debug(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}")
             
             # Разархивируем файл
             with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
@@ -164,30 +168,30 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
                     if file.lower().endswith(('.xlsx', '.xlsm', '.xls')):
                         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
             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)
                 if 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
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при обработке ZIP архива: {e}")
+            logger.error(f"❌ Ошибка при обработке ZIP архива: {e}")
             return []
         finally:
             # Удаляем временную директорию
             if temp_dir:
                 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]:
         """Парсинг одиночного Excel файла"""
-        print(f"🔍 DEBUG: Парсинг файла: {file_path}")
+        logger.debug(f"🔍  Парсинг файла: {file_path}")
         
         try:
             # Получаем параметры
@@ -198,10 +202,10 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
             if header_num is None:
                 header_num = find_header_row(file_path, sheet_name, search_value="ОГ")
                 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 []
             
-            print(f"🔍 DEBUG: Заголовок найден в строке {header_num}")
+            logger.debug(f"🔍  Заголовок найден в строке {header_num}")
             
             # Читаем Excel файл
             df = pd.read_excel(
@@ -213,23 +217,23 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
             )
             
             if df.empty:
-                print(f"❌ Файл {file_path} пуст")
+                logger.error(f"❌ Файл {file_path} пуст")
                 return []
             
             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 []
             
             # Обрабатываем данные
             return self._process_repair_data(df)
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}")
+            logger.error(f"❌ Ошибка при парсинге файла {file_path}: {e}")
             return []
 
     def _process_repair_data(self, df: pd.DataFrame) -> List[Dict]:
         """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
         def safe_replace(val):
@@ -254,7 +258,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
         df = df[mask_og].copy()
         
         if df.empty:
-            print(f"❌ Нет данных после фильтрации по ОГ")
+            logger.info(f"❌ Нет данных после фильтрации по ОГ")
             return []
 
         # Шаг 4: Удаление строк без "Вид простоя"
@@ -263,7 +267,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
             mask_downtime = (downtime_clean != "") & (downtime_clean != "nan")
             df = df[mask_downtime].copy()
         else:
-            print("⚠️ Предупреждение: Колонка 'Вид простоя' не найдена.")
+            logger.info("⚠️ Предупреждение: Колонка 'Вид простоя' не найдена.")
             return []
 
         # Шаг 5: Удаление ненужных колонок
@@ -278,7 +282,7 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
 
         # Шаг 6: Переименование первых 8 колонок по порядку
         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 []
 
         new_names = ["id", "name", "type", "start_date", "end_date", "plan", "fact", "downtime"]
@@ -328,10 +332,10 @@ class SvodkaRepairCAParser(ParserPort):
                 result_data.append(record)
                 
             except Exception as e:
-                print(f"⚠️ Ошибка при обработке строки: {e}")
+                logger.info(f"⚠️ Ошибка при обработке строки: {e}")
                 continue
         
-        print(f"✅ Обработано {len(result_data)} записей")
+        logger.info(f"✅ Обработано {len(result_data)} записей")
         return result_data
 
     def _parse_date(self, value) -> Optional[str]:

python_parser/adapters/pconfig.py

@@ -4,6 +4,10 @@ import json
 import numpy as np
 import pandas as pd
 import os
+import logging
+
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 OG_IDS = {
     "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
     for idx, row in df_temp.iterrows():
         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=
 
     raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")

python_parser/adapters/storage.py

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

python_parser/app/main.py

@@ -1,12 +1,23 @@
 import os
 import multiprocessing
 import uvicorn
+import logging
 from typing import Dict, List
 from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException, status
 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.parsers import SvodkaPMParser, SvodkaCAParser, MonitoringFuelParser, SvodkaRepairCAParser, StatusesRepairCAParser
+from adapters.parsers import SvodkaPMParser, SvodkaCAParser, MonitoringFuelParser, MonitoringTarParser, SvodkaRepairCAParser, StatusesRepairCAParser, OperSpravkaTechPosParser
 
 from core.models import UploadRequest, DataRequest
 from core.services import ReportService, PARSERS
@@ -18,8 +29,10 @@ from app.schemas import (
     SvodkaCARequest,
     MonitoringFuelMonthRequest, MonitoringFuelTotalRequest
 )
+from app.schemas.oper_spravka_tech_pos import OperSpravkaTechPosRequest, OperSpravkaTechPosResponse
 from app.schemas.svodka_repair_ca import SvodkaRepairCARequest
 from app.schemas.statuses_repair_ca import StatusesRepairCARequest
+from app.schemas.monitoring_tar import MonitoringTarRequest, MonitoringTarFullRequest
 
 
 # Парсеры
@@ -27,8 +40,10 @@ PARSERS.update({
     'svodka_pm': SvodkaPMParser,
     'svodka_ca': SvodkaCAParser,
     'monitoring_fuel': MonitoringFuelParser,
+    'monitoring_tar': MonitoringTarParser,
     'svodka_repair_ca': SvodkaRepairCAParser,
     'statuses_repair_ca': StatusesRepairCAParser,
+    'oper_spravka_tech_pos': OperSpravkaTechPosParser,
     # 'svodka_plan_sarnpz': SvodkaPlanSarnpzParser,
 })
 
@@ -122,8 +137,8 @@ async def get_available_ogs(parser_name: str):
     
     parser_class = PARSERS[parser_name]
     
-    # Для svodka_repair_ca возвращаем ОГ из загруженных данных
-    if parser_name == "svodka_repair_ca":
+    # Для парсеров с данными в MinIO возвращаем ОГ из загруженных данных
+    if parser_name in ["svodka_repair_ca", "oper_spravka_tech_pos"]:
         try:
             # Создаем экземпляр сервиса и загружаем данные из MinIO
             report_service = get_report_service()
@@ -133,12 +148,24 @@ async def get_available_ogs(parser_name: str):
             # Если данные загружены, извлекаем ОГ из них
             if loaded_data is not None and hasattr(loaded_data, 'data') and loaded_data.data is not None:
                 # Для svodka_repair_ca данные возвращаются в формате словаря по ОГ
-                data_value = loaded_data.data.get('value')
-                if isinstance(data_value, dict):
-                    available_ogs = list(data_value.keys())
-                    return {"parser": parser_name, "available_ogs": available_ogs}
+                if parser_name == "svodka_repair_ca":
+                    data_value = loaded_data.data.get('value')
+                    if isinstance(data_value, dict):
+                        available_ogs = list(data_value.keys())
+                        return {"parser": parser_name, "available_ogs": available_ogs}
+                # Для oper_spravka_tech_pos данные возвращаются в формате списка
+                elif parser_name == "oper_spravka_tech_pos":
+                    # Данные уже в правильном формате, возвращаем их
+                    if isinstance(loaded_data.data, list) and loaded_data.data:
+                        # Извлекаем уникальные ОГ из данных
+                        available_ogs = []
+                        for item in loaded_data.data:
+                            if isinstance(item, dict) and 'id' in item:
+                                available_ogs.append(item['id'])
+                        if available_ogs:
+                            return {"parser": parser_name, "available_ogs": available_ogs}
         except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Ошибка при получении ОГ: {e}")
+            logger.error(f"⚠️ Ошибка при получении ОГ: {e}")
             import traceback
             traceback.print_exc()
     
@@ -1163,5 +1190,258 @@ async def get_monitoring_fuel_month_by_code(
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
+# ====== MONITORING TAR ENDPOINTS ======
+
+@app.post("/monitoring_tar/upload", tags=[MonitoringTarParser.name],
+          summary="Загрузка отчета мониторинга ТЭР")
+async def upload_monitoring_tar(
+    file: UploadFile = File(...)
+):
+    """Загрузка и обработка отчета мониторинга ТЭР (Топливно-энергетических ресурсов)
+
+    ### Поддерживаемые форматы:
+    - **ZIP архивы** с файлами мониторинга ТЭР
+
+    ### Структура данных:
+    - Обрабатывает ZIP архивы с файлами по месяцам (svodka_tar_SNPZ_01.xlsx - svodka_tar_SNPZ_12.xlsx)
+    - Извлекает данные по установкам (SNPZ_IDS)
+    - Возвращает два типа данных: 'total' (строки "Всего") и 'last_day' (последние строки)
+    """
+    report_service = get_report_service()
+
+    try:
+        # Проверяем тип файла - только ZIP архивы
+        if not file.filename.endswith('.zip'):
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail="Неподдерживаемый тип файла. Ожидается только ZIP архив (.zip)"
+            )
+
+        # Читаем содержимое файла
+        file_content = await file.read()
+
+        # Создаем запрос на загрузку
+        upload_request = UploadRequest(
+            report_type='monitoring_tar',
+            file_content=file_content,
+            file_name=file.filename
+        )
+
+        # Загружаем отчет
+        result = report_service.upload_report(upload_request)
+
+        if result.success:
+            return UploadResponse(
+                success=True,
+                message="Отчет успешно загружен и обработан",
+                report_id=result.object_id,
+                filename=file.filename
+            ).model_dump()
+        else:
+            return UploadErrorResponse(
+                success=False,
+                message=result.message,
+                error_code="ERR_UPLOAD",
+                details=None
+            ).model_dump()
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+
+@app.post("/monitoring_tar/get_data", tags=[MonitoringTarParser.name],
+          summary="Получение данных из отчета мониторинга ТЭР")
+async def get_monitoring_tar_data(
+    request_data: MonitoringTarRequest
+):
+    """Получение данных из отчета мониторинга ТЭР
+
+    ### Структура параметров:
+    - `mode`: **Режим получения данных** (опциональный)
+        - `"total"` - строки "Всего" (агрегированные данные)
+        - `"last_day"` - последние строки данных
+        - Если не указан, возвращаются все данные
+
+    ### Пример тела запроса:
+    ```json
+    {
+        "mode": "total"
+    }
+    ```
+    """
+    report_service = get_report_service()
+
+    try:
+        # Создаем запрос
+        request_dict = request_data.model_dump()
+        request = DataRequest(
+            report_type='monitoring_tar',
+            get_params=request_dict
+        )
+
+        # Получаем данные
+        result = report_service.get_data(request)
+
+        if result.success:
+            return {
+                "success": True,
+                "data": result.data
+            }
+        else:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+
+@app.post("/monitoring_tar/get_full_data", tags=[MonitoringTarParser.name],
+          summary="Получение всех данных из отчета мониторинга ТЭР")
+async def get_monitoring_tar_full_data():
+    """Получение всех данных из отчета мониторинга ТЭР без фильтрации
+
+    ### Возвращает:
+    - Все данные по всем установкам
+    - И данные 'total', и данные 'last_day'
+    - Полная структура данных мониторинга ТЭР
+    """
+    report_service = get_report_service()
+
+    try:
+        # Создаем запрос без параметров
+        request = DataRequest(
+            report_type='monitoring_tar',
+            get_params={}
+        )
+
+        # Получаем данные
+        result = report_service.get_data(request)
+
+        if result.success:
+            return {
+                "success": True,
+                "data": result.data
+            }
+        else:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+
+# ====== OPER SPRAVKA TECH POS ENDPOINTS ======
+
+@app.post("/oper_spravka_tech_pos/upload", tags=[OperSpravkaTechPosParser.name],
+          summary="Загрузка отчета операционной справки технологических позиций")
+async def upload_oper_spravka_tech_pos(
+    file: UploadFile = File(...)
+):
+    """Загрузка и обработка отчета операционной справки технологических позиций
+
+    ### Поддерживаемые форматы:
+    - **ZIP архивы** с файлами операционных справок
+
+    ### Структура данных:
+    - Обрабатывает ZIP архивы с файлами операционных справок по технологическим позициям
+    - Извлекает данные по процессам: Первичная переработка, Гидроочистка топлив, Риформирование, Изомеризация
+    - Возвращает данные по установкам с планом и фактом
+    """
+    report_service = get_report_service()
+
+    try:
+        # Проверяем тип файла - только ZIP архивы
+        if not file.filename.endswith('.zip'):
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail="Неподдерживаемый тип файла. Ожидается только ZIP архив (.zip)"
+            )
+
+        # Читаем содержимое файла
+        file_content = await file.read()
+
+        # Создаем запрос на загрузку
+        upload_request = UploadRequest(
+            report_type="oper_spravka_tech_pos",
+            file_name=file.filename,
+            file_content=file_content,
+            parse_params={}
+        )
+
+        # Загружаем и обрабатываем отчет
+        result = report_service.upload_report(upload_request)
+
+        if result.success:
+            return UploadResponse(
+                success=True,
+                message="Отчет успешно загружен и обработан",
+                object_id=result.object_id
+            )
+        else:
+            return UploadErrorResponse(
+                success=False,
+                message=result.message,
+                error_code="ERR_UPLOAD",
+                details=None
+            )
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+
+@app.post("/oper_spravka_tech_pos/get_data", tags=[OperSpravkaTechPosParser.name],
+          summary="Получение данных операционной справки технологических позиций",
+          response_model=OperSpravkaTechPosResponse)
+async def get_oper_spravka_tech_pos_data(request: OperSpravkaTechPosRequest):
+    """Получение данных операционной справки технологических позиций по ОГ
+
+    ### Параметры:
+    - **id** (str): ID ОГ (например, 'SNPZ', 'KNPZ')
+
+    ### Возвращает:
+    - Данные по технологическим позициям для указанного ОГ
+    - Включает информацию о процессах, установках, плане и факте
+    """
+    report_service = get_report_service()
+
+    try:
+        # Создаем запрос на получение данных
+        data_request = DataRequest(
+            report_type="oper_spravka_tech_pos",
+            get_params={"id": request.id}
+        )
+
+        # Получаем данные
+        result = report_service.get_data(data_request)
+
+        if result.success:
+            # Извлекаем данные из результата
+            value_data = result.data.get("value", []) if isinstance(result.data.get("value"), list) else []
+            logger.debug(f"🔍 API возвращает данные: {type(value_data)}, длина: {len(value_data) if isinstance(value_data, (list, dict)) else 'N/A'}")
+            
+            return OperSpravkaTechPosResponse(
+                success=True,
+                data=value_data,
+                message="Данные успешно получены"
+            )
+        else:
+            return OperSpravkaTechPosResponse(
+                success=False,
+                data=None,
+                message=result.message
+            )
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+
+
 if __name__ == "__main__":
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)

python_parser/app/schemas/monitoring_tar.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import Optional, Literal
+from enum import Enum
+
+class TarMode(str, Enum):
+    """Режимы получения данных мониторинга ТЭР"""
+    TOTAL = "total"
+    LAST_DAY = "last_day"
+
+class MonitoringTarRequest(BaseModel):
+    """Схема запроса для получения данных мониторинга ТЭР"""
+    mode: Optional[TarMode] = Field(
+        None,
+        description="Режим получения данных: 'total' (строки 'Всего') или 'last_day' (последние строки). Если не указан, возвращаются все данные",
+        example="total"
+    )
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "mode": "total"
+            }
+        }
+
+class MonitoringTarFullRequest(BaseModel):
+    """Схема запроса для получения всех данных мониторинга ТЭР"""
+    # Пустая схема - возвращает все данные без фильтрации
+    pass
+
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {}
+        }

python_parser/app/schemas/oper_spravka_tech_pos.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import Optional, List
+
+
+class OperSpravkaTechPosRequest(BaseModel):
+    """Запрос для получения данных операционной справки технологических позиций"""
+    id: str = Field(..., description="ID ОГ (например, 'SNPZ', 'KNPZ')")
+    
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "id": "SNPZ"
+            }
+        }
+
+
+class OperSpravkaTechPosResponse(BaseModel):
+    """Ответ с данными операционной справки технологических позиций"""
+    success: bool = Field(..., description="Статус успешности операции")
+    data: Optional[List[dict]] = Field(None, description="Данные по технологическим позициям")
+    message: Optional[str] = Field(None, description="Сообщение о результате операции")
+    
+    class Config:
+        json_schema_extra = {
+            "example": {
+                "success": True,
+                "data": [
+                    {
+                        "Процесс": "Первичная переработка",
+                        "Установка": "ЭЛОУ-АВТ-6",
+                        "План, т": 14855.0,
+                        "Факт, т": 15149.647,
+                        "id": "SNPZ.EAVT6"
+                    }
+                ],
+                "message": "Данные успешно получены"
+            }
+        }

python_parser/core/services.py

@@ -3,11 +3,15 @@
 """
 import tempfile
 import os
+import logging
 from typing import Dict, Type
 
 from core.models import UploadRequest, UploadResult, DataRequest, DataResult
 from core.ports import ParserPort, StoragePort
 
+# Настройка логгера для модуля
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 
 # Глобальный словарь парсеров
 PARSERS: Dict[str, Type[ParserPort]] = {}
@@ -51,7 +55,7 @@ class ReportService:
                 # Удаляем старый объект, если он существует и хранилище доступно
                 if self.storage.object_exists(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
                 if self.storage.save_dataframe(parse_result, object_id):
@@ -102,18 +106,18 @@ class ReportService:
             
             # Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах
             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
             if hasattr(loaded_data, 'shape'):
                 # Это DataFrame
-                print(f"🔍 DEBUG: 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 shape: {loaded_data.shape}")
+                logger.debug(f"🔍 DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}")
             elif isinstance(loaded_data, dict):
                 # 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:
-                print(f"🔍 DEBUG: Неизвестный тип данных: {type(loaded_data)}")
+                logger.debug(f"🔍 Неизвестный тип данных: {type(loaded_data)}")
 
             # Получаем параметры запроса
             get_params = request.get_params or {}
@@ -142,6 +146,14 @@ class ReportService:
             elif request.report_type == 'statuses_repair_ca':
                 # Для statuses_repair_ca используем геттер get_repair_statuses
                 getter_name = 'get_repair_statuses'
+            elif request.report_type == 'monitoring_tar':
+                # Для monitoring_tar определяем геттер по параметрам
+                if 'mode' in get_params:
+                    # Если есть параметр mode, используем get_tar_data
+                    getter_name = 'get_tar_data'
+                else:
+                    # Если нет параметра mode, используем get_tar_full_data
+                    getter_name = 'get_tar_full_data'
             elif request.report_type == 'monitoring_fuel':
                 # Для monitoring_fuel определяем геттер из параметра mode
                 getter_name = get_params.pop("mode", None)
@@ -150,7 +162,7 @@ class ReportService:
                     available_getters = list(parser.getters.keys())
                     if available_getters:
                         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:
                         return DataResult(
                             success=False,
@@ -164,12 +176,15 @@ class ReportService:
                     available_getters = list(parser.getters.keys())
                     if available_getters:
                         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:
                         return DataResult(
                             success=False,
                             message="Парсер не имеет доступных геттеров"
                         )
+            elif request.report_type == 'oper_spravka_tech_pos':
+                # Для oper_spravka_tech_pos используем геттер get_tech_pos
+                getter_name = 'get_tech_pos'
             else:
                 # Для других парсеров определяем из параметра mode
                 getter_name = get_params.pop("mode", None)
@@ -178,7 +193,7 @@ class ReportService:
                     available_getters = list(parser.getters.keys())
                     if available_getters:
                         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:
                         return DataResult(
                             success=False,

run_tests.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Скрипт для запуска тестов парсеров
+"""
+import subprocess
+import sys
+import os
+
+def run_tests():
+    """Запуск тестов"""
+    print(" Запуск тестов парсеров...")
+    print("=" * 50)
+    
+    # Переходим в директорию проекта
+    os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+    
+    # Запускаем pytest
+    cmd = [sys.executable, "-m", "pytest", "tests/", "-v", "--tb=short"]
+    
+    try:
+        result = subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True, text=True)
+        print(result.stdout)
+        print(" Все тесты прошли успешно!")
+        return True
+    except subprocess.CalledProcessError as e:
+        print(" Некоторые тесты не прошли:")
+        print(e.stdout)
+        print(e.stderr)
+        return False
+
+if __name__ == "__main__":
+    success = run_tests()
+    sys.exit(0 if success else 1)

streamlit_app/streamlit_app.py

@@ -115,12 +115,14 @@ def main():
                 st.write(f"• {parser}")
     
     # Основные вкладки - по одной на каждый парсер
-    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs([
+    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5, tab6, tab7 = st.tabs([
         "📊 Сводки ПМ", 
         "🏭 Сводки СА", 
         "⛽ Мониторинг топлива",
         "🔧 Ремонт СА",
-        "📋 Статусы ремонта СА"
+        "📋 Статусы ремонта СА",
+        "⚡ Мониторинг ТЭР",
+        "🏭 Операционные справки"
     ])
     
     # Вкладка 1: Сводки ПМ - полный функционал
@@ -633,6 +635,189 @@ def main():
                     else:
                         st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
     
+    # Вкладка 6: Мониторинг ТЭР
+    with tab6:
+        st.header("⚡ Мониторинг ТЭР (Топливно-энергетических ресурсов)")
+        
+        # Секция загрузки файлов
+        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+        uploaded_file = st.file_uploader(
+            "Выберите ZIP архив с файлами мониторинга ТЭР",
+            type=['zip'],
+            key="monitoring_tar_upload"
+        )
+        
+        if uploaded_file is not None:
+            if st.button("📤 Загрузить файл", key="monitoring_tar_upload_btn"):
+                with st.spinner("Загружаем файл..."):
+                    file_data = uploaded_file.read()
+                    result, status_code = upload_file_to_api("/monitoring_tar/upload", file_data, uploaded_file.name)
+                    
+                    if status_code == 200:
+                        st.success("✅ Файл успешно загружен!")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка загрузки: {result}")
+        
+        # Секция получения данных
+        st.subheader("📊 Получение данных")
+        
+        # Выбор формата отображения
+        display_format = st.radio(
+            "Формат отображения:",
+            ["JSON", "Таблица"],
+            key="monitoring_tar_display_format",
+            horizontal=True
+        )
+        
+        # Выбор режима данных
+        mode = st.selectbox(
+            "Выберите режим данных:",
+            ["all", "total", "last_day"],
+            help="total - строки 'Всего' (агрегированные данные), last_day - последние строки данных, all - все данные",
+            key="monitoring_tar_mode"
+        )
+        
+        if st.button("📊 Получить данные", key="monitoring_tar_get_data_btn"):
+            with st.spinner("Получаем данные..."):
+                # Выбираем эндпоинт в зависимости от режима
+                if mode == "all":
+                    # Используем полный эндпоинт
+                    result, status_code = make_api_request("/monitoring_tar/get_full_data", {})
+                else:
+                    # Используем фильтрованный эндпоинт
+                    request_data = {"mode": mode}
+                    result, status_code = make_api_request("/monitoring_tar/get_data", request_data)
+                
+                if status_code == 200 and result.get("success"):
+                    st.success("✅ Данные успешно получены!")
+                    
+                    # Показываем данные
+                    data = result.get("data", {}).get("value", {})
+                    if data:
+                        st.subheader("📋 Результат:")
+                        
+                        # # Отладочная информация
+                        # st.write(f"🔍 Тип данных: {type(data)}")
+                        # if isinstance(data, str):
+                        #     st.write(f"🔍 Длина строки: {len(data)}")
+                        #     st.write(f"🔍 Первые 200 символов: {data[:200]}...")
+                        
+                        # Парсим данные, если они пришли как строка
+                        if isinstance(data, str):
+                            try:
+                                import json
+                                data = json.loads(data)
+                                st.write("✅ JSON успешно распарсен")
+                            except json.JSONDecodeError as e:
+                                st.error(f"❌ Ошибка при парсинге JSON данных: {e}")
+                                st.write("Сырые данные:", data)
+                                return
+                        
+                        if display_format == "JSON":
+                            # Отображаем как JSON
+                            st.json(data)
+                        else:
+                            # Отображаем как таблицы
+                            if isinstance(data, dict):
+                                # Показываем данные по установкам
+                                for installation_id, installation_data in data.items():
+                                    with st.expander(f"🏭 {installation_id}"):
+                                        if isinstance(installation_data, dict):
+                                            # Показываем структуру данных
+                                            for data_type, type_data in installation_data.items():
+                                                st.write(f"**{data_type}:**")
+                                                if isinstance(type_data, list) and type_data:
+                                                    df = pd.DataFrame(type_data)
+                                                    st.dataframe(df)
+                                                else:
+                                                    st.write("Нет данных")
+                                        else:
+                                            st.write("Нет данных")
+                            else:
+                                st.json(data)
+                    else:
+                        st.info("📋 Нет данных для отображения")
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    # Вкладка 7: Операционные справки технологических позиций
+    with tab7:
+        st.header("🏭 Операционные справки технологических позиций")
+        
+        # Секция загрузки файлов
+        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+        
+        uploaded_file = st.file_uploader(
+            "Выберите ZIP архив с файлами операционных справок",
+            type=['zip'],
+            key="oper_spravka_tech_pos_upload"
+        )
+        
+        if uploaded_file is not None:
+            if st.button("📤 Загрузить файл", key="oper_spravka_tech_pos_upload_btn"):
+                with st.spinner("Загружаем файл..."):
+                    file_data = uploaded_file.read()
+                    result, status_code = upload_file_to_api("/oper_spravka_tech_pos/upload", file_data, uploaded_file.name)
+                    
+                    if status_code == 200:
+                        st.success("✅ Файл успешно загружен!")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка загрузки: {result}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # Секция получения данных
+        st.subheader("📊 Получение данных")
+        
+        # Выбор формата отображения
+        display_format = st.radio(
+            "Формат отображения:",
+            ["JSON", "Таблица"],
+            key="oper_spravka_tech_pos_display_format",
+            horizontal=True
+        )
+        
+        # Получаем доступные ОГ динамически
+        available_ogs = get_available_ogs("oper_spravka_tech_pos")
+        
+        # Выбор ОГ
+        og_id = st.selectbox(
+            "Выберите ОГ:",
+            available_ogs if available_ogs else ["SNPZ", "KNPZ", "ANHK", "BASH", "UNH", "NOV"],
+            key="oper_spravka_tech_pos_og_id"
+        )
+        
+        if st.button("📊 Получить данные", key="oper_spravka_tech_pos_get_data_btn"):
+            with st.spinner("Получаем данные..."):
+                request_data = {"id": og_id}
+                result, status_code = make_api_request("/oper_spravka_tech_pos/get_data", request_data)
+                
+                if status_code == 200 and result.get("success"):
+                    st.success("✅ Данные успешно получены!")
+                    
+                    # Показываем данные
+                    data = result.get("data", [])
+                    
+                    if data and len(data) > 0:
+                        st.subheader("📋 Результат:")
+                        
+                        if display_format == "JSON":
+                            # Отображаем как JSON
+                            st.json(data)
+                        else:
+                            # Отображаем как таблицу
+                            if isinstance(data, list) and data:
+                                df = pd.DataFrame(data)
+                                st.dataframe(df, use_container_width=True)
+                            else:
+                                st.write("Нет данных")
+                    else:
+                        st.info("📋 Нет данных для отображения")
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
     # Футер
     st.markdown("---")
     st.markdown("### 📚 Документация API")
@@ -647,6 +832,7 @@ def main():
         - 📊 Парсинг сводок ПМ (план и факт)
         - 🏭 Парсинг сводок СА
         - ⛽ Мониторинг топлива
+        - ⚡ Мониторинг ТЭР (Топливно-энергетические ресурсы)
         - 🔧 Управление ремонтными работами СА
         - 📋 Мониторинг статусов ремонта СА
         

tests/README.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+# Тесты для парсеров
+
+Этот каталог содержит pytest тесты для всех парсеров и их геттеров.
+
+## Структура
+
+- 	est_parsers.py - Основные тесты для всех парсеров
+- conftest.py - Конфигурация pytest
+- 
+equirements.txt - Зависимости для тестов
+- 	est_data/ - Тестовые данные
+
+## Запуск тестов
+
+`ash
+# Установка зависимостей
+pip install -r tests/requirements.txt
+
+# Запуск всех тестов
+pytest tests/
+
+# Запуск конкретного теста
+pytest tests/test_parsers.py::TestSvodkaPMParser
+
+# Запуск с подробным выводом
+pytest tests/ -v
+
+# Запуск с покрытием кода
+pytest tests/ --cov=python_parser
+`
+
+## Покрытие тестами
+
+Тесты покрывают:
+- Инициализацию всех парсеров
+- Все геттеры каждого парсера
+- Обработку валидных и невалидных параметров
+- Интеграционные тесты
+
+## Добавление новых тестов
+
+При добавлении нового парсера:
+1. Добавьте класс тестов в 	est_parsers.py
+2. Создайте тесты для всех геттеров

tests/conftest.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""
+Конфигурация pytest для тестов парсеров
+"""
+import pytest
+import sys
+import os
+
+# Добавляем путь к проекту
+sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'python_parser'))
+
+@pytest.fixture(scope="session")
+def test_data_dir():
+    """Путь к директории с тестовыми данными"""
+    return os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test_data')
+
+@pytest.fixture
+def mock_data():
+    """Моковые данные для тестов"""
+    return {
+        'SNPZ': {
+            'data': 'test_data',
+            'records_count': 10
+        },
+        'KNPZ': {
+            'data': 'test_data_2', 
+            'records_count': 5
+        }
+    }

tests/requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+pytest>=7.0.0
+pandas>=1.5.0
+numpy>=1.20.0
+openpyxl>=3.0.0

tests/test_parsers.py

@@ -0,0 +1,394 @@
+"""
+Тесты для всех парсеров и их геттеров
+"""
+import pytest
+import pandas as pd
+import tempfile
+import os
+from unittest.mock import Mock, patch
+import sys
+
+# Добавляем путь к проекту
+sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'python_parser'))
+
+from adapters.parsers import (
+    SvodkaPMParser,
+    SvodkaCAParser, 
+    MonitoringFuelParser,
+    MonitoringTarParser,
+    SvodkaRepairCAParser,
+    StatusesRepairCAParser,
+    OperSpravkaTechPosParser
+)
+
+
+class TestSvodkaPMParser:
+    """Тесты для парсера Сводки ПМ"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = SvodkaPMParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'SNPZ': pd.DataFrame({
+                'Процесс': ['Первичная переработка', 'Гидроочистка топлив'],
+                'Установка': ['SNPZ.EAVT6', 'SNPZ.L24-6'],
+                'План, т': [100.0, 200.0],
+                'Факт, т': [95.0, 190.0]
+            })
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "Сводки ПМ"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 2
+        assert 'single_og' in self.parser.getters
+        assert 'total_ogs' in self.parser.getters
+    
+    def test_single_og_getter(self):
+        """Тест геттера single_og"""
+        params = {
+            'id': 'SNPZ',
+            'codes': [78, 79],
+            'columns': ['ПП', 'СЭБ']
+        }
+        
+        result = self.parser.get_value('single_og', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, str)  # Возвращает JSON строку
+    
+    def test_total_ogs_getter(self):
+        """Тест геттера total_ogs"""
+        params = {
+            'codes': [78, 79],
+            'columns': ['ПП', 'СЭБ']
+        }
+        
+        result = self.parser.get_value('total_ogs', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, str)  # Возвращает JSON строку
+    
+    def test_getter_with_invalid_params(self):
+        """Тест геттера с неверными параметрами"""
+        with pytest.raises(ValueError):
+            self.parser.get_value('single_og', {'invalid': 'params'})
+    
+    def test_getter_with_nonexistent_og(self):
+        """Тест геттера с несуществующим ОГ"""
+        params = {
+            'id': 'NONEXISTENT',
+            'codes': [78, 79],
+            'columns': ['ПП', 'СЭБ']
+        }
+        
+        result = self.parser.get_value('single_og', params)
+        # Должен вернуть пустой результат, но не упасть
+        assert result is not None
+
+
+class TestSvodkaCAParser:
+    """Тесты для парсера Сводки СА"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = SvodkaCAParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'plan': {
+                'ТиП': pd.DataFrame({
+                    'ОГ': ['SNPZ', 'KNPZ'],
+                    'Значение': [100.0, 200.0]
+                })
+            },
+            'fact': {
+                'ТиП': pd.DataFrame({
+                    'ОГ': ['SNPZ', 'KNPZ'],
+                    'Значение': [95.0, 190.0]
+                })
+            }
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "Сводки СА"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 1
+        assert 'get_ca_data' in self.parser.getters
+    
+    def test_get_ca_data_getter(self):
+        """Тест геттера get_ca_data"""
+        params = {
+            'modes': ['plan', 'fact'],
+            'tables': ['ТиП', 'Топливо']
+        }
+        
+        result = self.parser.get_value('get_ca_data', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, dict)  # Возвращает словарь
+
+
+class TestMonitoringFuelParser:
+    """Тесты для парсера Мониторинга топлива"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = MonitoringFuelParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'SNPZ': pd.DataFrame({
+                'Дата': ['2024-01-01', '2024-01-02'],
+                'Топливо': ['Дизель', 'Бензин'],
+                'Количество': [100.0, 200.0],
+                'Объем': [50.0, 75.0]  # Добавляем числовую колонку для агрегации
+            })
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "Мониторинг топлива"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        # Проверяем, что есть геттеры
+        assert len(self.parser.getters) > 0
+    
+    def test_getters_exist(self):
+        """Тест существования геттеров"""
+        # Проверяем основные геттеры
+        getter_names = list(self.parser.getters.keys())
+        assert len(getter_names) > 0
+        
+        # Тестируем каждый геттер с правильными параметрами
+        for getter_name in getter_names:
+            if getter_name == 'total_by_columns':
+                params = {'columns': ['Количество', 'Объем']}  # Используем числовые колонки
+            else:
+                params = {}
+            
+            try:
+                result = self.parser.get_value(getter_name, params)
+                assert result is not None
+            except ValueError as e:
+                # Некоторые геттеры могут требовать специфические параметры или иметь другие ошибки
+                error_msg = str(e).lower()
+                assert any(keyword in error_msg for keyword in ["required", "missing", "отсутствуют", "обязательные", "ошибка выполнения"])
+
+
+class TestMonitoringTarParser:
+    """Тесты для парсера Мониторинга ТЭР"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = MonitoringTarParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'total': [pd.DataFrame({
+                'Дата': ['2024-01-01'],
+                'Потребление': [100.0]
+            })],
+            'last_day': [pd.DataFrame({
+                'Дата': ['2024-01-02'],
+                'Потребление': [150.0]
+            })]
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "monitoring_tar"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 2
+        assert 'get_tar_data' in self.parser.getters
+        assert 'get_tar_full_data' in self.parser.getters
+    
+    def test_get_tar_data_getter(self):
+        """Тест геттера get_tar_data"""
+        params = {'mode': 'total'}
+        
+        result = self.parser.get_value('get_tar_data', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, str)  # Возвращает JSON строку
+    
+    def test_get_tar_full_data_getter(self):
+        """Тест геттера get_tar_full_data"""
+        result = self.parser.get_value('get_tar_full_data', {})
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, str)  # Возвращает JSON строку
+
+
+class TestSvodkaRepairCAParser:
+    """Тесты для парсера Сводки ремонта СА"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = SvodkaRepairCAParser()
+        # Создаем тестовые данные в правильном формате
+        self.test_data = [
+            {
+                'id': 'SNPZ',
+                'Тип_ремонта': 'Капитальный',
+                'Статус': 'Завершен',
+                'Дата': '2024-01-01'
+            },
+            {
+                'id': 'SNPZ', 
+                'Тип_ремонта': 'Текущий',
+                'Статус': 'В работе',
+                'Дата': '2024-01-02'
+            }
+        ]
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "Сводки ремонта СА"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 1
+        assert 'get_repair_data' in self.parser.getters
+    
+    def test_get_repair_data_getter(self):
+        """Тест геттера get_repair_data"""
+        params = {
+            'og_ids': ['SNPZ'],
+            'repair_types': ['КР'],
+            'include_planned': True,
+            'include_factual': True
+        }
+        
+        result = self.parser.get_value('get_repair_data', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, dict)  # Возвращает словарь
+
+
+class TestStatusesRepairCAParser:
+    """Тесты для парсера Статусов ремонта СА"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = StatusesRepairCAParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'SNPZ': pd.DataFrame({
+                'Статус': ['В работе', 'Завершен'],
+                'Процент': [50.0, 100.0]
+            })
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "Статусы ремонта СА"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 1
+        assert 'get_repair_statuses' in self.parser.getters
+    
+    def test_get_repair_statuses_getter(self):
+        """Тест геттера get_repair_statuses"""
+        params = {'ids': ['SNPZ']}
+        
+        result = self.parser.get_value('get_repair_statuses', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, list)  # Возвращает список
+
+
+class TestOperSpravkaTechPosParser:
+    """Тесты для парсера Операционных справок технологических позиций"""
+    
+    def setup_method(self):
+        """Настройка перед каждым тестом"""
+        self.parser = OperSpravkaTechPosParser()
+        # Создаем тестовые данные
+        self.test_data = {
+            'SNPZ': pd.DataFrame({
+                'Процесс': ['Первичная переработка', 'Гидроочистка топлив'],
+                'Установка': ['SNPZ.EAVT6', 'SNPZ.L24-6'],
+                'План, т': [100.0, 200.0],
+                'Факт, т': [95.0, 190.0],
+                'id': ['SNPZ.EAVT6', 'SNPZ.L24-6']
+            })
+        }
+        self.parser.data_dict = self.test_data
+    
+    def test_parser_initialization(self):
+        """Тест инициализации парсера"""
+        assert self.parser.name == "oper_spravka_tech_pos"
+        assert hasattr(self.parser, 'getters')
+        assert len(self.parser.getters) == 1
+        assert 'get_tech_pos' in self.parser.getters
+    
+    def test_get_tech_pos_getter(self):
+        """Тест геттера get_tech_pos"""
+        params = {'id': 'SNPZ'}
+        
+        result = self.parser.get_value('get_tech_pos', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, list)  # Возвращает список словарей
+    
+    def test_get_tech_pos_with_nonexistent_og(self):
+        """Тест геттера с несуществующим ОГ"""
+        params = {'id': 'NONEXISTENT'}
+        
+        result = self.parser.get_value('get_tech_pos', params)
+        
+        assert result is not None
+        assert isinstance(result, list)
+        assert len(result) == 0  # Пустой список для несуществующего ОГ
+
+
+class TestParserIntegration:
+    """Интеграционные тесты для всех парсеров"""
+    
+    def test_all_parsers_have_getters(self):
+        """Тест, что все парсеры имеют геттеры"""
+        parsers = [
+            SvodkaPMParser(),
+            SvodkaCAParser(),
+            MonitoringFuelParser(),
+            MonitoringTarParser(),
+            SvodkaRepairCAParser(),
+            StatusesRepairCAParser(),
+            OperSpravkaTechPosParser()
+        ]
+        
+        for parser in parsers:
+            assert hasattr(parser, 'getters')
+            assert len(parser.getters) > 0
+            assert hasattr(parser, 'name')
+            assert parser.name is not None
+    
+    def test_all_getters_return_valid_data(self):
+        """Тест, что все геттеры возвращают валидные данные"""
+        parsers = [
+            SvodkaPMParser(),
+            SvodkaCAParser(),
+            MonitoringFuelParser(),
+            MonitoringTarParser(),
+            SvodkaRepairCAParser(),
+            StatusesRepairCAParser(),
+            OperSpravkaTechPosParser()
+        ]
+        
+        for parser in parsers:
+            for getter_name in parser.getters.keys():
+                try:
+                    result = parser.get_value(getter_name, {})
+                    assert result is not None
+                except Exception as e:
+                    # Некоторые геттеры могут требовать специфические параметры
+                    # Это нормально, главное что они не падают с критическими ошибками
+                    error_msg = str(e).lower()
+                    assert any(keyword in error_msg for keyword in ["required", "missing", "отсутствуют", "обязательные"])
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    pytest.main([__file__])