fix: цвета вкладок

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

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

python_parser/adapters/parsers/oper_spravka_tech_pos.py

@@ -2,11 +2,15 @@ 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"""
@@ -23,7 +27,7 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
     
     def parse(self, file_path: str, params: Dict[str, Any] = None) -> pd.DataFrame:
         """Парсит ZIP архив с файлами операционных справок технологических позиций"""
-        print(f"🔍 DEBUG: OperSpravkaTechPosParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
+        logger.debug(f"🔍  OperSpravkaTechPosParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
         
         if not file_path.endswith('.zip'):
             raise ValueError("OperSpravkaTechPosParser поддерживает только ZIP архивы")
@@ -44,15 +48,15 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
                     })
             
             df = pd.DataFrame(data_list)
-            print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(df)} записями")
+            logger.debug(f"🔍  Создан DataFrame с {len(df)} записями")
             return df
         else:
-            print("🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame")
+            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"""
-        print(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
+        logger.info(f"📦 Обработка ZIP архива: {zip_path}")
         
         with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:
             with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
@@ -69,17 +73,17 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
             if not tech_pos_files:
                 raise ValueError("В архиве не найдены файлы операционных справок технологических позиций")
             
-            print(f"📁 Найдено {len(tech_pos_files)} файлов операционных справок")
+            logger.info(f"📁 Найдено {len(tech_pos_files)} файлов операционных справок")
             
             # Обрабатываем каждый файл
             all_data = {}
             for file_path in tech_pos_files:
-                print(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
+                logger.info(f"📁 Обработка файла: {file_path}")
                 
                 # Извлекаем ID ОГ из имени файла
                 filename = os.path.basename(file_path)
                 og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
-                print(f"🏭 ОГ ID: {og_id}")
+                logger.debug(f"🏭 ОГ ID: {og_id}")
                 
                 # Парсим файл
                 file_data = self._parse_single_file(file_path)
@@ -102,11 +106,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
         try:
             # Находим актуальный лист
             actual_sheet = self._find_actual_sheet_num(file_path)
-            print(f"📅 Актуальный лист: {actual_sheet}")
+            logger.debug(f"📅 Актуальный лист: {actual_sheet}")
             
             # Находим заголовок
             header_row = self._find_header_row(file_path, actual_sheet)
-            print(f"📋 Заголовок найден в строке {header_row}")
+            logger.debug(f"📋 Заголовок найден в строке {header_row}")
             
             # Парсим данные
             df = self._parse_tech_pos_data(file_path, actual_sheet, header_row)
@@ -117,11 +121,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
                 og_id = self._extract_og_id_from_filename(filename)
                 return {og_id: df}
             else:
-                print(f"⚠️ Нет данных в файле {file_path}")
+                logger.warning(f"⚠️ Нет данных в файле {file_path}")
                 return {}
                 
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при обработке файла {file_path}: {e}")
+            logger.error(f"❌ Ошибка при обработке файла {file_path}: {e}")
             return {}
     
     def _find_actual_sheet_num(self, file_path: str) -> str:
@@ -160,7 +164,7 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
                             except:
                                 continue
         except Exception as e:
-            print(f"⚠️ Ошибка при поиске актуального листа: {e}")
+            logger.warning(f"⚠️ Ошибка при поиске актуального листа: {e}")
         
         return actual_sheet
     
@@ -173,12 +177,12 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
             # 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():
-                    print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
+                    logger.debug(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
                     return idx + 1  # возвращаем индекс строки (0-based), который будет использован как `header=`
             
             raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}'.")
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при поиске заголовка: {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:
@@ -193,8 +197,8 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
                 usecols=range(1, 5)
             )
             
-            print(f"🔍 DEBUG: Прочитано {len(df_temp)} строк из Excel")
+            logger.debug(f"🔍  Прочитано {len(df_temp)} строк из Excel")
-            print(f"🔍 DEBUG: Колонки: {list(df_temp.columns)}")
+            logger.debug(f"🔍  Колонки: {list(df_temp.columns)}")
             
             # Фильтруем по валидным процессам
             df_cleaned = df_temp[
@@ -202,11 +206,11 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
                 df_temp['Процесс'].notna()
             ].copy()
             
-            print(f"🔍 DEBUG: После фильтрации осталось {len(df_cleaned)} строк")
+            logger.debug(f"🔍  После фильтрации осталось {len(df_cleaned)} строк")
             
             if df_cleaned.empty:
-                print("⚠️ Нет данных после фильтрации по процессам")
+                logger.warning("⚠️ Нет данных после фильтрации по процессам")
-                print(f"🔍 DEBUG: Доступные процессы в данных: {df_temp['Процесс'].unique()}")
+                logger.debug(f"🔍  Доступные процессы в данных: {df_temp['Процесс'].unique()}")
                 return pd.DataFrame()
             
             df_cleaned['Процесс'] = df_cleaned['Процесс'].astype(str).str.strip()
@@ -214,68 +218,68 @@ class OperSpravkaTechPosParser(ParserPort):
             # Добавляем ID установки
             if 'Установка' in df_cleaned.columns:
                 df_cleaned['id'] = df_cleaned['Установка'].apply(get_object_by_name)
-                print(f"🔍 DEBUG: Добавлены ID установок: {df_cleaned['id'].unique()}")
+                logger.debug(f"🔍  Добавлены ID установок: {df_cleaned['id'].unique()}")
             else:
-                print("⚠️ Колонка 'Установка' не найдена")
+                logger.warning("⚠️ Колонка 'Установка' не найдена")
             
-            print(f"✅ Получено {len(df_cleaned)} записей")
+            logger.info(f"✅ Получено {len(df_cleaned)} записей")
             return df_cleaned
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при парсинге данных: {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"""
-        print(f"🔍 DEBUG: _get_tech_pos_wrapper вызван с параметрами: {params}")
+        logger.debug(f"🔍  _get_tech_pos_wrapper вызван с параметрами: {params}")
         
         # Получаем ID ОГ из параметров
         og_id = params.get('id') if params else None
         if not og_id:
-            print("❌ Не указан ID ОГ")
+            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
-            print(f"🔍 DEBUG: Ищем данные для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(self.df)} записями")
+            logger.debug(f"🔍  Ищем данные для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(self.df)} записями")
             available_ogs = self.df['id'].tolist()
-            print(f"🔍 DEBUG: Доступные ОГ в данных: {available_ogs}")
+            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']
-                    print(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
+                    logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
                     break
             else:
-                print(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены")
+                logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены")
         elif hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict:
             # Локальные данные
-            print(f"🔍 DEBUG: Ищем данные для ОГ '{og_id}' в data_dict")
+            logger.debug(f"🔍  Ищем данные для ОГ '{og_id}' в data_dict")
             available_ogs = list(self.data_dict.keys())
-            print(f"🔍 DEBUG: Доступные ОГ в data_dict: {available_ogs}")
+            logger.debug(f"🔍  Доступные ОГ в data_dict: {available_ogs}")
             
             if og_id in self.data_dict:
                 tech_pos_data = self.data_dict[og_id].to_dict(orient='records')
-                print(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
+                logger.info(f"✅ Найдены данные для ОГ '{og_id}': {len(tech_pos_data)} записей")
             else:
-                print(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены в data_dict")
+                logger.warning(f"❌ Данные для ОГ '{og_id}' не найдены в data_dict")
         
         # Конвертируем в список записей
         try:
             if isinstance(tech_pos_data, pd.DataFrame):
                 # Если это DataFrame, конвертируем в список словарей
                 result_list = tech_pos_data.to_dict(orient='records')
-                print(f"🔍 DEBUG: Конвертировано в список: {len(result_list)} записей")
+                logger.debug(f"🔍  Конвертировано в список: {len(result_list)} записей")
                 return result_list
             elif isinstance(tech_pos_data, list):
                 # Если уже список, возвращаем как есть
-                print(f"🔍 DEBUG: Уже список: {len(tech_pos_data)} записей")
+                logger.debug(f"🔍  Уже список: {len(tech_pos_data)} записей")
                 return tech_pos_data
             else:
-                print(f"🔍 DEBUG: Неожиданный тип данных: {type(tech_pos_data)}")
+                logger.warning(f"🔍  Неожиданный тип данных: {type(tech_pos_data)}")
                 return []
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Ошибка при конвертации данных: {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}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные ОГ: {ids}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные ключи: {keys}")
+        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}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные режимы: {modes}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные таблицы: {tables}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные таблицы: {tables}")
         
         # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
         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)}")
+            logger.info(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}")
-            print(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
+            logger.info(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
             
             # Обрабатываем найденные файлы
             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")
+        logger.debug(f"🔍 Ищем код '{code}' для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(df_svodka)} строками")
-        print(f"🔍 DEBUG: Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}")
+        logger.debug(f"🔍  Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
+        logger.debug(f"🔍  Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
+        logger.debug(f"🔍  Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
 
         # Проверяем, есть ли код в индексе
         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]}...")
+            logger.debug(f"🔍  Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...")
-            print(f"🔍 DEBUG: Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
+            logger.debug(f"🔍  Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
 
-        print(f"🔍 DEBUG: Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
+        logger.debug(f"🔍  Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
-        print(f"🔍 DEBUG: Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
+        logger.debug(f"🔍  Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
 
         if not target_positions:
-            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} =====")
+        logger.debug(f"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====")
-        print(f"🔍 Коды: {codes}")
+        logger.debug(f"🔍 Коды: {codes}")
-        print(f"🔍 Столбцы: {columns}")
+        logger.debug(f"🔍 Столбцы: {columns}")
-        print(f"🔍 Получены данные для {og_id}: факт={'✅' if fact_df is not None else '❌'}, план={'✅' if plan_df is not None else '❌'}")
+        logger.debug(f"🔍 Получены данные для {og_id}: факт={'✅' if fact_df is not None else '❌'}, план={'✅' if plan_df is not None else '❌'}")
 
         # Определяем, какие столбцы из какого датафрейма брать
         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}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные ОГ: {og_ids}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные типы ремонта: {repair_types}")
+        logger.debug(f"🔍  Запрошенные типы ремонта: {repair_types}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}")
+        logger.debug(f"🔍  Включать плановые: {include_planned}, фактические: {include_factual}")
         
         # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
         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)}")
+        logger.debug(f"🔍  Отфильтровано {total_records} записей из {len(data_source)}")
-        print(f"🔍 DEBUG: Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}")
+        logger.debug(f"🔍  Группировано по {len(grouped_data)} ОГ: {list(grouped_data.keys())}")
         return grouped_data
 
     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}")
+                logger.warning(f"⚠️ Не удалось подключиться к MinIO: {e}")
-                print("MinIO будет недоступен, но приложение продолжит работать")
+                logger.warning("MinIO будет недоступен, но приложение продолжит работать")
                 return None
         return 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

@@ -1,15 +1,27 @@
 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, MonitoringTarParser, SvodkaRepairCAParser, StatusesRepairCAParser, OperSpravkaTechPosParser
 
 from core.models import UploadRequest, DataRequest
 from core.services import ReportService, PARSERS
+from core.async_services import AsyncReportService
 
 from app.schemas import (
     ServerInfoResponse,
@@ -44,6 +56,10 @@ def get_report_service() -> ReportService:
     return ReportService(storage_adapter)
 
 
+def get_async_report_service() -> AsyncReportService:
+    return AsyncReportService(ReportService(storage_adapter))
+
+
 tags_metadata = [
     {
         "name": "Общее",
@@ -154,7 +170,7 @@ async def get_available_ogs(parser_name: str):
                         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()
     
@@ -1412,7 +1428,7 @@ async def get_oper_spravka_tech_pos_data(request: OperSpravkaTechPosRequest):
         if result.success:
             # Извлекаем данные из результата
             value_data = result.data.get("value", []) if isinstance(result.data.get("value"), list) else []
-            print(f"🔍 DEBUG: API возвращает данные: {type(value_data)}, длина: {len(value_data) if isinstance(value_data, (list, dict)) else 'N/A'}")
+            logger.debug(f"🔍 API возвращает данные: {type(value_data)}, длина: {len(value_data) if isinstance(value_data, (list, dict)) else 'N/A'}")
             
             return OperSpravkaTechPosResponse(
                 success=True,
@@ -1432,5 +1448,194 @@ async def get_oper_spravka_tech_pos_data(request: OperSpravkaTechPosRequest):
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
+# ============================================================================
+# АСИНХРОННЫЕ ЭНДПОИНТЫ
+# ============================================================================
+
+@app.post("/async/svodka_pm/upload-zip", tags=[SvodkaPMParser.name],
+          summary="Асинхронная загрузка файлов сводок ПМ одним ZIP-архивом",
+          response_model=UploadResponse,
+          responses={
+            400: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Неверный формат архива или файлов"},
+            500: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Внутренняя ошибка сервера"}
+          },)
+async def async_upload_svodka_pm_zip(
+        zip_file: UploadFile = File(..., description="ZIP архив с Excel файлами (.zip)")
+):
+    """Асинхронная загрузка файлов сводок ПМ (факта и плана) по всем ОГ в **одном ZIP-архиве**"""
+    async_service = get_async_report_service()
+    try:
+        if not zip_file.filename.lower().endswith('.zip'):
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message="Файл должен быть ZIP архивом",
+                    error_code="INVALID_FILE_TYPE",
+                    details={
+                        "expected_formats": [".zip"],
+                        "received_format": zip_file.filename.split('.')[-1] if '.' in zip_file.filename else "unknown"
+                    }
+                ).model_dump()
+            )
+        file_content = await zip_file.read()
+        # Создаем запрос
+        request = UploadRequest(
+            report_type='svodka_pm',
+            file_content=file_content,
+            file_name=zip_file.filename
+        )
+        # Загружаем отчет асинхронно
+        result = await async_service.upload_report_async(request)
+        
+        if result.success:
+            return UploadResponse(
+                success=True,
+                message=result.message,
+                object_id=result.object_id
+            )
+        else:
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message=result.message,
+                    error_code="UPLOAD_FAILED"
+                ).model_dump()
+            )
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при асинхронной загрузке сводки ПМ: {str(e)}")
+        return JSONResponse(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            content=UploadErrorResponse(
+                message=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}",
+                error_code="INTERNAL_ERROR"
+            ).model_dump()
+        )
+
+
+@app.post("/async/svodka_ca/upload", tags=[SvodkaCAParser.name],
+          summary="Асинхронная загрузка файла отчета сводки СА",
+          response_model=UploadResponse,
+          responses={
+              400: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Неверный формат файла"},
+              500: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Внутренняя ошибка сервера"}
+          },)
+async def async_upload_svodka_ca(
+    file: UploadFile = File(..., description="Excel файл сводки СА (.xlsx, .xlsm, .xls)")
+):
+    """Асинхронная загрузка и обработка Excel файла отчета сводки СА"""
+    async_service = get_async_report_service()
+    try:
+        # Проверяем тип файла
+        if not file.filename.endswith(('.xlsx', '.xlsm', '.xls')):
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message="Поддерживаются только Excel файлы (.xlsx, .xlsm, .xls)",
+                    error_code="INVALID_FILE_TYPE",
+                    details={
+                        "expected_formats": [".xlsx", ".xlsm", ".xls"],
+                        "received_format": file.filename.split('.')[-1] if '.' in file.filename else "unknown"
+                    }
+                ).model_dump()
+            )
+
+        # Читаем содержимое файла
+        file_content = await file.read()
+
+        # Создаем запрос
+        request = UploadRequest(
+            report_type='svodka_ca',
+            file_content=file_content,
+            file_name=file.filename
+        )
+
+        # Загружаем отчет асинхронно
+        result = await async_service.upload_report_async(request)
+        
+        if result.success:
+            return UploadResponse(
+                success=True,
+                message=result.message,
+                object_id=result.object_id
+            )
+        else:
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message=result.message,
+                    error_code="UPLOAD_FAILED"
+                ).model_dump()
+            )
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при асинхронной загрузке сводки СА: {str(e)}")
+        return JSONResponse(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            content=UploadErrorResponse(
+                message=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}",
+                error_code="INTERNAL_ERROR"
+            ).model_dump()
+        )
+
+
+@app.post("/async/monitoring_fuel/upload-zip", tags=[MonitoringFuelParser.name],
+          summary="Асинхронная загрузка ZIP архива с мониторингом топлива",
+          response_model=UploadResponse,
+          responses={
+              400: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Неверный формат архива или файлов"},
+              500: {"model": UploadErrorResponse, "description": "Внутренняя ошибка сервера"}
+          },)
+async def async_upload_monitoring_fuel_zip(
+        zip_file: UploadFile = File(..., description="ZIP архив с Excel файлами мониторинга топлива (.zip)")
+):
+    """Асинхронная загрузка ZIP архива с файлами мониторинга топлива"""
+    async_service = get_async_report_service()
+    try:
+        if not zip_file.filename.lower().endswith('.zip'):
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message="Файл должен быть ZIP архивом",
+                    error_code="INVALID_FILE_TYPE",
+                    details={
+                        "expected_formats": [".zip"],
+                        "received_format": zip_file.filename.split('.')[-1] if '.' in zip_file.filename else "unknown"
+                    }
+                ).model_dump()
+            )
+        file_content = await zip_file.read()
+        # Создаем запрос
+        request = UploadRequest(
+            report_type='monitoring_fuel',
+            file_content=file_content,
+            file_name=zip_file.filename
+        )
+        # Загружаем отчет асинхронно
+        result = await async_service.upload_report_async(request)
+        
+        if result.success:
+            return UploadResponse(
+                success=True,
+                message=result.message,
+                object_id=result.object_id
+            )
+        else:
+            return JSONResponse(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                content=UploadErrorResponse(
+                    message=result.message,
+                    error_code="UPLOAD_FAILED"
+                ).model_dump()
+            )
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка при асинхронной загрузке мониторинга топлива: {str(e)}")
+        return JSONResponse(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            content=UploadErrorResponse(
+                message=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}",
+                error_code="INTERNAL_ERROR"
+            ).model_dump()
+        )
+
+
 if __name__ == "__main__":
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8080)

python_parser/core/async_services.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""
+Асинхронные сервисы для работы с отчетами
+"""
+import asyncio
+import tempfile
+import os
+import logging
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+from typing import Optional
+
+from .services import ReportService
+from .models import UploadRequest, UploadResult, DataRequest, DataResult
+from .ports import StoragePort
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class AsyncReportService:
+    """Асинхронный сервис для работы с отчетами"""
+
+    def __init__(self, report_service: ReportService):
+        self.report_service = report_service
+        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
+
+    async def upload_report_async(self, request: UploadRequest) -> UploadResult:
+        """Асинхронная загрузка отчета"""
+        try:
+            # Запускаем синхронную обработку в отдельном потоке
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+            result = await loop.run_in_executor(
+                self.executor,
+                self._process_upload_sync,
+                request
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при асинхронной загрузке отчета: {str(e)}")
+            return UploadResult(
+                success=False,
+                message=f"Ошибка при асинхронной загрузке отчета: {str(e)}"
+            )
+
+    def _process_upload_sync(self, request: UploadRequest) -> UploadResult:
+        """Синхронная обработка загрузки (выполняется в отдельном потоке)"""
+        return self.report_service.upload_report(request)
+
+    async def get_data_async(self, request: DataRequest) -> DataResult:
+        """Асинхронное получение данных"""
+        try:
+            # Запускаем синхронную обработку в отдельном потоке
+            loop = asyncio.get_event_loop()
+            result = await loop.run_in_executor(
+                self.executor,
+                self._process_get_data_sync,
+                request
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Ошибка при асинхронном получении данных: {str(e)}")
+            return DataResult(
+                success=False,
+                message=f"Ошибка при асинхронном получении данных: {str(e)}"
+            )
+
+    def _process_get_data_sync(self, request: DataRequest) -> DataResult:
+        """Синхронное получение данных (выполняется в отдельном потоке)"""
+        return self.report_service.get_data(request)
+
+    def __del__(self):
+        """Очистка ресурсов"""
+        if hasattr(self, 'executor'):
+            self.executor.shutdown(wait=False)

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}")
+                logger.debug(f"🔍 DataFrame shape: {loaded_data.shape}")
-                print(f"🔍 DEBUG: DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}")
+                logger.debug(f"🔍 DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}")
             elif isinstance(loaded_data, dict):
                 # 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 {}
@@ -158,7 +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,
@@ -172,7 +176,7 @@ 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,
@@ -189,7 +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/api_client.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+"""
+Модуль для работы с API
+"""
+import requests
+from typing import Dict, Any, List, Tuple
+from config import API_BASE_URL, API_PUBLIC_URL
+
+
+def check_api_health() -> bool:
+    """Проверка доступности API"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/", timeout=5)
+        return response.status_code == 200
+    except:
+        return False
+
+
+def get_available_parsers() -> List[str]:
+    """Получение списка доступных парсеров"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()["parsers"]
+        return []
+    except:
+        return []
+
+
+def get_server_info() -> Dict[str, Any]:
+    """Получение информации о сервере"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/server-info")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        return {}
+    except:
+        return {}
+
+
+def upload_file_to_api(endpoint: str, file_data: bytes, filename: str) -> Tuple[Dict[str, Any], int]:
+    """Загрузка файла на API"""
+    try:
+        # Определяем правильное имя поля в зависимости от эндпоинта
+        if "zip" in endpoint:
+            files = {"zip_file": (filename, file_data, "application/zip")}
+        else:
+            files = {"file": (filename, file_data, "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")}
+        
+        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", files=files)
+        return response.json(), response.status_code
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}, 500
+
+
+def make_api_request(endpoint: str, data: Dict[str, Any]) -> Tuple[Dict[str, Any], int]:
+    """Выполнение API запроса"""
+    try:
+        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", json=data)
+        return response.json(), response.status_code
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}, 500
+
+
+def get_available_ogs(parser_name: str) -> List[str]:
+    """Получение доступных ОГ для парсера"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers/{parser_name}/available_ogs")
+        if response.status_code == 200:
+            data = response.json()
+            return data.get("available_ogs", [])
+        else:
+            print(f"⚠️ Ошибка получения ОГ: {response.status_code}")
+            return []
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Ошибка при запросе ОГ: {e}")
+        return []

streamlit_app/async_upload_page.py

@@ -0,0 +1,160 @@
+"""
+Страница асинхронной загрузки файлов
+"""
+import streamlit as st
+import asyncio
+import threading
+import time
+import json
+import os
+from api_client import upload_file_to_api
+from config import PARSER_TABS
+
+# Глобальное хранилище задач (в реальном приложении лучше использовать Redis или БД)
+TASKS_STORAGE = {}
+
+
+def upload_file_async_background(endpoint, file_data, filename, task_id):
+    """Асинхронная загрузка файла в фоновом режиме"""
+    global TASKS_STORAGE
+    
+    try:
+        # Обновляем статус на "running"
+        TASKS_STORAGE[task_id] = {
+            'status': 'running',
+            'filename': filename,
+            'endpoint': endpoint,
+            'started_at': time.time(),
+            'progress': 0
+        }
+        
+        # Имитируем асинхронную работу
+        time.sleep(1)  # Небольшая задержка для демонстрации
+        
+        # Выполняем загрузку
+        result, status = upload_file_to_api(endpoint, file_data, filename)
+        
+        # Сохраняем результат в глобальном хранилище
+        TASKS_STORAGE[task_id] = {
+            'status': 'completed' if status == 200 else 'failed',
+            'result': result,
+            'status_code': status,
+            'filename': filename,
+            'endpoint': endpoint,
+            'started_at': TASKS_STORAGE.get(task_id, {}).get('started_at', time.time()),
+            'completed_at': time.time(),
+            'progress': 100
+        }
+        
+    except Exception as e:
+        # Сохраняем ошибку
+        TASKS_STORAGE[task_id] = {
+            'status': 'failed',
+            'error': str(e),
+            'filename': filename,
+            'endpoint': endpoint,
+            'started_at': TASKS_STORAGE.get(task_id, {}).get('started_at', time.time()),
+            'completed_at': time.time(),
+            'progress': 0
+        }
+
+
+def render_async_upload_page():
+    """Рендер страницы асинхронной загрузки"""
+    st.title("🚀 Асинхронная загрузка файлов")
+    st.markdown("---")
+    
+    st.info("""
+    **Асинхронная загрузка** позволяет загружать файлы без блокировки интерфейса.
+    После загрузки файл будет обработан в фоновом режиме, а вы сможете отслеживать прогресс на странице "Управление задачами".
+    """)
+    
+    # Выбор парсера
+    st.subheader("📋 Выбор парсера")
+    
+    # Создаем словарь парсеров с их асинхронными эндпоинтами
+    parser_endpoints = {
+        "Сводки ПМ": "/async/svodka_pm/upload-zip",
+        "Сводки СА": "/async/svodka_ca/upload", 
+        "Мониторинг топлива": "/async/monitoring_fuel/upload-zip",
+        "Ремонт СА": "/svodka_repair_ca/upload",  # Пока синхронный
+        "Статусы ремонта СА": "/statuses_repair_ca/upload",  # Пока синхронный
+        "Мониторинг ТЭР": "/monitoring_tar/upload",  # Пока синхронный
+        "Операционные справки": "/oper_spravka_tech_pos/upload"  # Пока синхронный
+    }
+    
+    selected_parser = st.selectbox(
+        "Выберите тип парсера для загрузки:",
+        list(parser_endpoints.keys()),
+        key="async_parser_select"
+    )
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Загрузка файла
+    st.subheader("📤 Загрузка файла")
+    
+    uploaded_file = st.file_uploader(
+        f"Выберите ZIP архив для парсера '{selected_parser}'",
+        type=['zip'],
+        key="async_file_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_file is not None:
+        st.success(f"✅ Файл выбран: {uploaded_file.name}")
+        st.info(f"📊 Размер файла: {uploaded_file.size / 1024 / 1024:.2f} MB")
+        
+        if st.button("🚀 Загрузить асинхронно", key="async_upload_btn", use_container_width=True):
+            # Создаем уникальный ID задачи
+            task_id = f"task_{int(time.time())}_{uploaded_file.name}"
+            
+            # Показываем сообщение о создании задачи
+            st.success("✅ Задача загрузки создана!")
+            st.info(f"ID задачи: `{task_id}`")
+            st.info("📋 Перейдите на страницу 'Управление задачами' для отслеживания прогресса")
+            
+            # Запускаем загрузку в фоновом потоке
+            endpoint = parser_endpoints[selected_parser]
+            file_data = uploaded_file.read()
+            
+            # Создаем поток для асинхронной загрузки
+            thread = threading.Thread(
+                target=upload_file_async_background,
+                args=(endpoint, file_data, uploaded_file.name, task_id)
+            )
+            thread.daemon = True
+            thread.start()
+            
+            # Автоматически переключаемся на страницу задач
+            st.session_state.sidebar_tasks_clicked = True
+            st.rerun()
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Информация о поддерживаемых форматах
+    with st.expander("ℹ️ Поддерживаемые форматы файлов"):
+        st.markdown("""
+        **Поддерживаемые форматы:**
+        - 📦 ZIP архивы с Excel файлами
+        - 📊 Excel файлы (.xlsx, .xls)
+        - 📋 CSV файлы (для некоторых парсеров)
+        
+        **Ограничения:**
+        - Максимальный размер файла: 100 MB
+        - Количество файлов в архиве: до 50
+        - Поддерживаемые кодировки: UTF-8, Windows-1251
+        """)
+    
+    # Статистика загрузок
+    st.subheader("📈 Статистика загрузок")
+    
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    
+    with col1:
+        st.metric("Всего загружено", "0", "0")
+    
+    with col2:
+        st.metric("В обработке", "0", "0")
+    
+    with col3:
+        st.metric("Завершено", "0", "0")

streamlit_app/config.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+"""
+Конфигурация приложения
+"""
+import streamlit as st
+import os
+
+# Конфигурация API
+API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://fastapi:8000")  # Внутренний адрес для Docker
+API_PUBLIC_URL = os.getenv("API_PUBLIC_URL", "http://localhost:8000")  # Внешний адрес для пользователя
+
+# Конфигурация страницы
+def setup_page_config():
+    """Настройка конфигурации страницы Streamlit"""
+    st.set_page_config(
+        page_title="NIN Excel Parsers API Demo",
+        page_icon="📊",
+        layout="wide",
+        initial_sidebar_state="expanded"
+    )
+
+# Константы для парсеров
+PARSER_TABS = [
+    "📊 Сводки ПМ", 
+    "🏭 Сводки СА", 
+    "⛽ Мониторинг топлива",
+    "🔧 Ремонт СА",
+    "📋 Статусы ремонта СА",
+    "⚡ Мониторинг ТЭР",
+    "🏭 Операционные справки"
+]
+
+# Константы для ОГ
+DEFAULT_OGS = [
+    "SNPZ", "KNPZ", "ANHK", "AchNPZ", "UNPZ", "UNH", "NOV", 
+    "NovKuybNPZ", "KuybNPZ", "CyzNPZ", "TuapsNPZ", "RNPK", 
+    "NVNPO", "KLNPZ", "PurNP", "YANOS"
+]
+
+# Константы для кодов строк ПМ
+PM_CODES = [78, 79, 394, 395, 396, 397, 81, 82, 83, 84]
+
+# Константы для столбцов ПМ
+PM_COLUMNS = ["БП", "ПП", "СЭБ", "Факт", "План"]
+
+# Константы для режимов СА
+CA_MODES = ["plan", "fact", "normativ"]
+
+# Константы для таблиц СА
+CA_TABLES = ["ТиП", "Топливо", "Потери"]
+
+# Константы для столбцов мониторинга топлива
+FUEL_COLUMNS = ["normativ", "total", "total_1"]
+
+# Константы для типов ремонта
+REPAIR_TYPES = ["КР", "КП", "ТР"]
+
+# Константы для режимов мониторинга ТЭР
+TAR_MODES = ["all", "total", "last_day"]

streamlit_app/parsers_ui/__init__.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+"""
+UI модули для парсеров
+"""

streamlit_app/parsers_ui/monitoring_fuel_ui.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+"""
+UI модуль для мониторинга топлива
+"""
+import streamlit as st
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request
+from config import FUEL_COLUMNS
+
+
+def render_monitoring_fuel_tab():
+    """Рендер вкладки мониторинга топлива"""
+    st.header("⛽ Мониторинг топлива - Полный функционал")
+    
+    # Секция загрузки файлов
+    st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+    uploaded_fuel = st.file_uploader(
+        "Выберите ZIP архив с мониторингом топлива",
+        type=['zip'],
+        key="fuel_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_fuel is not None:
+        if st.button("📤 Загрузить мониторинг топлива", key="upload_fuel_btn"):
+            with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                result, status = upload_file_to_api(
+                    "/monitoring_fuel/upload-zip",
+                    uploaded_fuel.read(),
+                    uploaded_fuel.name
+                )
+                
+                if status == 200:
+                    st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                    st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Секция получения данных
+    st.subheader("🔍 Получение данных")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("Агрегация по колонкам")
+        
+        columns_fuel = st.multiselect(
+            "Выберите столбцы",
+            FUEL_COLUMNS,
+            default=["normativ", "total"],
+            key="fuel_columns"
+        )
+        
+        if st.button("🔍 Получить агрегированные данные", key="fuel_total_btn"):
+            if columns_fuel:
+                with st.spinner("Получаю данные..."):
+                    data = {
+                        "columns": columns_fuel
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_total_by_columns", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+            else:
+                st.warning("⚠️ Выберите столбцы")
+    
+    with col2:
+        st.subheader("Данные за месяц")
+        
+        month = st.selectbox(
+            "Выберите месяц",
+            [f"{i:02d}" for i in range(1, 13)],
+            key="fuel_month"
+        )
+        
+        if st.button("🔍 Получить данные за месяц", key="fuel_month_btn"):
+            with st.spinner("Получаю данные..."):
+                data = {
+                    "month": month
+                }
+                
+                result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_month_by_code", data)
+                
+                if status == 200:
+                    st.success("✅ Данные получены")
+                    st.json(result)
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")

streamlit_app/parsers_ui/monitoring_tar_ui.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+"""
+UI модуль для мониторинга ТЭР
+"""
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import json
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request
+from config import TAR_MODES
+
+
+def render_monitoring_tar_tab():
+    """Рендер вкладки мониторинга ТЭР"""
+    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:",
+        TAR_MODES,
+        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:")
+                    
+                    # Парсим данные, если они пришли как строка
+                    if isinstance(data, str):
+                        try:
+                            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')}")

streamlit_app/parsers_ui/oper_spravka_tech_pos_ui.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+"""
+UI модуль для операционных справок технологических позиций
+"""
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request, get_available_ogs
+
+
+def render_oper_spravka_tech_pos_tab():
+    """Рендер вкладки операционных справок технологических позиций"""
+    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')}")

streamlit_app/parsers_ui/statuses_repair_ca_ui.py

@@ -0,0 +1,146 @@
+"""
+UI модуль для статусов ремонта СА
+"""
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request, get_available_ogs
+
+
+def render_statuses_repair_ca_tab():
+    """Рендер вкладки статусов ремонта СА"""
+    st.header("📋 Статусы ремонта СА")
+    
+    # Секция загрузки файлов
+    st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+    uploaded_file = st.file_uploader(
+        "Выберите файл статусов ремонта СА",
+        type=['xlsx', 'xlsm', 'xls', 'zip'],
+        key="statuses_repair_ca_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_file is not None:
+        if st.button("📤 Загрузить файл", key="statuses_repair_ca_upload_btn"):
+            with st.spinner("Загружаем файл..."):
+                file_data = uploaded_file.read()
+                result, status_code = upload_file_to_api("/statuses_repair_ca/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")
+    
+    # Получаем доступные ОГ динамически
+    available_ogs = get_available_ogs("statuses_repair_ca")
+    
+    # Фильтр по ОГ
+    og_ids = st.multiselect(
+        "Выберите ОГ (оставьте пустым для всех)",
+        available_ogs if available_ogs else ["KNPZ", "ANHK", "SNPZ", "BASH", "UNH", "NOV"],  # fallback
+        key="statuses_repair_ca_og_ids"
+    )
+    
+    # Предустановленные ключи для извлечения
+    st.subheader("🔑 Ключи для извлечения данных")
+    
+    # Основные ключи
+    include_basic_keys = st.checkbox("Основные данные", value=True, key="statuses_basic_keys")
+    include_readiness_keys = st.checkbox("Готовность к КР", value=True, key="statuses_readiness_keys")
+    include_contract_keys = st.checkbox("Заключение договоров", value=True, key="statuses_contract_keys")
+    include_supply_keys = st.checkbox("Поставка МТР", value=True, key="statuses_supply_keys")
+    
+    # Формируем ключи на основе выбора
+    keys = []
+    if include_basic_keys:
+        keys.append(["Дата начала ремонта"])
+        keys.append(["Отставание / опережение подготовки к КР", "Отставание / опережение"])
+        keys.append(["Отставание / опережение подготовки к КР", "Динамика за прошедшую неделю"])
+    
+    if include_readiness_keys:
+        keys.append(["Готовность к КР", "Факт"])
+    
+    if include_contract_keys:
+        keys.append(["Заключение договоров на СМР", "Договор", "%"])
+    
+    if include_supply_keys:
+        keys.append(["Поставка МТР", "На складе, позиций", "%"])
+    
+    # Кнопка получения данных
+    if st.button("📊 Получить данные", key="statuses_repair_ca_get_data_btn"):
+        if not keys:
+            st.warning("⚠️ Выберите хотя бы одну группу ключей для извлечения")
+        else:
+            with st.spinner("Получаем данные..."):
+                request_data = {
+                    "ids": og_ids if og_ids else None,
+                    "keys": keys
+                }
+                
+                result, status_code = make_api_request("/statuses_repair_ca/get_data", request_data)
+                
+                if status_code == 200 and result.get("success"):
+                    st.success("✅ Данные успешно получены!")
+                    
+                    data = result.get("data", {}).get("value", [])
+                    if data:
+                        # Отображаем данные в виде таблицы
+                        if isinstance(data, list) and len(data) > 0:
+                            # Преобразуем в DataFrame для лучшего отображения
+                            df_data = []
+                            for item in data:
+                                row = {
+                                    "ID": item.get("id", ""),
+                                    "Название": item.get("name", ""),
+                                }
+                                
+                                # Добавляем основные поля
+                                if "Дата начала ремонта" in item:
+                                    row["Дата начала ремонта"] = item["Дата начала ремонта"]
+                                
+                                # Добавляем готовность к КР
+                                if "Готовность к КР" in item:
+                                    readiness = item["Готовность к КР"]
+                                    if isinstance(readiness, dict) and "Факт" in readiness:
+                                        row["Готовность к КР (Факт)"] = readiness["Факт"]
+                                
+                                # Добавляем отставание/опережение
+                                if "Отставание / опережение подготовки к КР" in item:
+                                    delay = item["Отставание / опережение подготовки к КР"]
+                                    if isinstance(delay, dict):
+                                        if "Отставание / опережение" in delay:
+                                            row["Отставание/опережение"] = delay["Отставание / опережение"]
+                                        if "Динамика за прошедшую неделю" in delay:
+                                            row["Динамика за неделю"] = delay["Динамика за прошедшую неделю"]
+                                
+                                # Добавляем договоры
+                                if "Заключение договоров на СМР" in item:
+                                    contracts = item["Заключение договоров на СМР"]
+                                    if isinstance(contracts, dict) and "Договор" in contracts:
+                                        contract = contracts["Договор"]
+                                        if isinstance(contract, dict) and "%" in contract:
+                                            row["Договоры (%)"] = contract["%"]
+                                
+                                # Добавляем поставки МТР
+                                if "Поставка МТР" in item:
+                                    supply = item["Поставка МТР"]
+                                    if isinstance(supply, dict) and "На складе, позиций" in supply:
+                                        warehouse = supply["На складе, позиций"]
+                                        if isinstance(warehouse, dict) and "%" in warehouse:
+                                            row["МТР на складе (%)"] = warehouse["%"]
+                                
+                                df_data.append(row)
+                            
+                            if df_data:
+                                df = pd.DataFrame(df_data)
+                                st.dataframe(df, use_container_width=True)
+                            else:
+                                st.info("📋 Нет данных для отображения")
+                        else:
+                            st.json(result)
+                    else:
+                        st.info("📋 Нет данных для отображения")
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")

streamlit_app/parsers_ui/svodka_ca_ui.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+"""
+UI модуль для парсера сводок СА
+"""
+import streamlit as st
+import requests
+from api_client import make_api_request, API_BASE_URL
+from config import CA_MODES, CA_TABLES
+
+
+def render_svodka_ca_tab():
+    """Рендер вкладки сводок СА"""
+    st.header("🏭 Сводки СА - Полный функционал")
+    
+    # Секция загрузки файлов
+    st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+    uploaded_ca = st.file_uploader(
+        "Выберите Excel файл сводки СА",
+        type=['xlsx', 'xlsm', 'xls'],
+        key="ca_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_ca is not None:
+        if st.button("📤 Загрузить сводку СА", key="upload_ca_btn"):
+            with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                try:
+                    files = {"file": (uploaded_ca.name, uploaded_ca.read(), "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")}
+                    response = requests.post(f"{API_BASE_URL}/svodka_ca/upload", files=files)
+                    result = response.json()
+                    
+                    if response.status_code == 200:
+                        st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                        st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {str(e)}")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Секция получения данных
+    st.subheader("🔍 Получение данных")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("Параметры запроса")
+        
+        modes = st.multiselect(
+            "Выберите режимы",
+            CA_MODES,
+            default=["plan", "fact"],
+            key="ca_modes"
+        )
+        
+        tables = st.multiselect(
+            "Выберите таблицы",
+            CA_TABLES,
+            default=["ТиП", "Топливо"],
+            key="ca_tables"
+        )
+    
+    with col2:
+        st.subheader("Результат")
+        if st.button("🔍 Получить данные СА", key="ca_btn"):
+            if modes and tables:
+                with st.spinner("Получаю данные..."):
+                    data = {
+                        "modes": modes,
+                        "tables": tables
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/svodka_ca/get_data", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+            else:
+                st.warning("⚠️ Выберите режимы и таблицы")

streamlit_app/parsers_ui/svodka_pm_ui.py

@@ -0,0 +1,118 @@
+"""
+UI модуль для парсера сводок ПМ
+"""
+import streamlit as st
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request
+from config import PM_CODES, PM_COLUMNS, DEFAULT_OGS
+
+
+def render_svodka_pm_tab():
+    """Рендер вкладки сводок ПМ"""
+    st.header("📊 Сводки ПМ - Полный функционал")
+    
+    # Секция загрузки файлов
+    st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+    uploaded_pm = st.file_uploader(
+        "Выберите ZIP архив со сводками ПМ",
+        type=['zip'],
+        key="pm_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_pm is not None:
+        if st.button("📤 Загрузить сводки ПМ", key="upload_pm_btn"):
+            with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                result, status = upload_file_to_api(
+                    "/svodka_pm/upload-zip",
+                    uploaded_pm.read(),
+                    uploaded_pm.name
+                )
+                
+                if status == 200:
+                    st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                    st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Секция получения данных
+    st.subheader("🔍 Получение данных")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("Данные по одному ОГ")
+        
+        og_id = st.selectbox(
+            "Выберите ОГ",
+            DEFAULT_OGS,
+            key="pm_single_og"
+        )
+        
+        codes = st.multiselect(
+            "Выберите коды строк",
+            PM_CODES,
+            default=[78, 79],
+            key="pm_single_codes"
+        )
+        
+        columns = st.multiselect(
+            "Выберите столбцы",
+            PM_COLUMNS,
+            default=["БП", "ПП"],
+            key="pm_single_columns"
+        )
+        
+        if st.button("🔍 Получить данные по ОГ", key="pm_single_btn"):
+            if codes and columns:
+                with st.spinner("Получаю данные..."):
+                    data = {
+                        "id": og_id,
+                        "codes": codes,
+                        "columns": columns
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_single_og", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+            else:
+                st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")
+    
+    with col2:
+        st.subheader("Данные по всем ОГ")
+        
+        codes_total = st.multiselect(
+            "Выберите коды строк",
+            PM_CODES,
+            default=[78, 79, 394, 395],
+            key="pm_total_codes"
+        )
+        
+        columns_total = st.multiselect(
+            "Выберите столбцы",
+            PM_COLUMNS,
+            default=["БП", "ПП", "СЭБ"],
+            key="pm_total_columns"
+        )
+        
+        if st.button("🔍 Получить данные по всем ОГ", key="pm_total_btn"):
+            if codes_total and columns_total:
+                with st.spinner("Получаю данные..."):
+                    data = {
+                        "codes": codes_total,
+                        "columns": columns_total
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_total_ogs", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+            else:
+                st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")

streamlit_app/parsers_ui/svodka_repair_ca_ui.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+"""
+UI модуль для ремонта СА
+"""
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+from api_client import upload_file_to_api, make_api_request, get_available_ogs
+from config import REPAIR_TYPES
+
+
+def render_svodka_repair_ca_tab():
+    """Рендер вкладки ремонта СА"""
+    st.header("🔧 Ремонт СА - Управление ремонтными работами")
+    
+    # Секция загрузки файлов
+    st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+    
+    uploaded_file = st.file_uploader(
+        "Выберите Excel файл или ZIP архив с данными о ремонте СА",
+        type=['xlsx', 'xlsm', 'xls', 'zip'],
+        key="repair_ca_upload"
+    )
+    
+    if uploaded_file is not None:
+        if st.button("📤 Загрузить файл", key="repair_ca_upload_btn"):
+            with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                file_data = uploaded_file.read()
+                result, status = upload_file_to_api("/svodka_repair_ca/upload", file_data, uploaded_file.name)
+                
+                if status == 200:
+                    st.success("✅ Файл успешно загружен")
+                    st.json(result)
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка загрузки: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Секция получения данных
+    st.subheader("🔍 Получение данных")
+    
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("Фильтры")
+        
+        # Получаем доступные ОГ динамически
+        available_ogs = get_available_ogs("svodka_repair_ca")
+        
+        # Фильтр по ОГ
+        og_ids = st.multiselect(
+            "Выберите ОГ (оставьте пустым для всех)",
+            available_ogs if available_ogs else ["KNPZ", "ANHK", "SNPZ", "BASH", "UNH", "NOV"],  # fallback
+            key="repair_ca_og_ids"
+        )
+        
+        # Фильтр по типам ремонта
+        repair_types = st.multiselect(
+            "Выберите типы ремонта (оставьте пустым для всех)",
+            REPAIR_TYPES,
+            key="repair_ca_types"
+        )
+        
+        # Включение плановых/фактических данных
+        include_planned = st.checkbox("Включать плановые данные", value=True, key="repair_ca_planned")
+        include_factual = st.checkbox("Включать фактические данные", value=True, key="repair_ca_factual")
+    
+    with col2:
+        st.subheader("Действия")
+        
+        if st.button("🔍 Получить данные о ремонте", key="repair_ca_get_btn"):
+            with st.spinner("Получаю данные..."):
+                data = {
+                    "include_planned": include_planned,
+                    "include_factual": include_factual
+                }
+                
+                # Добавляем фильтры только если они выбраны
+                if og_ids:
+                    data["og_ids"] = og_ids
+                if repair_types:
+                    data["repair_types"] = repair_types
+                
+                result, status = make_api_request("/svodka_repair_ca/get_data", data)
+                
+                if status == 200:
+                    st.success("✅ Данные получены")
+                    
+                    # Отображаем данные в виде таблицы, если возможно
+                    if result.get("data") and isinstance(result["data"], list):
+                        df_data = []
+                        for item in result["data"]:
+                            df_data.append({
+                                "ID ОГ": item.get("id", ""),
+                                "Наименование": item.get("name", ""),
+                                "Тип ремонта": item.get("type", ""),
+                                "Дата начала": item.get("start_date", ""),
+                                "Дата окончания": item.get("end_date", ""),
+                                "План": item.get("plan", ""),
+                                "Факт": item.get("fact", ""),
+                                "Простой": item.get("downtime", "")
+                            })
+                        
+                        if df_data:
+                            df = pd.DataFrame(df_data)
+                            st.dataframe(df, use_container_width=True)
+                        else:
+                            st.info("📋 Нет данных для отображения")
+                    else:
+                        st.json(result)
+                else:
+                    st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")

streamlit_app/sidebar.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+"""
+Модуль для сайдбара
+"""
+import streamlit as st
+from api_client import get_server_info, get_available_parsers
+from config import API_PUBLIC_URL
+
+
+def render_sidebar():
+    """Рендер боковой панели"""
+    with st.sidebar:
+        st.header("ℹ️ Информация1")
+        
+        # Информация о сервере
+        server_info = get_server_info()
+        if server_info:
+            st.subheader("Сервер")
+            st.write(f"PID: {server_info.get('process_id', 'N/A')}")
+            st.write(f"CPU ядер: {server_info.get('cpu_cores', 'N/A')}")
+            st.write(f"Память: {server_info.get('memory_mb', 'N/A'):.1f} MB")
+        
+        # Доступные парсеры
+        parsers = get_available_parsers()
+        if parsers:
+            st.subheader("Доступные парсеры")
+            for parser in parsers:
+                st.write(f"• {parser}")
+        
+        # Навигация по страницам
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("🧭 Навигация")
+        
+        # Определяем активную страницу
+        active_page = st.session_state.get("active_page", 0)
+        
+        # Кнопка для страницы синхронных парсеров
+        if st.button("📊 Синхронные парсеры", key="sidebar_sync_btn", use_container_width=True, type="primary" if active_page == 0 else "secondary"):
+            st.session_state.sidebar_sync_clicked = True
+            st.rerun()
+        
+        # Кнопка для страницы асинхронной загрузки
+        if st.button("🚀 Асинхронная загрузка", key="sidebar_async_btn", use_container_width=True, type="primary" if active_page == 1 else "secondary"):
+            st.session_state.sidebar_async_clicked = True
+            st.rerun()
+        
+        # Кнопка для страницы управления задачами
+        if st.button("📋 Управление задачами", key="sidebar_tasks_btn", use_container_width=True, type="primary" if active_page == 2 else "secondary"):
+            st.session_state.sidebar_tasks_clicked = True
+            st.rerun()
+
+
+def render_footer():
+    """Рендер футера"""
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("### 📚 Документация API")
+    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_PUBLIC_URL}/docs")
+    
+    # Информация о проекте
+    with st.expander("ℹ️ О проекте"):
+        st.markdown("""
+        **NIN Excel Parsers API** - это веб-сервис для парсинга и обработки Excel-файлов нефтеперерабатывающих заводов.
+        
+        **Возможности:**
+        - 📊 Парсинг сводок ПМ (план и факт)
+        - 🏭 Парсинг сводок СА
+        - ⛽ Мониторинг топлива
+        - ⚡ Мониторинг ТЭР (Топливно-энергетические ресурсы)
+        - 🔧 Управление ремонтными работами СА
+        - 📋 Мониторинг статусов ремонта СА
+        
+        **Технологии:**
+        - FastAPI
+        - Pandas
+        - MinIO (S3-совместимое хранилище)
+        - Streamlit (веб-интерфейс)
+        """)

streamlit_app/streamlit_app.py

@@ -1,847 +1,61 @@
 import streamlit as st
-import requests
+from config import setup_page_config, API_PUBLIC_URL
-import json
+from api_client import check_api_health
-import pandas as pd
+from sidebar import render_sidebar, render_footer
-import io
+from sync_parsers_page import render_sync_parsers_page
-import zipfile
+from async_upload_page import render_async_upload_page
-from typing import Dict, Any, List
+from tasks_page import render_tasks_page
-import os
 
 # Конфигурация страницы
-st.set_page_config(
+setup_page_config()
-    page_title="NIN Excel Parsers API Demo",
-    page_icon="📊",
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
-
-# Конфигурация API
-API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://fastapi:8000")  # Внутренний адрес для Docker
-API_PUBLIC_URL = os.getenv("API_PUBLIC_URL", "http://localhost:8000")  # Внешний адрес для пользователя
-
-def check_api_health():
-    """Проверка доступности API"""
-    try:
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/", timeout=5)
-        return response.status_code == 200
-    except:
-        return False
-
-def get_available_parsers():
-    """Получение списка доступных парсеров"""
-    try:
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers")
-        if response.status_code == 200:
-            return response.json()["parsers"]
-        return []
-    except:
-        return []
-
-def get_server_info():
-    """Получение информации о сервере"""
-    try:
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/server-info")
-        if response.status_code == 200:
-            return response.json()
-        return {}
-    except:
-        return {}
-
-def upload_file_to_api(endpoint: str, file_data: bytes, filename: str):
-    """Загрузка файла на API"""
-    try:
-        # Определяем правильное имя поля в зависимости от эндпоинта
-        if "zip" in endpoint:
-            files = {"zip_file": (filename, file_data, "application/zip")}
-        else:
-            files = {"file": (filename, file_data, "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")}
-        
-        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", files=files)
-        return response.json(), response.status_code
-    except Exception as e:
-        return {"error": str(e)}, 500
-
-def make_api_request(endpoint: str, data: Dict[str, Any]):
-    """Выполнение API запроса"""
-    try:
-        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", json=data)
-        return response.json(), response.status_code
-    except Exception as e:
-        return {"error": str(e)}, 500
-
-def get_available_ogs(parser_name: str) -> List[str]:
-    """Получение доступных ОГ для парсера"""
-    try:
-        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers/{parser_name}/available_ogs")
-        if response.status_code == 200:
-            data = response.json()
-            return data.get("available_ogs", [])
-        else:
-            print(f"⚠️ Ошибка получения ОГ: {response.status_code}")
-            return []
-    except Exception as e:
-        print(f"⚠️ Ошибка при запросе ОГ: {e}")
-        return []
 
 def main():
-    st.title("🚀 NIN Excel Parsers API - Демонстрация")
+    # Определяем активную страницу для заголовка
+    active_page = st.session_state.get("active_page", 0)
+    page_titles = {
+        0: "Синхронные парсеры",
+        1: "Асинхронная загрузка", 
+        2: "Управление задачами"
+    }
+    
+    st.title(f"🚀 NIN Excel Parsers API - {page_titles.get(active_page, 'Демонстрация')}")
     st.markdown("---")
     
     # Проверка доступности API
     if not check_api_health():
-        st.error(f"❌ API недоступен по адресу {API_BASE_URL}")
+        st.error(f"❌ API недоступен по адресу {API_PUBLIC_URL}")
         st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен")
         return
     
     st.success(f"✅ API доступен по адресу {API_PUBLIC_URL}")
     
-    # Боковая панель с информацией
+    # Обрабатываем клики по кнопкам в сайдбаре ПЕРЕД рендером
-    with st.sidebar:
+    if st.session_state.get("sidebar_sync_clicked", False):
-        st.header("ℹ️ Информация")
+        st.session_state.sidebar_sync_clicked = False
+        st.session_state.active_page = 0
+    elif st.session_state.get("sidebar_async_clicked", False):
+        st.session_state.sidebar_async_clicked = False
+        st.session_state.active_page = 1
+    elif st.session_state.get("sidebar_tasks_clicked", False):
+        st.session_state.sidebar_tasks_clicked = False
+        st.session_state.active_page = 2
     
-        # Информация о сервере
+    # Определяем активную страницу
-        server_info = get_server_info()
+    active_page = st.session_state.get("active_page", 0)
-        if server_info:
-            st.subheader("Сервер")
-            st.write(f"PID: {server_info.get('process_id', 'N/A')}")
-            st.write(f"CPU ядер: {server_info.get('cpu_cores', 'N/A')}")
-            st.write(f"Память: {server_info.get('memory_mb', 'N/A'):.1f} MB")
     
-        # Доступные парсеры
+    # Боковая панель с информацией и навигацией
-        parsers = get_available_parsers()
+    render_sidebar()
-        if parsers:
-            st.subheader("Доступные парсеры")
-            for parser in parsers:
-                st.write(f"• {parser}")
     
-    # Основные вкладки - по одной на каждый парсер
+    # Рендерим соответствующую страницу
-    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5, tab6, tab7 = st.tabs([
+    if active_page == 0:
-        "📊 Сводки ПМ", 
+        render_sync_parsers_page()
-        "🏭 Сводки СА", 
+    elif active_page == 1:
-        "⛽ Мониторинг топлива",
+        render_async_upload_page()
-        "🔧 Ремонт СА",
-        "📋 Статусы ремонта СА",
-        "⚡ Мониторинг ТЭР",
-        "🏭 Операционные справки"
-    ])
-    
-    # Вкладка 1: Сводки ПМ - полный функционал
-    with tab1:
-        st.header("📊 Сводки ПМ - Полный функционал")
-        
-        # Секция загрузки файлов
-        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
-        uploaded_pm = st.file_uploader(
-            "Выберите ZIP архив со сводками ПМ",
-            type=['zip'],
-            key="pm_upload"
-        )
-        
-        if uploaded_pm is not None:
-            if st.button("📤 Загрузить сводки ПМ", key="upload_pm_btn"):
-                with st.spinner("Загружаю файл..."):
-                    result, status = upload_file_to_api(
-                        "/svodka_pm/upload-zip",
-                        uploaded_pm.read(),
-                        uploaded_pm.name
-                    )
-                    
-                    if status == 200:
-                        st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
-                        st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
     else:
-                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+        render_tasks_page()
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # Секция получения данных
-        st.subheader("🔍 Получение данных")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.subheader("Данные по одному ОГ")
-            
-            og_id = st.selectbox(
-                "Выберите ОГ",
-                ["SNPZ", "KNPZ", "ANHK", "AchNPZ", "UNPZ", "UNH", "NOV", 
-                 "NovKuybNPZ", "KuybNPZ", "CyzNPZ", "TuapsNPZ", "RNPK", 
-                 "NVNPO", "KLNPZ", "PurNP", "YANOS"],
-                key="pm_single_og"
-            )
-            
-            codes = st.multiselect(
-                "Выберите коды строк",
-                [78, 79, 394, 395, 396, 397, 81, 82, 83, 84],
-                default=[78, 79],
-                key="pm_single_codes"
-            )
-            
-            columns = st.multiselect(
-                "Выберите столбцы",
-                ["БП", "ПП", "СЭБ", "Факт", "План"],
-                default=["БП", "ПП"],
-                key="pm_single_columns"
-            )
-            
-            if st.button("🔍 Получить данные по ОГ", key="pm_single_btn"):
-                if codes and columns:
-                    with st.spinner("Получаю данные..."):
-                        data = {
-                            "id": og_id,
-                            "codes": codes,
-                            "columns": columns
-                        }
-                        
-                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_single_og", data)
-                        
-                        if status == 200:
-                            st.success("✅ Данные получены")
-                            st.json(result)
-                        else:
-                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-                else:
-                    st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")
-        
-        with col2:
-            st.subheader("Данные по всем ОГ")
-            
-            codes_total = st.multiselect(
-                "Выберите коды строк",
-                [78, 79, 394, 395, 396, 397, 81, 82, 83, 84],
-                default=[78, 79, 394, 395],
-                key="pm_total_codes"
-            )
-            
-            columns_total = st.multiselect(
-                "Выберите столбцы",
-                ["БП", "ПП", "СЭБ", "Факт", "План"],
-                default=["БП", "ПП", "СЭБ"],
-                key="pm_total_columns"
-            )
-            
-            if st.button("🔍 Получить данные по всем ОГ", key="pm_total_btn"):
-                if codes_total and columns_total:
-                    with st.spinner("Получаю данные..."):
-                        data = {
-                            "codes": codes_total,
-                            "columns": columns_total
-                        }
-                        
-                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_total_ogs", data)
-                        
-                        if status == 200:
-                            st.success("✅ Данные получены")
-                            st.json(result)
-                        else:
-                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-                else:
-                    st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")
-    
-    # Вкладка 2: Сводки СА - полный функционал
-    with tab2:
-        st.header("🏭 Сводки СА - Полный функционал")
-        
-        # Секция загрузки файлов
-        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
-        uploaded_ca = st.file_uploader(
-            "Выберите Excel файл сводки СА",
-            type=['xlsx', 'xlsm', 'xls'],
-            key="ca_upload"
-        )
-        
-        if uploaded_ca is not None:
-            if st.button("📤 Загрузить сводку СА", key="upload_ca_btn"):
-                with st.spinner("Загружаю файл..."):
-                    try:
-                        files = {"file": (uploaded_ca.name, uploaded_ca.read(), "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")}
-                        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}/svodka_ca/upload", files=files)
-                        result = response.json()
-                        
-                        if response.status_code == 200:
-                            st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
-                            st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
-                        else:
-                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-                    except Exception as e:
-                        st.error(f"❌ Ошибка: {str(e)}")
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # Секция получения данных
-        st.subheader("🔍 Получение данных")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.subheader("Параметры запроса")
-            
-            modes = st.multiselect(
-                "Выберите режимы",
-                ["plan", "fact", "normativ"],
-                default=["plan", "fact"],
-                key="ca_modes"
-            )
-            
-            tables = st.multiselect(
-                "Выберите таблицы",
-                ["ТиП", "Топливо", "Потери"],
-                default=["ТиП", "Топливо"],
-                key="ca_tables"
-            )
-        
-        with col2:
-            st.subheader("Результат")
-            if st.button("🔍 Получить данные СА", key="ca_btn"):
-                if modes and tables:
-                    with st.spinner("Получаю данные..."):
-                        data = {
-                            "modes": modes,
-                            "tables": tables
-                        }
-                        
-                        result, status = make_api_request("/svodka_ca/get_data", data)
-                        
-                        if status == 200:
-                            st.success("✅ Данные получены")
-                            st.json(result)
-                        else:
-                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-                else:
-                    st.warning("⚠️ Выберите режимы и таблицы")
-    
-    # Вкладка 3: Мониторинг топлива - полный функционал
-    with tab3:
-        st.header("⛽ Мониторинг топлива - Полный функционал")
-        
-        # Секция загрузки файлов
-        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
-        uploaded_fuel = st.file_uploader(
-            "Выберите ZIP архив с мониторингом топлива",
-            type=['zip'],
-            key="fuel_upload"
-        )
-        
-        if uploaded_fuel is not None:
-            if st.button("📤 Загрузить мониторинг топлива", key="upload_fuel_btn"):
-                with st.spinner("Загружаю файл..."):
-                    result, status = upload_file_to_api(
-                        "/monitoring_fuel/upload-zip",
-                        uploaded_fuel.read(),
-                        uploaded_fuel.name
-                    )
-                    
-                    if status == 200:
-                        st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
-                        st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
-                    else:
-                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # Секция получения данных
-        st.subheader("🔍 Получение данных")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.subheader("Агрегация по колонкам")
-            
-            columns_fuel = st.multiselect(
-                "Выберите столбцы",
-                ["normativ", "total", "total_1"],
-                default=["normativ", "total"],
-                key="fuel_columns"
-            )
-            
-            if st.button("🔍 Получить агрегированные данные", key="fuel_total_btn"):
-                if columns_fuel:
-                    with st.spinner("Получаю данные..."):
-                        data = {
-                            "columns": columns_fuel
-                        }
-                        
-                        result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_total_by_columns", data)
-                        
-                        if status == 200:
-                            st.success("✅ Данные получены")
-                            st.json(result)
-                        else:
-                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-                else:
-                    st.warning("⚠️ Выберите столбцы")
-        
-        with col2:
-            st.subheader("Данные за месяц")
-            
-            month = st.selectbox(
-                "Выберите месяц",
-                [f"{i:02d}" for i in range(1, 13)],
-                key="fuel_month"
-            )
-            
-            if st.button("🔍 Получить данные за месяц", key="fuel_month_btn"):
-                with st.spinner("Получаю данные..."):
-                    data = {
-                        "month": month
-                    }
-                    
-                    result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_month_by_code", data)
-                    
-                    if status == 200:
-                        st.success("✅ Данные получены")
-                        st.json(result)
-                    else:
-                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-    
-    # Вкладка 4: Ремонт СА
-    with tab4:
-        st.header("🔧 Ремонт СА - Управление ремонтными работами")
-        
-        # Секция загрузки файлов
-        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
-        
-        uploaded_file = st.file_uploader(
-            "Выберите Excel файл или ZIP архив с данными о ремонте СА",
-            type=['xlsx', 'xlsm', 'xls', 'zip'],
-            key="repair_ca_upload"
-        )
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            if st.button("📤 Загрузить файл", key="repair_ca_upload_btn"):
-                with st.spinner("Загружаю файл..."):
-                    file_data = uploaded_file.read()
-                    result, status = upload_file_to_api("/svodka_repair_ca/upload", file_data, uploaded_file.name)
-                    
-                    if status == 200:
-                        st.success("✅ Файл успешно загружен")
-                        st.json(result)
-                    else:
-                        st.error(f"❌ Ошибка загрузки: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-        
-        st.markdown("---")
-        
-        # Секция получения данных
-        st.subheader("🔍 Получение данных")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        
-        with col1:
-            st.subheader("Фильтры")
-            
-            # Получаем доступные ОГ динамически
-            available_ogs = get_available_ogs("svodka_repair_ca")
-            
-            # Фильтр по ОГ
-            og_ids = st.multiselect(
-                "Выберите ОГ (оставьте пустым для всех)",
-                available_ogs if available_ogs else ["KNPZ", "ANHK", "SNPZ", "BASH", "UNH", "NOV"],  # fallback
-                key="repair_ca_og_ids"
-            )
-            
-            # Фильтр по типам ремонта
-            repair_types = st.multiselect(
-                "Выберите типы ремонта (оставьте пустым для всех)",
-                ["КР", "КП", "ТР"],
-                key="repair_ca_types"
-            )
-            
-            # Включение плановых/фактических данных
-            include_planned = st.checkbox("Включать плановые данные", value=True, key="repair_ca_planned")
-            include_factual = st.checkbox("Включать фактические данные", value=True, key="repair_ca_factual")
-        
-        with col2:
-            st.subheader("Действия")
-            
-            if st.button("🔍 Получить данные о ремонте", key="repair_ca_get_btn"):
-                with st.spinner("Получаю данные..."):
-                    data = {
-                        "include_planned": include_planned,
-                        "include_factual": include_factual
-                    }
-                    
-                    # Добавляем фильтры только если они выбраны
-                    if og_ids:
-                        data["og_ids"] = og_ids
-                    if repair_types:
-                        data["repair_types"] = repair_types
-                    
-                    result, status = make_api_request("/svodka_repair_ca/get_data", data)
-                    
-                    if status == 200:
-                        st.success("✅ Данные получены")
-                        
-                        # Отображаем данные в виде таблицы, если возможно
-                        if result.get("data") and isinstance(result["data"], list):
-                            df_data = []
-                            for item in result["data"]:
-                                df_data.append({
-                                    "ID ОГ": item.get("id", ""),
-                                    "Наименование": item.get("name", ""),
-                                    "Тип ремонта": item.get("type", ""),
-                                    "Дата начала": item.get("start_date", ""),
-                                    "Дата окончания": item.get("end_date", ""),
-                                    "План": item.get("plan", ""),
-                                    "Факт": item.get("fact", ""),
-                                    "Простой": item.get("downtime", "")
-                                })
-                            
-                            if df_data:
-                                df = pd.DataFrame(df_data)
-                                st.dataframe(df, use_container_width=True)
-                            else:
-                                st.info("📋 Нет данных для отображения")
-                        else:
-                            st.json(result)
-                    else:
-                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
-    
-    # Вкладка 5: Статусы ремонта СА
-    with tab5:
-        st.header("📋 Статусы ремонта СА")
-        
-        # Секция загрузки файлов
-        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
-        uploaded_file = st.file_uploader(
-            "Выберите файл статусов ремонта СА",
-            type=['xlsx', 'xlsm', 'xls', 'zip'],
-            key="statuses_repair_ca_upload"
-        )
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            if st.button("📤 Загрузить файл", key="statuses_repair_ca_upload_btn"):
-                with st.spinner("Загружаем файл..."):
-                    file_data = uploaded_file.read()
-                    result, status_code = upload_file_to_api("/statuses_repair_ca/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")
-        
-        # Получаем доступные ОГ динамически
-        available_ogs = get_available_ogs("statuses_repair_ca")
-        
-        # Фильтр по ОГ
-        og_ids = st.multiselect(
-            "Выберите ОГ (оставьте пустым для всех)",
-            available_ogs if available_ogs else ["KNPZ", "ANHK", "SNPZ", "BASH", "UNH", "NOV"],  # fallback
-            key="statuses_repair_ca_og_ids"
-        )
-        
-        # Предустановленные ключи для извлечения
-        st.subheader("🔑 Ключи для извлечения данных")
-        
-        # Основные ключи
-        include_basic_keys = st.checkbox("Основные данные", value=True, key="statuses_basic_keys")
-        include_readiness_keys = st.checkbox("Готовность к КР", value=True, key="statuses_readiness_keys")
-        include_contract_keys = st.checkbox("Заключение договоров", value=True, key="statuses_contract_keys")
-        include_supply_keys = st.checkbox("Поставка МТР", value=True, key="statuses_supply_keys")
-        
-        # Формируем ключи на основе выбора
-        keys = []
-        if include_basic_keys:
-            keys.append(["Дата начала ремонта"])
-            keys.append(["Отставание / опережение подготовки к КР", "Отставание / опережение"])
-            keys.append(["Отставание / опережение подготовки к КР", "Динамика за прошедшую неделю"])
-        
-        if include_readiness_keys:
-            keys.append(["Готовность к КР", "Факт"])
-        
-        if include_contract_keys:
-            keys.append(["Заключение договоров на СМР", "Договор", "%"])
-        
-        if include_supply_keys:
-            keys.append(["Поставка МТР", "На складе, позиций", "%"])
-        
-        # Кнопка получения данных
-        if st.button("📊 Получить данные", key="statuses_repair_ca_get_data_btn"):
-            if not keys:
-                st.warning("⚠️ Выберите хотя бы одну группу ключей для извлечения")
-            else:
-                with st.spinner("Получаем данные..."):
-                    request_data = {
-                        "ids": og_ids if og_ids else None,
-                        "keys": keys
-                    }
-                    
-                    result, status_code = make_api_request("/statuses_repair_ca/get_data", request_data)
-                    
-                    if status_code == 200 and result.get("success"):
-                        st.success("✅ Данные успешно получены!")
-                        
-                        data = result.get("data", {}).get("value", [])
-                        if data:
-                            # Отображаем данные в виде таблицы
-                            if isinstance(data, list) and len(data) > 0:
-                                # Преобразуем в DataFrame для лучшего отображения
-                                df_data = []
-                                for item in data:
-                                    row = {
-                                        "ID": item.get("id", ""),
-                                        "Название": item.get("name", ""),
-                                    }
-                                    
-                                    # Добавляем основные поля
-                                    if "Дата начала ремонта" in item:
-                                        row["Дата начала ремонта"] = item["Дата начала ремонта"]
-                                    
-                                    # Добавляем готовность к КР
-                                    if "Готовность к КР" in item:
-                                        readiness = item["Готовность к КР"]
-                                        if isinstance(readiness, dict) and "Факт" in readiness:
-                                            row["Готовность к КР (Факт)"] = readiness["Факт"]
-                                    
-                                    # Добавляем отставание/опережение
-                                    if "Отставание / опережение подготовки к КР" in item:
-                                        delay = item["Отставание / опережение подготовки к КР"]
-                                        if isinstance(delay, dict):
-                                            if "Отставание / опережение" in delay:
-                                                row["Отставание/опережение"] = delay["Отставание / опережение"]
-                                            if "Динамика за прошедшую неделю" in delay:
-                                                row["Динамика за неделю"] = delay["Динамика за прошедшую неделю"]
-                                    
-                                    # Добавляем договоры
-                                    if "Заключение договоров на СМР" in item:
-                                        contracts = item["Заключение договоров на СМР"]
-                                        if isinstance(contracts, dict) and "Договор" in contracts:
-                                            contract = contracts["Договор"]
-                                            if isinstance(contract, dict) and "%" in contract:
-                                                row["Договоры (%)"] = contract["%"]
-                                    
-                                    # Добавляем поставки МТР
-                                    if "Поставка МТР" in item:
-                                        supply = item["Поставка МТР"]
-                                        if isinstance(supply, dict) and "На складе, позиций" in supply:
-                                            warehouse = supply["На складе, позиций"]
-                                            if isinstance(warehouse, dict) and "%" in warehouse:
-                                                row["МТР на складе (%)"] = warehouse["%"]
-                                    
-                                    df_data.append(row)
-                                
-                                if df_data:
-                                    df = pd.DataFrame(df_data)
-                                    st.dataframe(df, use_container_width=True)
-                                else:
-                                    st.info("📋 Нет данных для отображения")
-                            else:
-                                st.json(result)
-                        else:
-                            st.info("📋 Нет данных для отображения")
-                    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("---")
+    render_footer()
-    st.markdown("### 📚 Документация API")
-    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_PUBLIC_URL}/docs")
-    
-    # Информация о проекте
-    with st.expander("ℹ️ О проекте"):
-        st.markdown("""
-        **NIN Excel Parsers API** - это веб-сервис для парсинга и обработки Excel-файлов нефтеперерабатывающих заводов.
-        
-        **Возможности:**
-        - 📊 Парсинг сводок ПМ (план и факт)
-        - 🏭 Парсинг сводок СА
-        - ⛽ Мониторинг топлива
-        - ⚡ Мониторинг ТЭР (Топливно-энергетические ресурсы)
-        - 🔧 Управление ремонтными работами СА
-        - 📋 Мониторинг статусов ремонта СА
-        
-        **Технологии:**
-        - FastAPI
-        - Pandas
-        - MinIO (S3-совместимое хранилище)
-        - Streamlit (веб-интерфейс)
-        """)
 
 if __name__ == "__main__":
     main() 

streamlit_app/sync_parsers_page.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""
+Страница синхронных парсеров
+"""
+import streamlit as st
+from parsers_ui.svodka_pm_ui import render_svodka_pm_tab
+from parsers_ui.svodka_ca_ui import render_svodka_ca_tab
+from parsers_ui.monitoring_fuel_ui import render_monitoring_fuel_tab
+from parsers_ui.svodka_repair_ca_ui import render_svodka_repair_ca_tab
+from parsers_ui.statuses_repair_ca_ui import render_statuses_repair_ca_tab
+from parsers_ui.monitoring_tar_ui import render_monitoring_tar_tab
+from parsers_ui.oper_spravka_tech_pos_ui import render_oper_spravka_tech_pos_tab
+from config import PARSER_TABS
+
+
+def render_sync_parsers_page():
+    """Рендер страницы синхронных парсеров"""
+    st.title("📊 Синхронные парсеры")
+    st.markdown("---")
+    
+    st.info("""
+    **Синхронные парсеры** обрабатывают файлы сразу после загрузки.
+    Интерфейс будет заблокирован до завершения обработки.
+    """)
+    
+    # Основные вкладки - по одной на каждый парсер
+    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5, tab6, tab7 = st.tabs(PARSER_TABS)
+    
+    # Вкладка 1: Сводки ПМ - полный функционал
+    with tab1:
+        render_svodka_pm_tab()
+    
+    # Вкладка 2: Сводки СА - полный функционал
+    with tab2:
+        render_svodka_ca_tab()
+    
+    # Вкладка 3: Мониторинг топлива - полный функционал
+    with tab3:
+        render_monitoring_fuel_tab()
+    
+    # Вкладка 4: Ремонт СА
+    with tab4:
+        render_svodka_repair_ca_tab()
+    
+    # Вкладка 5: Статусы ремонта СА
+    with tab5:
+        render_statuses_repair_ca_tab()
+    
+    # Вкладка 6: Мониторинг ТЭР
+    with tab6:
+        render_monitoring_tar_tab()
+    
+    # Вкладка 7: Операционные справки технологических позиций
+    with tab7:
+        render_oper_spravka_tech_pos_tab()

streamlit_app/tasks_page.py

@@ -0,0 +1,186 @@
+"""
+Страница управления задачами загрузки
+"""
+import streamlit as st
+from datetime import datetime
+import time
+from async_upload_page import TASKS_STORAGE
+
+
+def render_tasks_page():
+    """Рендер страницы управления задачами"""
+    st.title("📋 Управление задачами загрузки")
+    st.markdown("---")
+    
+    # Кнопки управления
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns([1, 1, 1, 2])
+    
+    with col1:
+        if st.button("🔄 Обновить", key="refresh_tasks_btn", use_container_width=True):
+            st.rerun()
+    
+    with col2:
+        if st.button("🗑️ Очистить завершенные", key="clear_completed_btn", use_container_width=True):
+            # Удаляем завершенные и неудачные задачи
+            tasks_to_remove = []
+            for task_id, task in TASKS_STORAGE.items():
+                if task.get('status') in ['completed', 'failed']:
+                    tasks_to_remove.append(task_id)
+            
+            for task_id in tasks_to_remove:
+                del TASKS_STORAGE[task_id]
+            
+            st.success(f"✅ Удалено {len(tasks_to_remove)} завершенных задач")
+            st.rerun()
+    
+    with col3:
+        auto_refresh = st.checkbox("🔄 Автообновление", key="auto_refresh_checkbox")
+        if auto_refresh:
+            time.sleep(2)
+            st.rerun()
+    
+    with col4:
+        st.caption("Последнее обновление: " + datetime.now().strftime("%H:%M:%S"))
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Статистика задач
+    st.subheader("📊 Статистика задач")
+    
+    # Получаем задачи из глобального хранилища
+    tasks = TASKS_STORAGE
+    
+    # Подсчитываем статистику
+    total_tasks = len(tasks)
+    pending_tasks = len([t for t in tasks.values() if t.get('status') == 'pending'])
+    running_tasks = len([t for t in tasks.values() if t.get('status') == 'running'])
+    completed_tasks = len([t for t in tasks.values() if t.get('status') == 'completed'])
+    failed_tasks = len([t for t in tasks.values() if t.get('status') == 'failed'])
+    
+    col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5)
+    
+    with col1:
+        st.metric("Всего", total_tasks, f"+{total_tasks}")
+    
+    with col2:
+        st.metric("Ожидают", pending_tasks, f"+{pending_tasks}")
+    
+    with col3:
+        st.metric("Выполняются", running_tasks, f"+{running_tasks}")
+    
+    with col4:
+        st.metric("Завершены", completed_tasks, f"+{completed_tasks}")
+    
+    with col5:
+        st.metric("Ошибки", failed_tasks, f"+{failed_tasks}")
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Список задач
+    st.subheader("📋 Список задач")
+    
+    # Получаем задачи из глобального хранилища
+    tasks = TASKS_STORAGE
+    
+    if tasks:
+        # Показываем задачи
+        for task_id, task in tasks.items():
+            status_emoji = {
+                'pending': '🟡',
+                'running': '🔵', 
+                'completed': '🟢',
+                'failed': '🔴'
+            }.get(task.get('status', 'pending'), '⚪')
+            
+            with st.expander(f"{status_emoji} {task.get('filename', 'Unknown')} - {task.get('status', 'unknown').upper()}", expanded=True):
+                col1, col2 = st.columns([3, 1])
+                
+                with col1:
+                    st.write(f"**ID:** `{task_id}`")
+                    st.write(f"**Статус:** {status_emoji} {task.get('status', 'unknown').upper()}")
+                    st.write(f"**Файл:** {task.get('filename', 'Unknown')}")
+                    st.write(f"**Эндпоинт:** {task.get('endpoint', 'Unknown')}")
+                    
+                    # Показываем прогресс для выполняющихся задач
+                    if task.get('status') == 'running':
+                        progress = task.get('progress', 0)
+                        st.write(f"**Прогресс:** {progress}%")
+                        st.progress(progress / 100)
+                    
+                    # Показываем время выполнения
+                    if task.get('started_at'):
+                        started_time = datetime.fromtimestamp(task['started_at']).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+                        st.write(f"**Начата:** {started_time}")
+                    
+                    if task.get('completed_at'):
+                        completed_time = datetime.fromtimestamp(task['completed_at']).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+                        st.write(f"**Завершена:** {completed_time}")
+                        
+                        # Показываем длительность
+                        if task.get('started_at'):
+                            duration = task['completed_at'] - task['started_at']
+                            st.write(f"**Длительность:** {duration:.1f} сек")
+                    
+                    if task.get('result'):
+                        result = task['result']
+                        if task.get('status') == 'completed':
+                            st.success(f"✅ {result.get('message', 'Задача выполнена')}")
+                            if result.get('object_id'):
+                                st.info(f"ID объекта: {result['object_id']}")
+                        else:
+                            st.error(f"❌ {result.get('message', 'Ошибка выполнения')}")
+                    
+                    if task.get('error'):
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {task['error']}")
+                
+                with col2:
+                    if task.get('status') in ['pending', 'running']:
+                        if st.button("❌ Отменить", key=f"cancel_{task_id}_btn", use_container_width=True):
+                            st.info("Функция отмены будет реализована в следующих версиях")
+                    else:
+                        if st.button("🗑️ Удалить", key=f"delete_{task_id}_btn", use_container_width=True):
+                            # Удаляем задачу из глобального хранилища
+                            if task_id in TASKS_STORAGE:
+                                del TASKS_STORAGE[task_id]
+                            st.rerun()
+    else:
+        # Пустое состояние
+        st.info("""
+        **Нет активных задач**
+        
+        Загрузите файл на странице "Асинхронная загрузка", чтобы создать новую задачу.
+        Здесь вы сможете отслеживать прогресс обработки и управлять задачами.
+        """)
+        
+        # Кнопка для создания тестовой задачи
+        if st.button("🧪 Создать тестовую задачу", key="create_test_task_btn"):
+            test_task_id = f"test_task_{int(time.time())}"
+            
+            TASKS_STORAGE[test_task_id] = {
+                'status': 'completed',
+                'filename': 'test_file.zip',
+                'endpoint': '/test/upload',
+                'result': {'message': 'Тестовая задача выполнена', 'object_id': 'test-123'},
+                'started_at': time.time() - 5,  # 5 секунд назад
+                'completed_at': time.time(),
+                'progress': 100
+            }
+            st.rerun()
+    
+    st.markdown("---")
+    
+    # Информация о статусах задач
+    with st.expander("ℹ️ Статусы задач"):
+        st.markdown("""
+        **Статусы задач:**
+        - 🟡 **Ожидает** - задача создана и ожидает выполнения
+        - 🔵 **Выполняется** - задача обрабатывается
+        - 🟢 **Завершена** - задача успешно выполнена
+        - 🔴 **Ошибка** - произошла ошибка при выполнении
+        - ⚫ **Отменена** - задача была отменена пользователем
+        
+        **Действия:**
+        - ❌ **Отменить** - отменить выполнение задачи
+        - 🔄 **Обновить** - обновить статус задачи
+        - 📊 **Детали** - просмотреть подробную информацию
+        """)

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__])