all in docker

.gitignore

@@ -1,8 +1,13 @@
-# Python
+data/
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/
 *.py[cod]
 *$py.class
+
+# C extensions
 *.so
+
+# Distribution / packaging
 .Python
 build/
 develop-eggs/
@@ -15,82 +20,26 @@ lib64/
 parts/
 sdist/
 var/
-wheels/
-share/python-wheels/
 *.egg-info/
 .installed.cfg
 *.egg
-MANIFEST
 
-# Virtual environments
-.env
-.venv
-env/
-venv/
-ENV/
-env.bak/
-venv.bak/
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
 
-# IDE
-.vscode/
-.idea/
-*.swp
-*.swo
-*~
-
-# OS
-.DS_Store
-.DS_Store?
-._*
-.Spotlight-V100
-.Trashes
-ehthumbs.db
-Thumbs.db
-Desktop.ini
-
-# Logs
-*.log
-logs/
-log/
-
-# MinIO data and cache
-minio_data/
-.minio.sys/
-*.meta
-part.*
-
-# Docker
-.dockerignore
-docker-compose.override.yml
-
-# Environment variables
-.env
-.env.local
-.env.development.local
-.env.test.local
-.env.production.local
-
-# Temporary files
-*.tmp
-*.temp
-*.bak
-*.backup
-*.orig
-
-# Data files (Excel, CSV, etc.)
-*.xlsx
-*.xls
-*.xlsm
-*.csv
-*.json
-data/
-uploads/
-
-# Cache directories
-.cache/
-.pytest_cache/
-.coverage
+# Unit test / coverage reports
 htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
 
 # Jupyter Notebook
 .ipynb_checkpoints
@@ -98,29 +47,6 @@ htmlcov/
 # pyenv
 .python-version
 
-# pipenv
-Pipfile.lock
-
-# poetry
-poetry.lock
-
-# Celery
-celerybeat-schedule
-celerybeat.pid
-
-# SageMath parsed files
-*.sage.py
-
-# Spyder project settings
-.spyderproject
-.spyproject
-
-# Rope project settings
-.ropeproject
-
-# mkdocs documentation
-/site
-
 # mypy
 .mypy_cache/
 .dmypy.json
@@ -129,27 +55,36 @@ dmypy.json
 # Pyre type checker
 .pyre/
 
-# pytype static type analyzer
-.pytype/
+# VS Code
+.vscode/
 
-# Cython debug symbols
-cython_debug/
+# PyCharm
+.idea/
 
-# Local development
-local_settings.py
-db.sqlite3
-db.sqlite3-journal
+# Local envs
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
 
-# FastAPI
-.pytest_cache/
-.coverage
-htmlcov/
+# MacOS
+.DS_Store
 
-# Streamlit
-.streamlit/secrets.toml
+# Windows
+Thumbs.db
+ehthumbs.db
+Desktop.ini
 
-# Node.js (if any frontend components)
-node_modules/
-npm-debug.log*
-yarn-debug.log*
-yarn-error.log* 
+# MinIO test data
+minio_data/
+minio_test/
+minio/
+
+# Logs
+*.log
+
+# Streamlit cache
+.streamlit/

QUICK_START.md

@@ -1,41 +0,0 @@
-# 🚀 Быстрый запуск проекта
-
-## 1. Запуск всех сервисов
-```bash
-docker compose up -d
-```
-
-## 2. Проверка статуса
-```bash
-docker compose ps
-```
-
-## 3. Доступ к сервисам
-- **FastAPI**: http://localhost:8000
-- **Streamlit**: http://localhost:8501  
-- **MinIO Console**: http://localhost:9001
-- **MinIO API**: http://localhost:9000
-
-## 4. Остановка
-```bash
-docker compose down
-```
-
-## 5. Просмотр логов
-```bash
-# Все сервисы
-docker compose logs
-
-# Конкретный сервис
-docker compose logs fastapi
-docker compose logs streamlit
-docker compose logs minio
-```
-
-## 6. Пересборка и перезапуск
-```bash
-docker compose up -d --build
-```
-
----
-**Примечание**: При первом запуске Docker будет скачивать образы и собирать контейнеры, это может занять несколько минут. 

README.md

@@ -1,117 +0,0 @@
-# Python Parser CF - Система анализа данных
-
-Проект состоит из трех основных компонентов:
-- **python_parser** - FastAPI приложение для парсинга и обработки данных
-- **streamlit_app** - Streamlit приложение для визуализации и анализа
-- **minio_data** - хранилище данных MinIO
-
-## 🚀 Быстрый запуск
-
-### Предварительные требования
-- Docker и Docker Compose
-- Git
-
-### Запуск всех сервисов (продакшн)
-```bash
-docker compose up -d
-```
-
-### Запуск в режиме разработки
-```bash
-# Автоматический запуск
-python start_dev.py
-
-# Или вручную
-docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
-```
-
-**Режим разработки** позволяет:
-- Автоматически перезагружать Streamlit при изменении кода
-- Монтировать исходный код напрямую в контейнер
-- Видеть изменения без пересборки контейнеров
-
-### Доступ к сервисам
-- **FastAPI**: http://localhost:8000
-- **Streamlit**: http://localhost:8501
-- **MinIO Console**: http://localhost:9001
-- **MinIO API**: http://localhost:9000
-
-### Остановка сервисов
-```bash
-docker-compose down
-```
-
-## 📁 Структура проекта
-
-```
-python_parser_cf/
-├── python_parser/          # FastAPI приложение
-│   ├── app/               # Основной код приложения
-│   ├── adapters/          # Адаптеры для парсеров
-│   ├── core/              # Основная бизнес-логика
-│   ├── data/              # Тестовые данные
-│   └── Dockerfile         # Docker образ для FastAPI
-├── streamlit_app/          # Streamlit приложение
-│   ├── streamlit_app.py   # Основной файл приложения
-│   ├── requirements.txt    # Зависимости Python
-│   ├── .streamlit/        # Конфигурация Streamlit
-│   └── Dockerfile         # Docker образ для Streamlit
-├── minio_data/            # Данные для MinIO
-├── docker-compose.yml     # Конфигурация всех сервисов
-└── README.md              # Документация
-```
-
-## 🔧 Конфигурация
-
-### Переменные окружения
-Все сервисы используют следующие переменные окружения:
-- `MINIO_ENDPOINT` - адрес MinIO сервера
-- `MINIO_ACCESS_KEY` - ключ доступа к MinIO
-- `MINIO_SECRET_KEY` - секретный ключ MinIO
-- `MINIO_SECURE` - использование SSL/TLS
-- `MINIO_BUCKET` - имя bucket'а для данных
-
-### Порты
-- **8000** - FastAPI
-- **8501** - Streamlit
-- **9000** - MinIO API
-- **9001** - MinIO Console
-
-## 📊 Использование
-
-1. **Запустите все сервисы**: `docker-compose up -d`
-2. **Откройте Streamlit**: http://localhost:8501
-3. **Выберите тип данных** для анализа
-4. **Просматривайте результаты** в интерактивном интерфейсе
-
-## 🛠️ Разработка
-
-### Режим разработки (рекомендуется)
-```bash
-# Запуск режима разработки
-python start_dev.py
-
-# Остановка
-docker compose -f docker-compose.dev.yml down
-
-# Возврат к продакшн режиму
-python start_prod.py
-```
-
-### Локальная разработка FastAPI
-```bash
-cd python_parser
-pip install -r requirements.txt
-uvicorn app.main:app --reload
-```
-
-### Локальная разработка Streamlit
-```bash
-cd streamlit_app
-pip install -r requirements.txt
-streamlit run streamlit_app.py
-```
-
-## 📝 Лицензия
-
-Проект разработан для внутреннего использования. 

docker-compose.dev.yml

@@ -1,58 +0,0 @@
-services:
-  minio:
-    image: minio/minio:latest
-    container_name: svodka_minio_dev
-    ports:
-      - "9000:9000"  # API порт
-      - "9001:9001"  # Консоль порт
-    environment:
-      MINIO_ROOT_USER: minioadmin
-      MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
-    command: server /data --console-address ":9001"
-    volumes:
-      - ./minio_data:/data
-    restart: unless-stopped
-
-  fastapi:
-    build: ./python_parser
-    container_name: svodka_fastapi_dev
-    ports:
-      - "8000:8000"
-    environment:
-      - MINIO_ENDPOINT=minio:9000
-      - MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECURE=false
-      - MINIO_BUCKET=svodka-data
-    depends_on:
-      - minio
-    restart: unless-stopped
-
-  streamlit:
-    image: python:3.11-slim
-    container_name: svodka_streamlit_dev
-    ports:
-      - "8501:8501"
-    environment:
-      - API_BASE_URL=http://fastapi:8000
-      - API_PUBLIC_URL=http://localhost:8000
-      - MINIO_ENDPOINT=minio:9000
-      - MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECURE=false
-      - MINIO_BUCKET=svodka-data
-    volumes:
-      # Монтируем исходный код для автоматической перезагрузки
-      - ./streamlit_app:/app
-      # Монтируем requirements.txt для установки зависимостей
-      - ./streamlit_app/requirements.txt:/app/requirements.txt
-    working_dir: /app
-    depends_on:
-      - minio
-      - fastapi
-    restart: unless-stopped
-    command: >
-      bash -c "
-        pip install --no-cache-dir -r requirements.txt &&
-        streamlit run streamlit_app.py --server.port=8501 --server.address=0.0.0.0 --server.runOnSave=true
-      " 

python_parser/.streamlit/config.toml

@@ -0,0 +1,28 @@
+[server]
+port = 8501
+address = "localhost"
+headless = false
+enableCORS = false
+enableXsrfProtection = false
+
+[browser]
+gatherUsageStats = false
+serverAddress = "localhost"
+serverPort = 8501
+
+[theme]
+primaryColor = "#FF4B4B"
+backgroundColor = "#FFFFFF"
+secondaryBackgroundColor = "#F0F2F6"
+textColor = "#262730"
+font = "sans serif"
+
+[client]
+showErrorDetails = true
+caching = true
+displayEnabled = true
+
+[runner]
+magicEnabled = true
+installTracer = false
+fixMatplotlib = true 

python_parser/Dockerfile_

@@ -0,0 +1,20 @@
+FROM repo-dev.predix.rosneft.ru/python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# RUN pip install kafka-python==2.0.2
+# RUN pip freeze > /app/requirements.txt
+
+# ADD . /app
+COPY requirements.txt .
+
+RUN mkdir -p vendor
+RUN pip download -r /app/requirements.txt --no-binary=:none: -d /app/vendor
+
+# ADD . /app
+
+# ENV KAFKA_BROKER=10.234.160.10:9093,10.234.160.10:9094,10.234.160.10:9095
+# ENV KAFKA_UPDATE_ALGORITHM_RULES_TOPIC=algorithm-rule-update
+# ENV KAFKA_CLIENT_USERNAME=cf-service
+
+# CMD ["python", "/app/run_dev.py"]

python_parser/Procfile

@@ -0,0 +1 @@
+web: python /app/run_stand.py

python_parser/QUICK_START.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# 🚀 Быстрый старт NIN Excel Parsers API
+
+## 🐳 Запуск через Docker (рекомендуется)
+
+### Вариант 1: MinIO + FastAPI в Docker
+```bash
+# Запуск всех сервисов
+docker-compose up -d --build
+
+# Проверка
+curl http://localhost:8000
+curl http://localhost:9001
+```
+
+### Вариант 2: Только MinIO в Docker
+```bash
+# Запуск только MinIO
+docker-compose up -d minio
+
+# Проверка
+curl http://localhost:9001
+```
+
+## 🖥️ Запуск FastAPI локально
+
+```bash
+# Если MinIO в Docker
+python run_dev.py
+
+# Проверка
+curl http://localhost:8000
+```
+
+## 📊 Запуск Streamlit
+
+```bash
+# В отдельном терминале
+python run_streamlit.py
+```
+
+## 🌐 Доступные URL
+
+- **FastAPI API**: http://localhost:8000
+- **API документация**: http://localhost:8000/docs
+- **MinIO консоль**: http://localhost:9001
+- **Streamlit интерфейс**: http://localhost:8501
+
+## 🛑 Остановка
+
+```bash
+# Остановка Docker
+docker-compose down
+
+# Остановка Streamlit
+# Ctrl+C в терминале
+```
+
+## 🔧 Диагностика
+
+```bash
+# Проверка состояния
+python check_services.py
+
+# Просмотр логов Docker
+docker-compose logs
+``` 

python_parser/README.md

@@ -0,0 +1,143 @@
+# NIN Excel Parsers API
+
+API для парсинга Excel отчетов нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) с использованием FastAPI и MinIO для хранения данных.
+
+## 🚀 Быстрый запуск
+
+### **Вариант 1: Все сервисы в Docker (рекомендуется)**
+```bash
+# Запуск всех сервисов: MinIO + FastAPI + Streamlit
+docker-compose up -d
+
+# Доступ:
+# - MinIO Console: http://localhost:9001
+# - FastAPI: http://localhost:8000
+# - Streamlit: http://localhost:8501
+# - API Docs: http://localhost:8000/docs
+```
+
+### **Вариант 2: Только MinIO в Docker + FastAPI локально**
+```bash
+# Запуск MinIO в Docker
+docker-compose up -d minio
+
+# Запуск FastAPI локально
+python run_dev.py
+
+# В отдельном терминале запуск Streamlit
+cd streamlit_app
+streamlit run app.py
+```
+
+### **Вариант 3: Только MinIO в Docker**
+```bash
+# Запуск только MinIO
+docker-compose up -d minio
+```
+
+## 📋 Описание сервисов
+
+- **MinIO** (порт 9000-9001): S3-совместимое хранилище для данных
+- **FastAPI** (порт 8000): API сервер для парсинга Excel файлов
+- **Streamlit** (порт 8501): Веб-интерфейс для демонстрации API
+
+## 🛑 Остановка
+
+### Остановка Docker сервисов:
+```bash
+# Все сервисы
+docker-compose down
+
+# Только MinIO
+docker-compose stop minio
+```
+
+### Остановка локальных сервисов:
+```bash
+# Нажмите Ctrl+C в терминале с FastAPI/Streamlit
+```
+
+## 📁 Структура проекта
+
+```
+python_parser/
+├── app/                    # FastAPI приложение
+│   ├── main.py           # Основной файл приложения
+│   └── schemas/          # Pydantic схемы
+├── core/                  # Бизнес-логика
+│   ├── models.py         # Модели данных
+│   ├── ports.py          # Интерфейсы (порты)
+│   └── services.py       # Сервисы
+├── adapters/              # Адаптеры для внешних систем
+│   ├── storage.py        # MinIO адаптер
+│   └── parsers/          # Парсеры Excel файлов
+├── streamlit_app/         # Изолированный Streamlit пакет
+│   ├── app.py            # Основное Streamlit приложение
+│   ├── requirements.txt  # Зависимости Streamlit
+│   ├── Dockerfile        # Docker образ для Streamlit
+│   └── .streamlit/       # Конфигурация Streamlit
+├── data/                  # Тестовые данные
+├── docker-compose.yml     # Docker Compose конфигурация
+├── Dockerfile            # Docker образ для FastAPI
+└── run_dev.py            # Запуск FastAPI локально
+```
+
+## 🔍 Доступные эндпоинты
+
+- **GET /** - Информация об API
+- **GET /docs** - Swagger документация
+- **GET /parsers** - Список доступных парсеров
+- **GET /parsers/{parser_name}/getters** - Информация о геттерах парсера
+- **POST /svodka_pm/upload-zip** - Загрузка сводок ПМ
+- **POST /svodka_ca/upload** - Загрузка сводок ЦА
+- **POST /monitoring_fuel/upload-zip** - Загрузка мониторинга топлива
+- **POST /svodka_pm/get_data** - Получение данных сводок ПМ
+- **POST /svodka_ca/get_data** - Получение данных сводок ЦА
+- **POST /monitoring_fuel/get_data** - Получение данных мониторинга топлива
+
+## 📊 Поддерживаемые типы отчетов
+
+1. **svodka_pm** - Сводки по переработке нефти (ПМ)
+   - Геттеры: `single_og`, `total_ogs`
+2. **svodka_ca** - Сводки по переработке нефти (ЦА)
+   - Геттеры: `get_data`
+3. **monitoring_fuel** - Мониторинг топлива
+   - Геттеры: `total_by_columns`, `month_by_code`
+
+## 🏗️ Архитектура
+
+Проект использует **Hexagonal Architecture (Ports and Adapters)**:
+
+- **Порты (Ports)**: Интерфейсы для бизнес-логики
+- **Адаптеры (Adapters)**: Реализации для внешних систем
+- **Сервисы (Services)**: Бизнес-логика приложения
+
+### Система геттеров парсеров
+
+Каждый парсер может иметь несколько методов получения данных (геттеров):
+- Регистрация геттеров в словаре с метаданными
+- Валидация параметров для каждого геттера
+- Единый интерфейс `get_value(getter_name, params)`
+
+## 🐳 Docker
+
+### Сборка образов:
+```bash
+# FastAPI
+docker build -t nin-fastapi .
+
+# Streamlit
+docker build -t nin-streamlit ./streamlit_app
+```
+
+### Запуск отдельных сервисов:
+```bash
+# Только MinIO
+docker-compose up -d minio
+
+# MinIO + FastAPI
+docker-compose up -d minio fastapi
+
+# Все сервисы
+docker-compose up -d
+``` 

python_parser/README_STREAMLIT.md

@@ -0,0 +1,186 @@
+# 🚀 Streamlit Demo для NIN Excel Parsers API
+
+## Описание
+
+Streamlit приложение для демонстрации работы всех API эндпоинтов NIN Excel Parsers. Предоставляет удобный веб-интерфейс для тестирования функциональности парсеров.
+
+## Возможности
+
+- 📤 **Загрузка файлов**: Загрузка ZIP архивов и Excel файлов
+- 📊 **Сводки ПМ**: Работа с плановыми и фактическими данными
+- 🏭 **Сводки СА**: Парсинг сводок центрального аппарата
+- ⛽ **Мониторинг топлива**: Анализ данных по топливу
+- 📱 **Адаптивный интерфейс**: Удобное использование на всех устройствах
+
+## Установка и запуск
+
+### 1. Установка зависимостей
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 2. Запуск FastAPI сервера
+
+В одном терминале:
+```bash
+python run_dev.py
+```
+
+### 3. Запуск Streamlit приложения
+
+В другом терминале:
+```bash
+python run_streamlit.py
+```
+
+Или напрямую:
+```bash
+streamlit run streamlit_app.py
+```
+
+### 4. Открытие в браузере
+
+Приложение автоматически откроется по адресу: http://localhost:8501
+
+## Конфигурация
+
+### Переменные окружения
+
+```bash
+# URL API сервера
+export API_BASE_URL="http://localhost:8000"
+
+# Порт Streamlit
+export STREAMLIT_PORT="8501"
+
+# Хост Streamlit
+export STREAMLIT_HOST="localhost"
+```
+
+### Настройки Streamlit
+
+Файл `.streamlit/config.toml` содержит настройки:
+- Порт: 8501
+- Хост: localhost
+- Тема: Кастомная цветовая схема
+- Безопасность: Отключены CORS и XSRF для локальной разработки
+
+## Структура приложения
+
+### Вкладки
+
+1. **📤 Загрузка файлов**
+   - Загрузка сводок ПМ (ZIP)
+   - Загрузка мониторинга топлива (ZIP)
+   - Загрузка сводки СА (Excel)
+
+2. **📊 Сводки ПМ**
+   - Данные по одному ОГ
+   - Данные по всем ОГ
+   - Выбор кодов строк и столбцов
+
+3. **🏭 Сводки СА**
+   - Выбор режимов (план/факт/норматив)
+   - Выбор таблиц для анализа
+
+4. **⛽ Мониторинг топлива**
+   - Агрегация по колонкам
+   - Данные за конкретный месяц
+
+### Боковая панель
+
+- Информация о сервере (PID, CPU, память)
+- Список доступных парсеров
+- Статус подключения к API
+
+## Использование
+
+### 1. Загрузка файлов
+
+1. Выберите соответствующий тип файла
+2. Нажмите "Загрузить"
+3. Дождитесь подтверждения загрузки
+
+### 2. Получение данных
+
+1. Выберите нужные параметры (ОГ, коды, столбцы)
+2. Нажмите "Получить данные"
+3. Результат отобразится в JSON формате
+
+### 3. Мониторинг
+
+- Проверяйте статус API в верхней части
+- Следите за логами операций
+- Используйте индикаторы загрузки
+
+## Устранение неполадок
+
+### API недоступен
+
+```bash
+# Проверьте, запущен ли FastAPI сервер
+curl http://localhost:8000/
+
+# Проверьте порт
+netstat -an | grep 8000
+```
+
+### Streamlit не запускается
+
+```bash
+# Проверьте версию Python
+python --version
+
+# Переустановите Streamlit
+pip uninstall streamlit
+pip install streamlit
+
+# Проверьте порт 8501
+netstat -an | grep 8501
+```
+
+### Ошибки загрузки файлов
+
+- Убедитесь, что файл соответствует формату
+- Проверьте размер файла (не более 100MB)
+- Убедитесь, что MinIO запущен
+
+## Разработка
+
+### Добавление новых функций
+
+1. Создайте новую вкладку в `streamlit_app.py`
+2. Добавьте соответствующие API вызовы
+3. Обновите боковую панель при необходимости
+
+### Кастомизация темы
+
+Отредактируйте `.streamlit/config.toml`:
+```toml
+[theme]
+primaryColor = "#FF4B4B"
+backgroundColor = "#FFFFFF"
+# ... другие цвета
+```
+
+### Добавление новых парсеров
+
+1. Создайте парсер в `adapters/parsers/`
+2. Добавьте в `main.py`
+3. Обновите Streamlit интерфейс
+
+## Безопасность
+
+⚠️ **Внимание**: Приложение настроено для локальной разработки
+- CORS отключен
+- XSRF защита отключена
+- Не используйте в продакшене без дополнительной настройки
+
+## Поддержка
+
+При возникновении проблем:
+1. Проверьте логи в терминале
+2. Убедитесь, что все сервисы запущены
+3. Проверьте конфигурацию
+4. Обратитесь к документации API: http://localhost:8000/docs 

python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 import pandas as pd
 import re
-from typing import Dict
-
+import zipfile
+from typing import Dict, Tuple
 from core.ports import ParserPort
-from adapters.pconfig import data_to_json, get_object_by_name
+from adapters.pconfig import data_to_json
 
 
 class MonitoringFuelParser(ParserPort):
@@ -11,6 +11,82 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
 
     name = "Мониторинг топлива"
 
+    def _register_default_getters(self):
+        """Регистрация геттеров по умолчанию"""
+        self.register_getter(
+            name="total_by_columns",
+            method=self._get_total_by_columns,
+            required_params=["columns"],
+            optional_params=[],
+            description="Агрегация данных по колонкам"
+        )
+        
+        self.register_getter(
+            name="month_by_code",
+            method=self._get_month_by_code,
+            required_params=["month"],
+            optional_params=[],
+            description="Получение данных за конкретный месяц"
+        )
+
+    def _get_total_by_columns(self, params: dict):
+        """Агрегация по колонкам (обертка для совместимости)"""
+        columns = params["columns"]
+        if not columns:
+            raise ValueError("Отсутствуют идентификаторы столбцов")
+        
+        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        df_means, _ = self.aggregate_by_columns(self.df, columns)
+        return df_means.to_dict(orient='index')
+
+    def _get_month_by_code(self, params: dict):
+        """Получение данных за месяц (обертка для совместимости)"""
+        month = params["month"]
+        if not month:
+            raise ValueError("Отсутствует идентификатор месяца")
+        
+        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        df_month = self.get_month(self.df, month)
+        return df_month.to_dict(orient='index')
+
+    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
+        # Сохраняем DataFrame для использования в геттерах
+        self.df = self.parse_monitoring_fuel_files(file_path, params)
+        return self.df
+
+    def parse_monitoring_fuel_files(self, zip_path: str, params: dict) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+        """Парсинг ZIP архива с файлами мониторинга топлива"""
+        df_monitorings = {}  # ЭТО СЛОВАРЬ ДАТАФРЕЙМОВ, ГДЕ КЛЮЧ - НОМЕР МЕСЯЦА, ЗНАЧЕНИЕ - ДАТАФРЕЙМ
+
+        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
+
+            file_list = zip_ref.namelist()
+            for month in range(1, 13):
+
+                mm = f"{month:02d}"
+                file_temp = f'monitoring_SNPZ_{mm}.xlsm'
+                candidates = [f for f in file_list if file_temp in f]
+
+                if len(candidates) == 1:
+                    file = candidates[0]
+
+                    print(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")
+
+                        except Exception as e:
+                            print(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}")
+
+                else:
+                    print(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}")
+
+        return df_monitorings
+
     def find_header_row(self, file_path: str, sheet: str, search_value: str = "Установка", max_rows: int = 50) -> int:
         """Определение индекса заголовка в Excel по ключевому слову"""
         # Читаем первые max_rows строк без заголовков
@@ -64,46 +140,15 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         # Проверяем, что колонка 'name' существует
         if 'name' in df_full.columns:
             # Применяем функцию get_id_by_name к каждой строке в колонке 'name'
-            df_full['id'] = df_full['name'].apply(get_object_by_name)
+            # df_full['id'] = df_full['name'].apply(get_object_by_name) # This line was removed as per new_code
+            pass # Placeholder for new_code
 
         # Устанавливаем id как индекс
         df_full.set_index('id', inplace=True)
         print(f"Окончательное количество столбцов: {len(df_full.columns)}")
         return df_full
 
-    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
-        import zipfile
-        df_monitorings = {}  # ЭТО СЛОВАРЬ ДАТАФРЕЙМОВ, ГДЕ КЛЮЧ - НОМЕР МЕСЯЦА, ЗНАЧЕНИЕ - ДАТАФРЕЙМ
-
-        with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
-
-            file_list = zip_ref.namelist()
-            for month in range(1, 13):
-
-                mm = f"{month:02d}"
-                file_temp = f'monitoring_SNPZ_{mm}.xlsm'
-                candidates = [f for f in file_list if file_temp in f]
-
-                if len(candidates) == 1:
-                    file = candidates[0]
-
-                    print(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")
-
-                        except Exception as e:
-                            print(f"Ошибка при загрузке файла {file_temp}: {e}")
-
-                else:
-                    print(f"⚠️ Файл не найден: {file_temp}")
-
-        return df_monitorings
-
-    def aggregate_by_columns(self, df_dict: Dict[str, pd.DataFrame], columns):
+    def aggregate_by_columns(self, df_dict: Dict[str, pd.DataFrame], columns: list) -> Tuple[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]:
         ''' Служебная функция. Агрегация данных по среднему по определенным колонкам. '''
         all_data = {}  # Для хранения полных данных (месяцы) по каждой колонке
         means = {}     # Для хранения средних
@@ -185,22 +230,3 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         total.name = 'mean'
 
         return total, df_combined
-
-    def get_value(self, df, params):
-        mode = params.get("mode", "total")
-        columns = params.get("columns", None)
-        month = params.get("month", None)
-        data = None
-        if mode == "total":
-            if not columns:
-                raise ValueError("Отсутствуют идентификаторы столбцов")
-            df_means, _ = self.aggregate_by_columns(df, columns)
-            data = df_means.to_dict(orient='index')
-        elif mode == "month":
-            if not month:
-                raise ValueError("Отсутствуют идентификатор месяца")
-            df_month = self.get_month(df, month)
-            data = df_month.to_dict(orient='index')
-
-        json_result = data_to_json(data)
-        return json_result

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

@@ -6,85 +6,44 @@ from adapters.pconfig import get_og_by_name
 
 
 class SvodkaCAParser(ParserPort):
-    """Парсер для сводки СА"""
+    """Парсер для сводок СА"""
 
-    name = "Сводка СА"
+    name = "Сводки СА"
 
-    def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0):
-        """Извлекает все таблицы из Excel файла"""
-        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
-        df_filled = df.fillna('')
-        df_clean = df_filled.astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True)
+    def _register_default_getters(self):
+        """Регистрация геттеров по умолчанию"""
+        self.register_getter(
+            name="get_data",
+            method=self._get_data_wrapper,
+            required_params=["modes", "tables"],
+            optional_params=[],
+            description="Получение данных по режимам и таблицам"
+        )
 
-        non_empty_rows = ~(df_clean.eq('').all(axis=1))
-        non_empty_cols = ~(df_clean.eq('').all(axis=0))
+    def _get_data_wrapper(self, params: dict):
+        """Обертка для получения данных (для совместимости)"""
+        modes = params["modes"]
+        tables = params["tables"]
+        
+        if not isinstance(modes, list):
+            raise ValueError("Поле 'modes' должно быть списком")
+        if not isinstance(tables, list):
+            raise ValueError("Поле 'tables' должно быть списком")
+        
+        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        data_dict = {}
+        for mode in modes:
+            data_dict[mode] = self.get_data(self.df, mode, tables)
+        return self.data_dict_to_json(data_dict)
 
-        row_indices = non_empty_rows[non_empty_rows].index.tolist()
-        col_indices = non_empty_cols[non_empty_cols].index.tolist()
+    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
+        # Сохраняем DataFrame для использования в геттерах
+        self.df = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
+        return self.df
 
-        if not row_indices or not col_indices:
-            return []
-
-        row_blocks = self._get_contiguous_blocks(row_indices)
-        col_blocks = self._get_contiguous_blocks(col_indices)
-
-        tables = []
-        for r_start, r_end in row_blocks:
-            for c_start, c_end in col_blocks:
-                block = df.iloc[r_start:r_end + 1, c_start:c_end + 1]
-                if block.empty or block.fillna('').astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True).eq('').all().all():
-                    continue
-
-                if self._is_header_row(block.iloc[0]):
-                    block.columns = block.iloc[0]
-                    block = block.iloc[1:].reset_index(drop=True)
-                else:
-                    block = block.reset_index(drop=True)
-                    block.columns = [f"col_{i}" for i in range(block.shape[1])]
-
-                tables.append(block)
-
-        return tables
-
-    def _get_contiguous_blocks(self, indices):
-        """Группирует индексы в непрерывные блоки"""
-        if not indices:
-            return []
-        blocks = []
-        start = indices[0]
-        for i in range(1, len(indices)):
-            if indices[i] != indices[i-1] + 1:
-                blocks.append((start, indices[i-1]))
-                start = indices[i]
-        blocks.append((start, indices[-1]))
-        return blocks
-
-    def _is_header_row(self, series):
-        """Определяет, похожа ли строка на заголовок"""
-        series_str = series.astype(str).str.strip()
-        non_empty = series_str[series_str != '']
-        if len(non_empty) == 0:
-            return False
-
-        def is_not_numeric(val):
-            try:
-                float(val.replace(',', '.'))
-                return False
-            except (ValueError, TypeError):
-                return True
-
-        not_numeric_count = non_empty.apply(is_not_numeric).sum()
-        return not_numeric_count / len(non_empty) > 0.6
-
-    def _get_og_by_name(self, name):
-        """Функция для получения ID по имени (упрощенная версия)"""
-        # Упрощенная версия - возвращаем имя как есть
-        if not name or not isinstance(name, str):
-            return None
-        return name.strip()
-
-    def parse_sheet(self, file_path, sheet_name, inclusion_list):
-        """Собственно функция парсинга отчета СА"""
+    def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
+        """Парсинг сводки СА"""
         # === Извлечение и фильтрация ===
         tables = self.extract_all_tables(file_path, sheet_name)
 
@@ -190,76 +149,185 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         else:
             return None
 
-    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
-        """Парсинг файла сводки СА"""
-        # === Точка входа. Нужно выгрузить три таблицы: План, Факт и Норматив ===
-        # Выгружаем План в df_ca_plan
-        inclusion_list_plan = {
-            "ТиП, %",
-            "Топливо итого, тонн",
-            "Топливо итого, %",
-            "Топливо на технологию, тонн",
-            "Топливо на технологию, %",
-            "Топливо на энергетику, тонн",
-            "Топливо на энергетику, %",
-            "Потери итого, тонн",
-            "Потери итого, %",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, тонн**",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, %**",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, тонн**",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, %**"
-        }
+    def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0):
+        """Извлекает все таблицы из Excel файла"""
+        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
+        df_filled = df.fillna('')
+        df_clean = df_filled.astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True)
 
-        df_ca_plan = self.parse_sheet(file_path, 'План', inclusion_list_plan)  # ЭТО ДАТАФРЕЙМ ПЛАНА В СВОДКЕ ЦА
-        print(f"\n--- Объединённый и отсортированный План: {df_ca_plan.shape} ---")
+        non_empty_rows = ~(df_clean.eq('').all(axis=1))
+        non_empty_cols = ~(df_clean.eq('').all(axis=0))
 
-        # Выгружаем Факт
-        inclusion_list_fact = {
-            "ТиП, %",
-            "Топливо итого, тонн",
-            "Топливо итого, %",
-            "Топливо на технологию, тонн",
-            "Топливо на технологию, %",
-            "Топливо на энергетику, тонн",
-            "Топливо на энергетику, %",
-            "Потери итого, тонн",
-            "Потери итого, %",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, тонн",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, %",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, тонн",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, %"
-        }
+        row_indices = non_empty_rows[non_empty_rows].index.tolist()
+        col_indices = non_empty_cols[non_empty_cols].index.tolist()
 
-        df_ca_fact = self.parse_sheet(file_path, 'Факт', inclusion_list_fact)  # ЭТО ДАТАФРЕЙМ ФАКТА В СВОДКЕ ЦА
-        print(f"\n--- Объединённый и отсортированный Факт: {df_ca_fact.shape} ---")
+        if not row_indices or not col_indices:
+            return []
 
-        # Выгружаем План в df_ca_normativ
-        inclusion_list_normativ = {
-            "Топливо итого, тонн",
-            "Топливо итого, %",
-            "Топливо на технологию, тонн",
-            "Топливо на технологию, %",
-            "Топливо на энергетику, тонн",
-            "Топливо на энергетику, %",
-            "Потери итого, тонн",
-            "Потери итого, %",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, тонн**",
-            "в т.ч. Идентифицированные безвозвратные потери, %**",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, тонн**",
-            "в т.ч. Неидентифицированные потери, %**"
-        }
+        row_blocks = self._get_contiguous_blocks(row_indices)
+        col_blocks = self._get_contiguous_blocks(col_indices)
 
-        # ЭТО ДАТАФРЕЙМ НОРМАТИВА В СВОДКЕ ЦА
-        df_ca_normativ = self.parse_sheet(file_path, 'Норматив', inclusion_list_normativ)
+        tables = []
+        for r_start, r_end in row_blocks:
+            for c_start, c_end in col_blocks:
+                block = df.iloc[r_start:r_end + 1, c_start:c_end + 1]
+                if block.empty or block.fillna('').astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True).eq('').all().all():
+                    continue
 
-        print(f"\n--- Объединённый и отсортированный Норматив: {df_ca_normativ.shape} ---")
+                if self._is_header_row(block.iloc[0]):
+                    block.columns = block.iloc[0]
+                    block = block.iloc[1:].reset_index(drop=True)
+                else:
+                    block = block.reset_index(drop=True)
+                    block.columns = [f"col_{i}" for i in range(block.shape[1])]
 
-        df_dict = {
-            "plan": df_ca_plan,
-            "fact": df_ca_fact,
-            "normativ": df_ca_normativ
-        }
-        return df_dict
+                tables.append(block)
+
+        return tables
+
+    def _get_contiguous_blocks(self, indices):
+        """Группирует индексы в непрерывные блоки"""
+        if not indices:
+            return []
+        blocks = []
+        start = indices[0]
+        for i in range(1, len(indices)):
+            if indices[i] != indices[i-1] + 1:
+                blocks.append((start, indices[i-1]))
+                start = indices[i]
+        blocks.append((start, indices[-1]))
+        return blocks
+
+    def _is_header_row(self, series):
+        """Определяет, похожа ли строка на заголовок"""
+        series_str = series.astype(str).str.strip()
+        non_empty = series_str[series_str != '']
+        if len(non_empty) == 0:
+            return False
+
+        def is_not_numeric(val):
+            try:
+                float(val.replace(',', '.'))
+                return False
+            except (ValueError, TypeError):
+                return True
+
+        not_numeric_count = non_empty.apply(is_not_numeric).sum()
+        return not_numeric_count / len(non_empty) > 0.6
+
+    def _get_og_by_name(self, name):
+        """Функция для получения ID по имени (упрощенная версия)"""
+        # Упрощенная версия - возвращаем имя как есть
+        if not name or not isinstance(name, str):
+            return None
+        return name.strip()
+
+    def parse_sheet(self, file_path: str, sheet_name: str, inclusion_list: set) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг листа Excel"""
+        # === Извлечение и фильтрация ===
+        tables = self.extract_all_tables(file_path, sheet_name)
+
+        # Фильтруем таблицы: оставляем только те, где первая строка содержит нужные заголовки
+        filtered_tables = []
+        for table in tables:
+            if table.empty:
+                continue
+            first_row_values = table.iloc[0].astype(str).str.strip().tolist()
+            if any(val in inclusion_list for val in first_row_values):
+                filtered_tables.append(table)
+
+        tables = filtered_tables
+
+        # === Итоговый список таблиц датафреймов ===
+        result_list = []
+
+        for table in tables:
+            if table.empty:
+                continue
+
+            # Получаем первую строку (до удаления)
+            first_row_values = table.iloc[0].astype(str).str.strip().tolist()
+
+            # Находим, какой элемент из inclusion_list присутствует
+            matched_key = None
+            for val in first_row_values:
+                if val in inclusion_list:
+                    matched_key = val
+                    break  # берём первый совпадающий заголовок
+
+            if matched_key is None:
+                continue  # на всякий случай (хотя уже отфильтровано)
+
+            # Удаляем первую строку (заголовок) и сбрасываем индекс
+            df_cleaned = table.iloc[1:].copy().reset_index(drop=True)
+
+            # Пропускаем, если таблица пустая
+            if df_cleaned.empty:
+                continue
+
+            # Первая строка становится заголовком
+            new_header = df_cleaned.iloc[0]  # извлекаем первую строку как потенциальные названия столбцов
+
+            # Преобразуем заголовок: только первый столбец может быть заменён на "name"
+            cleaned_header = []
+
+            # Обрабатываем первый столбец отдельно
+            first_item = new_header.iloc[0] if isinstance(new_header, pd.Series) else new_header[0]
+            first_item_str = str(first_item).strip() if pd.notna(first_item) else ""
+            if first_item_str == "" or first_item_str == "nan":
+                cleaned_header.append("name")
+            else:
+                cleaned_header.append(first_item_str)
+
+            # Остальные столбцы добавляем без изменений (или с минимальной очисткой)
+            for item in new_header[1:]:
+                # Опционально: приводим к строке и убираем лишние пробелы, но не заменяем на "name"
+                item_str = str(item).strip() if pd.notna(item) else ""
+                cleaned_header.append(item_str)
+
+            # Применяем очищенные названия столбцов
+            df_cleaned = df_cleaned[1:]  # удаляем строку с заголовком
+            df_cleaned.columns = cleaned_header
+            df_cleaned = df_cleaned.reset_index(drop=True)
+
+            if matched_key.endswith('**'):
+                cleaned_key = matched_key[:-2]  # удаляем последние **
+            else:
+                cleaned_key = matched_key
+
+            # Добавляем новую колонку с именем параметра
+            df_cleaned["table"] = cleaned_key
+
+            # Проверяем, что колонка 'name' существует
+            if 'name' not in df_cleaned.columns:
+                print(
+                    f"Внимание: колонка 'name' отсутствует в таблице для '{matched_key}'. Пропускаем добавление 'id'.")
+                continue  # или обработать по-другому
+            else:
+                # Применяем функцию get_id_by_name к каждой строке в колонке 'name'
+                df_cleaned['id'] = df_cleaned['name'].apply(get_og_by_name)
+
+            # Удаляем строки, где id — None, NaN или пустой
+            df_cleaned = df_cleaned.dropna(subset=['id'])  # dropna удаляет NaN
+            # Дополнительно: удаляем None (если не поймал dropna)
+            df_cleaned = df_cleaned[df_cleaned['id'].notna() & (df_cleaned['id'].astype(str) != 'None')]
+
+            # Добавляем в словарь
+            result_list.append(df_cleaned)
+
+        # === Объединение и сортировка по id (индекс) и table ===
+        if result_list:
+            combined_df = pd.concat(result_list, axis=0)
+
+            # Сортируем по индексу (id) и по столбцу 'table'
+            combined_df = combined_df.sort_values(by=['id', 'table'], axis=0)
+
+            # Устанавливаем id как индекс
+            # combined_df.set_index('id', inplace=True)
+
+            return combined_df
+        else:
+            return None
 
     def data_dict_to_json(self, data_dict):
         ''' Служебная функция для парсинга словаря в json. '''
@@ -308,17 +376,3 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         filtered_df = df[df['table'].isin(table_values)].copy()
         result_dict = {key: group for key, group in filtered_df.groupby('table')}
         return result_dict
-
-    def get_value(self, df: pd.DataFrame, params: dict):
-
-        modes = params.get("modes")
-        tables = params.get("tables")
-        if not isinstance(modes, list):
-            raise ValueError("Поле 'modes' должно быть списком")
-        if not isinstance(tables, list):
-            raise ValueError("Поле 'tables' должно быть списком")
-        # Собираем данные
-        data_dict = {}
-        for mode in modes:
-            data_dict[mode] = self.get_data(df, mode, tables)
-        return self.data_dict_to_json(data_dict)

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py

@@ -9,6 +9,60 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
     name = "Сводки ПМ"
 
+    def _register_default_getters(self):
+        """Регистрация геттеров по умолчанию"""
+        self.register_getter(
+            name="single_og",
+            method=self._get_single_og,
+            required_params=["id", "codes", "columns"],
+            optional_params=["search"],
+            description="Получение данных по одному ОГ"
+        )
+        
+        self.register_getter(
+            name="total_ogs",
+            method=self._get_total_ogs,
+            required_params=["codes", "columns"],
+            optional_params=["search"],
+            description="Получение данных по всем ОГ"
+        )
+
+    def _get_single_og(self, params: dict):
+        """Получение данных по одному ОГ (обертка для совместимости)"""
+        og_id = params["id"]
+        codes = params["codes"]
+        columns = params["columns"]
+        search = params.get("search")
+        
+        if not isinstance(codes, list):
+            raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
+        if not isinstance(columns, list):
+            raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
+        
+        # Здесь нужно получить DataFrame из self.df, но пока используем старую логику
+        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        return self.get_svodka_og(self.df, og_id, codes, columns, search)
+
+    def _get_total_ogs(self, params: dict):
+        """Получение данных по всем ОГ (обертка для совместимости)"""
+        codes = params["codes"]
+        columns = params["columns"]
+        search = params.get("search")
+        
+        if not isinstance(codes, list):
+            raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
+        if not isinstance(columns, list):
+            raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
+        
+        # TODO: Переделать под новую архитектуру
+        return self.get_svodka_total(self.df, codes, columns, search)
+
+    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
+        # Сохраняем DataFrame для использования в геттерах
+        self.df = self.parse_svodka_pm_files(file_path, params)
+        return self.df
+
     def find_header_row(self, file: str, sheet: str, search_value: str = "Итого", max_rows: int = 50) -> int:
         """Определения индекса заголовка в excel по ключевому слову"""
         # Читаем первые max_rows строк без заголовков
@@ -99,25 +153,25 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
             # Проверяем, является ли колонка пустой/некорректной
             is_empty_or_unnamed = col_str.startswith('Unnamed') or col_str == '' or col_str.lower() == 'nan'
 
-            # Проверяем, начинается ли на "Итого"
-            if col_str.startswith('Итого'):
-                current_name = 'Итого'
-                last_good_name = current_name  # обновляем last_good_name
-                new_columns.append(current_name)
-            elif is_empty_or_unnamed:
-                # Используем последнее хорошее имя
-                new_columns.append(last_good_name)
+            if is_empty_or_unnamed:
+                # Если это пустая колонка, используем последнее хорошее имя
+                if last_good_name:
+                    new_columns.append(last_good_name)
+                else:
+                    # Если нет хорошего имени, пропускаем
+                    continue
             else:
-                # Имя, полученное из exel
+                # Это хорошая колонка
                 last_good_name = col_str
                 new_columns.append(col_str)
 
+        # Применяем новые заголовки
         df_final.columns = new_columns
 
-        print(f"Окончательное количество столбцов: {len(df_final.columns)}")
         return df_final
 
-    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
+    def parse_svodka_pm_files(self, zip_path: str, params: dict) -> dict:
+        """Парсинг ZIP архива со сводками ПМ"""
         import zipfile
         pm_dict = {
             "facts": {},
@@ -125,7 +179,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
         }
         excel_fact_template = 'svodka_fact_pm_ID.xlsm'
         excel_plan_template = 'svodka_plan_pm_ID.xlsx'
-        with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
+        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
             file_list = zip_ref.namelist()
             for name, id in OG_IDS.items():
                 if id == 'BASH':
@@ -155,9 +209,9 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
         return pm_dict
 
-    def get_svodka_value(self, df_svodka, id, code, search_value=None):
-        ''' Служебная функция для простой выборке по сводке '''
-        row_index = id
+    def get_svodka_value(self, df_svodka, code, search_value, search_value_filter=None):
+        ''' Служебная функция получения значения по коду и столбцу '''
+        row_index = code
 
         mask_value = df_svodka.iloc[0] == code
         if search_value is None:
@@ -254,22 +308,4 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
         return total_result
 
-    def get_value(self, df, params):
-        og_id = params.get("id")
-        codes = params.get("codes")
-        columns = params.get("columns")
-        search = params.get("search")
-        mode = params.get("mode", "total")
-        if not isinstance(codes, list):
-            raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
-        if not isinstance(columns, list):
-            raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
-        data = None
-        if mode == "single":
-            if not og_id:
-                raise ValueError("Отсутствует идентификатор ОГ")
-            data = self.get_svodka_og(df, og_id, codes, columns, search)
-        elif mode == "total":
-            data = self.get_svodka_total(df, codes, columns, search)
-        json_result = data_to_json(data)
-        return json_result
+    # Убираем старый метод get_value, так как он теперь в базовом классе

python_parser/app/main.py

@@ -400,40 +400,40 @@ async def get_svodka_pm_total_ogs(
         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
-@app.post("/svodka_pm/get_data", tags=[SvodkaPMParser.name])
-async def get_svodka_pm_data(
-    request_data: dict
-):
-    report_service = get_report_service()
-    """
-    Получение данных из отчета сводки факта СарНПЗ
+# @app.post("/svodka_pm/get_data", tags=[SvodkaPMParser.name])
+# async def get_svodka_pm_data(
+#     request_data: dict
+# ):
+#     report_service = get_report_service()
+#     """
+#     Получение данных из отчета сводки факта СарНПЗ
 
-    - indicator_id: ID индикатора
-    - code: Код для поиска
-    - search_value: Опциональное значение для поиска
-    """
-    try:
-        # Создаем запрос
-        request = DataRequest(
-            report_type='svodka_pm',
-            get_params=request_data
-        )
+#     - indicator_id: ID индикатора
+#     - code: Код для поиска
+#     - search_value: Опциональное значение для поиска
+#     """
+#     try:
+#         # Создаем запрос
+#         request = DataRequest(
+#             report_type='svodka_pm',
+#             get_params=request_data
+#         )
 
-        # Получаем данные
-        result = report_service.get_data(request)
+#         # Получаем данные
+#         result = report_service.get_data(request)
 
-        if result.success:
-            return {
-                "success": True,
-                "data": result.data
-            }
-        else:
-            raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
+#         if result.success:
+#             return {
+#                 "success": True,
+#                 "data": result.data
+#             }
+#         else:
+#             raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
 
-    except HTTPException:
-        raise
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+#     except HTTPException:
+#         raise
+#     except Exception as e:
+#         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
 @app.post("/svodka_ca/upload", tags=[SvodkaCAParser.name],
@@ -610,38 +610,38 @@ async def get_svodka_ca_data(
 #         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
-@app.post("/monitoring_fuel/get_data", tags=[MonitoringFuelParser.name])
-async def get_monitoring_fuel_data(
-    request_data: dict
-):
-    report_service = get_report_service()
-    """
-    Получение данных из отчета мониторинга топлива
+# @app.post("/monitoring_fuel/get_data", tags=[MonitoringFuelParser.name])
+# async def get_monitoring_fuel_data(
+#     request_data: dict
+# ):
+#     report_service = get_report_service()
+#     """
+#     Получение данных из отчета мониторинга топлива
 
-    - column: Название колонки для агрегации (normativ, total, total_svod)
-    """
-    try:
-        # Создаем запрос
-        request = DataRequest(
-            report_type='monitoring_fuel',
-            get_params=request_data
-        )
+#     - column: Название колонки для агрегации (normativ, total, total_svod)
+#     """
+#     try:
+#         # Создаем запрос
+#         request = DataRequest(
+#             report_type='monitoring_fuel',
+#             get_params=request_data
+#         )
 
-        # Получаем данные
-        result = report_service.get_data(request)
+#         # Получаем данные
+#         result = report_service.get_data(request)
 
-        if result.success:
-            return {
-                "success": True,
-                "data": result.data
-            }
-        else:
-            raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
+#         if result.success:
+#             return {
+#                 "success": True,
+#                 "data": result.data
+#             }
+#         else:
+#             raise HTTPException(status_code=404, detail=result.message)
 
-    except HTTPException:
-        raise
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
+#     except HTTPException:
+#         raise
+#     except Exception as e:
+#         raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Внутренняя ошибка сервера: {str(e)}")
 
 
 # @app.post("/monitoring_fuel/upload_directory", tags=[MonitoringFuelParser.name])

python_parser/docker-compose.yml

@@ -1,5 +1,3 @@
-# Продакшн конфигурация
-# Для разработки используйте: docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d
 services:
   minio:
     image: minio/minio:latest
@@ -12,11 +10,11 @@ services:
       MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin
     command: server /data --console-address ":9001"
     volumes:
-      - ./minio_data:/data
+      - minio_data:/data
     restart: unless-stopped
 
   fastapi:
-    build: ./python_parser
+    build: .
     container_name: svodka_fastapi
     ports:
       - "8000:8000"
@@ -37,13 +35,9 @@ services:
       - "8501:8501"
     environment:
       - API_BASE_URL=http://fastapi:8000
-      - API_PUBLIC_URL=http://localhost:8000
-      - MINIO_ENDPOINT=minio:9000
-      - MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
-      - MINIO_SECURE=false
-      - MINIO_BUCKET=svodka-data
     depends_on:
-      - minio
       - fastapi
-    restart: unless-stopped 
+    restart: unless-stopped
+
+volumes:
+  minio_data: 

python_parser/manifest.yml

@@ -0,0 +1,17 @@
+applications: 
+  - name: nin-python-parser-dev-test
+    buildpack: python_buildpack
+    health-check-type: web
+    services:
+      - logging-shared-dev
+    command: python /app/run_stand.py
+    path: .
+    disk_quota: 2G
+    memory: 4G
+    instances: 1
+    env:
+      MINIO_ENDPOINT: s3-region1.ppc-jv-dev.sibintek.ru
+      MINIO_ACCESS_KEY: 00a70fac02c1208446de
+      MINIO_SECRET_KEY: 1gk9tVYEEoH9ADRxb4kiAuCo6CCISdV6ie0p6oDO
+      MINIO_BUCKET: bucket-476684e7-1223-45ac-a101-8b5aeda487d6
+      MINIO_SECURE: false 

python_parser/minio/.minio.sys/format.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"version":"1","format":"xl-single","id":"29118f57-702e-4363-9a41-9f06655e449d","xl":{"version":"3","this":"195a90f4-fc26-46a8-b6d4-0b50b99b1342","sets":[["195a90f4-fc26-46a8-b6d4-0b50b99b1342"]],"distributionAlgo":"SIPMOD+PARITY"}}

python_parser/requirements.txt

@@ -11,4 +11,5 @@ requests>=2.31.0
 # pytest-cov>=4.0.0
 # pytest-mock>=3.10.0
 httpx>=0.24.0 
-numpy
+numpy
+streamlit>=1.28.0

python_parser/run_streamlit_local.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Запуск Streamlit интерфейса локально из изолированного пакета
+"""
+
+import subprocess
+import sys
+import webbrowser
+import os
+
+def main():
+    """Основная функция"""
+    print("🚀 ЗАПУСК STREAMLIT ИЗ ИЗОЛИРОВАННОГО ПАКЕТА")
+    print("=" * 60)
+    print("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен на порту 8000")
+    print("=" * 60)
+    
+    # Проверяем, существует ли папка streamlit_app
+    if not os.path.exists("streamlit_app"):
+        print("❌ Папка streamlit_app не найдена")
+        print("Создайте изолированный пакет или используйте docker-compose up -d")
+        return
+    
+    # Переходим в папку streamlit_app
+    os.chdir("streamlit_app")
+    
+    # Проверяем, установлен ли Streamlit
+    try:
+        import streamlit
+        print(f"✅ Streamlit {streamlit.__version__} установлен")
+    except ImportError:
+        print("❌ Streamlit не установлен")
+        print("Установите: pip install -r requirements.txt")
+        return
+    
+    print("\n🚀 Запускаю Streamlit...")
+    print("📍 URL: http://localhost:8501")
+    print("🛑 Для остановки нажмите Ctrl+C")
+    
+    # Открываем браузер
+    try:
+        webbrowser.open("http://localhost:8501")
+        print("✅ Браузер открыт")
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Не удалось открыть браузер: {e}")
+    
+    # Запускаем Streamlit
+    try:
+        subprocess.run([
+            sys.executable, "-m", "streamlit", "run", "app.py",
+            "--server.port", "8501",
+            "--server.address", "localhost",
+            "--server.headless", "false",
+            "--browser.gatherUsageStats", "false"
+        ])
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n👋 Streamlit остановлен")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

python_parser/runtime.txt

@@ -0,0 +1 @@
+python-3.11.*

python_parser/streamlit_app.py

@@ -16,8 +16,7 @@ st.set_page_config(
 )
 
 # 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
+API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://localhost:8000")
 
 def check_api_health():
     """Проверка доступности API"""
@@ -74,7 +73,7 @@ def main():
         st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен")
         return
     
-    st.success(f"✅ API доступен по адресу {API_PUBLIC_URL}")
+    st.success(f"✅ API доступен по адресу {API_BASE_URL}")
     
     # Боковая панель с информацией
     with st.sidebar:
@@ -374,7 +373,7 @@ def main():
     # Футер
     st.markdown("---")
     st.markdown("### 📚 Документация API")
-    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_PUBLIC_URL}/docs")
+    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_BASE_URL}/docs")
     
     # Информация о проекте
     with st.expander("ℹ️ О проекте"):

python_parser/streamlit_app/.dockerignore

@@ -0,0 +1,31 @@
+__pycache__
+*.pyc
+*.pyo
+*.pyd
+.Python
+env
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+.tox
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.log
+.git
+.mypy_cache
+.pytest_cache
+.hypothesis
+.DS_Store
+.env
+.venv
+venv/
+ENV/
+env/
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+*.swo
+*~ 

python_parser/streamlit_app/Dockerfile

@@ -0,0 +1,23 @@
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+# Устанавливаем системные зависимости
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    gcc \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Копируем файлы зависимостей
+COPY requirements.txt .
+
+# Устанавливаем Python зависимости
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Копируем код приложения
+COPY . .
+
+# Открываем порт
+EXPOSE 8501
+
+# Команда запуска
+CMD ["streamlit", "run", "app.py", "--server.port", "8501", "--server.address", "0.0.0.0"] 

python_parser/streamlit_app/README.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+# 📊 Streamlit App - NIN Excel Parsers API
+
+Изолированное Streamlit приложение для демонстрации работы NIN Excel Parsers API.
+
+## 🚀 Запуск
+
+### Локально:
+```bash
+cd streamlit_app
+pip install -r requirements.txt
+streamlit run app.py
+```
+
+### В Docker:
+```bash
+docker build -t streamlit-app .
+docker run -p 8501:8501 streamlit-app
+```
+
+## 🔧 Конфигурация
+
+### Переменные окружения:
+- `API_BASE_URL` - адрес FastAPI сервера (по умолчанию: `http://fastapi:8000`)
+
+### Параметры Streamlit:
+- Порт: 8501
+- Адрес: 0.0.0.0 (для Docker)
+- Режим: headless (для Docker)
+
+## 📁 Структура
+
+```
+streamlit_app/
+├── app.py              # Основное приложение
+├── requirements.txt    # Зависимости Python
+├── Dockerfile         # Docker образ
+├── .streamlit/        # Конфигурация Streamlit
+│   └── config.toml   # Настройки
+└── README.md          # Документация
+```
+
+## 🌐 Доступ
+
+После запуска приложение доступно по адресу: **http://localhost:8501** 

python_parser/streamlit_app/app.py

@@ -0,0 +1,447 @@
+import streamlit as st
+import requests
+import json
+import pandas as pd
+import io
+import zipfile
+from typing import Dict, Any
+import os
+
+# Конфигурация страницы
+st.set_page_config(
+    page_title="NIN Excel Parsers API Demo",
+    page_icon="📊",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+# Конфигурация API - используем переменную окружения или значение по умолчанию
+API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://fastapi:8000")
+
+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_parser_getters(parser_name: str):
+    """Получение информации о геттерах парсера"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers/{parser_name}/getters")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        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:
+        files = {"zip_file": (filename, file_data, "application/zip")}
+        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 main():
+    st.title("🚀 NIN Excel Parsers API - Демонстрация")
+    st.markdown("---")
+    
+    # Проверка доступности API
+    if not check_api_health():
+        st.error(f"❌ API недоступен по адресу {API_BASE_URL}")
+        st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен")
+        return
+    
+    st.success(f"✅ API доступен по адресу {API_BASE_URL}")
+    
+    # Боковая панель с информацией
+    with st.sidebar:
+        st.header("ℹ️ Информация")
+        
+        # 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}")
+    
+    # Основные вкладки - по одной на каждый парсер
+    tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
+        "📊 Сводки ПМ", 
+        "🏭 Сводки СА", 
+        "⛽ Мониторинг топлива"
+    ])
+    
+    # Вкладка 1: Сводки ПМ - полный функционал
+    with tab1:
+        st.header("📊 Сводки ПМ - Полный функционал")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("svodka_pm")
+        
+        # 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")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        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 = {
+                            "getter": "single_og",
+                            "id": og_id,
+                            "codes": codes,
+                            "columns": columns
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/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 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 = {
+                            "getter": "total_ogs",
+                            "codes": codes_total,
+                            "columns": columns_total
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/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 коды и столбцы")
+    
+    # Вкладка 2: Сводки СА - полный функционал
+    with tab2:
+        st.header("🏭 Сводки СА - Полный функционал")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("svodka_ca")
+        
+        # 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")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.subheader("Параметры запроса")
+            
+            modes = st.multiselect(
+                "Выберите режимы",
+                ["План", "Факт", "Норматив"],
+                default=["План", "Факт"],
+                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 = {
+                            "getter": "get_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")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("monitoring_fuel")
+        
+        # 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")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        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 = {
+                            "getter": "total_by_columns",
+                            "columns": columns_fuel
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/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 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 = {
+                        "getter": "month_by_code",
+                        "month": month
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_data", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    # Футер
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("### 📚 Документация API")
+    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_BASE_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
+        
+        **Технологии:**
+        - FastAPI
+        - Pandas
+        - MinIO (S3-совместимое хранилище)
+        - Streamlit (веб-интерфейс)
+        """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

python_parser/streamlit_app/requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+streamlit>=1.28.0
+requests>=2.31.0
+pandas>=1.5.0
+numpy>=1.24.0 

start_dev.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Скрипт для запуска проекта в режиме разработки
-"""
-
-import subprocess
-import sys
-import os
-
-def run_command(command, description):
-    """Выполнение команды с выводом"""
-    print(f"🔄 {description}...")
-    try:
-        result = subprocess.run(command, shell=True, check=True, capture_output=True, text=True)
-        print(f"✅ {description} выполнено успешно")
-        return True
-    except subprocess.CalledProcessError as e:
-        print(f"❌ Ошибка при {description.lower()}:")
-        print(f"   Команда: {command}")
-        print(f"   Ошибка: {e.stderr}")
-        return False
-
-def main():
-    print("🚀 Запуск проекта в режиме разработки")
-    print("=" * 50)
-    
-    # Останавливаем продакшн контейнеры если они запущены
-    if run_command("docker compose ps", "Проверка статуса контейнеров"):
-        if "Up" in subprocess.run("docker compose ps", shell=True, capture_output=True, text=True).stdout:
-            print("🛑 Останавливаю продакшн контейнеры...")
-            run_command("docker compose down", "Остановка продакшн контейнеров")
-    
-    # Запускаем режим разработки
-    print("\n🔧 Запуск режима разработки...")
-    if run_command("docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d", "Запуск контейнеров разработки"):
-        print("\n🎉 Проект запущен в режиме разработки!")
-        print("\n📍 Доступные сервисы:")
-        print("   • Streamlit: http://localhost:8501")
-        print("   • FastAPI: http://localhost:8000")
-        print("   • MinIO Console: http://localhost:9001")
-        print("\n💡 Теперь изменения в streamlit_app/ будут автоматически перезагружаться!")
-        print("\n🛑 Для остановки используйте:")
-        print("   docker compose -f docker-compose.dev.yml down")
-    else:
-        print("\n❌ Не удалось запустить проект в режиме разработки")
-        sys.exit(1)
-
-if __name__ == "__main__":
-    main() 

start_prod.py

@@ -1,49 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Скрипт для запуска проекта в продакшн режиме
-"""
-
-import subprocess
-import sys
-
-def run_command(command, description):
-    """Выполнение команды с выводом"""
-    print(f"🔄 {description}...")
-    try:
-        result = subprocess.run(command, shell=True, check=True, capture_output=True, text=True)
-        print(f"✅ {description} выполнено успешно")
-        return True
-    except subprocess.CalledProcessError as e:
-        print(f"❌ Ошибка при {description.lower()}:")
-        print(f"   Команда: {command}")
-        print(f"   Ошибка: {e.stderr}")
-        return False
-
-def main():
-    print("🚀 Запуск проекта в продакшн режиме")
-    print("=" * 50)
-    
-    # Останавливаем контейнеры разработки если они запущены
-    if run_command("docker compose -f docker-compose.dev.yml ps", "Проверка статуса контейнеров разработки"):
-        if "Up" in subprocess.run("docker compose -f docker-compose.dev.yml ps", shell=True, capture_output=True, text=True).stdout:
-            print("🛑 Останавливаю контейнеры разработки...")
-            run_command("docker compose -f docker-compose.dev.yml down", "Остановка контейнеров разработки")
-    
-    # Запускаем продакшн режим
-    print("\n🏭 Запуск продакшн режима...")
-    if run_command("docker compose up -d --build", "Запуск продакшн контейнеров"):
-        print("\n🎉 Проект запущен в продакшн режиме!")
-        print("\n📍 Доступные сервисы:")
-        print("   • Streamlit: http://localhost:8501")
-        print("   • FastAPI: http://localhost:8000")
-        print("   • MinIO Console: http://localhost:9001")
-        print("\n💡 Для разработки используйте:")
-        print("   python start_dev.py")
-        print("\n🛑 Для остановки используйте:")
-        print("   docker compose down")
-    else:
-        print("\n❌ Не удалось запустить проект в продакшн режиме")
-        sys.exit(1)
-
-if __name__ == "__main__":
-    main() 

streamlit_app/.streamlit/config.toml

@@ -1,15 +0,0 @@
-[server]
-port = 8501
-address = "0.0.0.0"
-enableCORS = false
-enableXsrfProtection = false
-
-[browser]
-gatherUsageStats = false
-
-[theme]
-primaryColor = "#FF4B4B"
-backgroundColor = "#FFFFFF"
-secondaryBackgroundColor = "#F0F2F6"
-textColor = "#262730"
-font = "sans serif" 

streamlit_app/Dockerfile

@@ -1,23 +0,0 @@
-FROM python:3.11-slim
-
-WORKDIR /app
-
-# Установка системных зависимостей
-RUN apt-get update && apt-get install -y \
-    gcc \
-    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# Копирование requirements.txt
-COPY requirements.txt .
-
-# Установка Python зависимостей
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
-
-# Копирование кода приложения
-COPY . .
-
-# Открытие порта
-EXPOSE 8501
-
-# Запуск Streamlit
-CMD ["streamlit", "run", "streamlit_app.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"] 

streamlit_app/_streamlit_app.py

@@ -1,100 +0,0 @@
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
-from minio import Minio
-import os
-from io import BytesIO
-
-# Конфигурация страницы
-st.set_page_config(
-    page_title="Сводка данных",
-    page_icon="📊",
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
-
-# Заголовок приложения
-st.title("📊 Анализ данных сводки")
-st.markdown("---")
-
-# Инициализация MinIO клиента
-@st.cache_resource
-def init_minio_client():
-    try:
-        client = Minio(
-            os.getenv("MINIO_ENDPOINT", "localhost:9000"),
-            access_key=os.getenv("MINIO_ACCESS_KEY", "minioadmin"),
-            secret_key=os.getenv("MINIO_SECRET_KEY", "minioadmin"),
-            secure=os.getenv("MINIO_SECURE", "false").lower() == "true"
-        )
-        return client
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Ошибка подключения к MinIO: {e}")
-        return None
-
-# Боковая панель
-with st.sidebar:
-    st.header("⚙️ Настройки")
-    
-    # Выбор типа данных
-    data_type = st.selectbox(
-        "Тип данных",
-        ["Мониторинг топлива", "Сводка ПМ", "Сводка ЦА"]
-    )
-    
-    # Выбор периода
-    period = st.date_input(
-        "Период",
-        value=pd.Timestamp.now().date()
-    )
-    
-    st.markdown("---")
-    st.markdown("### 📈 Статистика")
-    st.info("Выберите тип данных для анализа")
-
-# Основной контент
-col1, col2 = st.columns([2, 1])
-
-with col1:
-    st.subheader(f"📋 {data_type}")
-    
-    if data_type == "Мониторинг топлива":
-        st.info("Анализ данных мониторинга топлива")
-        # Здесь будет логика для работы с данными мониторинга топлива
-        
-    elif data_type == "Сводка ПМ":
-        st.info("Анализ данных сводки ПМ")
-        # Здесь будет логика для работы с данными сводки ПМ
-        
-    elif data_type == "Сводка ЦА":
-        st.info("Анализ данных сводки ЦА")
-        # Здесь будет логика для работы с данными сводки ЦА
-
-with col2:
-    st.subheader("📊 Быстрая статистика")
-    st.metric("Всего записей", "0")
-    st.metric("Активных", "0")
-    st.metric("Ошибок", "0")
-
-# Нижняя панель
-st.markdown("---")
-st.subheader("🔍 Детальный анализ")
-
-# Заглушка для графиков
-placeholder = st.empty()
-with placeholder.container():
-    col1, col2 = st.columns(2)
-    
-    with col1:
-        st.write("📈 График 1")
-        # Здесь будет график
-        
-    with col2:
-        st.write("📊 График 2")
-        # Здесь будет график
-
-# Футер
-st.markdown("---")
-st.markdown("**Разработано для анализа данных сводки** | v1.0.0") 

streamlit_app/requirements.txt

@@ -1,7 +0,0 @@
-streamlit>=1.28.0
-pandas>=2.0.0
-numpy>=1.24.0
-plotly>=5.15.0
-minio>=7.1.0
-openpyxl>=3.1.0
-xlrd>=2.0.1