2 Commits

Author SHA1 Message Date
9459196804 all in docker 2025-09-01 12:24:37 +03:00
ce228d9756 work 2025-09-01 12:08:16 +03:00
57 changed files with 1246 additions and 1012 deletions

178
.gitignore vendored
View File

@@ -1,25 +1,13 @@
# Python data/
__pycache__ # Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/ __pycache__/
python_parser/__pycache__/
python_parser/core/__pycache__/
python_parser/adapters/__pycache__/
python_parser/tests/__pycache__/
python_parser/tests/test_core/__pycache__/
python_parser/tests/test_adapters/__pycache__/
python_parser/tests/test_app/__pycache__/
python_parser/app/__pycache__/
python_parser/app/schemas/__pycache__/
python_parser/app/schemas/test_schemas/__pycache__/
python_parser/app/schemas/test_schemas/test_core/__pycache__/
python_parser/app/schemas/test_schemas/test_adapters/__pycache__/
python_parser/app/schemas/test_schemas/test_app/__pycache__/
nin_python_parser
*.py[cod] *.py[cod]
*$py.class *$py.class
# C extensions
*.so *.so
# Distribution / packaging
.Python .Python
build/ build/
develop-eggs/ develop-eggs/
@@ -32,82 +20,26 @@ lib64/
parts/ parts/
sdist/ sdist/
var/ var/
wheels/
share/python-wheels/
*.egg-info/ *.egg-info/
.installed.cfg .installed.cfg
*.egg *.egg
MANIFEST
# Virtual environments # Installer logs
.env pip-log.txt
.venv pip-delete-this-directory.txt
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
# IDE # Unit test / coverage reports
.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
htmlcov/ htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
# Jupyter Notebook # Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints .ipynb_checkpoints
@@ -115,29 +47,6 @@ htmlcov/
# pyenv # pyenv
.python-version .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
.mypy_cache/ .mypy_cache/
.dmypy.json .dmypy.json
@@ -146,29 +55,36 @@ dmypy.json
# Pyre type checker # Pyre type checker
.pyre/ .pyre/
# pytype static type analyzer # VS Code
.pytype/ .vscode/
# Cython debug symbols # PyCharm
cython_debug/ .idea/
# Local development # Local envs
local_settings.py .env
db.sqlite3 .venv
db.sqlite3-journal env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
# FastAPI # MacOS
.pytest_cache/ .DS_Store
.coverage
htmlcov/
# Streamlit # Windows
.streamlit/secrets.toml Thumbs.db
ehthumbs.db
Desktop.ini
# Node.js (if any frontend components) # MinIO test data
node_modules/ minio_data/
npm-debug.log* minio_test/
yarn-debug.log* minio/
yarn-error.log*
__pycache__/ # Logs
*.log
# Streamlit cache
.streamlit/

View File

@@ -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.

117
README.md
View File

@@ -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.

View File

@@ -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
"

View File

@@ -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

20
python_parser/Dockerfile_ Normal file
View File

@@ -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"]

1
python_parser/Procfile Normal file
View File

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

View File

@@ -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
```

143
python_parser/README.md Normal file
View File

@@ -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
```

View File

@@ -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

View File

@@ -1,135 +0,0 @@
# Интеграция схем Pydantic с парсерами
## Обзор
Этот документ описывает решение для устранения дублирования логики между схемами Pydantic и парсерами. Теперь схемы Pydantic являются единым источником правды для определения параметров парсеров.
## Проблема
Ранее в парсерах дублировалась информация о параметрах:
```python
# В парсере
self.register_getter(
name="single_og",
method=self._get_single_og,
required_params=["id", "codes", "columns"], # Дублирование
optional_params=["search"], # Дублирование
description="Получение данных по одному ОГ"
)
# В схеме
class SvodkaPMSingleOGRequest(BaseModel):
id: OGID = Field(...) # Обязательное поле
codes: List[int] = Field(...) # Обязательное поле
columns: List[str] = Field(...) # Обязательное поле
search: Optional[str] = Field(None) # Необязательное поле
```
## Решение
### 1. Утилиты для работы со схемами
Создан модуль `core/schema_utils.py` с функциями:
- `get_required_fields_from_schema()` - извлекает обязательные поля
- `get_optional_fields_from_schema()` - извлекает необязательные поля
- `register_getter_from_schema()` - регистрирует геттер с использованием схемы
- `validate_params_with_schema()` - валидирует параметры с помощью схемы
### 2. Обновленные парсеры
Теперь парсеры используют схемы как единый источник правды:
```python
def _register_default_getters(self):
"""Регистрация геттеров по умолчанию"""
# Используем схемы Pydantic как единый источник правды
register_getter_from_schema(
parser_instance=self,
getter_name="single_og",
method=self._get_single_og,
schema_class=SvodkaPMSingleOGRequest,
description="Получение данных по одному ОГ"
)
```
### 3. Валидация параметров
Методы геттеров теперь автоматически валидируют параметры:
```python
def _get_single_og(self, params: dict):
"""Получение данных по одному ОГ"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMSingleOGRequest)
og_id = validated_params["id"]
codes = validated_params["codes"]
columns = validated_params["columns"]
search = validated_params.get("search")
# ... остальная логика
```
## Преимущества
1. **Единый источник правды** - информация о параметрах хранится только в схемах Pydantic
2. **Автоматическая валидация** - параметры автоматически валидируются с помощью Pydantic
3. **Синхронизация** - изменения в схемах автоматически отражаются в парсерах
4. **Типобезопасность** - использование типов Pydantic обеспечивает типобезопасность
5. **Документация** - Swagger документация автоматически генерируется из схем
## Совместимость
Решение работает с:
- Pydantic v1 (через `__fields__`)
- Pydantic v2 (через `model_fields` и `is_required()`)
## Использование
### Для новых парсеров
1. Создайте схему Pydantic с нужными полями
2. Используйте `register_getter_from_schema()` для регистрации геттера
3. Используйте `validate_params_with_schema()` в методах геттеров
### Для существующих парсеров
1. Убедитесь, что у вас есть соответствующая схема Pydantic
2. Замените ручную регистрацию геттеров на `register_getter_from_schema()`
3. Добавьте валидацию параметров в методы геттеров
## Примеры
### Схема с обязательными и необязательными полями
```python
class ExampleRequest(BaseModel):
required_field: str = Field(..., description="Обязательное поле")
optional_field: Optional[str] = Field(None, description="Необязательное поле")
```
### Регистрация геттера
```python
register_getter_from_schema(
parser_instance=self,
getter_name="example_getter",
method=self._example_method,
schema_class=ExampleRequest,
description="Пример геттера"
)
```
### Валидация в методе
```python
def _example_method(self, params: dict):
validated_params = validate_params_with_schema(params, ExampleRequest)
# validated_params содержит валидированные данные
```
## Заключение
Это решение устраняет дублирование кода и обеспечивает единообразие между API схемами и парсерами. Теперь изменения в схемах автоматически отражаются в парсерах, что упрощает поддержку и развитие системы.

View File

@@ -3,8 +3,6 @@ import re
import zipfile import zipfile
from typing import Dict, Tuple from typing import Dict, Tuple
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
from app.schemas.monitoring_fuel import MonitoringFuelTotalRequest, MonitoringFuelMonthRequest
from adapters.pconfig import data_to_json from adapters.pconfig import data_to_json
@@ -15,40 +13,37 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
def _register_default_getters(self): def _register_default_getters(self):
"""Регистрация геттеров по умолчанию""" """Регистрация геттеров по умолчанию"""
# Используем схемы Pydantic как единый источник правды self.register_getter(
register_getter_from_schema( name="total_by_columns",
parser_instance=self,
getter_name="total_by_columns",
method=self._get_total_by_columns, method=self._get_total_by_columns,
schema_class=MonitoringFuelTotalRequest, required_params=["columns"],
optional_params=[],
description="Агрегация данных по колонкам" description="Агрегация данных по колонкам"
) )
register_getter_from_schema( self.register_getter(
parser_instance=self, name="month_by_code",
getter_name="month_by_code",
method=self._get_month_by_code, method=self._get_month_by_code,
schema_class=MonitoringFuelMonthRequest, required_params=["month"],
optional_params=[],
description="Получение данных за конкретный месяц" description="Получение данных за конкретный месяц"
) )
def _get_total_by_columns(self, params: dict): def _get_total_by_columns(self, params: dict):
"""Агрегация данных по колонкам""" """Агрегация по колонкам (обертка для совместимости)"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic columns = params["columns"]
validated_params = validate_params_with_schema(params, MonitoringFuelTotalRequest) if not columns:
raise ValueError("Отсутствуют идентификаторы столбцов")
columns = validated_params["columns"]
# TODO: Переделать под новую архитектуру # TODO: Переделать под новую архитектуру
df_means, _ = self.aggregate_by_columns(self.df, columns) df_means, _ = self.aggregate_by_columns(self.df, columns)
return df_means.to_dict(orient='index') return df_means.to_dict(orient='index')
def _get_month_by_code(self, params: dict): def _get_month_by_code(self, params: dict):
"""Получение данных за конкретный месяц""" """Получение данных за месяц (обертка для совместимости)"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic month = params["month"]
validated_params = validate_params_with_schema(params, MonitoringFuelMonthRequest) if not month:
raise ValueError("Отсутствует идентификатор месяца")
month = validated_params["month"]
# TODO: Переделать под новую архитектуру # TODO: Переделать под новую архитектуру
df_month = self.get_month(self.df, month) df_month = self.get_month(self.df, month)
@@ -99,8 +94,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
file_path, file_path,
sheet_name=sheet, sheet_name=sheet,
header=None, header=None,
nrows=max_rows, nrows=max_rows
engine='openpyxl'
) )
# Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
@@ -122,8 +116,7 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
sheet_name=sheet, sheet_name=sheet,
header=header_num, header=header_num,
usecols=None, usecols=None,
index_col=None, index_col=None
engine='openpyxl'
) )
# === Удаление полностью пустых столбцов === # === Удаление полностью пустых столбцов ===

View File

@@ -2,8 +2,6 @@ import pandas as pd
import numpy as np import numpy as np
from core.ports import ParserPort 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 from adapters.pconfig import get_og_by_name
@@ -14,22 +12,23 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
def _register_default_getters(self): def _register_default_getters(self):
"""Регистрация геттеров по умолчанию""" """Регистрация геттеров по умолчанию"""
# Используем схемы Pydantic как единый источник правды self.register_getter(
register_getter_from_schema( name="get_data",
parser_instance=self,
getter_name="get_data",
method=self._get_data_wrapper, method=self._get_data_wrapper,
schema_class=SvodkaCARequest, required_params=["modes", "tables"],
optional_params=[],
description="Получение данных по режимам и таблицам" description="Получение данных по режимам и таблицам"
) )
def _get_data_wrapper(self, params: dict): def _get_data_wrapper(self, params: dict):
"""Получение данных по режимам и таблицам""" """Обертка для получения данных (для совместимости)"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic modes = params["modes"]
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest) tables = params["tables"]
modes = validated_params["modes"] if not isinstance(modes, list):
tables = validated_params["tables"] raise ValueError("Поле 'modes' должно быть списком")
if not isinstance(tables, list):
raise ValueError("Поле 'tables' должно быть списком")
# TODO: Переделать под новую архитектуру # TODO: Переделать под новую архитектуру
data_dict = {} data_dict = {}
@@ -45,10 +44,6 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict: def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
"""Парсинг сводки СА""" """Парсинг сводки СА"""
# Получаем параметры из params
sheet_name = params.get('sheet_name', 0) # По умолчанию первый лист
inclusion_list = params.get('inclusion_list', {'ТиП', 'Топливо', 'Потери'})
# === Извлечение и фильтрация === # === Извлечение и фильтрация ===
tables = self.extract_all_tables(file_path, sheet_name) tables = self.extract_all_tables(file_path, sheet_name)
@@ -155,8 +150,8 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
return None return None
def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0): def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0):
"""Извлечение всех таблиц из Excel файла""" """Извлекает все таблицы из Excel файла"""
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None, engine='openpyxl') df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
df_filled = df.fillna('') df_filled = df.fillna('')
df_clean = df_filled.astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True) df_clean = df_filled.astype(str).replace(r'^\s*$', '', regex=True)

View File

@@ -1,8 +1,6 @@
import pandas as pd import pandas as pd
from core.ports import ParserPort from core.ports import ParserPort
from core.schema_utils import register_getter_from_schema, validate_params_with_schema
from app.schemas.svodka_pm import SvodkaPMSingleOGRequest, SvodkaPMTotalOGsRequest
from adapters.pconfig import OG_IDS, replace_id_in_path, data_to_json from adapters.pconfig import OG_IDS, replace_id_in_path, data_to_json
@@ -13,45 +11,48 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
def _register_default_getters(self): def _register_default_getters(self):
"""Регистрация геттеров по умолчанию""" """Регистрация геттеров по умолчанию"""
# Используем схемы Pydantic как единый источник правды self.register_getter(
register_getter_from_schema( name="single_og",
parser_instance=self,
getter_name="single_og",
method=self._get_single_og, method=self._get_single_og,
schema_class=SvodkaPMSingleOGRequest, required_params=["id", "codes", "columns"],
optional_params=["search"],
description="Получение данных по одному ОГ" description="Получение данных по одному ОГ"
) )
register_getter_from_schema( self.register_getter(
parser_instance=self, name="total_ogs",
getter_name="total_ogs",
method=self._get_total_ogs, method=self._get_total_ogs,
schema_class=SvodkaPMTotalOGsRequest, required_params=["codes", "columns"],
optional_params=["search"],
description="Получение данных по всем ОГ" description="Получение данных по всем ОГ"
) )
def _get_single_og(self, params: dict): def _get_single_og(self, params: dict):
"""Получение данных по одному ОГ""" """Получение данных по одному ОГ (обертка для совместимости)"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic og_id = params["id"]
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMSingleOGRequest) codes = params["codes"]
columns = params["columns"]
search = params.get("search")
og_id = validated_params["id"] if not isinstance(codes, list):
codes = validated_params["codes"] raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
columns = validated_params["columns"] if not isinstance(columns, list):
search = validated_params.get("search") raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
# Здесь нужно получить DataFrame из self.df, но пока используем старую логику # Здесь нужно получить DataFrame из self.df, но пока используем старую логику
# TODO: Переделать под новую архитектуру # TODO: Переделать под новую архитектуру
return self.get_svodka_og(self.df, og_id, codes, columns, search) return self.get_svodka_og(self.df, og_id, codes, columns, search)
def _get_total_ogs(self, params: dict): def _get_total_ogs(self, params: dict):
"""Получение данных по всем ОГ""" """Получение данных по всем ОГ (обертка для совместимости)"""
# Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic codes = params["codes"]
validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMTotalOGsRequest) columns = params["columns"]
search = params.get("search")
codes = validated_params["codes"] if not isinstance(codes, list):
columns = validated_params["columns"] raise ValueError("Поле 'codes' должно быть списком")
search = validated_params.get("search") if not isinstance(columns, list):
raise ValueError("Поле 'columns' должно быть списком")
# TODO: Переделать под новую архитектуру # TODO: Переделать под новую архитектуру
return self.get_svodka_total(self.df, codes, columns, search) return self.get_svodka_total(self.df, codes, columns, search)
@@ -69,8 +70,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
file, file,
sheet_name=sheet, sheet_name=sheet,
header=None, header=None,
nrows=max_rows, nrows=max_rows
engine='openpyxl'
) )
# Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
@@ -94,7 +94,6 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
header=header_num, header=header_num,
usecols=None, usecols=None,
nrows=2, nrows=2,
engine='openpyxl'
) )
if df_probe.shape[0] == 0: if df_probe.shape[0] == 0:
@@ -116,8 +115,7 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
sheet_name=sheet, sheet_name=sheet,
header=header_num, header=header_num,
usecols=None, usecols=None,
index_col=None, index_col=None
engine='openpyxl'
) )
if indicator_col_name not in df_full.columns: if indicator_col_name not in df_full.columns:

View File

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

View File

@@ -1,140 +0,0 @@
"""
Упрощенные утилиты для работы со схемами Pydantic
"""
from typing import List, Dict, Any, Type
from pydantic import BaseModel
import inspect
def get_required_fields_from_schema(schema_class: Type[BaseModel]) -> List[str]:
"""
Извлекает список обязательных полей из схемы Pydantic
Args:
schema_class: Класс схемы Pydantic
Returns:
Список имен обязательных полей
"""
required_fields = []
# Используем model_fields для Pydantic v2 или __fields__ для v1
if hasattr(schema_class, 'model_fields'):
fields = schema_class.model_fields
else:
fields = schema_class.__fields__
for field_name, field_info in fields.items():
# В Pydantic v2 есть метод is_required()
if hasattr(field_info, 'is_required'):
if field_info.is_required():
required_fields.append(field_name)
elif hasattr(field_info, 'required'):
if field_info.required:
required_fields.append(field_name)
else:
# Fallback для старых версий - проверяем наличие default
has_default = False
if hasattr(field_info, 'default'):
has_default = field_info.default is not ...
elif hasattr(field_info, 'default_factory'):
has_default = field_info.default_factory is not None
if not has_default:
required_fields.append(field_name)
return required_fields
def get_optional_fields_from_schema(schema_class: Type[BaseModel]) -> List[str]:
"""
Извлекает список необязательных полей из схемы Pydantic
Args:
schema_class: Класс схемы Pydantic
Returns:
Список имен необязательных полей
"""
optional_fields = []
# Используем model_fields для Pydantic v2 или __fields__ для v1
if hasattr(schema_class, 'model_fields'):
fields = schema_class.model_fields
else:
fields = schema_class.__fields__
for field_name, field_info in fields.items():
# В Pydantic v2 есть метод is_required()
if hasattr(field_info, 'is_required'):
if not field_info.is_required():
optional_fields.append(field_name)
elif hasattr(field_info, 'required'):
if not field_info.required:
optional_fields.append(field_name)
else:
# Fallback для старых версий - проверяем наличие default
has_default = False
if hasattr(field_info, 'default'):
has_default = field_info.default is not ...
elif hasattr(field_info, 'default_factory'):
has_default = field_info.default_factory is not None
if has_default:
optional_fields.append(field_name)
return optional_fields
def register_getter_from_schema(parser_instance, getter_name: str, method: callable,
schema_class: Type[BaseModel], description: str = ""):
"""
Регистрирует геттер в парсере, используя схему Pydantic для определения параметров
Args:
parser_instance: Экземпляр парсера
getter_name: Имя геттера
method: Метод для выполнения
schema_class: Класс схемы Pydantic
description: Описание геттера (если не указано, берется из docstring метода)
"""
# Извлекаем параметры из схемы
required_params = get_required_fields_from_schema(schema_class)
optional_params = get_optional_fields_from_schema(schema_class)
# Если описание не указано, берем из docstring метода
if not description:
description = inspect.getdoc(method) or ""
# Регистрируем геттер
parser_instance.register_getter(
name=getter_name,
method=method,
required_params=required_params,
optional_params=optional_params,
description=description
)
def validate_params_with_schema(params: Dict[str, Any], schema_class: Type[BaseModel]) -> Dict[str, Any]:
"""
Валидирует параметры с помощью схемы Pydantic
Args:
params: Словарь параметров
schema_class: Класс схемы Pydantic
Returns:
Валидированные параметры
Raises:
ValidationError: Если параметры не прошли валидацию
"""
try:
# Создаем экземпляр схемы для валидации
validated_data = schema_class(**params)
return validated_data.dict()
except Exception as e:
raise ValueError(f"Ошибка валидации параметров: {str(e)}")

View File

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

View File

@@ -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

View File

@@ -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"}}

Binary file not shown.

View File

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

View File

@@ -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()

View File

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

View File

@@ -16,8 +16,7 @@ st.set_page_config(
) )
# Конфигурация API # Конфигурация API
API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://fastapi:8000") # Внутренний адрес для Docker API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://localhost:8000")
API_PUBLIC_URL = os.getenv("API_PUBLIC_URL", "http://localhost:8000") # Внешний адрес для пользователя
def check_api_health(): def check_api_health():
"""Проверка доступности API""" """Проверка доступности API"""
@@ -74,7 +73,7 @@ def main():
st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен") st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен")
return 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 # Боковая панель с информацией
with st.sidebar: with st.sidebar:
@@ -374,7 +373,7 @@ def main():
# Футер # Футер
st.markdown("---") st.markdown("---")
st.markdown("### 📚 Документация API") 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 # Информация о проекте
with st.expander(" О проекте"): with st.expander(" О проекте"):

View File

@@ -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
*~

View File

@@ -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"]

View File

@@ -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**

View File

@@ -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(" 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(" 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()

View File

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

View File

@@ -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("\nНе удалось запустить проект в режиме разработки")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()

View File

@@ -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("\nНе удалось запустить проект в продакшн режиме")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()

View File

@@ -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"

View File

@@ -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"]

View File

@@ -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")

View File

@@ -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