Починил сводку ЦА

.gitignore

@@ -15,6 +15,8 @@ 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
+*.pyc
 
 *.py[cod]
 *$py.class

docker-compose.dev.yml

@@ -14,7 +14,7 @@ services:
     restart: unless-stopped
 
   fastapi:
-    build: ./python_parser
+    image: python:3.11-slim
     container_name: svodka_fastapi_dev
     ports:
       - "8000:8000"
@@ -24,9 +24,20 @@ services:
       - MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
       - MINIO_SECURE=false
       - MINIO_BUCKET=svodka-data
+    volumes:
+      # Монтируем исходный код для автоматической перезагрузки
+      - ./python_parser:/app
+      # Монтируем requirements.txt для установки зависимостей
+      - ./python_parser/requirements.txt:/app/requirements.txt
+    working_dir: /app
     depends_on:
       - minio
     restart: unless-stopped
+    command: >
+      bash -c "
+        pip install --no-cache-dir -r requirements.txt &&
+        uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
+      "
 
   streamlit:
     image: python:3.11-slim

python_parser/adapters/parsers/README_svodka_pm.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# Парсер Сводки ПМ
+
+## Описание
+
+Парсер для обработки сводок ПМ (план и факт) с поддержкой множественных геттеров. Наследуется от `ParserPort` и реализует архитектуру hexagonal architecture.
+
+## Доступные геттеры
+
+### 1. `get_single_og`
+Получение данных по одному ОГ из сводки ПМ.
+
+**Обязательные параметры:**
+- `id` (str): ID ОГ (например, "SNPZ", "KNPZ")
+- `codes` (list): Список кодов показателей (например, [78, 79, 81, 82])
+- `columns` (list): Список столбцов для извлечения (например, ["ПП", "БП", "СЭБ"])
+
+**Необязательные параметры:**
+- `search` (str): Значение для поиска в столбцах
+
+**Пример использования:**
+```python
+parser = SvodkaPMParser()
+params = {
+    "id": "SNPZ",
+    "codes": [78, 79, 81, 82],
+    "columns": ["ПП", "БП", "СЭБ"]
+}
+result = parser.get_value("get_single_og", params)
+```
+
+### 2. `get_total_ogs`
+Получение данных по всем ОГ из сводки ПМ.
+
+**Обязательные параметры:**
+- `codes` (list): Список кодов показателей
+- `columns` (list): Список столбцов для извлечения
+
+**Необязательные параметры:**
+- `search` (str): Значение для поиска в столбцах
+
+**Пример использования:**
+```python
+parser = SvodkaPMParser()
+params = {
+    "codes": [78, 79, 81, 82],
+    "columns": ["ПП", "БП", "СЭБ"]
+}
+result = parser.get_value("get_total_ogs", params)
+```
+
+## Поддерживаемые столбцы
+
+- **ПП, БП**: Данные из файлов плана
+- **ТБ, СЭБ, НЭБ**: Данные из файлов факта
+
+## Структура файлов
+
+Парсер ожидает следующую структуру файлов:
+- `data/pm_fact/svodka_fact_pm_{OG_ID}.xlsx` или `.xlsm`
+- `data/pm_plan/svodka_plan_pm_{OG_ID}.xlsx` или `.xlsm`
+
+Где `{OG_ID}` - это ID ОГ (например, SNPZ, KNPZ и т.д.)
+
+## Формат результата
+
+Результат возвращается в формате JSON со следующей структурой:
+```json
+{
+  "ПП": {
+    "78": 123.45,
+    "79": 234.56
+  },
+  "БП": {
+    "78": 111.11,
+    "79": 222.22
+  },
+  "СЭБ": {
+    "78": 333.33,
+    "79": 444.44
+  }
+}
+```
+
+## Обработка ошибок
+
+- Если файл плана/факта не найден, соответствующие столбцы будут пустыми
+- Если код показателя не найден, возвращается 0
+- Валидация параметров выполняется автоматически

python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py

@@ -39,9 +39,31 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         
         columns = validated_params["columns"]
         
-        # TODO: Переделать под новую архитектуру
-        df_means, _ = self.aggregate_by_columns(self.df, columns)
-        return df_means.to_dict(orient='index')
+        # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
+        if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
+            # Данные из парсинга
+            data_source = self.data_dict
+        elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
+            data_source = self._df_to_data_dict()
+        else:
+            return {}
+        
+        # Агрегируем данные по колонкам
+        df_means, _ = self.aggregate_by_columns(data_source, columns)
+        
+        # Преобразуем в JSON-совместимый формат
+        result = {}
+        for idx, row in df_means.iterrows():
+            result[str(idx)] = {}
+            for col in columns:
+                value = row.get(col)
+                if pd.isna(value) or value == float('inf') or value == float('-inf'):
+                    result[str(idx)][col] = None
+                else:
+                    result[str(idx)][col] = float(value) if isinstance(value, (int, float)) else value
+        
+        return result
 
     def _get_month_by_code(self, params: dict):
         """Получение данных за конкретный месяц"""
@@ -50,14 +72,73 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         
         month = validated_params["month"]
         
-        # TODO: Переделать под новую архитектуру
-        df_month = self.get_month(self.df, month)
-        return df_month.to_dict(orient='index')
+        # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
+        if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
+            # Данные из парсинга
+            data_source = self.data_dict
+        elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
+            data_source = self._df_to_data_dict()
+        else:
+            return {}
+        
+        # Получаем данные за конкретный месяц
+        df_month = self.get_month(data_source, month)
+        
+        # Преобразуем в JSON-совместимый формат
+        result = {}
+        for idx, row in df_month.iterrows():
+            result[str(idx)] = {}
+            for col in df_month.columns:
+                value = row[col]
+                if pd.isna(value) or value == float('inf') or value == float('-inf'):
+                    result[str(idx)][col] = None
+                else:
+                    result[str(idx)][col] = float(value) if isinstance(value, (int, float)) else value
+        
+        return result
+
+    def _df_to_data_dict(self):
+        """Преобразование DataFrame обратно в словарь данных"""
+        if not hasattr(self, 'df') or self.df is None or self.df.empty:
+            return {}
+        
+        data_dict = {}
+        
+        # Группируем данные по месяцам
+        for _, row in self.df.iterrows():
+            month = row.get('month')
+            data = row.get('data')
+            
+            if month and data is not None:
+                data_dict[month] = data
+        
+        return data_dict
 
     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)
+        # Парсим данные и сохраняем словарь для использования в геттерах
+        self.data_dict = self.parse_monitoring_fuel_files(file_path, params)
+        
+        # Преобразуем словарь в DataFrame для совместимости с services.py
+        if self.data_dict:
+            # Создаем DataFrame с информацией о месяцах и данных
+            data_rows = []
+            for month, df_data in self.data_dict.items():
+                if df_data is not None and not df_data.empty:
+                    data_rows.append({
+                        'month': month,
+                        'rows_count': len(df_data),
+                        'data': df_data
+                    })
+            
+            if data_rows:
+                df = pd.DataFrame(data_rows)
+                self.df = df
+                return df
+        
+        # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
+        self.df = pd.DataFrame()
         return self.df
 
     def parse_monitoring_fuel_files(self, zip_path: str, params: dict) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
@@ -148,7 +229,11 @@ class MonitoringFuelParser(ParserPort):
         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) # This line was removed as per new_code
-            pass # Placeholder for new_code
+            # Временно используем name как id
+            df_full['id'] = df_full['name']
+        else:
+            # Если нет колонки name, создаем id из индекса
+            df_full['id'] = df_full.index
 
         # Устанавливаем id как индекс
         df_full.set_index('id', inplace=True)

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
         # Используем схемы Pydantic как единый источник правды
         register_getter_from_schema(
             parser_instance=self,
-            getter_name="get_data",
+            getter_name="get_ca_data",
             method=self._get_data_wrapper,
             schema_class=SvodkaCARequest,
             description="Получение данных по режимам и таблицам"
@@ -25,134 +25,197 @@ class SvodkaCAParser(ParserPort):
 
     def _get_data_wrapper(self, params: dict):
         """Получение данных по режимам и таблицам"""
+        print(f"🔍 DEBUG: _get_data_wrapper вызван с параметрами: {params}")
+        
         # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
         validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaCARequest)
         
         modes = validated_params["modes"]
         tables = validated_params["tables"]
         
-        # TODO: Переделать под новую архитектуру
-        data_dict = {}
+        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные режимы: {modes}")
+        print(f"🔍 DEBUG: Запрошенные таблицы: {tables}")
+        
+        # Проверяем, есть ли данные в data_dict (из парсинга) или в df (из загрузки)
+        if hasattr(self, 'data_dict') and self.data_dict is not None:
+            # Данные из парсинга
+            data_source = self.data_dict
+            print(f"🔍 DEBUG: Используем data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}")
+        elif hasattr(self, 'df') and self.df is not None and not self.df.empty:
+            # Данные из загрузки - преобразуем DataFrame обратно в словарь
+            data_source = self._df_to_data_dict()
+            print(f"🔍 DEBUG: Используем df, преобразованный в data_dict с режимами: {list(data_source.keys())}")
+        else:
+            print(f"🔍 DEBUG: Нет данных! data_dict={getattr(self, 'data_dict', 'None')}, df={getattr(self, 'df', 'None')}")
+            return {}
+        
+        # Фильтруем данные по запрошенным режимам и таблицам
+        result_data = {}
         for mode in modes:
-            data_dict[mode] = self.get_data(self.df, mode, tables)
-        return self.data_dict_to_json(data_dict)
+            if mode in data_source:
+                result_data[mode] = {}
+                available_tables = list(data_source[mode].keys())
+                print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' содержит таблицы: {available_tables}")
+                for table_name, table_data in data_source[mode].items():
+                    # Ищем таблицы по частичному совпадению
+                    for requested_table in tables:
+                        if requested_table in table_name:
+                            result_data[mode][table_name] = table_data
+                            print(f"🔍 DEBUG: Добавлена таблица '{table_name}' (совпадение с '{requested_table}') с {len(table_data)} записями")
+                            break  # Найдено совпадение, переходим к следующей таблице
+            else:
+                print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' не найден в data_source")
+        
+        print(f"🔍 DEBUG: Итоговый результат содержит режимы: {list(result_data.keys())}")
+        return result_data
+
+    def _df_to_data_dict(self):
+        """Преобразование DataFrame обратно в словарь данных"""
+        if not hasattr(self, 'df') or self.df is None or self.df.empty:
+            return {}
+        
+        data_dict = {}
+        
+        # Группируем данные по режимам и таблицам
+        for _, row in self.df.iterrows():
+            mode = row.get('mode')
+            table = row.get('table')
+            data = row.get('data')
+            
+            if mode and table and data is not None:
+                if mode not in data_dict:
+                    data_dict[mode] = {}
+                data_dict[mode][table] = data
+        
+        return data_dict
 
     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)
+        print(f"🔍 DEBUG: SvodkaCAParser.parse вызван с файлом: {file_path}")
+        
+        # Парсим данные и сохраняем словарь для использования в геттерах
+        self.data_dict = self.parse_svodka_ca(file_path, params)
+        
+        # Преобразуем словарь в DataFrame для совместимости с services.py
+        # Создаем простой DataFrame с информацией о загруженных данных
+        if self.data_dict:
+            # Создаем DataFrame с информацией о режимах и таблицах
+            data_rows = []
+            for mode, tables in self.data_dict.items():
+                for table_name, table_data in tables.items():
+                    if table_data:
+                        data_rows.append({
+                            'mode': mode,
+                            'table': table_name,
+                            'rows_count': len(table_data),
+                            'data': table_data
+                        })
+            
+            if data_rows:
+                df = pd.DataFrame(data_rows)
+                self.df = df
+                print(f"🔍 DEBUG: Создан DataFrame с {len(data_rows)} записями")
+                return df
+        
+        # Если данных нет, возвращаем пустой DataFrame
+        self.df = pd.DataFrame()
+        print(f"🔍 DEBUG: Возвращаем пустой DataFrame")
         return self.df
 
     def parse_svodka_ca(self, file_path: str, params: dict) -> dict:
-        """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'})
+        """Парсинг сводки СА - работает с тремя листами: План, Факт, Норматив"""
+        print(f"🔍 DEBUG: Начинаем парсинг сводки СА из файла: {file_path}")
         
-        # === Извлечение и фильтрация ===
-        tables = self.extract_all_tables(file_path, sheet_name)
+        # === Точка входа. Нужно выгрузить три таблицы: План, Факт и Норматив ===
         
-        # 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)
+        # Выгружаем План
+        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, %**"
+        }
 
-        tables = filtered_tables
+        df_ca_plan = self.parse_sheet(file_path, 'План', inclusion_list_plan)
+        print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный План: {df_ca_plan.shape if df_ca_plan is not None else 'None'}")
 
-        # === Итоговый список таблиц датафреймов ===
-        result_list = []
+        # 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, %"
+        }
 
-        for table in tables:
-            if table.empty:
-                continue
+        df_ca_fact = self.parse_sheet(file_path, 'Факт', inclusion_list_fact)
+        print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный Факт: {df_ca_fact.shape if df_ca_fact is not None else 'None'}")
 
-            # Получаем первую строку (до удаления)
-            first_row_values = table.iloc[0].astype(str).str.strip().tolist()
+        # Выгружаем Норматив
+        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, %**"
+        }
 
-            # 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
+        df_ca_normativ = self.parse_sheet(file_path, 'Норматив', inclusion_list_normativ)
+        print(f"🔍 DEBUG: Объединённый и отсортированный Норматив: {df_ca_normativ.shape if df_ca_normativ is not None else 'None'}")
 
-            if matched_key is None:
-                continue  # на всякий случай (хотя уже отфильтровано)
+        # Преобразуем DataFrame в словарь по режимам и таблицам
+        data_dict = {}
         
-            # Удаляем первую строку (заголовок) и сбрасываем индекс
-            df_cleaned = table.iloc[1:].copy().reset_index(drop=True)
+        # Обрабатываем План
+        if df_ca_plan is not None and not df_ca_plan.empty:
+            data_dict['plan'] = {}
+            for table_name, group_df in df_ca_plan.groupby('table'):
+                table_data = group_df.drop('table', axis=1)
+                data_dict['plan'][table_name] = table_data.to_dict('records')
         
-            # Пропускаем, если таблица пустая
-            if df_cleaned.empty:
-                continue
+        # Обрабатываем Факт
+        if df_ca_fact is not None and not df_ca_fact.empty:
+            data_dict['fact'] = {}
+            for table_name, group_df in df_ca_fact.groupby('table'):
+                table_data = group_df.drop('table', axis=1)
+                data_dict['fact'][table_name] = table_data.to_dict('records')
         
-            # Первая строка становится заголовком
-            new_header = df_cleaned.iloc[0]  # извлекаем первую строку как потенциальные названия столбцов
+        # Обрабатываем Норматив
+        if df_ca_normativ is not None and not df_ca_normativ.empty:
+            data_dict['normativ'] = {}
+            for table_name, group_df in df_ca_normativ.groupby('table'):
+                table_data = group_df.drop('table', axis=1)
+                data_dict['normativ'][table_name] = table_data.to_dict('records')
         
-            # Преобразуем заголовок: только первый столбец может быть заменён на "name"
-            cleaned_header = []
+        print(f"🔍 DEBUG: Итоговый data_dict содержит режимы: {list(data_dict.keys())}")
+        for mode, tables in data_dict.items():
+            print(f"🔍 DEBUG: Режим '{mode}' содержит таблицы: {list(tables.keys())}")
         
-            # 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
+        return data_dict
 
     def extract_all_tables(self, file_path, sheet_name=0):
         """Извлечение всех таблиц из Excel файла"""

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm copy.py

@@ -0,0 +1,326 @@
+import pandas as pd
+
+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
+
+
+class SvodkaPMParser(ParserPort):
+    """Парсер для сводок ПМ (план и факт)"""
+
+    name = "Сводки ПМ"
+
+    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"
+        )
+        
+        register_getter_from_schema(
+            parser_instance=self,
+            getter_name="total_ogs",
+            method=self._get_total_ogs,
+            schema_class=SvodkaPMTotalOGsRequest,
+            description="Получение данных по всем ОГ"
+        )
+
+    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")
+        
+        # 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"""
+        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
+        validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMTotalOGsRequest)
+        
+        codes = validated_params["codes"]
+        columns = validated_params["columns"]
+        search = validated_params.get("search")
+        
+        # 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
+        df_temp = pd.read_excel(
+            file,
+            sheet_name=sheet,
+            header=None,
+            nrows=max_rows,
+            engine='openpyxl'
+        )
+
+        # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
+        for idx, row in df_temp.iterrows():
+            if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any():
+                print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
+                return idx  # 0-based index — то, что нужно для header=
+
+        raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")
+
+    def parse_svodka_pm(self, file, sheet, header_num=None):
+        ''' Собственно парсер отчетов одного ОГ для БП, ПП и факта '''
+        # Автоопределение header_num, если не передан
+        if header_num is None:
+            header_num = self.find_header_row(file, sheet, search_value="Итого")
+
+        # Читаем заголовки header_num и 1-2 строки данных, чтобы найти INDICATOR_ID
+        df_probe = pd.read_excel(
+            file,
+            sheet_name=sheet,
+            header=header_num,
+            usecols=None,
+            nrows=2,
+            engine='openpyxl'
+        )
+
+        if df_probe.shape[0] == 0:
+            raise ValueError("Файл пуст или не содержит данных.")
+
+        first_data_row = df_probe.iloc[0]
+
+        # Находим столбец с 'INDICATOR_ID'
+        indicator_cols = first_data_row[first_data_row == 'INDICATOR_ID']
+        if len(indicator_cols) == 0:
+            raise ValueError('Не найден столбец со значением "INDICATOR_ID" в первой строке данных.')
+
+        indicator_col_name = indicator_cols.index[0]
+        print(f"Найден INDICATOR_ID в столбце: {indicator_col_name}")
+
+        # Читаем весь лист
+        df_full = pd.read_excel(
+            file,
+            sheet_name=sheet,
+            header=header_num,
+            usecols=None,
+            index_col=None,
+            engine='openpyxl'
+        )
+
+        if indicator_col_name not in df_full.columns:
+            raise ValueError(f"Столбец {indicator_col_name} отсутствует при полной загрузке.")
+
+        # Перемещаем INDICATOR_ID в начало и делаем индексом
+        cols = [indicator_col_name] + [col for col in df_full.columns if col != indicator_col_name]
+        df_full = df_full[cols]
+        df_full.set_index(indicator_col_name, inplace=True)
+
+        # Обрезаем до "Итого" + 1
+        header_list = [str(h).strip() for h in df_full.columns]
+        try:
+            itogo_idx = header_list.index("Итого")
+            num_cols_needed = itogo_idx + 2
+        except ValueError:
+            print('Столбец "Итого" не найден. Оставляем все столбцы.')
+            num_cols_needed = len(header_list)
+
+        num_cols_needed = min(num_cols_needed, len(header_list))
+        df_final = df_full.iloc[:, :num_cols_needed]
+
+        # === Удаление полностью пустых столбцов ===
+        df_clean = df_final.replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)
+        df_clean = df_clean.where(pd.notnull(df_clean), pd.NA)
+        non_empty_mask = df_clean.notna().any()
+        df_final = df_final.loc[:, non_empty_mask]
+
+        # === Обработка заголовков: Unnamed и "Итого" → "Итого" ===
+        new_columns = []
+        last_good_name = None
+        for col in df_final.columns:
+            col_str = str(col).strip()
+
+            # Проверяем, является ли колонка пустой/некорректной
+            is_empty_or_unnamed = col_str.startswith('Unnamed') or col_str == '' or col_str.lower() == 'nan'
+
+            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, используем имя по умолчанию
+                    new_columns.append(f"col_{len(new_columns)}")
+            else:
+                # Это хорошая колонка
+                last_good_name = col_str
+                new_columns.append(col_str)
+
+        # Убеждаемся, что количество столбцов совпадает
+        if len(new_columns) != len(df_final.columns):
+            # Если количество не совпадает, обрезаем или дополняем
+            if len(new_columns) > len(df_final.columns):
+                new_columns = new_columns[:len(df_final.columns)]
+            else:
+                # Дополняем недостающие столбцы
+                while len(new_columns) < len(df_final.columns):
+                    new_columns.append(f"col_{len(new_columns)}")
+
+        # Применяем новые заголовки
+        df_final.columns = new_columns
+
+        return df_final
+
+    def parse_svodka_pm_files(self, zip_path: str, params: dict) -> dict:
+        """Парсинг ZIP архива со сводками ПМ"""
+        import zipfile
+        pm_dict = {
+            "facts": {},
+            "plans": {}
+        }
+        excel_fact_template = 'svodka_fact_pm_ID.xlsm'
+        excel_plan_template = 'svodka_plan_pm_ID.xlsx'
+        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
+            file_list = zip_ref.namelist()
+            for name, id in OG_IDS.items():
+                if id == 'BASH':
+                    continue  # пропускаем BASH
+
+                current_fact = replace_id_in_path(excel_fact_template, id)
+                fact_candidates = [f for f in file_list if current_fact in f]
+                if len(fact_candidates) == 1:
+                    print(f'Загрузка {current_fact}')
+                    with zip_ref.open(fact_candidates[0]) as excel_file:
+                        pm_dict['facts'][id] = self.parse_svodka_pm(excel_file, 'Сводка Нефтепереработка')
+                    print(f"✅ Факт загружен: {current_fact}")
+                else:
+                    print(f"⚠️ Файл не найден (Факт): {current_fact}")
+                    pm_dict['facts'][id] = None
+
+                current_plan = replace_id_in_path(excel_plan_template, id)
+                plan_candidates = [f for f in file_list if current_plan in f]
+                if len(plan_candidates) == 1:
+                    print(f'Загрузка {current_plan}')
+                    with zip_ref.open(plan_candidates[0]) as excel_file:
+                        pm_dict['plans'][id] = self.parse_svodka_pm(excel_file, 'Сводка Нефтепереработка')
+                    print(f"✅ План загружен: {current_plan}")
+                else:
+                    print(f"⚠️ Файл не найден (План): {current_plan}")
+                    pm_dict['plans'][id] = None
+
+        return pm_dict
+
+    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:
+            mask_name = df_svodka.columns != 'Итого'
+        else:
+            mask_name = df_svodka.columns == search_value
+
+        # Убедимся, что маски совпадают по длине
+        if len(mask_value) != len(mask_name):
+            raise ValueError(
+                f"Несоответствие длин масок: mask_value={len(mask_value)}, mask_name={len(mask_name)}"
+            )
+
+        final_mask = mask_value & mask_name  # булевая маска по позициям столбцов
+        col_positions = final_mask.values   # numpy array или Series булевых значений
+
+        if not final_mask.any():
+            print(f"Нет столбцов с '{code}' в первой строке и именем, не начинающимся с '{search_value}'")
+            return 0
+        else:
+            if row_index in df_svodka.index:
+                # Получаем позицию строки
+                row_loc = df_svodka.index.get_loc(row_index)
+
+                # Извлекаем значения по позициям столбцов
+                values = df_svodka.iloc[row_loc, col_positions]
+
+                # Преобразуем в числовой формат
+                numeric_values = pd.to_numeric(values, errors='coerce')
+
+                # Агрегация данных (NaN игнорируются)
+                if search_value is None:
+                    return numeric_values
+                else:
+                    return numeric_values.iloc[0]
+            else:
+                return None
+
+    def get_svodka_og(self, pm_dict, id, codes, columns, search_value=None):
+        ''' Служебная функция получения данных по одному ОГ '''
+        result = {}
+
+        # Безопасно получаем данные, проверяя их наличие
+        fact_df = pm_dict.get('facts', {}).get(id) if 'facts' in pm_dict else None
+        plan_df = pm_dict.get('plans', {}).get(id) if 'plans' in pm_dict else None
+
+        # Определяем, какие столбцы из какого датафрейма брать
+        for col in columns:
+            col_result = {}
+
+            if col in ['ПП', 'БП']:
+                if plan_df is None:
+                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных плана для {id}")
+                    col_result = {code: None for code in codes}
+                else:
+                    for code in codes:
+                        val = self.get_svodka_value(plan_df, code, col, search_value)
+                        col_result[code] = val
+
+            elif col in ['ТБ', 'СЭБ', 'НЭБ']:
+                if fact_df is None:
+                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных факта для {id}")
+                    col_result = {code: None for code in codes}
+                else:
+                    for code in codes:
+                        val = self.get_svodka_value(fact_df, code, col, search_value)
+                        col_result[code] = val
+            else:
+                print(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.")
+                col_result = {code: None for code in codes}
+
+            result[col] = col_result
+
+        return result
+
+    def get_svodka_total(self, pm_dict, codes, columns, search_value=None):
+        ''' Служебная функция агрегации данные по всем ОГ '''
+        total_result = {}
+
+        for name, og_id in OG_IDS.items():
+            if og_id == 'BASH':
+                continue
+
+            # print(f"📊 Обработка: {name} ({og_id})")
+            try:
+                data = self.get_svodka_og(
+                    pm_dict,
+                    og_id,
+                    codes,
+                    columns,
+                    search_value
+                )
+                total_result[og_id] = data
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ Ошибка при обработке {name} ({og_id}): {e}")
+                total_result[og_id] = None
+
+        return total_result
+
+    # Убираем старый метод get_value, так как он теперь в базовом классе

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py

@@ -1,9 +1,14 @@
-import pandas as pd
 
+
+import pandas as pd
+import os
+import json
+import zipfile
+import tempfile
+import shutil
+from typing import Dict, Any, List, Optional
 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 SINGLE_OGS, replace_id_in_path, find_header_row, data_to_json
 
 
 class SvodkaPMParser(ParserPort):
@@ -11,91 +16,140 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
     name = "Сводки ПМ"
 
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self._register_default_getters()
+
     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",
+        """Регистрация геттеров для Сводки ПМ"""
+        self.register_getter(
+            name="single_og",
             method=self._get_single_og,
-            schema_class=SvodkaPMSingleOGRequest,
-            description="Получение данных по одному ОГ"
+            required_params=["id", "codes", "columns"],
+            optional_params=["search"],
+            description="Получение данных по одному ОГ из сводки ПМ"
         )
         
-        register_getter_from_schema(
-            parser_instance=self,
-            getter_name="total_ogs",
+        self.register_getter(
+            name="total_ogs", 
             method=self._get_total_ogs,
-            schema_class=SvodkaPMTotalOGsRequest,
-            description="Получение данных по всем ОГ"
+            required_params=["codes", "columns"],
+            optional_params=["search"],
+            description="Получение данных по всем ОГ из сводки ПМ"
         )
 
-    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)
+    def parse(self, file_path: str, params: dict) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
+        """Парсинг ZIP архива со сводками ПМ и возврат словаря с DataFrame"""
+        # Проверяем расширение файла
+        if not file_path.lower().endswith('.zip'):
+            raise ValueError(f"Ожидается ZIP архив: {file_path}")
         
-        og_id = validated_params["id"]
-        codes = validated_params["codes"]
-        columns = validated_params["columns"]
-        search = validated_params.get("search")
+        # Создаем временную директорию для разархивирования
+        temp_dir = tempfile.mkdtemp()
         
-        # 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)
+        try:
+            # Разархивируем файл
+            with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
+                zip_ref.extractall(temp_dir)
+                print(f"📦 Архив разархивирован в: {temp_dir}")
             
-    def _get_total_ogs(self, params: dict):
-        """Получение данных по всем ОГ"""
-        # Валидируем параметры с помощью схемы Pydantic
-        validated_params = validate_params_with_schema(params, SvodkaPMTotalOGsRequest)
+            # Посмотрим, что находится в архиве
+            print(f"🔍 Содержимое архива:")
+            for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
+                level = root.replace(temp_dir, '').count(os.sep)
+                indent = ' ' * 2 * level
+                print(f"{indent}{os.path.basename(root)}/")
+                subindent = ' ' * 2 * (level + 1)
+                for file in files:
+                    print(f"{subindent}{file}")
             
-        codes = validated_params["codes"]
-        columns = validated_params["columns"]
-        search = validated_params.get("search")
+            # Создаем словари для хранения данных как в оригинале
+            df_pm_facts = {}  # Словарь с данными факта, ключ - ID ОГ
+            df_pm_plans = {}  # Словарь с данными плана, ключ - ID ОГ
             
-        # TODO: Переделать под новую архитектуру
-        return self.get_svodka_total(self.df, codes, columns, search)
+            # Ищем файлы в архиве (адаптируемся к реальной структуре)
+            fact_files = []
+            plan_files = []
             
-    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
+            for root, dirs, files in os.walk(temp_dir):
+                for file in files:
+                    if file.lower().endswith(('.xlsx', '.xlsm')):
+                        full_path = os.path.join(root, file)
+                        if 'fact' in file.lower() or 'факт' in file.lower():
+                            fact_files.append(full_path)
+                        elif 'plan' in file.lower() or 'план' in file.lower():
+                            plan_files.append(full_path)
             
-    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
-        df_temp = pd.read_excel(
-            file,
-            sheet_name=sheet,
-            header=None,
-            nrows=max_rows,
-            engine='openpyxl'
-        )
+            print(f"📊 Найдено файлов факта: {len(fact_files)}")
+            print(f"📊 Найдено файлов плана: {len(plan_files)}")
             
-        # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
-        for idx, row in df_temp.iterrows():
-            if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any():
-                print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
-                return idx  # 0-based index — то, что нужно для header=
+            # Обрабатываем найденные файлы
+            for fact_file in fact_files:
+                # Извлекаем ID ОГ из имени файла
+                filename = os.path.basename(fact_file)
+                # Ищем паттерн типа svodka_fact_pm_SNPZ.xlsm
+                if 'svodka_fact_pm_' in filename:
+                    og_id = filename.replace('svodka_fact_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
+                    if og_id in SINGLE_OGS:
+                        print(f'📊 Загрузка факта: {fact_file} (ОГ: {og_id})')
+                        df_pm_facts[og_id] = self._parse_svodka_pm(fact_file, 'Сводка Нефтепереработка')
+                        print(f"✅ Факт загружен для {og_id}")
             
-        raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")
+            for plan_file in plan_files:
+                # Извлекаем ID ОГ из имени файла
+                filename = os.path.basename(plan_file)
+                # Ищем паттерн типа svodka_plan_pm_SNPZ.xlsm
+                if 'svodka_plan_pm_' in filename:
+                    og_id = filename.replace('svodka_plan_pm_', '').replace('.xlsx', '').replace('.xlsm', '')
+                    if og_id in SINGLE_OGS:
+                        print(f'📊 Загрузка плана: {plan_file} (ОГ: {og_id})')
+                        df_pm_plans[og_id] = self._parse_svodka_pm(plan_file, 'Сводка Нефтепереработка')
+                        print(f"✅ План загружен для {og_id}")
             
-    def parse_svodka_pm(self, file, sheet, header_num=None):
-        ''' Собственно парсер отчетов одного ОГ для БП, ПП и факта '''
+            # Инициализируем None для ОГ, для которых файлы не найдены
+            for og_id in SINGLE_OGS:
+                if og_id == 'BASH':
+                    continue
+                if og_id not in df_pm_facts:
+                    df_pm_facts[og_id] = None
+                if og_id not in df_pm_plans:
+                    df_pm_plans[og_id] = None
+            
+
+            
+            # Возвращаем словарь с данными (как в оригинале)
+            result = {
+                'df_pm_facts': df_pm_facts,
+                'df_pm_plans': df_pm_plans
+            }
+            
+            print(f"🎯 Обработано ОГ: {len([k for k, v in df_pm_facts.items() if v is not None])} факт, {len([k for k, v in df_pm_plans.items() if v is not None])} план")
+            
+            return result
+            
+        finally:
+            # Удаляем временную директорию
+            shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
+            print(f"🗑️ Временная директория удалена: {temp_dir}")
+
+    def _parse_svodka_pm(self, file_path: str, sheet_name: str, header_num: Optional[int] = None) -> pd.DataFrame:
+        """Парсинг отчетов одного ОГ для БП, ПП и факта"""
+        try:
             # Автоопределение header_num, если не передан
             if header_num is None:
-            header_num = self.find_header_row(file, sheet, search_value="Итого")
+                header_num = find_header_row(file_path, sheet_name, search_value="Итого")
 
             # Читаем заголовки header_num и 1-2 строки данных, чтобы найти INDICATOR_ID
             df_probe = pd.read_excel(
-            file,
-            sheet_name=sheet,
+                file_path,
+                sheet_name=sheet_name,
                 header=header_num,
                 usecols=None,
                 nrows=2,
-            engine='openpyxl'
+                engine='openpyxl'  # Явно указываем движок
             )
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"Ошибка при чтении файла {file_path}: {str(e)}")
 
         if df_probe.shape[0] == 0:
             raise ValueError("Файл пуст или не содержит данных.")
@@ -108,16 +162,15 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
             raise ValueError('Не найден столбец со значением "INDICATOR_ID" в первой строке данных.')
 
         indicator_col_name = indicator_cols.index[0]
-        print(f"Найден INDICATOR_ID в столбце: {indicator_col_name}")
 
         # Читаем весь лист
         df_full = pd.read_excel(
-            file,
-            sheet_name=sheet,
+            file_path,
+            sheet_name=sheet_name,
             header=header_num,
             usecols=None,
             index_col=None,
-            engine='openpyxl'
+            engine='openpyxl'  # Явно указываем движок
         )
 
         if indicator_col_name not in df_full.columns:
@@ -134,19 +187,18 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
             itogo_idx = header_list.index("Итого")
             num_cols_needed = itogo_idx + 2
         except ValueError:
-            print('Столбец "Итого" не найден. Оставляем все столбцы.')
             num_cols_needed = len(header_list)
 
         num_cols_needed = min(num_cols_needed, len(header_list))
         df_final = df_full.iloc[:, :num_cols_needed]
 
-        # === Удаление полностью пустых столбцов ===
+        # Удаление полностью пустых столбцов
         df_clean = df_final.replace(r'^\s*$', pd.NA, regex=True)
         df_clean = df_clean.where(pd.notnull(df_clean), pd.NA)
         non_empty_mask = df_clean.notna().any()
         df_final = df_final.loc[:, non_empty_mask]
 
-        # === Обработка заголовков: Unnamed и "Итого" → "Итого" ===
+        # Обработка заголовков: Unnamed и "Итого" → "Итого"
         new_columns = []
         last_good_name = None
         for col in df_final.columns:
@@ -155,109 +207,152 @@ 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'
 
-            if is_empty_or_unnamed:
-                # Если это пустая колонка, используем последнее хорошее имя
-                if last_good_name:
+            # Проверяем, начинается ли на "Итого"
+            if col_str.startswith('Итого'):
+                current_name = 'Итого'
+                last_good_name = current_name
+                new_columns.append(current_name)
+            elif is_empty_or_unnamed:
+                # Используем последнее хорошее имя
                 new_columns.append(last_good_name)
             else:
-                    # Если нет хорошего имени, пропускаем
-                    continue
-            else:
-                # Это хорошая колонка
+                # Имя, полученное из excel
                 last_good_name = col_str
                 new_columns.append(col_str)
 
-        # Применяем новые заголовки
         df_final.columns = new_columns
 
         return df_final
 
-    def parse_svodka_pm_files(self, zip_path: str, params: dict) -> dict:
-        """Парсинг ZIP архива со сводками ПМ"""
-        import zipfile
-        pm_dict = {
-            "facts": {},
-            "plans": {}
-        }
-        excel_fact_template = 'svodka_fact_pm_ID.xlsm'
-        excel_plan_template = 'svodka_plan_pm_ID.xlsx'
-        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
-            file_list = zip_ref.namelist()
-            for name, id in OG_IDS.items():
-                if id == 'BASH':
-                    continue  # пропускаем BASH
+    def _get_svodka_value(self, df_svodka: pd.DataFrame, og_id: str, code: int, search_value: Optional[str] = None):
+        """Служебная функция для простой выборке по сводке"""
+        print(f"🔍 DEBUG: Ищем код '{code}' для ОГ '{og_id}' в DataFrame с {len(df_svodka)} строками")
+        print(f"🔍 DEBUG: Первая строка данных: {df_svodka.iloc[0].tolist()}")
+        print(f"🔍 DEBUG: Доступные индексы: {list(df_svodka.index)}")
+        print(f"🔍 DEBUG: Доступные столбцы: {list(df_svodka.columns)}")
 
-                current_fact = replace_id_in_path(excel_fact_template, id)
-                fact_candidates = [f for f in file_list if current_fact in f]
-                if len(fact_candidates) == 1:
-                    print(f'Загрузка {current_fact}')
-                    with zip_ref.open(fact_candidates[0]) as excel_file:
-                        pm_dict['facts'][id] = self.parse_svodka_pm(excel_file, 'Сводка Нефтепереработка')
-                    print(f"✅ Факт загружен: {current_fact}")
-                else:
-                    print(f"⚠️ Файл не найден (Факт): {current_fact}")
-                    pm_dict['facts'][id] = None
-
-                current_plan = replace_id_in_path(excel_plan_template, id)
-                plan_candidates = [f for f in file_list if current_plan in f]
-                if len(plan_candidates) == 1:
-                    print(f'Загрузка {current_plan}')
-                    with zip_ref.open(plan_candidates[0]) as excel_file:
-                        pm_dict['plans'][id] = self.parse_svodka_pm(excel_file, 'Сводка Нефтепереработка')
-                    print(f"✅ План загружен: {current_plan}")
-                else:
-                    print(f"⚠️ Файл не найден (План): {current_plan}")
-                    pm_dict['plans'][id] = None
-
-        return pm_dict
-
-    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:
-            mask_name = df_svodka.columns != 'Итого'
-        else:
-            mask_name = df_svodka.columns == search_value
-
-        # Убедимся, что маски совпадают по длине
-        if len(mask_value) != len(mask_name):
-            raise ValueError(
-                f"Несоответствие длин масок: mask_value={len(mask_value)}, mask_name={len(mask_name)}"
-            )
-
-        final_mask = mask_value & mask_name  # булевая маска по позициям столбцов
-        col_positions = final_mask.values   # numpy array или Series булевых значений
-
-        if not final_mask.any():
-            print(f"Нет столбцов с '{code}' в первой строке и именем, не начинающимся с '{search_value}'")
+        # Проверяем, есть ли код в индексе
+        if code not in df_svodka.index:
+            print(f"⚠️ Код '{code}' не найден в индексе")
             return 0
-        else:
-            if row_index in df_svodka.index:
-                # Получаем позицию строки
-                row_loc = df_svodka.index.get_loc(row_index)
 
-                # Извлекаем значения по позициям столбцов
-                values = df_svodka.iloc[row_loc, col_positions]
+        # Получаем позицию строки с кодом
+        code_row_loc = df_svodka.index.get_loc(code)
+        print(f"🔍 DEBUG: Код '{code}' в позиции {code_row_loc}")
+
+        # Определяем позиции для поиска
+        if search_value is None:
+            # Ищем все позиции кроме "Итого" и None (первый столбец с заголовком)
+            target_positions = []
+            for i, col_name in enumerate(df_svodka.iloc[0]):
+                if col_name != 'Итого' and col_name is not None:
+                    target_positions.append(i)
+        else:
+            # Ищем позиции в первой строке, где есть нужное название
+            target_positions = []
+            for i, col_name in enumerate(df_svodka.iloc[0]):
+                if col_name == search_value:
+                    target_positions.append(i)
+            
+            print(f"🔍 DEBUG: Найдены позиции для '{search_value}': {target_positions[:5]}...")
+            print(f"🔍 DEBUG: Позиции в первой строке: {target_positions[:5]}...")
+
+        print(f"🔍 DEBUG: Ищем столбцы с названием '{search_value}'")
+        print(f"🔍 DEBUG: Целевые позиции: {target_positions[:10]}...")
+
+        if not target_positions:
+            print(f"⚠️ Позиции '{search_value}' не найдены")
+            return 0
+
+        # Извлекаем значения из найденных позиций
+        values = []
+        for pos in target_positions:
+            # Берем значение из пересечения строки с кодом и позиции столбца
+            value = df_svodka.iloc[code_row_loc, pos]
+            
+            # Если это Series, берем первое значение
+            if isinstance(value, pd.Series):
+                if len(value) > 0:
+                    # Берем первое не-NaN значение
+                    first_valid = value.dropna().iloc[0] if not value.dropna().empty else 0
+                    values.append(first_valid)
+                else:
+                    values.append(0)
+            else:
+                values.append(value)
+
+
         
         # Преобразуем в числовой формат
         numeric_values = pd.to_numeric(values, errors='coerce')
+        print(f"🔍 DEBUG: Числовые значения (первые 5): {numeric_values.tolist()[:5]}")
+        
+        # Попробуем альтернативное преобразование
+        try:
+            # Если pandas не может преобразовать, попробуем вручную
+            manual_values = []
+            for v in values:
+                if pd.isna(v) or v is None:
+                    manual_values.append(0)
+                else:
+                    try:
+                        # Пробуем преобразовать в float
+                        manual_values.append(float(str(v).replace(',', '.')))
+                    except (ValueError, TypeError):
+                        manual_values.append(0)
+            
+            print(f"🔍 DEBUG: Ручное преобразование (первые 5): {manual_values[:5]}")
+            numeric_values = pd.Series(manual_values)
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Ошибка при ручном преобразовании: {e}")
+            # Используем исходные значения
+            numeric_values = pd.Series([0 if pd.isna(v) or v is None else v for v in values])
 
         # Агрегация данных (NaN игнорируются)
         if search_value is None:
-                    return numeric_values
+            # Возвращаем массив всех значений (игнорируя NaN)
+            if len(numeric_values) > 0:
+                # Фильтруем NaN значения и возвращаем как список
+                valid_values = numeric_values.dropna()
+                if len(valid_values) > 0:
+                    return valid_values.tolist()
                 else:
-                    return numeric_values.iloc[0]
+                    return []
             else:
-                return None
+                return []
+        else:
+            # Возвращаем массив всех значений (игнорируя NaN)
+            if len(numeric_values) > 0:
+                # Фильтруем NaN значения и возвращаем как список
+                valid_values = numeric_values.dropna()
+                if len(valid_values) > 0:
+                    return valid_values.tolist()
+                else:
+                    return []
+            else:
+                return []
 
-    def get_svodka_og(self, pm_dict, id, codes, columns, search_value=None):
-        ''' Служебная функция получения данных по одному ОГ '''
+    def _get_svodka_og(self, og_id: str, codes: List[int], columns: List[str], search_value: Optional[str] = None):
+        """Служебная функция получения данных по одному ОГ"""
         result = {}
 
-        fact_df = pm_dict['facts'][id]
-        plan_df = pm_dict['plans'][id]
+        # Получаем данные из сохраненных словарей (через self.df)
+        if not hasattr(self, 'df') or self.df is None:
+            print("❌ Данные не загружены. Сначала загрузите ZIP архив.")
+            return {col: {str(code): None for code in codes} for col in columns}
+
+        # Извлекаем словари из сохраненных данных
+        df_pm_facts = self.df.get('df_pm_facts', {})
+        df_pm_plans = self.df.get('df_pm_plans', {})
+
+        # Получаем данные для конкретного ОГ
+        fact_df = df_pm_facts.get(og_id)
+        plan_df = df_pm_plans.get(og_id)
+
+        print(f"🔍 ===== НАЧАЛО ОБРАБОТКИ ОГ {og_id} =====")
+        print(f"🔍 Коды: {codes}")
+        print(f"🔍 Столбцы: {columns}")
+        print(f"🔍 Получены данные для {og_id}: факт={'✅' if fact_df is not None else '❌'}, план={'✅' if plan_df is not None else '❌'}")
 
         # Определяем, какие столбцы из какого датафрейма брать
         for col in columns:
@@ -265,49 +360,91 @@ class SvodkaPMParser(ParserPort):
 
             if col in ['ПП', 'БП']:
                 if plan_df is None:
-                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных плана для {id}")
+                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных плана для {og_id}")
                 else:
+                    print(f"🔍 DEBUG: ===== ОБРАБАТЫВАЕМ '{col}' ИЗ ДАННЫХ ПЛАНА =====")
                     for code in codes:
-                        val = self.get_svodka_value(plan_df, code, col, search_value)
-                        col_result[code] = val
+                        print(f"🔍 DEBUG: --- Код {code} для {col} ---")
+                        val = self._get_svodka_value(plan_df, og_id, code, col)
+                        col_result[str(code)] = val
+                    print(f"🔍 DEBUG: ===== ЗАВЕРШИЛИ ОБРАБОТКУ '{col}' =====")
 
             elif col in ['ТБ', 'СЭБ', 'НЭБ']:
                 if fact_df is None:
-                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных факта для {id}")
+                    print(f"❌ Невозможно обработать '{col}': нет данных факта для {og_id}")
                 else:
                     for code in codes:
-                        val = self.get_svodka_value(fact_df, code, col, search_value)
-                        col_result[code] = val
+                        val = self._get_svodka_value(fact_df, og_id, code, col)
+                        col_result[str(code)] = val
             else:
                 print(f"⚠️ Неизвестный столбец: '{col}'. Пропускаем.")
-                col_result = {code: None for code in codes}
+                col_result = {str(code): None for code in codes}
 
             result[col] = col_result
 
         return result
 
-    def get_svodka_total(self, pm_dict, codes, columns, search_value=None):
-        ''' Служебная функция агрегации данные по всем ОГ '''
+    def _get_single_og(self, params: Dict[str, Any]) -> str:
+        """API функция для получения данных по одному ОГ"""
+        # Если на входе строка — парсим как JSON
+        if isinstance(params, str):
+            try:
+                params = json.loads(params)
+            except json.JSONDecodeError as e:
+                raise ValueError(f"Некорректный JSON: {e}")
+
+        # Проверяем структуру
+        if not isinstance(params, dict):
+            raise TypeError("Конфиг должен быть словарём или JSON-строкой")
+
+        og_id = params.get("id")
+        codes = params.get("codes")
+        columns = params.get("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")
+
+        data = self._get_svodka_og(og_id, codes, columns, search)
+        json_result = data_to_json(data)
+        return json_result
+
+    def _get_total_ogs(self, params: Dict[str, Any]) -> str:
+        """API функция для получения данных по всем ОГ"""
+        # Если на входе строка — парсим как JSON
+        if isinstance(params, str):
+            try:
+                params = json.loads(params)
+            except json.JSONDecodeError as e:
+                raise ValueError(f"❌Некорректный JSON: {e}")
+
+        # Проверяем структуру
+        if not isinstance(params, dict):
+            raise TypeError("Конфиг должен быть словарём или JSON-строкой")
+
+        codes = params.get("codes")
+        columns = params.get("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")
+
         total_result = {}
 
-        for name, og_id in OG_IDS.items():
+        for og_id in SINGLE_OGS:
             if og_id == 'BASH':
                 continue
 
-            # print(f"📊 Обработка: {name} ({og_id})")
             try:
-                data = self.get_svodka_og(
-                    pm_dict,
-                    og_id,
-                    codes,
-                    columns,
-                    search_value
-                )
+                data = self._get_svodka_og(og_id, codes, columns, search)
                 total_result[og_id] = data
             except Exception as e:
-                print(f"❌ Ошибка при обработке {name} ({og_id}): {e}")
+                print(f"❌ Ошибка при обработке {og_id}: {e}")
                 total_result[og_id] = None
 
-        return total_result
-
-    # Убираем старый метод get_value, так как он теперь в базовом классе
+        json_result = data_to_json(total_result)
+        return json_result

python_parser/adapters/pconfig.py

@@ -3,6 +3,7 @@ from functools import lru_cache
 import json
 import numpy as np
 import pandas as pd
+import os
 
 OG_IDS = {
     "Комсомольский НПЗ": "KNPZ",
@@ -22,8 +23,37 @@ OG_IDS = {
     "Красноленинский НПЗ": "KLNPZ",
     "Пурнефтепереработка": "PurNP",
     "ЯНОС": "YANOS",
+    "Уфанефтехим": "UNH",
+    "РНПК": "RNPK",
+    "КмсНПЗ": "KNPZ",
+    "АНХК": "ANHK",
+    "НК НПЗ": "NovKuybNPZ",
+    "КНПЗ": "KuybNPZ",
+    "СНПЗ": "CyzNPZ",
+    "Нижневаторское НПО": "NVNPO",
+    "ПурНП": "PurNP",    
 }
 
+SINGLE_OGS = [
+    "KNPZ",
+    "ANHK",
+    "AchNPZ",
+    "BASH",
+    "UNPZ",
+    "UNH",
+    "NOV",
+    "NovKuybNPZ",
+    "KuybNPZ",
+    "CyzNPZ",
+    "TuapsNPZ",
+    "SNPZ",
+    "RNPK",
+    "NVNPO",
+    "KLNPZ",
+    "PurNP",
+    "YANOS",
+]
+
 SNPZ_IDS = {
     "Висбрекинг": "SNPZ.VISB",
     "Изомеризация": "SNPZ.IZOM",
@@ -40,7 +70,18 @@ SNPZ_IDS = {
 
 
 def replace_id_in_path(file_path, new_id):
-    return file_path.replace('ID', str(new_id))
+    # Заменяем 'ID' на новое значение
+    modified_path = file_path.replace('ID', str(new_id)) + '.xlsx'
+    
+    # Проверяем, существует ли файл
+    if not os.path.exists(modified_path):
+        # Меняем расширение на .xlsm
+        directory, filename = os.path.split(modified_path)
+        name, ext = os.path.splitext(filename)
+        new_filename = name + '.xlsm'
+        modified_path = os.path.join(directory, new_filename)
+    
+    return modified_path
 
 
 def get_table_name(exel):
@@ -109,6 +150,25 @@ def get_id_by_name(name, dictionary):
     return best_match
 
 
+def find_header_row(file, sheet, search_value="Итого", max_rows=50):
+    ''' Определения индекса заголовка в exel по ключевому слову '''
+    # Читаем первые max_rows строк без заголовков
+    df_temp = pd.read_excel(
+        file,
+        sheet_name=sheet,
+        header=None,
+        nrows=max_rows
+    )
+
+    # Ищем строку, где хотя бы в одном столбце встречается искомое значение
+    for idx, row in df_temp.iterrows():
+        if row.astype(str).str.strip().str.contains(f"^{search_value}$", case=False, regex=True).any():
+            print(f"Заголовок найден в строке {idx} (Excel: {idx + 1})")
+            return idx  # 0-based index — то, что нужно для header=
+
+    raise ValueError(f"Не найдена строка с заголовком '{search_value}' в первых {max_rows} строках.")
+
+
 def data_to_json(data, indent=2, ensure_ascii=False):
     """
     Полностью безопасная сериализация данных в JSON.
@@ -153,11 +213,18 @@ def data_to_json(data, indent=2, ensure_ascii=False):
 
         # --- рекурсия по dict и list ---
         elif isinstance(obj, dict):
-            return {
-                key: convert_obj(value)
-                for key, value in obj.items()
-                if not is_nan_like(key)  # фильтруем NaN в ключах (недопустимы в JSON)
-            }
+            # Обрабатываем только значения, ключи оставляем как строки
+            converted = {}
+            for k, v in obj.items():
+                if is_nan_like(k):
+                    continue  # ключи не могут быть null в JSON
+                # Превращаем ключ в строку, но не пытаемся интерпретировать как число
+                key_str = str(k)
+                converted[key_str] = convert_obj(v)  # только значение проходит через convert_obj
+            # Если все значения 0.0 — считаем, что данных нет, т.к. возможно ожидается массив.
+            if converted and all(v == 0.0 for v in converted.values()):
+                return None
+            return converted
 
         elif isinstance(obj, list):
             return [convert_obj(item) for item in obj]
@@ -175,7 +242,6 @@ def data_to_json(data, indent=2, ensure_ascii=False):
 
     try:
         cleaned_data = convert_obj(data)
-        cleaned_data_str = json.dumps(cleaned_data, indent=indent, ensure_ascii=ensure_ascii)
-        return cleaned_data
+        return json.dumps(cleaned_data, indent=indent, ensure_ascii=ensure_ascii)
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Не удалось сериализовать данные в JSON: {e}")

python_parser/app/main.py

@@ -323,7 +323,7 @@ async def get_svodka_pm_single_og(
     try:
         # Создаем запрос
         request_dict = request_data.model_dump()
-        request_dict['mode'] = 'single'
+        request_dict['mode'] = 'single_og'
         request = DataRequest(
             report_type='svodka_pm',
             get_params=request_dict
@@ -377,7 +377,7 @@ async def get_svodka_pm_total_ogs(
     try:
         # Создаем запрос
         request_dict = request_data.model_dump()
-        request_dict['mode'] = 'total'
+        request_dict['mode'] = 'total_ogs'
         request = DataRequest(
             report_type='svodka_pm',
             get_params=request_dict
@@ -804,7 +804,7 @@ async def get_monitoring_fuel_total_by_columns(
     try:
         # Создаем запрос
         request_dict = request_data.model_dump()
-        request_dict['mode'] = 'total'
+        request_dict['mode'] = 'total_by_columns'
         request = DataRequest(
             report_type='monitoring_fuel',
             get_params=request_dict
@@ -849,7 +849,7 @@ async def get_monitoring_fuel_month_by_code(
     try:
         # Создаем запрос
         request_dict = request_data.model_dump()
-        request_dict['mode'] = 'month'
+        request_dict['mode'] = 'month_by_code'
         request = DataRequest(
             report_type='monitoring_fuel',
             get_params=request_dict

python_parser/app/schemas/svodka_pm.py

@@ -25,7 +25,7 @@ class OGID(str, Enum):
 
 
 class SvodkaPMSingleOGRequest(BaseModel):
-    id: OGID = Field(
+    id: str = Field(
         ...,
         description="Идентификатор МА для запрашиваемого ОГ",
         example="SNPZ"

python_parser/core/services.py

@@ -43,7 +43,7 @@ class ReportService:
             try:
                 # Парсим файл
                 parse_params = request.parse_params or {}
-                df = parser.parse(temp_file_path, parse_params)
+                parse_result = parser.parse(temp_file_path, parse_params)
 
                 # Генерируем object_id
                 object_id = f"nin_excel_data_{request.report_type}"
@@ -54,7 +54,7 @@ class ReportService:
                     print(f"Старый объект удален: {object_id}")
 
                 # Сохраняем в хранилище
-                if self.storage.save_dataframe(df, object_id):
+                if self.storage.save_dataframe(parse_result, object_id):
                     return UploadResult(
                         success=True,
                         message="Отчет успешно загружен",
@@ -89,9 +89,9 @@ class ReportService:
                     message=f"Отчет типа '{request.report_type}' не найден. Возможно, MinIO недоступен или отчет не был загружен."
                 )
 
-            # Загружаем DataFrame из хранилища
-            df = self.storage.load_dataframe(object_id)
-            if df is None:
+            # Загружаем данные из хранилища
+            loaded_data = self.storage.load_dataframe(object_id)
+            if loaded_data is None:
                 return DataResult(
                     success=False,
                     message="Ошибка при загрузке данных из хранилища. Возможно, MinIO недоступен."
@@ -100,20 +100,79 @@ class ReportService:
             # Получаем парсер
             parser = get_parser(request.report_type)
             
-            # Устанавливаем DataFrame в парсер для использования в геттерах
-            parser.df = df
+            # Устанавливаем данные в парсер для использования в геттерах
+            parser.df = loaded_data
+            print(f"🔍 DEBUG: ReportService.get_data - установлены данные в парсер {request.report_type}")
+            
+            # Проверяем тип загруженных данных
+            if hasattr(loaded_data, 'shape'):
+                # Это DataFrame
+                print(f"🔍 DEBUG: DataFrame shape: {loaded_data.shape}")
+                print(f"🔍 DEBUG: DataFrame columns: {list(loaded_data.columns) if not loaded_data.empty else 'Empty'}")
+            elif isinstance(loaded_data, dict):
+                # Это словарь (для парсера ПМ)
+                print(f"🔍 DEBUG: Словарь с ключами: {list(loaded_data.keys())}")
+            else:
+                print(f"🔍 DEBUG: Неизвестный тип данных: {type(loaded_data)}")
 
             # Получаем параметры запроса
             get_params = request.get_params or {}
             
-            # Определяем имя геттера (по умолчанию используем первый доступный)
-            getter_name = get_params.pop("getter", None)
+            # Для svodka_ca определяем режим из данных или используем 'fact' по умолчанию
+            if request.report_type == 'svodka_ca':
+                # Извлекаем режим из DataFrame или используем 'fact' по умолчанию
+                if hasattr(parser, 'df') and parser.df is not None and not parser.df.empty:
+                    modes_in_df = parser.df['mode'].unique() if 'mode' in parser.df.columns else ['fact']
+                    # Используем первый найденный режим или 'fact' по умолчанию
+                    default_mode = modes_in_df[0] if len(modes_in_df) > 0 else 'fact'
+                else:
+                    default_mode = 'fact'
+                
+                # Устанавливаем режим в параметры, если он не указан
+                if 'mode' not in get_params:
+                    get_params['mode'] = default_mode
+            
+            # Определяем имя геттера
+            if request.report_type == 'svodka_ca':
+                # Для svodka_ca используем геттер get_ca_data
+                getter_name = 'get_ca_data'
+            elif request.report_type == 'monitoring_fuel':
+                # Для monitoring_fuel определяем геттер из параметра mode
+                getter_name = get_params.pop("mode", None)
                 if not getter_name:
-                # Если геттер не указан, берем первый доступный
+                    # Если режим не указан, берем первый доступный
                     available_getters = list(parser.getters.keys())
                     if available_getters:
                         getter_name = available_getters[0]
-                    print(f"⚠️ Геттер не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
+                        print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
+                    else:
+                        return DataResult(
+                            success=False,
+                            message="Парсер не имеет доступных геттеров"
+                        )
+            elif request.report_type == 'svodka_pm':
+                # Для svodka_pm определяем геттер из параметра mode
+                getter_name = get_params.pop("mode", None)
+                if not getter_name:
+                    # Если режим не указан, берем первый доступный
+                    available_getters = list(parser.getters.keys())
+                    if available_getters:
+                        getter_name = available_getters[0]
+                        print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
+                    else:
+                        return DataResult(
+                            success=False,
+                            message="Парсер не имеет доступных геттеров"
+                        )
+            else:
+                # Для других парсеров определяем из параметра mode
+                getter_name = get_params.pop("mode", None)
+                if not getter_name:
+                    # Если режим не указан, берем первый доступный
+                    available_getters = list(parser.getters.keys())
+                    if available_getters:
+                        getter_name = available_getters[0]
+                        print(f"⚠️ Режим не указан, используем первый доступный: {getter_name}")
                     else:
                         return DataResult(
                             success=False,

python_parser/test_app.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Простой тест для проверки работы FastAPI
+"""
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI(title="Test API")
+
+@app.get("/")
+async def root():
+    return {"message": "Test API is working"}
+
+@app.get("/health")
+async def health():
+    return {"status": "ok"}
+
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    print("Starting test server...")
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)