all in docker

.gitignore

@@ -0,0 +1,90 @@
+data/
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# C extensions
+*.so
+
+# Distribution / packaging
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+
+# Unit test / coverage reports
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# pyenv
+.python-version
+
+# mypy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json
+
+# Pyre type checker
+.pyre/
+
+# VS Code
+.vscode/
+
+# PyCharm
+.idea/
+
+# Local envs
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# MacOS
+.DS_Store
+
+# Windows
+Thumbs.db
+ehthumbs.db
+Desktop.ini
+
+# MinIO test data
+minio_data/
+minio_test/
+minio/
+
+# Logs
+*.log
+
+# Streamlit cache
+.streamlit/

python_parser/Dockerfile_

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

python_parser/README.md

@@ -4,7 +4,19 @@ API для парсинга Excel отчетов нефтеперерабаты
 
 ## 🚀 Быстрый запуск
 
-### **Вариант 1: Только MinIO в Docker + FastAPI локально**
+### **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
@@ -13,16 +25,8 @@ docker-compose up -d minio
 python run_dev.py
 
 # В отдельном терминале запуск Streamlit
-python run_streamlit.py
-```
-
-### **Вариант 2: MinIO + FastAPI в Docker + Streamlit локально**
-```bash
-# Запуск MinIO и FastAPI в Docker
-docker-compose up -d
-
-# В отдельном терминале запуск Streamlit
-python run_streamlit.py
+cd streamlit_app
+streamlit run app.py
 ```
 
 ### **Вариант 3: Только MinIO в Docker**
@@ -37,13 +41,6 @@ docker-compose up -d minio
 - **FastAPI** (порт 8000): API сервер для парсинга Excel файлов
 - **Streamlit** (порт 8501): Веб-интерфейс для демонстрации API
 
-## 🔧 Диагностика
-
-Для проверки состояния всех сервисов:
-```bash
-python check_services.py
-```
-
 ## 🛑 Остановка
 
 ### Остановка Docker сервисов:
@@ -55,9 +52,9 @@ docker-compose down
 docker-compose stop minio
 ```
 
-### Остановка Streamlit:
+### Остановка локальных сервисов:
 ```bash
-# Нажмите Ctrl+C в терминале с Streamlit
+# Нажмите Ctrl+C в терминале с FastAPI/Streamlit
 ```
 
 ## 📁 Структура проекта
@@ -74,124 +71,73 @@ python_parser/
 ├── 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
-├── run_streamlit.py      # Запуск Streamlit
-└── check_services.py     # Диагностика сервисов
+└── 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-zip** - Загрузка сводок ЦА
+- **POST /svodka_ca/upload** - Загрузка сводок ЦА
 - **POST /monitoring_fuel/upload-zip** - Загрузка мониторинга топлива
-- **GET /svodka_pm/data** - Получение данных сводок ПМ
-- **GET /svodka_ca/data** - Получение данных сводок ЦА
-- **GET /monitoring_fuel/data** - Получение данных 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`
 
-## 🐳 Docker команды
+## 🏗️ Архитектура
 
-### Сборка и запуск:
+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
-# Все сервисы
-docker-compose up -d --build
+# 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
 
-# Только FastAPI (требует MinIO)
-docker-compose up -d fastapi
-```
+# MinIO + FastAPI
+docker-compose up -d minio fastapi
 
-### Просмотр логов:
-```bash
 # Все сервисы
-docker-compose logs
-
-# Конкретный сервис
-docker-compose logs fastapi
-docker-compose logs minio
+docker-compose up -d
 ``` 
-
-### Остановка:
-```bash
-docker-compose down
-```
-
-## 🔧 Устранение неполадок
-
-### Проблема: "Streamlit не может подключиться к FastAPI"
-
-**Симптомы:**
-- Streamlit открывается, но показывает "API недоступен по адресу http://localhost:8000"
-- FastAPI не отвечает на порту 8000
-
-**Решения:**
-
-1. **Проверьте порты:**
-   ```bash
-   # Windows
-   netstat -an | findstr :8000
-   
-   # Linux/Mac
-   netstat -an | grep :8000
-   ```
-
-2. **Перезапустите FastAPI:**
-   ```bash
-   # Остановите текущий процесс (Ctrl+C)
-   python run_dev.py
-   ```
-
-3. **Проверьте логи Docker:**
-   ```bash
-   docker-compose logs fastapi
-   ```
-
-### Проблема: "MinIO недоступен"
-
-**Решения:**
-1. Запустите Docker Desktop
-2. Проверьте статус контейнера: `docker ps`
-3. Перезапустите MinIO: `docker-compose restart minio`
-
-### Проблема: "Порт уже занят"
-
-**Решения:**
-1. Найдите процесс: `netstat -ano | findstr :8000`
-2. Остановите процесс: `taskkill /PID <номер_процесса>`
-3. Или используйте другой порт в конфигурации
-
-## 🚀 Разработка
-
-### Добавление нового парсера:
-
-1. Создайте файл в `adapters/parsers/`
-2. Реализуйте интерфейс `ParserPort`
-3. Добавьте в `core/services.py`
-4. Создайте схемы в `app/schemas/`
-5. Добавьте эндпоинты в `app/main.py`
-
-### Тестирование:
-
-```bash
-# Запуск тестов
-pytest
-
-# Запуск с покрытием
-pytest --cov=.
-```
-
-## 📝 Лицензия
-
-Проект разработан для внутреннего использования НИН. 

python_parser/adapters/parsers/monitoring_fuel.py

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

python_parser/adapters/parsers/svodka_ca.py

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

python_parser/adapters/parsers/svodka_pm.py

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

python_parser/app/main.py

@@ -96,6 +96,54 @@ async def get_available_parsers():
     return {"parsers": parsers}
 
 
+@app.get("/parsers/{parser_name}/getters", tags=["Общее"],
+         summary="Информация о геттерах парсера",
+         description="Возвращает информацию о доступных геттерах для указанного парсера",
+         responses={
+             200: {
+                 "content": {
+                     "application/json": {
+                         "example": {
+                             "parser": "svodka_pm",
+                             "getters": {
+                                 "single_og": {
+                                     "required_params": ["id", "codes", "columns"],
+                                     "optional_params": ["search"],
+                                     "description": "Получение данных по одному ОГ"
+                                 },
+                                 "total_ogs": {
+                                     "required_params": ["codes", "columns"],
+                                     "optional_params": ["search"],
+                                     "description": "Получение данных по всем ОГ"
+                                 }
+                             }
+                         }
+                     }
+                 }
+             },
+             404: {
+                 "description": "Парсер не найден"
+             }
+         })
+async def get_parser_getters(parser_name: str):
+    """Получение информации о геттерах парсера"""
+    if parser_name not in PARSERS:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
+            detail=f"Парсер '{parser_name}' не найден"
+        )
+    
+    parser_class = PARSERS[parser_name]
+    parser_instance = parser_class()
+    
+    getters_info = parser_instance.get_available_getters()
+    
+    return {
+        "parser": parser_name,
+        "getters": getters_info
+    }
+
+
 @app.get("/server-info", tags=["Общее"],
          summary="Информация о сервере",
          response_model=ServerInfoResponse,)

python_parser/core/ports.py

@@ -2,28 +2,93 @@
 Порты (интерфейсы) для hexagonal architecture
 """
 from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import Optional
+from typing import Optional, Dict, List, Any, Callable
 import pandas as pd
 
 
 class ParserPort(ABC):
-    """Интерфейс для парсеров"""
+    """Интерфейс для парсеров с поддержкой множественных геттеров"""
+
+    def __init__(self):
+        """Инициализация с пустым словарем геттеров"""
+        self.getters: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
+        self._register_default_getters()
+
+    def _register_default_getters(self):
+        """Регистрация геттеров по умолчанию - переопределяется в наследниках"""
+        pass
+
+    def register_getter(self, name: str, method: Callable, required_params: List[str], 
+                       optional_params: List[str] = None, description: str = ""):
+        """
+        Регистрация нового геттера
+        
+        Args:
+            name: Имя геттера
+            method: Метод для выполнения
+            required_params: Список обязательных параметров
+            optional_params: Список необязательных параметров
+            description: Описание геттера
+        """
+        if optional_params is None:
+            optional_params = []
+            
+        self.getters[name] = {
+            "method": method,
+            "required_params": required_params,
+            "optional_params": optional_params,
+            "description": description
+        }
+
+    def get_available_getters(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
+        """Получение списка доступных геттеров с их описанием"""
+        return {
+            name: {
+                "required_params": info["required_params"],
+                "optional_params": info["optional_params"],
+                "description": info["description"]
+            }
+            for name, info in self.getters.items()
+        }
+
+    # Добавить схему
+    def get_value(self, getter_name: str, params: Dict[str, Any]):
+        """
+        Получение значения через указанный геттер
+        
+        Args:
+            getter_name: Имя геттера
+            params: Параметры для геттера
+            
+        Returns:
+            Результат выполнения геттера
+            
+        Raises:
+            ValueError: Если геттер не найден или параметры неверны
+        """
+        if getter_name not in self.getters:
+            available = list(self.getters.keys())
+            raise ValueError(f"Геттер '{getter_name}' не найден. Доступные: {available}")
+        
+        getter_info = self.getters[getter_name]
+        required = getter_info["required_params"]
+        
+        # Проверка обязательных параметров
+        missing = [p for p in required if p not in params]
+        if missing:
+            raise ValueError(f"Отсутствуют обязательные параметры для геттера '{getter_name}': {missing}")
+        
+        # Вызов метода геттера
+        try:
+            return getter_info["method"](params)
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"Ошибка выполнения геттера '{getter_name}': {str(e)}")
 
     @abstractmethod
     def parse(self, file_path: str, params: dict) -> pd.DataFrame:
         """Парсинг файла и возврат DataFrame"""
         pass
 
-    @abstractmethod
-    def get_value(self, df: pd.DataFrame, params: dict):
-        """Получение значения из DataFrame по параметрам"""
-        pass
-
-    # @abstractmethod
-    # def get_schema(self) -> dict:
-    #     """Возвращает схему входных параметров для парсера"""
-    #     pass
-
 
 class StoragePort(ABC):
     """Интерфейс для хранилища данных"""

python_parser/core/services.py

@@ -100,8 +100,34 @@ class ReportService:
             # Получаем парсер
             parser = get_parser(request.report_type)
             
-            # Получаем значение
-            value = parser.get_value(df, request.get_params)
+            # Устанавливаем DataFrame в парсер для использования в геттерах
+            parser.df = df
+
+            # Получаем параметры запроса
+            get_params = request.get_params or {}
+            
+            # Определяем имя геттера (по умолчанию используем первый доступный)
+            getter_name = get_params.pop("getter", None)
+            if not getter_name:
+                # Если геттер 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}")
+                else:
+                    return DataResult(
+                        success=False,
+                        message="Парсер не имеет доступных геттеров"
+                    )
+
+            # Получаем значение через указанный геттер
+            try:
+                value = parser.get_value(getter_name, get_params)
+            except ValueError as e:
+                return DataResult(
+                    success=False,
+                    message=f"Ошибка параметров: {str(e)}"
+                )
 
             # Формируем результат
             if value is not None:

python_parser/docker-compose.yml

@@ -28,5 +28,16 @@ services:
       - minio
     restart: unless-stopped
 
+  streamlit:
+    build: ./streamlit_app
+    container_name: svodka_streamlit
+    ports:
+      - "8501:8501"
+    environment:
+      - API_BASE_URL=http://fastapi:8000
+    depends_on:
+      - fastapi
+    restart: unless-stopped
+
 volumes:
   minio_data: 

python_parser/run_streamlit_local.py

@@ -1,19 +1,28 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-Запуск Streamlit интерфейса для NIN Excel Parsers API
+Запуск Streamlit интерфейса локально из изолированного пакета
 """
 
 import subprocess
 import sys
 import webbrowser
-import time
+import os
 
 def main():
     """Основная функция"""
-    print("🚀 ЗАПУСК STREAMLIT ИНТЕРФЕЙСА")
-    print("=" * 50)
+    print("🚀 ЗАПУСК STREAMLIT ИЗ ИЗОЛИРОВАННОГО ПАКЕТА")
+    print("=" * 60)
     print("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен на порту 8000")
-    print("=" * 50)
+    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:
@@ -21,7 +30,7 @@ def main():
         print(f"✅ Streamlit {streamlit.__version__} установлен")
     except ImportError:
         print("❌ Streamlit не установлен")
-        print("Установите: pip install streamlit")
+        print("Установите: pip install -r requirements.txt")
         return
     
     print("\n🚀 Запускаю Streamlit...")
@@ -38,7 +47,7 @@ def main():
     # Запускаем Streamlit
     try:
         subprocess.run([
-            sys.executable, "-m", "streamlit", "run", "streamlit_app.py",
+            sys.executable, "-m", "streamlit", "run", "app.py",
             "--server.port", "8501",
             "--server.address", "localhost",
             "--server.headless", "false",

python_parser/streamlit_app.py

@@ -254,8 +254,8 @@ def main():
             
             modes = st.multiselect(
                 "Выберите режимы",
-                ["План", "Факт", "Норматив"],
-                default=["План", "Факт"],
+                ["plan", "fact", "normativ"],
+                default=["plan", "fact"],
                 key="ca_modes"
             )
             

python_parser/streamlit_app/.dockerignore

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

python_parser/streamlit_app/Dockerfile

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

python_parser/streamlit_app/README.md

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

python_parser/streamlit_app/app.py

@@ -0,0 +1,447 @@
+import streamlit as st
+import requests
+import json
+import pandas as pd
+import io
+import zipfile
+from typing import Dict, Any
+import os
+
+# Конфигурация страницы
+st.set_page_config(
+    page_title="NIN Excel Parsers API Demo",
+    page_icon="📊",
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="expanded"
+)
+
+# Конфигурация API - используем переменную окружения или значение по умолчанию
+API_BASE_URL = os.getenv("API_BASE_URL", "http://fastapi:8000")
+
+def check_api_health():
+    """Проверка доступности API"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/", timeout=5)
+        return response.status_code == 200
+    except:
+        return False
+
+def get_available_parsers():
+    """Получение списка доступных парсеров"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()["parsers"]
+        return []
+    except:
+        return []
+
+def get_parser_getters(parser_name: str):
+    """Получение информации о геттерах парсера"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/parsers/{parser_name}/getters")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        return {}
+    except:
+        return {}
+
+def get_server_info():
+    """Получение информации о сервере"""
+    try:
+        response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/server-info")
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        return {}
+    except:
+        return {}
+
+def upload_file_to_api(endpoint: str, file_data: bytes, filename: str):
+    """Загрузка файла на API"""
+    try:
+        files = {"zip_file": (filename, file_data, "application/zip")}
+        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", files=files)
+        return response.json(), response.status_code
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}, 500
+
+def make_api_request(endpoint: str, data: Dict[str, Any]):
+    """Выполнение API запроса"""
+    try:
+        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{endpoint}", json=data)
+        return response.json(), response.status_code
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}, 500
+
+def main():
+    st.title("🚀 NIN Excel Parsers API - Демонстрация")
+    st.markdown("---")
+    
+    # Проверка доступности API
+    if not check_api_health():
+        st.error(f"❌ API недоступен по адресу {API_BASE_URL}")
+        st.info("Убедитесь, что FastAPI сервер запущен")
+        return
+    
+    st.success(f"✅ API доступен по адресу {API_BASE_URL}")
+    
+    # Боковая панель с информацией
+    with st.sidebar:
+        st.header("ℹ️ Информация")
+        
+        # Информация о сервере
+        server_info = get_server_info()
+        if server_info:
+            st.subheader("Сервер")
+            st.write(f"PID: {server_info.get('process_id', 'N/A')}")
+            st.write(f"CPU ядер: {server_info.get('cpu_cores', 'N/A')}")
+            st.write(f"Память: {server_info.get('memory_mb', 'N/A'):.1f} MB")
+        
+        # Доступные парсеры
+        parsers = get_available_parsers()
+        if parsers:
+            st.subheader("Доступные парсеры")
+            for parser in parsers:
+                st.write(f"• {parser}")
+    
+    # Основные вкладки - по одной на каждый парсер
+    tab1, tab2, tab3 = st.tabs([
+        "📊 Сводки ПМ", 
+        "🏭 Сводки СА", 
+        "⛽ Мониторинг топлива"
+    ])
+    
+    # Вкладка 1: Сводки ПМ - полный функционал
+    with tab1:
+        st.header("📊 Сводки ПМ - Полный функционал")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("svodka_pm")
+        
+        # Секция загрузки файлов
+        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+        uploaded_pm = st.file_uploader(
+            "Выберите ZIP архив со сводками ПМ",
+            type=['zip'],
+            key="pm_upload"
+        )
+        
+        if uploaded_pm is not None:
+            if st.button("📤 Загрузить сводки ПМ", key="upload_pm_btn"):
+                with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                    result, status = upload_file_to_api(
+                        "/svodka_pm/upload-zip",
+                        uploaded_pm.read(),
+                        uploaded_pm.name
+                    )
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                        st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # Секция получения данных
+        st.subheader("🔍 Получение данных")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.subheader("Данные по одному ОГ")
+            
+            og_id = st.selectbox(
+                "Выберите ОГ",
+                ["SNPZ", "KNPZ", "ANHK", "AchNPZ", "UNPZ", "UNH", "NOV", 
+                 "NovKuybNPZ", "KuybNPZ", "CyzNPZ", "TuapsNPZ", "RNPK", 
+                 "NVNPO", "KLNPZ", "PurNP", "YANOS"],
+                key="pm_single_og"
+            )
+            
+            codes = st.multiselect(
+                "Выберите коды строк",
+                [78, 79, 394, 395, 396, 397, 81, 82, 83, 84],
+                default=[78, 79],
+                key="pm_single_codes"
+            )
+            
+            columns = st.multiselect(
+                "Выберите столбцы",
+                ["БП", "ПП", "СЭБ", "Факт", "План"],
+                default=["БП", "ПП"],
+                key="pm_single_columns"
+            )
+            
+            if st.button("🔍 Получить данные по ОГ", key="pm_single_btn"):
+                if codes and columns:
+                    with st.spinner("Получаю данные..."):
+                        data = {
+                            "getter": "single_og",
+                            "id": og_id,
+                            "codes": codes,
+                            "columns": columns
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_data", data)
+                        
+                        if status == 200:
+                            st.success("✅ Данные получены")
+                            st.json(result)
+                        else:
+                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                else:
+                    st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")
+        
+        with col2:
+            st.subheader("Данные по всем ОГ")
+            
+            codes_total = st.multiselect(
+                "Выберите коды строк",
+                [78, 79, 394, 395, 396, 397, 81, 82, 83, 84],
+                default=[78, 79, 394, 395],
+                key="pm_total_codes"
+            )
+            
+            columns_total = st.multiselect(
+                "Выберите столбцы",
+                ["БП", "ПП", "СЭБ", "Факт", "План"],
+                default=["БП", "ПП", "СЭБ"],
+                key="pm_total_columns"
+            )
+            
+            if st.button("🔍 Получить данные по всем ОГ", key="pm_total_btn"):
+                if codes_total and columns_total:
+                    with st.spinner("Получаю данные..."):
+                        data = {
+                            "getter": "total_ogs",
+                            "codes": codes_total,
+                            "columns": columns_total
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/svodka_pm/get_data", data)
+                        
+                        if status == 200:
+                            st.success("✅ Данные получены")
+                            st.json(result)
+                        else:
+                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                else:
+                    st.warning("⚠️ Выберите коды и столбцы")
+    
+    # Вкладка 2: Сводки СА - полный функционал
+    with tab2:
+        st.header("🏭 Сводки СА - Полный функционал")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("svodka_ca")
+        
+        # Секция загрузки файлов
+        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+        uploaded_ca = st.file_uploader(
+            "Выберите Excel файл сводки СА",
+            type=['xlsx', 'xlsm', 'xls'],
+            key="ca_upload"
+        )
+        
+        if uploaded_ca is not None:
+            if st.button("📤 Загрузить сводку СА", key="upload_ca_btn"):
+                with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                    try:
+                        files = {"file": (uploaded_ca.name, uploaded_ca.read(), "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet")}
+                        response = requests.post(f"{API_BASE_URL}/svodka_ca/upload", files=files)
+                        result = response.json()
+                        
+                        if response.status_code == 200:
+                            st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                            st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                        else:
+                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                    except Exception as e:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {str(e)}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # Секция получения данных
+        st.subheader("🔍 Получение данных")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.subheader("Параметры запроса")
+            
+            modes = st.multiselect(
+                "Выберите режимы",
+                ["План", "Факт", "Норматив"],
+                default=["План", "Факт"],
+                key="ca_modes"
+            )
+            
+            tables = st.multiselect(
+                "Выберите таблицы",
+                ["ТиП", "Топливо", "Потери"],
+                default=["ТиП", "Топливо"],
+                key="ca_tables"
+            )
+        
+        with col2:
+            st.subheader("Результат")
+            if st.button("🔍 Получить данные СА", key="ca_btn"):
+                if modes and tables:
+                    with st.spinner("Получаю данные..."):
+                        data = {
+                            "getter": "get_data",
+                            "modes": modes,
+                            "tables": tables
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/svodka_ca/get_data", data)
+                        
+                        if status == 200:
+                            st.success("✅ Данные получены")
+                            st.json(result)
+                        else:
+                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                else:
+                    st.warning("⚠️ Выберите режимы и таблицы")
+    
+    # Вкладка 3: Мониторинг топлива - полный функционал
+    with tab3:
+        st.header("⛽ Мониторинг топлива - Полный функционал")
+        
+        # Получаем информацию о геттерах
+        getters_info = get_parser_getters("monitoring_fuel")
+        
+        # Секция загрузки файлов
+        st.subheader("📤 Загрузка файлов")
+        uploaded_fuel = st.file_uploader(
+            "Выберите ZIP архив с мониторингом топлива",
+            type=['zip'],
+            key="fuel_upload"
+        )
+        
+        if uploaded_fuel is not None:
+            if st.button("📤 Загрузить мониторинг топлива", key="upload_fuel_btn"):
+                with st.spinner("Загружаю файл..."):
+                    result, status = upload_file_to_api(
+                        "/monitoring_fuel/upload-zip",
+                        uploaded_fuel.read(),
+                        uploaded_fuel.name
+                    )
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success(f"✅ {result.get('message', 'Файл загружен')}")
+                        st.info(f"ID объекта: {result.get('object_id', 'N/A')}")
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+        
+        st.markdown("---")
+        
+        # Секция получения данных
+        st.subheader("🔍 Получение данных")
+        
+        # Показываем доступные геттеры
+        if getters_info and "getters" in getters_info:
+            st.info("📋 Доступные геттеры:")
+            for getter_name, getter_info in getters_info["getters"].items():
+                st.write(f"• **{getter_name}**: {getter_info.get('description', 'Нет описания')}")
+                st.write(f"  - Обязательные параметры: {', '.join(getter_info.get('required_params', []))}")
+                if getter_info.get('optional_params'):
+                    st.write(f"  - Необязательные параметры: {', '.join(getter_info['optional_params'])}")
+        
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        
+        with col1:
+            st.subheader("Агрегация по колонкам")
+            
+            columns_fuel = st.multiselect(
+                "Выберите столбцы",
+                ["normativ", "total", "total_1"],
+                default=["normativ", "total"],
+                key="fuel_columns"
+            )
+            
+            if st.button("🔍 Получить агрегированные данные", key="fuel_total_btn"):
+                if columns_fuel:
+                    with st.spinner("Получаю данные..."):
+                        data = {
+                            "getter": "total_by_columns",
+                            "columns": columns_fuel
+                        }
+                        
+                        result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_data", data)
+                        
+                        if status == 200:
+                            st.success("✅ Данные получены")
+                            st.json(result)
+                        else:
+                            st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+                else:
+                    st.warning("⚠️ Выберите столбцы")
+        
+        with col2:
+            st.subheader("Данные за месяц")
+            
+            month = st.selectbox(
+                "Выберите месяц",
+                [f"{i:02d}" for i in range(1, 13)],
+                key="fuel_month"
+            )
+            
+            if st.button("🔍 Получить данные за месяц", key="fuel_month_btn"):
+                with st.spinner("Получаю данные..."):
+                    data = {
+                        "getter": "month_by_code",
+                        "month": month
+                    }
+                    
+                    result, status = make_api_request("/monitoring_fuel/get_data", data)
+                    
+                    if status == 200:
+                        st.success("✅ Данные получены")
+                        st.json(result)
+                    else:
+                        st.error(f"❌ Ошибка: {result.get('message', 'Неизвестная ошибка')}")
+    
+    # Футер
+    st.markdown("---")
+    st.markdown("### 📚 Документация API")
+    st.markdown(f"Полная документация доступна по адресу: {API_BASE_URL}/docs")
+    
+    # Информация о проекте
+    with st.expander("ℹ️ О проекте"):
+        st.markdown("""
+        **NIN Excel Parsers API** - это веб-сервис для парсинга и обработки Excel-файлов нефтеперерабатывающих заводов.
+        
+        **Возможности:**
+        - 📊 Парсинг сводок ПМ (план и факт)
+        - 🏭 Парсинг сводок СА
+        - ⛽ Мониторинг топлива
+        
+        **Технологии:**
+        - FastAPI
+        - Pandas
+        - MinIO (S3-совместимое хранилище)
+        - Streamlit (веб-интерфейс)
+        """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main() 

python_parser/streamlit_app/requirements.txt

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