consolidator

Форк
0
/
pipe_ngp_tpc.py 
58 строк · 2.9 Кб
1
import os
2
import sys
3
import pandas as pd
4
import datetime
5
from MainConsolidator import MainConsolidator
6

7
class handler(object):
8
    @staticmethod
9
    def module_name():
10
        return 'Труба бесшовная нефтегазопроводная ТПЦ'
11
    @staticmethod
12
    def handle(row:pd.Series,consolidator:MainConsolidator)->pd.Series:
13
        product_up = "не реализовано"
14
        try:
15
            product = row["Первичный продукт"]
16
            thickness = row["Толщина стенки, мм <Производство>"]
17
            diametr = row["Диаметр, мм <Производство>"]
18
            vm_code = row['Вид материала в SAP ERP'][:4]
19
            steel_mark = row["Марка стали <Производство>"]
20
            
21
            pipe_type = consolidator.scalar_in_guid("Виды материалов ТПЦ",f"`Код`=='{vm_code}'","Тип трубы")
22
            diametr_led = consolidator.nearest_in_guid("Параметры по Продукту ТПЦ",f"`Производство`=='Труба бесшовная ТПЦ'","Диаметр",diametr,"Диаметр")
23
            diametr_led_s = str(diametr_led).replace(".0","")
24
            thickness_range = consolidator.scalar_in_guid("Параметры по Продукту ТПЦ",f"`Производство`=='Труба бесшовная ТПЦ' and `Мин`<={thickness}<=`Макс`","Диапазон")
25
            gmsps = consolidator.get_gmsps(steel_mark,product)
26
            # if pd.isna(gmsps): gmsps = f"[{steel_mark}]" # for debug
27
            print(f"{product}: {thickness}: {diametr} -> {diametr_led_s}: {pipe_type} : {gmsps} <- {steel_mark}")
28
            product_up = f"{product} Д{diametr_led_s} {thickness_range} {gmsps}"
29
            row["error"] = pd.NA
30
        except Exception as exp: 
31
            row["error"] = f"{exp}"
32
        finally:
33
            row["Продукт УП"]=product_up
34
            row["Время укрупнения"]=datetime.datetime.now()
35
            return row
36
        
37
    def debug_handle(self,inputDf:pd.DataFrame,consolidator:MainConsolidator,module:str=None)->pd.DataFrame:
38
        try:
39
            if module is None: return inputDf.apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
40
            else: return inputDf[inputDf["Производство2"]==module].apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
41
        except: raise
42
    
43
    def get_compiled(self):
44
        code:str=f"print('{__file__}')"
45
        try:
46
            with open(__file__,encoding="utf-8",mode="r") as f:
47
                code=f.read()
48
        except Exception as exp: 
49
            code=f"print('error: {exp}')"
50
        finally:
51
            cc = compile(code,"","exec")
52
            return cc
53

54
if __name__=="__pipe_ngp_tpc__":
55
    consolidator:MainConsolidator
56
    record:pd.Series
57
    result:pd.Series
58
    result = handler.handle(record,consolidator)
59

60

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.