consolidator

Форк
0
/
pipe_oil_t5.py 
75 строк · 3.5 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 нефтепроводная ТЭСЦ-5'
11
    @staticmethod
12
    def handle(row:pd.Series,consolidator:MainConsolidator)->pd.Series:
13
        product_up = None
14
        try:
15
            product = row["Первичный продукт"]
16
            strength_1 = consolidator.strength_by_steel(row["Марка стали <Производство>"])
17
            strength_steel = consolidator.strength_mapping(strength_1,row["Марка стали <Производство>"])
18
            strength_led = consolidator.strength_led(strength_steel[0]) # ????
19
            gmsps = consolidator.get_gmsps(strength_steel[1],product)
20

21
            # gmsps = row["ГМСПС"]
22
            thickness = row["Толщина стенки, мм <Производство>"]
23
            diametr = row["Диаметр, мм <Производство>"]
24
            diametr_led = consolidator.nearest_in_guid("Параметры по Продукту ТЭСЦ-5",
25
                f"`Производство`=='Труба нефтепроводная ТЭСЦ-5' and `Продукт`=='{product}'",
26
                "Доп параметр1",
27
                diametr,
28
                "Доп параметр1")
29
            diametr_led_s = str(diametr_led).replace(".0","")
30
            print(f"product: {product}; gmsps: {gmsps}; thickness: {thickness}; diametr: {diametr}; diametr_led: {diametr_led}; ")
31
            thickness_range = None
32
            if "ГУ" in gmsps or "ГФ" in gmsps:
33
                thickness_range = consolidator.scalar_in_guid("Параметры по Продукту ТЭСЦ-5",
34
                    f"`Производство`=='Труба нефтепроводная ТЭСЦ-5' and `Продукт`=='{product}' and `Доп параметр2` == 'ГУ' and `Мин`<={thickness}<=`Макс`","Диапазон")
35
                product_up=f"{product}{diametr_led_s} {thickness_range} ГУ"
36
            else:
37
                product_up=f"{product}{diametr_led_s} {gmsps}"
38

39
            if diametr_led==219: 
40
                product_up= product_up + " Т5"
41

42

43
            # print(f"strength_1: {strength_1}; strength_steel: {strength_steel}; strength_led: {strength_led}; gmsps_: {gmsps_}" )
44

45

46
            row["error"] = pd.NA
47
        except Exception as exp: 
48
            row["error"] = f"{exp}"
49
        finally:
50
            row["Продукт УП"]=product_up
51
            row["Время укрупнения"]=datetime.datetime.now()
52
            return row
53
        
54
    def debug_handle(self,inputDf:pd.DataFrame,consolidator:MainConsolidator,module:str=None)->pd.DataFrame:
55
        try:
56
            if module is None: return inputDf.apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
57
            else: return inputDf[inputDf["Производство2"]==module].apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
58
        except: raise
59
    
60
    def get_compiled(self):
61
        code:str=f"print('{__file__}')"
62
        try:
63
            with open(__file__,encoding="utf-8",mode="r") as f:
64
                code=f.read()
65
        except Exception as exp: 
66
            code=f"print('error: {exp}')"
67
        finally:
68
            cc = compile(code,"","exec")
69
            return cc
70

71
if __name__=="__pipe_oil_t5__":
72
    consolidator:MainConsolidator
73
    record:pd.Series
74
    result:pd.Series
75
    result = handler.handle(record,consolidator)
76

77

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.