consolidator

Форк
0
/
sleeve_t5.py 
59 строк · 2.7 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 'Муфта 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
            carving_type = consolidator.carving_type(row["Тип резьбы <Производство>"])
17
            diametr_led = consolidator.nearest_in_guid("Параметры по Продукту ТЭСЦ-5",
18
                f"`Производство`=='Муфта ТЭСЦ-5' and `Продукт`=='{product}'",
19
                "Доп параметр1",
20
                row["Диаметр, мм <Производство>"],
21
                "Доп параметр2")
22
            diametr_led_s = str(diametr_led).replace(".0","")
23
            strength_group = consolidator.scalar_in_guid("Группа по классу прочности для муфт", 
24
                f"`Марка стали`=='{row['Класс прочности <Производство>']}'",
25
                "Группа прочности")
26
            if pd.isna(strength_group): strength_group="ПD"
27
            print(f"{product} ; carving_type: {carving_type}; diametr_led_s: {diametr_led_s}; strength_group: {strength_group}")
28
            # Наименование_УП = Продукт & Диам_тип & " " & Гр_прочн & " " & Резьба_тип
29
            product_up=f"{product}{diametr_led_s} {strength_group} {carving_type}"
30
            row["error"] = pd.NA
31
        except Exception as exp: 
32
            row["error"] = f"{exp}"
33
        finally:
34
            row["Продукт УП"]=product_up
35
            row["Время укрупнения"]=datetime.datetime.now()
36
            return row
37
        
38
    def debug_handle(self,inputDf:pd.DataFrame,consolidator:MainConsolidator,module:str=None)->pd.DataFrame:
39
        try:
40
            if module is None: return inputDf.apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
41
            else: return inputDf[inputDf["Производство2"]==module].apply(lambda row: self.handle(row,consolidator), axis=1)
42
        except: raise
43
    
44
    def get_compiled(self):
45
        code:str=f"print('{__file__}')"
46
        try:
47
            with open(__file__,encoding="utf-8",mode="r") as f:
48
                code=f.read()
49
        except Exception as exp: 
50
            code=f"print('error: {exp}')"
51
        finally:
52
            cc = compile(code,"","exec")
53
            return cc
54

55
if __name__=="__sleeve_t5__":
56
    consolidator:MainConsolidator
57
    record:pd.Series
58
    result:pd.Series
59
    result = handler.handle(record,consolidator)
60

61

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.