Hilfskripte zum Extrakt aus dem Produktprogramm erstellt. Kernkonzepte in README.md und doc

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2026-04-30 15:30:43 +02:00
parent c4581f8da3
commit 61f1430821
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+39 -1
View File
@@ -12,8 +12,17 @@ Das Zielsystem besteht aus zwei Repos:
- **projekt-kunde-xyz** (pro Anlage): `anlage.json` (ERP-Export), projektspezifische Bilder, Overrides, `conf.py`, `build.py`. Bindet das Base-Repo per Symlink/Mount ein.
### Technologie-Stack
| Komponente | Technologie |
|------------------|--------------------------------------------------|
| Build-System | Sphinx (Python) |
| Textformat | reStructuredText (rST) |
| Templating | Jinja2 (Rahmenkapitel, Titelseite) |
| PDF-Erzeugung | LaTeX (pdflatex/lualatex) |
| Versionierung | Git (Gitea auf Hetzner) |
| Konfiguration | JSON (ERP-Export) + YAML (Modul-Metadaten) |
| CI/Automatisierung | Gitea Actions oder n8n |
| Bildkonvertierung | ezdxf → SVG, Pillow (Optimierung) |
Sphinx + reStructuredText + Jinja2-Templating → LaTeX → PDF. Konfiguration via JSON (ERP-Export) + YAML (Modul-Metadaten). Bildkonvertierung: ezdxf → SVG, Pillow.
### Build-Pipeline (zu implementieren)
@@ -23,6 +32,7 @@ anlage.json → build.py → Versionscheck → Abhängigkeiten auflösen (meta.y
→ pdflatex → PDF pro Sprache
```
## Projektstruktur
```text
@@ -64,6 +74,34 @@ docu_build/
└── results/ # Build-Ausgaben (nicht im Git)
```
Ein Kundenprojekt enthält nur noch die Verweise auf die verbauten Teile, overrides und additionals, also das Überschreiben von vorhandenen Texten oder Ergänzungen
```
projekt-kunde-xyz-2026/
├── conf.py # Importiert conf_base.py vom Base-Repo
├── anlage.json # ERP-Export: Maschinenauswahl + Metadaten
├── build.py # Hauptbuild-Skript
├── Makefile
├── README.md
├── images/ # Projektspezifische Bilder
│ ├── aufstellplan_halle3.pdf
│ ├── foto_abnahme_01.jpg
│ └── kundenlogo.pdf
├── overrides/ # Projektspezifische Überschreibungen
│ ├── modules/
│ │ └── weiche_typ_a/
│ │ └── beschreibung.de.rst # Überschreibt Basis wenn vorhanden
│ └── chapters/
│ └── 01_einleitung/
│ └── template.de.rst # Kundenspezifische Einleitung
├── additional/ # Kapitel die NUR dieses Projekt hat
│ ├── sonderausfuehrung_xyz.de.rst
│ └── sonderausfuehrung_xyz.en.rst
└── transport-docs-base/ ──────────── # Symlink/Mount zum Base-Repo (Share)
```
Details zur Konfiguration und Aufbau einer Doku siehe `doc/Kernkonzepte.md`.
### Kapitelstruktur
| Kapitel | Inhalt |
+222
View File
@@ -0,0 +1,222 @@
# Kernkonzepte
### anlage.json (ERP-Export)
Steuert die Zusammenstellung. Enthält Projektmetadaten, Zielsprachen, Normenregion, Liste verbauter Maschinen und Referenzen auf Zusatzkapitel.
**Beispiel:**
```json
{
"projekt": {
"nummer": "P-2026-0042",
"kunde": "Müller Automotive GmbH",
"kunde_logo": "images/kundenlogo.pdf",
"standort": "Werk Ingolstadt, Halle 3",
"sprachen": ["de", "en"],
"normen_region": "EU",
"base_version": ">=1.0.0"
},
"maschinen": [
{
"modul": "weiche_typ_a",
"anzahl": 4,
"positionen": ["W01", "W02", "W03", "W04"],
"variante": "standard"
},
{
"modul": "hubstation",
"anzahl": 2,
"positionen": ["H01", "H02"],
"variante": "schwerlast",
"optionen": ["hydraulisch"]
},
{
"modul": "antrieb_sew",
"anzahl": 12,
"positionen": ["A01-A12"]
},
{
"modul": "steuerung_siemens_s7",
"anzahl": 1,
"positionen": ["SPS01"],
"optionen": ["profinet", "hmi_tp700"]
}
],
"zusatz_kapitel": [
"additional/sonderausfuehrung_xyz"
]
}
```
### meta.yaml (Modul-Metadaten)
Pro Maschinentyp-Modul. Definiert Bezeichner, mehrsprachigen Namen, Kapitelzuordnung, Bildreferenzen und Abhängigkeiten.
**Beispiel** (`modules/weiche_typ_a/meta.yaml`):
```yaml
module: weiche_typ_a
display_name:
de: "Weiche Typ A"
en: "Switch Type A"
chapters:
- 02_sicherheit:
sections: [risikomatrix]
- 03_anlagenbeschreibung:
sections: [beschreibung, technische_daten]
- 05_wartung:
sections: [wartung, schmierplan]
images:
shared:
- photos/weiche_typ_a_foto_01.jpg
- drawings/weiche_typ_a_layout.svg
- diagrams/stromlaufplan_weiche_a.pdf
localized:
- diagramme/risikograph_weiche_a.svg
- screenshots/hmi_hauptmenu.png
module_local:
- montage_detail_01.jpg
requires:
- antrieb_sew
```
### conf.py (Projekt-Konfiguration)
Importiert die Basiskonfiguration vom gemounteten Base-Repo und setzt projektspezifische Overrides.
**Beispiel** (`projekt-kunde-xyz-2026/conf.py`):
```python
import sys
import os
from pathlib import Path
# ══ Pfad zum Base-Repo (Share/Mount) ══
BASE_DOCS = Path(os.environ.get(
"DOCS_BASE_PATH",
Path(__file__).parent / "transport-docs-base"
))
# Extensions und Basiskonfiguration importieren
sys.path.insert(0, str(BASE_DOCS / "_ext"))
sys.path.insert(0, str(BASE_DOCS))
from conf_base import * # noqa: F401, F403
# ══ Projektspezifische Overrides ══
project = "Anlagendokumentation P-2026-0042"
release = "1.0"
author = "Mista GmbH"
copyright = "2026, Mista GmbH"
# Bildpfade: Projekt → Overrides → Base (Reihenfolge = Priorität)
image_search_path = [
"images", # Projektbilder
"overrides", # Überschreibungen
str(BASE_DOCS / "assets" / "shared"), # Sprachneutrale Basis
str(BASE_DOCS / "assets" / "localized"), # Sprachspezifische Basis
str(BASE_DOCS / "modules"), # Modulbilder
]
# Sphinx-Extensions aus Base-Repo laden
extensions += [
"anlagen_builder",
"localized_figure",
"glossary_loader",
]
# Glossar-Pfad
glossary_csv_path = str(BASE_DOCS / "glossary")
# LaTeX-Templates aus Base-Repo
templates_path.insert(0, str(BASE_DOCS / "_templates"))
# LaTeX-spezifisch
latex_elements = {
"preamble": open(BASE_DOCS / "_templates" / "latex" / "preamble.tex").read(),
"maketitle": open(BASE_DOCS / "_templates" / "latex" / "maketitle.tex").read(),
"papersize": "a4paper",
"pointsize": "11pt",
}
```
### Override-Mechanismus
Suchreihenfolge beim Build:
1. `projekt/overrides/` (projektspezifisch)
2. `transport-docs-base/modules/` bzw. `chapters/` (allgemein)
Ermöglicht kundenspezifische Anpassungen ohne Base-Repo-Änderung.
### Versionskontrolle
Base-Repo hat Semver in `VERSION`. Projekt-Repo kann `"base_version": ">=2.1.0"` in anlage.json setzen. build.py prüft Kompatibilität vor dem Build.
## Mehrsprachigkeit
### Drei Ebenen
1. **Textbausteine**: Dateinamenskonvention `{name}.{lang}.rst`. Fallback auf `de` bei fehlender Übersetzung.
2. **Bilder**: `localized-figure`-Direktive löst `assets/localized/{lang}/pfad/bild.png` auf. Fallback auf `de`. Optional: Jinja2-SVG-Templates für Diagramme mit Text.
3. **Glossar**: CSV pro Sprache (`terms.{lang}.csv`), `glossary_loader.py` erzeugt Sphinx-Glossardirektiven. Im Text via `:term:`Fachbegriff`` verlinkt.
### Sprachspezifische Normen
Gesteuert über `normen_region` in anlage.json. Kapitel 02_sicherheit enthält z.B. `normen_ce.de.rst` (EU) und `normen_ukca.en.rst` (UK), Build wählt nach Region.
## Bildverwaltung
| Kategorie | Pfad | Beispiele |
|------------------|-----------------------------------|----------------------------------------------|
| Sprachneutral | `assets/shared/{typ}/` | Fotos, DXF/SVG-Zeichnungen, ISO-Symbole |
| Sprachspezifisch | `assets/localized/{lang}/{typ}/` | HMI-Screenshots, Risikographen, Typenschilder|
| Modulspezifisch | `modules/{modul}/images/` | Montagedetails |
| Projektspezifisch| `projekt/images/` | Aufstellpläne, Abnahmefotos, Kundenlogo |
Formate: SVG/PDF für Zeichnungen (vektoriell), JPG für Fotos (max 2000px, 85% Qualität).
## Build-Prozess
```
anlage.json ──→ build.py
├─ Phase 1: Konfiguration einlesen, Versionscheck
├─ Phase 2: Abhängigkeiten auflösen (meta.yaml, transitiv)
│ Overrides anwenden (Projekt > Base)
│ Fehlende Module/Bilder/Übersetzungen melden
├─ Phase 3: Sphinx-Quellen generieren (index.rst, toctrees)
│ Glossar aus CSV erzeugen
│ Jinja2-Templates mit Projektdaten füllen
└─ Phase 4: sphinx-build -b latex → pdflatex → PDF (pro Sprache)
Ausgabe:
_output/P-2026-0042_Dokumentation_DE.pdf
_output/P-2026-0042_Documentation_EN.pdf
```
## Sphinx-Extensions (zu implementieren)
### anlagen_builder.py
- Liest anlage.json + meta.yaml aller referenzierten Module
- Löst Abhängigkeiten auf (topologisch, transitiv)
- Generiert toctree-Einträge pro Kapitel
- Wendet Override-Logik an
### localized_figure.py
- Neue Direktive `.. localized-figure::`
- Löst Bildpfad nach Build-Sprache auf
- Fallback: `de` wenn Sprachversion fehlt
### glossary_loader.py
- Liest `terms.{lang}.csv` (Semikolon-getrennt)
- Erzeugt `.. glossary::` Blöcke
- Ermöglicht `:term:` Verlinkung im gesamten Dokument
## Hilfsskripte
- `scripts/dxf2svg.py` DXF → SVG Konvertierung (ezdxf)
- `scripts/optimize_images.py` Bildoptimierung vor Commit (Pillow, max 2000px)
- `scripts/validate_modules.py` Prüft meta.yaml-Konsistenz, fehlende Dateien/Übersetzungen
+290
View File
@@ -0,0 +1,290 @@
"""
collect_partnumbers.py - Sammelt 9-stellige Teilenummern aus Produktprogramm-RSTs.
Erkennt auch Bereiche wie 834372007-011 und expandiert diese zu
834372007, 834372008, 834372009, 834372010, 834372011.
Gleicht die Nummern gegen eine Excel-Stueckliste ab und schreibt
eine CSV mit Teilenummer, Quelldatei und Bezeichnung.
Verwendung:
python collect_partnumbers.py [--data-dir <pfad>]
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import csv
import logging
import os
import re
import sys
from pathlib import Path
log = logging.getLogger(__name__)
def expand_ranges(text: str) -> list[str]:
"""Findet alle 9-stelligen Nummern und Bereiche in einem Text.
Unterstuetzte Formate:
- Einzeln: 834372007
- Bereich: 834372007-011 -> 834372007..834372011
- OCR-verklebt: "834372001-005834372 007-011" bedeutet eigentlich
"834372001-005 834372007-011" -> zwei Bereiche mit gleicher Stammnummer
- Kurzbereich mit Stammnummer: "834372 007-011" -> 834372007..834372011
Returns:
Liste der gefundenen/expandierten 9-stelligen Nummern.
"""
results: list[str] = []
# Phase 1: OCR-verklebte Nummern trennen.
# "005834372" -> "005 834372" (3 Suffix-Ziffern gefolgt von 6-stelliger Stammnr)
# Wiederhole bis stabil.
cleaned = text
for _ in range(10):
prev = cleaned
# Nach einem Bereichs-Ende (-NNN) klebt eine Stammnummer (6 Ziffern) dran
cleaned = re.sub(r'-(\d{3})(\d{6})(?=\s|\d{3}-|\d{3}\s|$)', r'-\1 \2', cleaned)
if cleaned == prev:
break
# Phase 2: Tokenisieren und mit Kontext parsen.
# Tokens: 9-stellige Nummern, 6-stellige Stammnummern, NNN-NNN Bereiche,
# einzelne NNN Suffixe.
# Die Stammnummer wird aus dem letzten vollstaendigen 9-Steller oder
# expliziten 6-Steller uebernommen.
current_prefix = "" # 6-stellige Stammnummer
# Tokenize: Zifferngruppen und Bindestriche extrahieren
# Wir verarbeiten die Zeile sequentiell
token_pat = re.compile(r'\d+')
dash_pat = re.compile(r'(\d+)-(\d+)')
# Strategie: alle Zifferngruppen und ihre Kontexte finden
# Zuerst alle "Nummer-Nummer" Paare und einzelne Nummern identifizieren
segments: list[str] = []
# Aufteilen an Nicht-Ziffern-nicht-Bindestrich Grenzen
# aber Bindestrich zwischen Ziffern beibehalten
seg_pat = re.compile(r'[\d]+(?:-[\d]+)*')
segments = seg_pat.findall(cleaned)
for seg in segments:
# Fall 1: "834372007-011" (9 Stellen - 3 Stellen)
m = re.match(r'^(\d{9})-(\d{3})$', seg)
if m:
base = m.group(1)
current_prefix = base[:6]
start = int(base[6:])
end = int(m.group(2))
if end >= start:
for i in range(start, end + 1):
results.append(f"{current_prefix}{i:03d}")
else:
results.append(base)
continue
# Fall 2: "834372007" (einzelne 9-stellige Nummer)
m = re.match(r'^(\d{9})$', seg)
if m:
num = m.group(1)
current_prefix = num[:6]
if num not in results:
results.append(num)
continue
# Fall 3: "834372" (6-stellige Stammnummer, setzt Prefix)
m = re.match(r'^(\d{6})$', seg)
if m:
current_prefix = m.group(1)
continue
# Fall 4: "007-011" (3-3 Bereich mit bekanntem Prefix)
m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3})$', seg)
if m and current_prefix:
start = int(m.group(1))
end = int(m.group(2))
if end >= start:
for i in range(start, end + 1):
results.append(f"{current_prefix}{i:03d}")
continue
# Fall 5: "420" (einzelnes 3-stelliges Suffix mit bekanntem Prefix)
m = re.match(r'^(\d{3})$', seg)
if m and current_prefix:
num = f"{current_prefix}{m.group(1)}"
if num not in results:
results.append(num)
continue
# Fall 6: "200-202834372" -> nach Phase 1 Trennung sollte das
# nicht mehr vorkommen, aber als Fallback:
# Mehrere Bereiche hintereinander
sub_segs = re.findall(r'(\d{9})-(\d{3})|(\d{9})|(\d{3})-(\d{3})', seg)
for ss in sub_segs:
if ss[0] and ss[1]: # 9-3 Bereich
base = ss[0]
current_prefix = base[:6]
start = int(base[6:])
end = int(ss[1])
if end >= start:
for i in range(start, end + 1):
results.append(f"{current_prefix}{i:03d}")
elif ss[2]: # Einzelne 9-stellige
current_prefix = ss[2][:6]
if ss[2] not in results:
results.append(ss[2])
elif ss[3] and ss[4] and current_prefix: # 3-3 Bereich
start = int(ss[3])
end = int(ss[4])
if end >= start:
for i in range(start, end + 1):
results.append(f"{current_prefix}{i:03d}")
return results
RE_UNDERLINE = re.compile(r"^([=\-~\^])\1{2,}$")
def collect_from_rst(rst_path: Path) -> dict[str, str]:
"""Sammelt alle 9-stelligen Teilenummern aus einer RST-Datei.
Returns:
Dict nummer -> kapitelueberschrift in der die Nummer gefunden wurde.
"""
lines = rst_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
num_to_chapter: dict[str, str] = {}
current_heading = ""
i = 0
while i < len(lines):
line = lines[i].rstrip()
# RST-Ueberschriften erkennen:
# Variante 1: overline + title + underline (Level 1)
# Variante 2: title + underline (Level 2+)
if RE_UNDERLINE.match(line):
# Pruefen ob dies eine Underline nach einem Titel ist
if i > 0 and lines[i - 1].strip():
title = lines[i - 1].strip()
# Nur nummerierte Ueberschriften als Kapitel verwenden
if re.match(r"^\d+(\.\d+)*\s+", title):
current_heading = title
# Oder eine Overline vor einem Titel
elif i + 1 < len(lines) and lines[i + 1].strip():
title = lines[i + 1].strip()
if re.match(r"^\d+(\.\d+)*\s+", title):
current_heading = title
i += 1
continue
# Teilenummern aus der Zeile extrahieren
nums = expand_ranges(line)
for n in nums:
if n[0] in ("8", "9") and n not in num_to_chapter:
num_to_chapter[n] = current_heading
i += 1
return num_to_chapter
def load_excel_descriptions(xlsx_path: Path) -> dict[str, str]:
"""Laedt Teilenummer -> Bezeichnung aus Excel-Stueckliste."""
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook(str(xlsx_path), read_only=True)
ws = wb["Stk.-Liste SOLL"]
desc_map: dict[str, str] = {}
for row in ws.iter_rows(min_row=5, values_only=True):
tn = str(row[1]).strip() if row[1] else ""
if re.match(r"^\d{9}$", tn) and tn not in desc_map:
bez = str(row[2]).strip() if row[2] else ""
if bez:
desc_map[tn] = bez
wb.close()
return desc_map
def process(data_dir: Path) -> None:
pp_dir = data_dir / "Produktprogramm"
rst_files = sorted(pp_dir.glob("*.de.rst"))
if not rst_files:
log.error("Keine RST-Dateien in %s gefunden", pp_dir)
sys.exit(1)
# Teilenummern sammeln: nummer -> list[(quelldatei, kapitel)]
numbers: dict[str, list[tuple[str, str]]] = {}
for rst_path in rst_files:
basename = rst_path.name
num_chapters = collect_from_rst(rst_path)
log.info("%s: %d Teilenummern gefunden", basename, len(num_chapters))
for num, chapter in num_chapters.items():
numbers.setdefault(num, []).append((basename, chapter))
log.info("Gesamt: %d eindeutige Teilenummern", len(numbers))
# Excel-Bezeichnungen laden
xlsx_files = list((data_dir).glob("KA*.xlsx"))
desc_map: dict[str, str] = {}
if xlsx_files:
xlsx_path = xlsx_files[0]
log.info("Lade Excel: %s", xlsx_path.name)
desc_map = load_excel_descriptions(xlsx_path)
log.info(" %d Bezeichnungen geladen", len(desc_map))
else:
log.warning("Keine KA*.xlsx Datei gefunden in %s", data_dir)
# CSV schreiben
outfile = pp_dir / "teilenummern.csv"
matched = 0
with open(outfile, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as fh:
writer = csv.writer(fh, delimiter=";")
writer.writerow(["Teilenummer", "Quelldatei", "Kapitel", "Bezeichnung"])
for num in sorted(numbers.keys()):
entries = sorted(numbers[num], key=lambda e: e[0])
sources = ", ".join(e[0] for e in entries)
chapters = ", ".join(e[1] for e in entries if e[1])
bez = desc_map.get(num, "")
if bez:
matched += 1
writer.writerow([num, sources, chapters, bez])
log.info("CSV geschrieben: %s", outfile)
log.info(" %d Nummern, %d mit Bezeichnung, %d ohne",
len(numbers), matched, len(numbers) - matched)
def main() -> None:
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Sammelt 9-stellige Teilenummern aus Produktprogramm-RSTs"
)
parser.add_argument("--data-dir", type=Path, default=None,
help="data/ Verzeichnis (default: aus PV_DATA oder ./data)")
parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true")
args = parser.parse_args()
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG if args.verbose else logging.INFO,
format="%(levelname)-7s %(message)s",
)
if args.data_dir:
data_dir = args.data_dir.resolve()
elif os.environ.get("PV_DATA"):
data_dir = Path(os.environ["PV_DATA"]).resolve()
else:
data_dir = Path("data").resolve()
log.info("Data-Verzeichnis: %s", data_dir)
process(data_dir)
if __name__ == "__main__":
main()
+159
View File
@@ -0,0 +1,159 @@
"""
create_examples.py - Liest Stuecklisten-Daten aus Excel-Dateien im Examples-Ordner.
Verwendung:
python create_examples.py [--example-dir <pfad>]
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import logging
import sys
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path
from typing import Any
log = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class StkItem:
position: str
teilenummer: str
menge: Any
def _cell_str(value: Any) -> str:
return str(value).strip() if value is not None else ""
def _find_col_index(header_row: tuple[Any, ...], candidates: list[str]) -> int | None:
normalized = [_cell_str(v).lower() for v in header_row]
for candidate in candidates:
candidate_norm = candidate.lower()
if candidate_norm in normalized:
return normalized.index(candidate_norm)
return None
def _extract_stk_liste_ist(xlsx_path: Path) -> list[StkItem]:
import openpyxl
wb = openpyxl.load_workbook(str(xlsx_path), read_only=True, data_only=True)
if "Stk.-Liste IST" not in wb.sheetnames:
wb.close()
raise ValueError("Reiter 'Stk.-Liste IST' nicht gefunden")
ws = wb["Stk.-Liste IST"]
header_idx: tuple[int | None, int | None, int | None] | None = None
items: list[StkItem] = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
if header_idx is None:
pos_idx = _find_col_index(list(row), ["position", "pos", "pos."])
part_idx = _find_col_index(
list(row),
["teilenummer", "teilnummer", "article", "artikelnummer"],
)
qty_idx = _find_col_index(list(row), ["menge", "anzahl", "qty", "quantity"])
if pos_idx is not None and part_idx is not None and qty_idx is not None:
header_idx = (pos_idx, part_idx, qty_idx)
continue
pos_idx, part_idx, qty_idx = header_idx
assert pos_idx is not None and part_idx is not None and qty_idx is not None
position = _cell_str(row[pos_idx]) if pos_idx < len(row) else ""
teilenummer = _cell_str(row[part_idx]) if part_idx < len(row) else ""
menge = row[qty_idx] if qty_idx < len(row) else None
# Leere Zeilen ueberspringen
if not position and not teilenummer and menge in ("", None):
continue
if not position or not teilenummer:
continue
items.append(StkItem(position=position, teilenummer=teilenummer, menge=menge))
wb.close()
return items
def process_all(example_dir: Path) -> dict[str, list[dict[str, Any]]]:
"""
Durchsucht rekursiv alle Unterverzeichnisse in example_dir.
Pro Unterverzeichnis wird die erste gefundene .xlsx-Datei gelesen und aus
dem Reiter "Stk.-Liste IST" werden Position, Teilenummer, Menge extrahiert.
"""
if not example_dir.exists():
log.error("Beispiel-Verzeichnis existiert nicht: %s", example_dir)
sys.exit(1)
subdirs = sorted([p for p in example_dir.rglob("*") if p.is_dir()])
if not subdirs:
log.error("Keine Unterverzeichnisse in %s gefunden", example_dir)
sys.exit(1)
log.info("Gefunden: %d Unterverzeichnisse in %s", len(subdirs), example_dir)
result: dict[str, list[dict[str, Any]]] = {}
for folder in subdirs:
xlsx_files = sorted(folder.glob("*.xlsx"))
if not xlsx_files:
continue
xlsx_path = xlsx_files[0]
rel_folder = str(folder.relative_to(example_dir))
log.info("Verarbeite %s: %s", rel_folder, xlsx_path.name)
try:
items = _extract_stk_liste_ist(xlsx_path)
except ValueError as exc:
log.warning("%s/%s uebersprungen: %s", rel_folder, xlsx_path.name, exc)
continue
result[rel_folder] = [
{
"position": item.position,
"teilenummer": item.teilenummer,
"menge": item.menge,
}
for item in items
]
log.info("Fertig. Gelesene Verzeichnisse mit Daten: %d", len(result))
return result
def main() -> None:
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Liest Position/Teilenummer/Menge aus Example-Exceldateien"
)
parser.add_argument("--example-dir", type=Path, default=None,
help="example/ Verzeichnis (default: aus PV_EXAMPLES oder ./examples)")
parser.add_argument("--verbose", "-v", action="store_true",
help="Ausfuehrliche Ausgabe")
args = parser.parse_args()
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG if args.verbose else logging.INFO,
format="%(levelname)-7s %(message)s",
)
import os
if args.example_dir:
example_dir = args.example_dir.resolve()
elif os.environ.get("PV_EXAMPLES"):
example_dir = Path(os.environ["PV_EXAMPLES"]).resolve()
else:
example_dir = Path("example").resolve()
log.info("Beispiel-Verzeichnis: %s", example_dir)
data = process_all(example_dir)
log.info("Objekt erzeugt mit %d Schluesseln", len(data))
if __name__ == "__main__":
main()
+91 -18
View File
@@ -77,6 +77,70 @@ def extract_images(pdf_path: Path, output_dir: Path) -> int:
return count
def _extract_toc_numbers(doc) -> dict[str, str]:
"""Extrahiert Kapitelnummern aus dem Inhaltsverzeichnis des PDFs.
Sucht TOC-Seiten (Seiten mit '....' Punkt-Fuellern) und ordnet
Ueberschriftentexte ihren Kapitelnummern zu.
Returns:
Dict title_text -> kapitelnummer, z.B. {"Typen von Weichen mit Bögen": "2.3.1"}
"""
import fitz
toc_entries: dict[str, str] = {}
for page_num in range(len(doc)):
page = doc[page_num]
text = page.get_text()
# Nur TOC-Seiten verarbeiten (enthalten "....")
if "...." not in text:
continue
lines = text.splitlines()
current_number = ""
i = 0
while i < len(lines):
line = lines[i].strip()
i += 1
if not line:
continue
# TOC-Zeile: "Text ........... Seitennr"
# Kapitelnummer steht oft auf separater Zeile davor
num_match = re.match(r"^(\d+(?:\.\d+)*)\s*$", line)
if num_match:
current_number = num_match.group(1)
continue
# Zeile mit Punkt-Fuellern = TOC-Eintrag
dot_match = re.search(r"\.{4,}", line)
if dot_match:
# Text vor den Punkten extrahieren
title = line[:dot_match.start()].strip()
# Seitennummer nach den Punkten
if title and current_number:
toc_entries[title] = current_number
current_number = ""
elif title:
# Nummer koennte am Anfang des Titels stehen
nm = re.match(r"^(\d+(?:\.\d+)*)\s+(.+)", title)
if nm:
toc_entries[nm.group(2).strip()] = nm.group(1)
# Auch inline Nummern: "1.4 Abkürzungen ..... 8"
for line in lines:
line = line.strip()
dot_match = re.search(r"\.{4,}", line)
if dot_match:
title_part = line[:dot_match.start()].strip()
nm = re.match(r"^(\d+(?:\.\d+)*)\s+(.+)", title_part)
if nm:
toc_entries[nm.group(2).strip()] = nm.group(1)
return toc_entries
def extract_text_to_rst(pdf_path: Path, rst_path: Path) -> int:
"""Extrahiert Text aus PDF und schreibt ihn als .rst.
@@ -86,16 +150,31 @@ def extract_text_to_rst(pdf_path: Path, rst_path: Path) -> int:
import fitz
doc = fitz.open(str(pdf_path))
# TOC-Nummern vorab extrahieren
toc_numbers = _extract_toc_numbers(doc)
raw_lines: list[dict] = []
for page_num in range(len(doc)):
page = doc[page_num]
page_height = page.rect.height
page_dict = page.get_text("dict", flags=fitz.TEXT_PRESERVE_WHITESPACE)
for block in page_dict.get("blocks", []):
if block.get("type") != 0:
continue
for line in block.get("lines", []):
bbox = line.get("bbox", [0, 0, 0, 0])
# Positionsbasierte Kopf-/Fusszeilen-Erkennung
# Kopfzeile: Y < 100pt (Logos, Kapitelname, OMNIFLO etc.)
if bbox[1] < 100:
continue
# Fusszeile: Y > page_height - 50pt
if bbox[3] > page_height - 50:
continue
text = ""
max_size = 0.0
for span in line.get("spans", []):
@@ -109,8 +188,6 @@ def extract_text_to_rst(pdf_path: Path, rst_path: Path) -> int:
text = text.strip()
if not text:
continue
if _is_header_footer(text, page_num + 1):
continue
raw_lines.append({
"text": text,
@@ -200,6 +277,18 @@ def extract_text_to_rst(pdf_path: Path, rst_path: Path) -> int:
has_dots = "." in num
is_heading = has_dots or entry["size"] >= 12.0
# Phase 3b: Nicht-nummerierte Texte mit grosser Schrift pruefen,
# ob sie im TOC eine Kapitelnummer haben (fehlende PDF-Nummerierung)
if not is_heading and entry["size"] >= 12.0:
# Text gegen TOC abgleichen
toc_num = toc_numbers.get(text)
if toc_num:
# Nummer aus TOC voranstellen
text = f"{toc_num} {text}"
hm = RE_HEADING.match(text)
is_heading = True
log.debug(" TOC-Nummer ergaenzt: %s", text)
if is_heading:
num = hm.group(1)
heading_text = f"{num} {hm.group(2)}"
@@ -229,22 +318,6 @@ def extract_text_to_rst(pdf_path: Path, rst_path: Path) -> int:
return block_count
def _is_header_footer(text: str, page_num: int) -> bool:
"""Erkennt typische Kopf-/Fusszeilen."""
lower = text.lower().strip()
# Copyright-Zeilen
if "copyright" in lower and "schönenberger" in lower:
return True
# Seitenzahlen
if re.match(r"^seite\s+\d+$", lower):
return True
# Version/Datum Fusszeilen
if re.match(r"^version\s+\d+", lower):
return True
# "Erstellt:" / "Freigabe:" Fusszeilen
if lower.startswith("erstellt:") or lower.startswith("freigabe:"):
return True
return False