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Python
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Python
import argparse
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import os
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import pandas as pd
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"""
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Dieses Programm kann:
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- eine Excel-Datei exportieren, in der alle aktualisierten Preise der Excel Datei aus dme work Ordner enthalten sind
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"""
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class Fetch:
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datafile = 'grid_export.xlsx'
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lib_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_LIB')
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data_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_DATA')
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in_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_WORK')
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out_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_OUT')
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sivas_prices_xls_path = os.path.join(data_dir, datafile)
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def __init__(self):
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self.read_grid_export()
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def process(self, inputfile):
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df_to_search_ids = self.read_inputfile(inputfile)
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self.create_excel_export(df_to_search_ids)
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def read_grid_export(self):
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# liest die XLS-Datei ein, in der alle Preise des kompletten Teilestamms enthalten sind
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# mit Teilenummer, Bezeichnung 1 und Laufende Materialkosten
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try:
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#self._sivas_df = pd.read_excel(self.sivas_prices_xls_path, usecols=["Teilenummer", "Bezeichnung1", "Laufende Materialkosten"])
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self._sivas_df = pd.read_excel(self.sivas_prices_xls_path)
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self._sivas_df['Teilenummer'] = self._sivas_df['Teilenummer'].astype(str)
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except FileNotFoundError:
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# XLSX-Datei wurde noch nicht ins %SIVASPRICES_WORK% kopiert
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print(f"FAILED: '{Fetch.datafile}' nicht gefunden. sollte im '{Fetch.in_dir}' liegen ...")
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def read_inputfile(self, inputfile):
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# Methode liest die Sivas Ids der Eingabedatei, um festzustellen welche Preise gesucht werden.
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try:
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df = pd.read_excel(inputfile, sheet_name='Kaufteile', usecols=["Teilenummer"])
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df['Teilenummer'] = df['Teilenummer'].astype(str)
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return df
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except FileNotFoundError:
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print(f"FAILED: '{inputfile}' nicht gefunden. sollte im '{Fetch.data_dir}' liegen ...")
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return pd.DataFrame()
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except ValueError:
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print(f"FAILED: Spalte 'Teilenummer' nicht gefunden")
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return pd.DataFrame()
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def create_excel_export(self, df_to_search_sivas_ids:pd.DataFrame, outfile):
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# Spalten in Excel-Datei: Teilenummer, Bezeichnung, Preis
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df_merged = self._sivas_df.merge(df_to_search_sivas_ids, how='inner', on='Teilenummer')
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df_merged.set_index('Teilenummer')
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df_merged.to_excel(outfile, index=False)
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print(f"OK: Excel-Datei erfolgreich in '{Fetch.out_dir}' geschrieben...")
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if __name__ == '__main__':
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parser = argparse.ArgumentParser(description='Das Programm holt die speziell gewünschten Preise aus der data/grid_export.xlsx ', prog='update_prices')
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parser.add_argument('-a', '--all', action='store_true', help='Erzeugt Excel-Dateien für alle Teilenummern in allen .xlsx Files im Work Ordner')
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parser.add_argument('-e', '--excel', action='store', help='Erzeugt Excel-Datei in der alle Teilenummern, die migriert werden müssen, aufgelistet sind')
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args = parser.parse_args()
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if args.excel:
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fetch = Fetch()
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fetch.process(args.excel)
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elif args.all:
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all_files = os.listdir(os.environ.get('SIVASPRICES_WORK'))
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fetch = Fetch()
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in_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_WORK')
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out_dir = os.environ.get('SIVASPRICES_OUT')
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for myfile in all_files:
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if not myfile.endswith(".xlsx"):
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continue
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input_xlsx = os.path.join(in_dir, myfile)
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output_xlsx = os.path.join(out_dir, 'updated_'+myfile)
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df_to_search_ids = fetch.read_inputfile(input_xlsx)
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if df_to_search_ids.empty:
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continue
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fetch.create_excel_export(df_to_search_ids, output_xlsx)
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else:
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parser.print_help()
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