manoraga/scud_ai
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
9c89b6592e9fbe9972ecdf190343f49880c72043
scud_ai/etl_code_snapshot.md
T

4656 lines
194 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# 📦 ETL-СЛЕПОК ИСХОДНОГО КОДА (СКУД ⟷ 1С & DB CORE)
## File: `./config.py`
```py
import os
import re
from datetime import datetime, timedelta
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "data")
SCUD_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "scud")
ZUP_1C_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "1c")
OUTPUT_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "output")
REPORTS_DIR = os.path.join(OUTPUT_DIR, "reports")
SHARE_1C_DIR = "/mnt/scud_share"
for folder in [DATA_DIR, SCUD_DIR, ZUP_1C_DIR, OUTPUT_DIR, REPORTS_DIR]:
os.makedirs(folder, exist_ok=True)
NOW = datetime.now()
DATE_TODAY = NOW.strftime("%d.%m.%Y")
if NOW.weekday() == 0:
DATE_YESTERDAY = (NOW - timedelta(days=3)).strftime("%d.%m.%Y")
else:
DATE_YESTERDAY = (NOW - timedelta(days=1)).strftime("%d.%m.%Y")
OLLAMA_URL = "http://10.121.17.227:11434/api/generate"
OLLAMA_MODEL = "qwen2.5:14b"
MODEL_NAME = OLLAMA_MODEL
KNOWLEDGE_BASE_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "knowledge_base.json")
EXCEPTIONS_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "exceptions.json")
ZUP_SQL_CONFIG = {
"driver": "{ODBC Driver 18 for SQL Server}",
"server": os.getenv("ZUP_SQL_SERVER", "ACCOUNT-01"),
"database": os.getenv("ZUP_SQL_DB", "ZUP30"),
"user": os.getenv("ZUP_SQL_USER", "scud_reader"),
"password": os.getenv("ZUP_SQL_PASS", "Rhfcysq90"),
"trust_server_certificate": "yes",
"encrypt": "no"
}
def find_dated_file(prefix, date_str, search_dirs=None):
if search_dirs is None:
search_dirs = [ZUP_1C_DIR, SCUD_DIR, DATA_DIR, "."]
date_dots = str(date_str).replace('_', '.')
date_underscores = date_dots.replace('.', '_')
for d in search_dirs:
if not os.path.exists(d):
continue
for f in os.listdir(d):
if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.csv'):
if f.lower().startswith(prefix.lower()):
if date_dots in f or date_underscores in f:
return os.path.join(d, f)
return None
def normalize_fio(fio):
if not fio or not isinstance(fio, str):
return ""
fio_clean = re.sub(r'\(.*?\)', '', fio)
fio_clean = fio_clean.replace('\xa0', ' ')
parts = fio_clean.strip().split()
return " ".join(parts).title()
def clean_scud_fio_light(fio_str):
return normalize_fio(fio_str)
def load_exceptions():
"""
Приоритетно читает исключения и белый список из SQLite таблицы exceptions_registry.
При отсутствии таблицы или пустой базе выполняет fallback на exceptions.json.
"""
try:
from services.exceptions_repo import get_all_exceptions_from_db
db_exc = get_all_exceptions_from_db()
if any(db_exc.values()):
return db_exc
except Exception:
pass
import json
if os.path.exists(EXCEPTIONS_PATH):
try:
with open(EXCEPTIONS_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
except Exception:
pass
return {"fio": [], "departments": [], "positions": [], "position_keywords": [], "include_fio": []}
```
## File: `./exceptions.json`
```json
{
"departments": [
"ОВК"
],
"positions": [
"Уборщик производственных помещений",
"Уборщик служебных помещений"
],
"fio": [
"Таткало Валерий Валерьевич",
"Петренюк Андрей Германович",
"Михалев Сергей Геннадьевич"
],
"position_keywords": [
"уборщик",
"клинер",
"дворник",
"гардероб",
"рабочий по обслуживанию"
],
"include_fio": [
"Тарасенко Александр Александрович",
"Журиков Михаил Николаевич"
]
}
```
## File: `./main_etl.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: main_etl.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
ROLE: Главная точка входа ETL-конвейера СКУД ⟷ 1С:ЗУП.
===============================================================================
"""
import os
import sys
import argparse
import logging
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from services.scud_etl.pipeline import load_best_snapshot_for_date, load_1c_files_for_date
from services.scud_etl.merger import merge_scud_and_1c, calculate_summary_metrics
from services.scud_etl.anomaly_detector import detect_registry_anomalies
from services.scud_etl.svodka_generator import generate_svodka_service
from services.scud_etl.otchet_generator import generate_otchet_service
from services.text_reporter import generate_markdown_report
from services.snapshots.retention import cleanup_old_intermediate_snapshots
from services.scud_export import run_export
from services.share_copier import copy_1c_files_from_share
from services.excel_exporter import export_raw_scud
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s")
def print_help():
print("""
===============================================================================
🛠️ SCUD ORION AI — СИСТЕМА КОНТРОЛЛИНГА И СВОДНЫХ ОТЧЕТОВ
===============================================================================
Использование:
python main_etl.py [ОПЦИИ]
Доступные аргументы:
-h, --help, help Показать эту справку и выйти
--date ДД.ММ.ГГГГ Дата расчета (по умолчанию: текущий рабочий день)
--time ЧЧ:ММ Время среза для сводки (например: 14:30)
Ищет ближайший срез (±20 мин) или запрашивает On-Demand экспорт
--snapshot ID Точный ID снапшота для расчета (например: 20260827-002)
--skip-export Пропустить выгрузку СКУД из MS SQL (работать только с SQLite)
--export-only ТОЛЬКО сделать экспорт/снапшот СКУД в БД без построения отчетов
-d, --debug Включить режим расширенной отладки
Примеры использования:
python main_etl.py
👉 Полный суточный цикл: экспорт -> отчет за вчера -> сводка за сегодня -> ИИ.
python main_etl.py --export-only
👉 Почасовой тихий срез в БД (для cron) без генерации отчетов.
python main_etl.py --date 27.08.2026 --time 12:15 --skip-export
👉 Построить сводку за 27.08 на 12:15 без запроса к внешнему MS SQL.
python main_etl.py --snapshot 20260827-001 --skip-export
👉 Расчет отчетов строго по выбранному снапшоту из SQLite.
===============================================================================
""")
def main():
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] in ("-h", "--help", "help"):
print_help()
sys.exit(0)
parser = argparse.ArgumentParser(add_help=False)
parser.add_argument("-h", "--help", action="store_true")
parser.add_argument("-d", "--debug", action="store_true")
parser.add_argument("--skip-export", action="store_true")
parser.add_argument("--export-only", action="store_true")
parser.add_argument("--date", type=str, default=None)
parser.add_argument("--time", type=str, default=None)
parser.add_argument("--snapshot", type=str, default=None)
args = parser.parse_args()
if args.help:
print_help()
sys.exit(0)
print("=" * 60)
print(f"ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С {'[DEBUG]' if args.debug else ''}")
print("=" * 60)
# Автоматическая ротация архивных почасовых срезов
if not args.skip_export and not args.snapshot:
deleted_count = cleanup_old_intermediate_snapshots(days_to_keep_all=2)
if deleted_count > 0:
print(f"[🧹] Ротация БД: очищено {deleted_count} строк промежуточных архивных срезов.")
now = datetime.now()
if args.date:
today_str = args.date.replace('_', '.')
dt_target = datetime.strptime(today_str, "%d.%m.%Y")
days_back = 3 if dt_target.weekday() == 0 else 1
yesterday_str = (dt_target - timedelta(days=days_back)).strftime("%d.%m.%Y")
else:
today_str = now.strftime("%d.%m.%Y")
if now.weekday() == 0:
yesterday_str = (now - timedelta(days=3)).strftime("%d.%m.%Y")
else:
yesterday_str = (now - timedelta(days=1)).strftime("%d.%m.%Y")
# [Этап 0] Выгрузка свежих данных СКУД
if not args.skip_export and not args.snapshot:
print(f"\n[0/5] Экспорт данных СКУД за {today_str} и {yesterday_str}...")
run_export(input_date=args.date, debug=args.debug, save_xlsx=True)
else:
print("\n[0/5] Пропуск прямого экспорта СКУД из MS SQL (--skip-export)...")
# Если запрошен режим тихого почасового среза — выходим без тяжелых генераций
if args.export_only:
print(f"\n[✓] Режим --export-only: срез зафиксирован в SQLite. Генерация отчетов пропущена.")
sys.exit(0)
# [Этап 0.5] Синхронизация файлов с шары 1С
if not args.snapshot and not args.skip_export:
print(f"\n[0.5/5] Проверка и копирование файлов 1С с шары...")
copy_1c_files_from_share()
else:
print("\n[0.5/5] Пропуск синхронизации с шары (чтение локальных данных)...")
# [Этап 1-2] Загрузка данных
print(f"\n[1-2/5] Загрузка срезов: Сегодня = {today_str}, Накануне = {yesterday_str}...")
df_scud_yesterday = load_best_snapshot_for_date(yesterday_str, prefer_final_y=True)
df_scud_today = load_best_snapshot_for_date(today_str, prefer_final_y=False)
df_staff_yesterday, df_abs_yesterday = load_1c_files_for_date(yesterday_str)
df_staff_today, df_abs_today = load_1c_files_for_date(today_str)
if df_scud_today is not None and not df_scud_today.empty:
export_raw_scud(df_scud_today, filename=f"СКУД_Сырые_данные_{today_str}.xlsx")
# [Этап 3] Детальный отчет за вчера через otchet_generator
print(f"\n[3/5] Обработка и построение детального отчета за ВЧЕРА ({yesterday_str})...")
res_otchet = generate_otchet_service(target_date=yesterday_str)
if res_otchet.get("status") == "success":
print(f"[✓] {res_otchet.get('message')}: {res_otchet.get('filepath')}")
# [Этап 4] Сводка за сегодня через svodka_generator
print(f"\n[4/5] Обработка и построение Ежедневной сводки за {today_str} {args.time or ''}...")
res_svodka = generate_svodka_service(
target_date=today_str,
target_time=args.time,
snapshot_id=args.snapshot
)
if res_svodka.get("status") == "success":
print(f"[✓] {res_svodka.get('message')}: {res_svodka.get('filepath')}")
if res_svodka.get("note"):
print(f" ℹ️ {res_svodka.get('note')}")
# [Этап 5] Формирование Markdown-сводки через ИИ-аудитора (Ollama)
print(f"\n[5/5] Формирование Markdown-сводки через ИИ-аудитора (Ollama)...")
df_merged_today = merge_scud_and_1c(df_scud_today, df_staff_today, df_abs_today)
anomalies_today = detect_registry_anomalies(df_merged_today, df_raw_scud=df_scud_today)
absent_explained = df_merged_today[
(df_merged_today['Пришел'] == False) &
(df_merged_today['Вид_отсутствия'].notna()) &
(~df_merged_today['Вид_отсутствия'].astype(str).str.startswith('Исключение'))
]
absent_unexplained = df_merged_today[
(df_merged_today['Пришел'] == False) &
(df_merged_today['Вид_отсутствия'].isna() | (df_merged_today['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) &
(df_merged_today.get('is_excluded', False) == False)
]
summary_md = generate_markdown_report(
merged_df=df_merged_today[df_merged_today.get('is_excluded', False) == False],
absent_explained=absent_explained,
absent_unexplained=absent_unexplained,
scud_present_but_absent_in_1c=pd.DataFrame(),
anomalies_list=anomalies_today,
raw_scud_df=df_scud_today,
raw_staff_df=df_staff_today,
raw_absent_df=df_abs_today,
date_str=today_str
)
os.makedirs("output", exist_ok=True)
md_file_path = f"output/Сводка_контроллинга_{today_str}.md"
with open(md_file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(summary_md)
print(f"[✓] Текстовый отчет сохранен в: {md_file_path}")
print("\n" + "=" * 60)
print("ГОТОВАЯ ТЕКСТОВАЯ СВОДКА ИИ-АУДИТОРА:")
print("=" * 60)
print(summary_md)
if __name__ == "__main__":
main()
```
## File: `./scripts/db_cli.py`
```py
import os
import sys
import argparse
import sqlite3
import pandas as pd
from datetime import datetime
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from core.repositories.scud_repo import get_building_presence
from config import DATA_DIR, DATE_TODAY, OUTPUT_DIR, EXCEPTIONS_PATH, normalize_fio
from core.database import (
get_connection,
get_available_snapshots,
get_all_rules_from_db,
load_scud_from_db_by_snapshot,
get_latest_snapshot_time
)
from services.exceptions_repo import (
get_all_exceptions_from_db,
add_exception_to_db,
remove_exception_from_db,
sync_json_to_db
)
DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "scud_orion_ai.db")
def cmd_mapping(args_list):
"""Управление подтвержденными сопоставлениями ФИО (СКУД <-> 1С:ЗУП)."""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
if not args_list or args_list[0] in ["list", "show"]:
cursor.execute("SELECT id, scud_fio, zup_fio, match_source, status FROM person_identity_mapping ORDER BY id DESC")
rows = cursor.fetchall()
print("\n🔗 СОХРАНЕННЫЕ СОПОСТАВЛЕНИЯ ФИО (person_identity_mapping):")
print("=" * 80)
if rows:
for r in rows:
print(f" #{r[0]} [{r[4]}] СКУД: '{r[1]}' ⟷ 1С: '{r[2]}' ({r[3]})")
else:
print(" — сопоставлений пока нет")
print("=" * 80 + "\n")
return
subcmd = args_list[0]
if subcmd == "add":
if len(args_list) < 3:
print("Использование: python scripts/db_cli.py mapping add 'ФИО в СКУД' 'ФИО в 1С'")
return
scud_f, zup_f = args_list[1], args_list[2]
cursor.execute("""
INSERT OR REPLACE INTO person_identity_mapping (scud_fio, zup_fio, match_source, status)
VALUES (?, ?, 'MANUAL', 'ACTIVE')
""", (scud_f.strip(), zup_f.strip()))
conn.commit()
print(f"✅ Успешно добавлена связка: '{scud_f}' ⟷ '{zup_f}'")
elif subcmd in ["del", "delete", "remove"]:
if len(args_list) < 2:
print("Использование: python scripts/db_cli.py mapping del 'ФИО в СКУД'")
return
cursor.execute("DELETE FROM person_identity_mapping WHERE scud_fio = ?", (args_list[1].strip(),))
conn.commit()
print(f"✅ Связка для '{args_list[1]}' удалена.")
def print_tool_actions():
"""Выводит реестр декларативных действий инструментов и шаблоны кнопок."""
print("\n" + "=" * 110)
print("🧰 ДЕКЛАРАТИВНЫЙ РЕЕСТР ДЕЙСТВИЙ ИНСТРУМЕНТОВ (tool_action_registry):")
print("=" * 110)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute("""
SELECT id, tool_name, category, bypass_llm, success_template, follow_up_question, buttons_json
FROM tool_action_registry
WHERE is_active = 1
ORDER BY id ASC
""")
rows = cursor.fetchall()
if not rows:
print("Таблица tool_action_registry пуста.")
else:
for r in rows:
print(f"ID: {r[0]} | Tool: [{r[1]}] | Категория: {r[2]} | Bypass LLM: {'ДА (0.05с)' if r[3] else 'НЕТ'}")
print(f" • Сообщение: {r[4]}")
if r[5]:
print(f" • Вопрос: {r[5]}")
print(f" • Кнопки: {r[6]}")
print("-" * 110)
except Exception as e:
print(f"Таблица tool_action_registry недоступна: {e}")
print("=" * 110 + "\n")
def print_stats():
"""Выводит общую статистику по записям в таблицах БД."""
print("\n" + "=" * 60)
print("📊 СТАТИСТИКА БАЗЫ ДАННЫХ SQLITE (scud_orion_ai.db):")
print("=" * 60)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
tables = [
'scud_logs', 'scud_events_raw', 'zup_staff', 'zup_absences', 'anomalies_history',
'ai_knowledge_base', 'chat_messages', 'session_states',
'system_prompt_nodes', 'tasks', 'exceptions_registry'
]
for t in tables:
try:
cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {t}")
cnt = cursor.fetchone()[0]
print(f" • Таблица [{t:<22}]: {cnt:>6} записей")
except Exception:
pass
print("=" * 60 + "\n")
def print_snapshots_list(date_str=None):
"""Выводит реестр снапшотов с отображением даты и точного времени среза."""
rows = get_available_snapshots(date_str)
print("\n" + "=" * 105)
print(f"📸 РЕЕСТР СОХРАНЕННЫХ СНАПШОТОВ (СВЕРХУ СВЕЖИЕ) {'ЗА ЛОГИ ' + date_str if date_str else ''}:")
print("=" * 105)
header = f"{'ID снапшота':<16} | {'Дата снапшота (создания)':<24} | {'Дата и время среза':<20} | {'Записей':<8}"
print(header)
print("-" * 105)
if not rows:
print("Снапшотов пока нет.")
print("=" * 105 + "\n")
return
def snapshot_sort_key(row):
snap_id = row[0] or ""
snap_time = row[2] or ""
seq_num = 0
if "-" in snap_id:
parts = snap_id.replace("Y", "").split("-")
if len(parts) > 1 and parts[1].isdigit():
seq_num = int(parts[1])
return (snap_time, seq_num)
sorted_rows = sorted(rows, key=snapshot_sort_key, reverse=True)
for r in sorted_rows:
snap_id = r[0] if r[0] else '----------'
log_date = r[1] if r[1] else '—'
snap_time = r[2] if r[2] else '—'
count = r[3]
time_part = "—"
if snap_time and " " in snap_time:
time_part = snap_time.split(" ")[1]
slice_datetime_str = f"{log_date} {time_part}" if time_part != "—" else log_date
formatted_snap_id = f" {snap_id}" if not snap_id.startswith("Y") else snap_id
print(f"{formatted_snap_id:<16} | {snap_time:<24} | {slice_datetime_str:<20} | {count:<8}")
print("=" * 105 + "\n")
def delete_snapshot_by_id(snapshot_id: str):
"""Удаляет конкретный снапшот из таблицы scud_logs по его ID."""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_logs WHERE snapshot_id = ?", (snapshot_id,))
deleted_count = cursor.rowcount
conn.commit()
print(f"\n[✓] Успешно удален снапшот [{snapshot_id}]. Удалено строк: {deleted_count}\n")
return deleted_count
def delete_snapshots_by_date(date_str: str):
"""Удаляет все снапшоты за указанную дату (например, '04.08.2026')."""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_logs WHERE log_date = ? OR snapshot_id LIKE ?", (date_str, f"%{date_str.replace('.', '')}%"))
deleted_count = cursor.rowcount
conn.commit()
print(f"\n[✓] Успешно удалены все снапшоты за дату [{date_str}]. Удалено строк: {deleted_count}\n")
return deleted_count
def inspect_scud(snapshot_id=None, date_str=None, export_xlsx=None):
"""Инспектирует логи СКУД за выбранный снапшот или дату и опционально сохраняет XLSX."""
target_date = date_str if date_str else DATE_TODAY
print("\n" + "=" * 115)
if snapshot_id:
print(f"🔍 ИНСПЕКЦИЯ СКУД ПО СНАПШОТУ [{snapshot_id}] (Дата среза: {target_date}):")
else:
print(f"🔍 ИНСПЕКЦИЯ СКУД ЗА ТЕКУЩУЮ ДАТУ [{target_date}] (ПОСЛЕДНИЙ СРЕЗ):")
print("=" * 115)
df = load_scud_from_db_by_snapshot(target_date, snapshot_param=snapshot_id)
if df is None or df.empty:
print("Записи СКУД не найдены.")
print("=" * 115 + "\n")
return
fio_col = next((c for c in ['Сотрудник', 'fio', 'fio_clean'] if c in df.columns), None)
dept_col = next((c for c in ['Подразделение', 'department_scud', 'department'] if c in df.columns), None)
pos_col = next((c for c in ['Должность', 'position'] if c in df.columns), None)
in_col = next((c for c in ['Начало_дня', 'time_in'] if c in df.columns), None)
first_act_col = next((c for c in ['Первая_активность', 'first_activity'] if c in df.columns), None)
out_col = next((c for c in ['Конец_дня', 'time_out'] if c in df.columns), None)
dur_col = next((c for c in ['Находился_в_здании', 'time_in_building', 'duration'] if c in df.columns), None)
present_col = next((c for c in ['Пришел', 'is_present'] if c in df.columns), None)
anom_col = 'anomaly_flag' if 'anomaly_flag' in df.columns else None
snap_col = 'snapshot_id' if 'snapshot_id' in df.columns else None
total = len(df)
if present_col:
present_cnt = len(df[df[present_col].astype(str).str.lower().isin(['true', '1'])])
else:
present_cnt = 0
absent_cnt = total - present_cnt
print(f"Всего записей: {total} | Присутствовали: {present_cnt} | Отсутствовали: {absent_cnt}")
print("-" * 115)
display_cols = [c for c in [fio_col, dept_col, in_col, first_act_col, out_col, dur_col, present_col, anom_col, snap_col] if c]
print(df[display_cols].head(30).to_string(index=False))
if len(df) > 30:
print(f"\n... и ещё {len(df) - 30} строк.")
if export_xlsx:
out_path = export_xlsx if export_xlsx.endswith('.xlsx') else f"{export_xlsx}.xlsx"
if not os.path.isabs(out_path):
out_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, out_path)
df.to_excel(out_path, index=False)
print("\n" + "*" * 115)
print(f"[✓] УСПЕШНЫЙ ЭКСПОРТ ДЕБАГ-ФАЙЛА В EXCEL: {out_path}")
print("*" * 115)
print("=" * 115 + "\n")
def print_absences(date_str=None):
"""Выводит список официально отсутствующих сотрудников из 1С:ЗУП за выбранный день."""
target_date = date_str if date_str else DATE_TODAY
print("\n" + "=" * 90)
print(f"📋 ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОТСУТСТВИЯ ИЗ 1С:ЗУП ЗА ДАТУ [{target_date}]:")
print("=" * 90)
with get_connection() as conn:
df = pd.read_sql_query(
"SELECT fio as 'ФИО', absence_type as 'Причина отсутствия 1С' FROM zup_absences WHERE absence_date = ? ORDER BY absence_type, fio",
conn,
params=(target_date,)
)
if df.empty:
print(f"Записи об отсутствиях 1С за {target_date} в базе не найдены.")
else:
print(f"Всего зафиксировано документов 1С: {len(df)}")
print("-" * 90)
print(df.to_string(index=False))
print("=" * 90 + "\n")
def print_anomalies():
"""Выводит список аномалий СКУД из БД."""
print("\n" + "=" * 80)
print("🚨 ИСТОРИЯ НАЙДЕННЫХ АНОМАЛИЙ СКУД ⟷ 1С:")
print("=" * 80)
with get_connection() as conn:
df = pd.read_sql_query("SELECT anomaly_date, fio, anomaly_type, details FROM anomalies_history ORDER BY id DESC LIMIT 50", conn)
if df.empty:
print("Аномалии не найдены.")
else:
print(df.to_string(index=False))
print("=" * 80 + "\n")
def print_rules():
"""Выводит правила базы знаний ИИ."""
rules = get_all_rules_from_db()
print("\n" + "=" * 80)
print("🧠 ПРАВИЛА БАЗЫ ЗНАНИЙ ИИ:")
print("=" * 80)
if not rules:
print("База знаний пуста.")
else:
for idx, r in enumerate(rules, 1):
print(f" {idx}. {r}")
print("=" * 80 + "\n")
def dump_all_to_excel(out_filename="db_dump_full.xlsx"):
"""Дампит всю базу SQLite во многостраничный Excel."""
out_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, out_filename)
print(f"\n[🔄] Создание полного дампа БД в файл: {out_path} ...")
with get_connection() as conn, pd.ExcelWriter(out_path, engine='openpyxl') as writer:
for table in ['scud_logs', 'zup_staff', 'zup_absences', 'anomalies_history', 'ai_knowledge_base', 'chat_messages', 'session_states', 'system_prompt_nodes', 'tasks', 'exceptions_registry']:
try:
df = pd.read_sql_query(f"SELECT * FROM {table}", conn)
df.to_excel(writer, sheet_name=table[:31], index=False)
except Exception:
pass
print(f"[✓] Дамп успешно сохранен: {out_path}\n")
def print_system_prompts():
"""Выводит все системные промпты из базы данных."""
print("\n" + "=" * 80)
print("📝 СИСТЕМНЫЕ ПРОМПТЫ (system_prompt_nodes):")
print("=" * 80)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute("SELECT section_id, item_id, content, is_active, updated_at FROM system_prompt_nodes ORDER BY section_id ASC, item_id ASC")
rows = cursor.fetchall()
except Exception:
rows = []
if not rows:
print("Таблица system_prompt_nodes пуста.")
else:
for r in rows:
print(f"Раздел {r[0]}.{r[1]} | Active: {r[3]} | Updated: {r[4]}")
print(f" {r[2]}")
print("-" * 80)
print("=" * 80 + "\n")
def print_session_states():
"""Выводит текущие активные сессии и превью (session_states)."""
print("\n" + "=" * 80)
print("🔄 АКТИВНЫЕ СЕССИИ И ПРЕВЬЮ (session_states):")
print("=" * 80)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT session_id, state_type, updated_at, pending_data FROM session_states")
rows = cursor.fetchall()
if not rows:
print("Таблица session_states пуста (нет активных превью).")
else:
for r in rows:
print(f"Session: {r[0]} | Type: {r[1]} | Updated: {r[2]}")
print("-" * 80)
print(f"Pending Data:\n{r[3]}\n")
print("=" * 80 + "\n")
def print_chat_messages(session_id=None, limit=50):
"""Выводит таблицу истории сообщений чата (контекст)."""
print("\n" + "=" * 105)
print(f"💬 ИСТОРИЯ СООБЩЕНИЙ ЧАТА (chat_messages) {f'для сессии: {session_id}' if session_id else 'все сессии'}:")
print("=" * 105)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
if session_id:
cursor.execute("""
SELECT id, session_id, role, content, is_ephemeral, created_at
FROM chat_messages
WHERE session_id = ?
ORDER BY id ASC
LIMIT ?
""", (session_id, limit))
else:
cursor.execute("""
SELECT id, session_id, role, content, is_ephemeral, created_at
FROM chat_messages
ORDER BY id DESC
LIMIT ?
""", (limit,))
rows = cursor.fetchall()
if not rows:
print("Таблица chat_messages пуста.")
else:
if not session_id:
rows = list(reversed(rows))
for r in rows:
msg_id, sess, role, content, ephemeral, created = r
eph_marker = " [ЭФЕМЕРНОЕ]" if ephemeral else ""
print(f"[{msg_id}] {created} | Сессия: {sess} | Роль: {role.upper()}{eph_marker}")
print("-" * 105)
content_preview = content if content else ""
print(f"{content_preview}")
print("=" * 105)
print("\n")
def purge_chat_context(session_id=None, purge_all=False):
"""
Очистка контекста сообщений:
- По умолчанию: удаляет эфемерные сообщения, осиротевшие превью и сбрасывает стейты сессий.
- purge_all=True (--all): полностью очищает всю таблицу chat_messages и сбрасывает сессии.
"""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
if purge_all:
if session_id:
cursor.execute("DELETE FROM chat_messages WHERE session_id = ?", (session_id,))
cursor.execute("DELETE FROM session_states WHERE session_id = ?", (session_id,))
else:
cursor.execute("DELETE FROM chat_messages")
cursor.execute("DELETE FROM session_states")
deleted_msgs = cursor.rowcount
conn.commit()
print(f"\n[✓] Полная очистка истории выполнена! Удалено сообщений: {deleted_msgs}\n")
return
query = """
DELETE FROM chat_messages
WHERE is_ephemeral = 1
OR content LIKE '%Предпросмотр изменений%'
OR content LIKE '%Удален пункт:%'
OR content LIKE '%добавлен пункт:%'
"""
if session_id:
cursor.execute(query + " AND session_id = ?", (session_id,))
cursor.execute("DELETE FROM session_states WHERE session_id = ?", (session_id,))
else:
cursor.execute(query)
cursor.execute("DELETE FROM session_states")
deleted_msgs = cursor.rowcount
conn.commit()
print(f"\n[✓] Умная зачистка контекста выполнена! Удалено сообщений: {deleted_msgs}\n")
# ⭐️ Новые функции управления исключениями (Exceptions & Whitelist)
def print_exceptions():
"""Выводит реестр исключений и белый список сотрудников из базы SQLite."""
exc = get_all_exceptions_from_db()
print("\n" + "=" * 80)
print("📋 РЕЕСТР ИСКЛЮЧЕНИЙ И БЕЛЫЙ СПИСОК (exceptions_registry):")
print("=" * 80)
for cat, items in exc.items():
print(f"[{cat.upper()}] ({len(items)} шт.):")
if items:
for it in items:
print(f" • {it}")
else:
print(" — пусто")
print("-" * 80)
print("=" * 80 + "\n")
def print_building_presence(date_str: str, all_statuses: bool = False):
"""Выводит оперативный список сотрудников, находящихся в здании."""
records = get_building_presence(date_str, only_inside=not all_statuses)
title = f"КТО СЕЙЧАС В ЗДАНИИ [{date_str}]" if not all_statuses else f"ОПЕРАТИВНЫЙ СТАТУС СОТРУДНИКОВ [{date_str}]"
print("\n" + "=" * 80)
print(f"🏢 {title} (Всего: {len(records)})")
print("=" * 80)
if not records:
print(" Нет данных о проходах за указанную дату.")
else:
print(f"{'ФИО':<35} | {'Подразделение':<15} | {'Время':<10} | {'Статус':<8}")
print("-" * 80)
for r in records:
time_short = r['last_event_time'].split()[-1][:8] if ' ' in r['last_event_time'] else r['last_event_time'][:8]
print(f"{r['fio']:<35} | {r['department'][:15]:<15} | {time_short:<10} | {r['status']:<8}")
print("=" * 80 + "\n")
HELP_TEXT = """
CLI-утилита инспекции и управления SQLite базой данных СКУД (scud_orion_ai.db)
ДОСТУПНЫЕ КОМАНДЫ:
stats -- Общая статистика строк по всем таблицам БД
snapshots [ДД.ММ.ГГГГ] -- Посмотреть реестр снапшотов (опционально за конкретную дату)
scud [ДД.ММ.ГГГГ] [--snapshot ID] [--export-xlsx NAME] -- Инспекция логов СКУД по дате/снапшоту и экспорт в Excel
in_building [ДД.ММ.ГГГГ] [--all] -- Оперативный статус: кто сейчас в здании (или все статусы с флагом --all)
absences [ДД.ММ.ГГГГ] -- Посмотреть список официально отсутствующих из 1С:ЗУП
anomalies -- Посмотреть историю найденных аномалий СКУД ⟷ 1С
rules -- Посмотреть правила Базы Знаний ИИ из SQLite
prompts -- Посмотреть узлы системного промпта (system_prompt_nodes)
tools -- Посмотреть реестр действий инструментов и кнопок (tool_action_registry)
sessions -- Посмотреть активные сессии и превью (session_states)
context [session_id] [--limit N] -- Посмотреть таблицу контекста сообщений чата (chat_messages)
context purge [session_id] [--all] -- Очистить контекст (умная зачистка или полная с флагом --all)
dump [output.xlsx] -- Полный дамп всех таблиц БД в многостраничный Excel
snapshot del [ID] или [--day ДД.ММ.ГГГГ] -- Удаление снапшота по ID или всех за выбранный день
exceptions [list] -- Посмотреть реестр исключений и белый список (SQLite)
exceptions add -c CATEGORY -v VALUE [-m COMMENT] -- Добавить исключение (fio, include_fio, departments, positions, position_keywords)
exceptions del -c CATEGORY -v VALUE -- Удалить исключение из БД
exceptions sync -- Синхронизировать exceptions.json -> SQLite
ПРИМЕРЫ ЗАПУСКА:
python scripts/db_cli.py stats
python scripts/db_cli.py snapshots 06.08.2026
python scripts/db_cli.py scud 06.08.2026 --export-xlsx срез_четверг
python scripts/db_cli.py in_building 07.09.2026
python scripts/db_cli.py in_building 07.09.2026 --all
python scripts/db_cli.py absences 07.08.2026
python scripts/db_cli.py prompts
python scripts/db_cli.py tools
python scripts/db_cli.py sessions
python scripts/db_cli.py context web_session_main --limit 20
python scripts/db_cli.py context purge
python scripts/db_cli.py context purge --all
python scripts/db_cli.py context purge web_session_main --all
python scripts/db_cli.py snapshot del Y20260805-007
python scripts/db_cli.py dump my_dump.xlsx
python scripts/db_cli.py exceptions
python scripts/db_cli.py exceptions add -c include_fio -v "Тарасенко Александр Александрович"
python scripts/db_cli.py exceptions add -c fio -v "Михалев Сергей Геннадьевич" -m "Уборщик"
python scripts/db_cli.py exceptions del -c fio -v "Михалев Сергей Геннадьевич"
python scripts/db_cli.py exceptions sync
"""
def main():
if any(arg in sys.argv for arg in ['-h', '--help']):
print(HELP_TEXT)
sys.exit(0)
parser = argparse.ArgumentParser(
description=HELP_TEXT,
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
add_help=False
)
parser.add_argument('command', nargs='?', default=None, choices=[
'stats', 'snapshots', 'scud', 'absences', 'anomalies',
'rules', 'prompts', 'sessions', 'dump', 'snapshot',
'tools', 'context', 'in_building', 'exceptions'
], help="Основная команда")
parser.add_argument('action', nargs='?', default=None, help="Действие ('del', 'purge', 'add', 'sync') или дата/сессия")
parser.add_argument('param', nargs='?', default=None, help="Параметр (дата, ID снапшота, session_id, имя файла)")
parser.add_argument('-c', '--category', type=str, default=None, choices=['departments', 'positions', 'fio', 'position_keywords', 'include_fio'], help="Категория исключения")
parser.add_argument('-v', '--value', type=str, default=None, help="Значение исключения (ФИО, отдел, должность)")
parser.add_argument('-m', '--comment', type=str, default="", help="Комментарий к исключению")
parser.add_argument('--snapshot', type=str, default=None, help="ID конкретного снапшота для инспекции")
parser.add_argument('--export-xlsx', type=str, default=None, help="Экспорт среза СКУД в Excel-файл")
parser.add_argument('--day', type=str, default=None, help="Удалить снапшоты за конкретный день (ДД.ММ.ГГГГ)")
parser.add_argument('--limit', type=int, default=50, help="Лимит выводимых сообщений чата (для команды context)")
parser.add_argument('--all', action='store_true', help="Полная очистка всех сообщений (для команды context purge)")
if len(sys.argv) == 1:
print_stats()
return
args = parser.parse_args()
if args.command == 'stats':
print_stats()
elif args.command == 'snapshots':
date_val = args.action or args.param
print_snapshots_list(date_str=date_val)
elif args.command == 'scud':
date_val = args.action or args.param
inspect_scud(snapshot_id=args.snapshot, date_str=date_val, export_xlsx=args.export_xlsx)
elif args.command == 'absences':
date_val = args.action or args.param
print_absences(date_str=date_val)
elif args.command == 'anomalies':
print_anomalies()
elif args.command == 'rules':
print_rules()
elif args.command == 'prompts':
print_system_prompts()
elif args.command == 'sessions':
print_session_states()
elif args.command == 'tools':
print_tool_actions()
elif args.command in ('in_building', 'presence'):
# Принимаем дату из позиционного параметра action (или param), либо берем текущую
target_date = args.action if args.action else datetime.now().strftime("%d.%m.%Y")
print_building_presence(target_date, all_statuses=args.all)
elif args.command == 'context':
if args.action in ['purge', 'clear']:
is_all = args.all or (args.param == '--all')
sess_id = None if (args.param == '--all' or not args.param) else args.param
purge_chat_context(session_id=sess_id, purge_all=is_all)
else:
sess_id = args.action if args.action else None
print_chat_messages(session_id=sess_id, limit=args.limit)
elif args.command == 'dump':
filename = args.action or args.param or "db_dump_full.xlsx"
dump_all_to_excel(filename)
elif args.command == 'snapshot':
if args.action == 'del':
if args.day:
delete_snapshots_by_date(args.day)
elif args.param:
delete_snapshot_by_id(args.param)
else:
print("\n[❌] Ошибка: Не указан ID снапшота или параметр --day для удаления.")
print("Пример: python scripts/db_cli.py snapshot del Y20260805-007\n")
else:
print(f"\n[❌] Ошибка: Неизвестное действие '{args.action}' для команды snapshot.")
print("Используйте: python scripts/db_cli.py snapshot del [ID или --day 'ДД.ММ.ГГГГ']\n")
elif args.command == 'exceptions':
if args.action == 'add':
if not args.category or not args.value:
print("\n[❌] Ошибка: Для добавления исключения укажите флаги -c/--category и -v/--value")
print("Пример: python scripts/db_cli.py exceptions add -c include_fio -v \"Тарасенко Александр Александрович\"\n")
return
if add_exception_to_db(args.category, args.value, args.comment):
print(f"\n[✓] Успешно добавлено исключение: [{args.category}] {args.value}\n")
else:
print(f"\n[❌] Ошибка добавления исключения [{args.category}] {args.value}\n")
elif args.action in ['del', 'delete', 'remove']:
if not args.category or not args.value:
print("\n[❌] Ошибка: Для удаления исключения укажите флаги -c/--category и -v/--value")
print("Пример: python scripts/db_cli.py exceptions del -c fio -v \"Михалев Сергей Геннадьевич\"\n")
return
if remove_exception_from_db(args.category, args.value):
print(f"\n[✓] Успешно удалено исключение: [{args.category}] {args.value}\n")
else:
print(f"\n[⚠️] Запись не найдена в базе: [{args.category}] {args.value}\n")
elif args.action == 'sync':
sync_json_to_db()
print("\n[✓] Синхронизация exceptions.json -> SQLite успешно завершена.\n")
else:
print_exceptions()
else:
print("\n[❌] Ошибка: Неизвестная команда.")
print(HELP_TEXT)
if __name__ == "__main__":
main()
```
## File: `./scripts/cron/run_hourly_snapshot.sh`
```bash
#!/bin/bash
set -e
cd /home/puh/projects/scud_ai
mkdir -p /home/puh/projects/scud_ai/logs
echo "[CRON HOURLY START] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_hourly.log
/home/puh/scud_orion_ai_v2/venv/bin/python /home/puh/projects/scud_ai/services/scud_export.py >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_hourly.log 2>&1
echo "[CRON HOURLY FINISH] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_hourly.log
```
## File: `./scripts/cron/run_reports_only.sh`
```bash
#!/bin/bash
set -e
cd /home/puh/projects/scud_ai
mkdir -p /home/puh/projects/scud_ai/logs
echo "[CRON REPORTS START] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_reports.log
/home/puh/scud_orion_ai_v2/venv/bin/python /home/puh/projects/scud_ai/main_etl.py --use-existing-snapshot >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_reports.log 2>&1
echo "[CRON REPORTS FINISH] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_reports.log
```
## File: `./scripts/cron/run_cron_etl.sh`
```bash
#!/bin/bash
set -e
cd /home/puh/projects/scud_ai
mkdir -p /home/puh/projects/scud_ai/logs
echo "==================================================" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log
echo "[CRON START] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log
echo "==================================================" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log
/home/puh/scud_orion_ai_v2/venv/bin/python /home/puh/projects/scud_ai/main_etl.py >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log 2>&1
echo "[CRON FINISH] $(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log
echo "" >> /home/puh/projects/scud_ai/logs/cron_etl.log
```
## File: `./core/connection.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: core/connection.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
ROLE: Единый менеджер подключений к базе данных SQLite (WAL mode, timeouts).
===============================================================================
"""
import os
import sqlite3
from config import DATA_DIR
DB_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "scud_orion_ai.db")
def get_connection(row_factory: bool = False) -> sqlite3.Connection:
"""
Создает оптимизированное подключение к SQLite.
row_factory=True возвращает sqlite3.Row для доступа к полям по имени.
"""
conn = sqlite3.connect(DB_PATH, timeout=30.0)
if row_factory:
conn.row_factory = sqlite3.Row
conn.execute("PRAGMA foreign_keys = ON;")
conn.execute("PRAGMA journal_mode = WAL;")
conn.execute("PRAGMA synchronous = NORMAL;")
return conn
```
## File: `./core/database.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: core/database.py
ROLE: Фасад ядра базы данных с полной обратной совместимостью импортов.
===============================================================================
"""
from core.connection import get_connection, DB_PATH
from core.schema import init_all_tables
from core.repositories.scud_repo import (
has_scud_logs_for_date,
has_yesterday_final_snapshot,
get_or_create_snapshot_id,
save_scud_to_db,
get_latest_snapshot_time,
load_scud_from_db_by_snapshot,
get_available_snapshots,
delete_snapshot_by_id,
delete_snapshots_by_date
)
from core.repositories.zup_repo import (
save_staff_to_db,
load_staff_from_db,
save_absences_to_db,
load_absences_from_db,
save_anomalies_to_db,
get_all_rules_from_db,
add_rule_to_db,
get_department_synonyms_dict,
add_department_synonym_to_db
)
init_db = init_all_tables
```
## File: `./core/schema.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: core/schema.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
ROLE: DDL-схемы таблиц, создание индексов и инициализация базы данных.
===============================================================================
"""
import logging
from core.connection import get_connection
logger = logging.getLogger("DB_SCHEMA")
def init_all_tables() -> None:
"""Инициализирует все таблицы и индексы системы."""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
# 1. Логи СКУД
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scud_logs (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
log_date TEXT NOT NULL,
fio TEXT NOT NULL,
fio_clean TEXT NOT NULL,
department TEXT,
position TEXT,
time_in TEXT,
first_activity TEXT DEFAULT '—',
time_out TEXT,
time_in_building TEXT,
is_present INTEGER NOT NULL,
anomaly_flag TEXT DEFAULT 'NONE',
snapshot_time TEXT DEFAULT NULL,
snapshot_id TEXT DEFAULT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# 1.1 Сырые физические события турникетов СКУД (для перекуров и оперативного статуса)
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS scud_events_raw (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
log_date TEXT NOT NULL,
time_val TEXT NOT NULL,
hoz_organ INTEGER NOT NULL,
fio TEXT NOT NULL,
fio_clean TEXT NOT NULL,
department TEXT,
event_code INTEGER NOT NULL,
mode INTEGER NOT NULL,
door_index INTEGER DEFAULT 1,
direction TEXT NOT NULL, -- 'IN' или 'OUT'
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# 2. Кадровые реестры 1С
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zup_staff (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
snapshot_date TEXT NOT NULL,
fio TEXT NOT NULL,
fio_clean TEXT NOT NULL,
department TEXT,
position TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zup_absences (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
absence_date TEXT NOT NULL,
fio TEXT NOT NULL,
fio_clean TEXT NOT NULL,
absence_type TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# 3. Аномалии, база знаний и синонимы
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS anomalies_history (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
anomaly_date TEXT NOT NULL,
fio TEXT NOT NULL,
anomaly_type TEXT NOT NULL,
details TEXT NOT NULL,
human_status TEXT DEFAULT 'Pending',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_knowledge_base (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
rule_text TEXT UNIQUE NOT NULL,
added_by TEXT DEFAULT 'Human',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS department_synonyms (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
short_name TEXT UNIQUE NOT NULL,
full_name TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# 4. Исключения и Кэш сопоставлений личностей (ИИ / Ручной)
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS exceptions_registry (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
category TEXT NOT NULL,
value TEXT NOT NULL,
comment TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(category, value)
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS person_identity_mapping (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
scud_fio TEXT NOT NULL,
zup_fio TEXT NOT NULL,
scud_dept TEXT,
zup_dept TEXT,
match_source TEXT DEFAULT 'AI', -- 'AI', 'MANUAL', 'EXACT'
status TEXT DEFAULT 'ACTIVE', -- 'ACTIVE', 'PROPOSED', 'REJECTED'
confidence REAL DEFAULT 1.0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(scud_fio, zup_fio)
);
""")
# 5. Узлы системного промпта, сессии, сообщения и задачи
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS system_prompt_nodes (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
prompt_name TEXT DEFAULT 'main_agent',
section_id INTEGER NOT NULL,
item_id INTEGER NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
is_active INTEGER DEFAULT 1,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(prompt_name, section_id, item_id)
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS session_states (
session_id TEXT PRIMARY KEY,
state_type TEXT NOT NULL,
pending_data TEXT,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_messages (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
session_id TEXT NOT NULL,
role TEXT NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
is_ephemeral INTEGER DEFAULT 0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
task_id TEXT,
module TEXT DEFAULT 'general',
title TEXT NOT NULL,
priority TEXT DEFAULT 'MEDIUM',
status TEXT DEFAULT 'BACKLOG',
due_date TEXT,
user_id INTEGER DEFAULT 1,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
# 6. Индексы
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_scud_date ON scud_logs(log_date);")
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_scud_fio ON scud_logs(fio_clean);")
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_mapping_scud ON person_identity_mapping(scud_fio);")
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_raw_events_date_hoz ON scud_events_raw(log_date, hoz_organ);")
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_raw_events_date_time ON scud_events_raw(log_date, time_val);")
conn.commit()
```
## File: `./core/repositories/scud_repo.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: core/repositories/scud_repo.py
ROLE: Репозиторий логов СКУД, сохранение и загрузка снапшотов.
===============================================================================
"""
from datetime import datetime
import pandas as pd
from core.connection import get_connection
def has_scud_logs_for_date(date_str: str) -> bool:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT 1 FROM scud_logs WHERE log_date = ? LIMIT 1", (date_str,))
return cursor.fetchone() is not None
def has_yesterday_final_snapshot(date_str: str) -> bool:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
"SELECT 1 FROM scud_logs WHERE log_date = ? AND (snapshot_id LIKE 'Y%' OR snapshot_time LIKE '%23:59:59' OR snapshot_time LIKE '%22:00:00') LIMIT 1",
(date_str,)
)
return cursor.fetchone() is not None
def get_or_create_snapshot_id(snapshot_time: str, date_str: str = None, is_yesterday: bool = False) -> str:
try:
dt_snap = datetime.strptime(snapshot_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").date()
date_prefix = dt_snap.strftime("%Y%m%d")
except (ValueError, TypeError):
dt_snap = datetime.now().date()
date_prefix = dt_snap.strftime("%Y%m%d")
if date_str:
try:
dt_log = datetime.strptime(date_str, "%d.%m.%Y").date()
if dt_log < dt_snap:
is_yesterday = True
except Exception:
pass
prefix = "Y" if is_yesterday else ""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
# 1. Проверяем, существует ли уже срез с точно таким же временем и датой
if date_str:
cursor.execute(
"SELECT snapshot_id FROM scud_logs WHERE log_date = ? AND snapshot_time = ? AND snapshot_id IS NOT NULL LIMIT 1",
(date_str, snapshot_time)
)
else:
cursor.execute(
"SELECT snapshot_id FROM scud_logs WHERE snapshot_time = ? AND snapshot_id IS NOT NULL LIMIT 1",
(snapshot_time,)
)
row = cursor.fetchone()
if row and row[0]:
return row[0]
# 2. Извлекаем ВСЕ существующие ID за текущие календарные сутки
cursor.execute("""
SELECT DISTINCT snapshot_id
FROM scud_logs
WHERE snapshot_id LIKE ? OR snapshot_id LIKE ?
""", (f"{date_prefix}-%", f"Y{date_prefix}-%"))
rows = cursor.fetchall()
max_seq = 0
for (s_id,) in rows:
if not s_id:
continue
try:
# Извлекаем число после последнего дефиса
parts = str(s_id).split('-')
if len(parts) >= 2 and parts[-1].isdigit():
num = int(parts[-1])
if num > max_seq:
max_seq = num
except Exception:
continue
next_seq = max_seq + 1
return f"{prefix}{date_prefix}-{next_seq:03d}"
def save_scud_to_db(df_scud: pd.DataFrame, date_str: str, snapshot_time: str = None, is_yesterday: bool = False) -> None:
if df_scud is None or df_scud.empty:
return
if not snapshot_time:
snapshot_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
snapshot_id = get_or_create_snapshot_id(snapshot_time, date_str=date_str, is_yesterday=is_yesterday)
data_to_insert = [
(
date_str,
r.get('Сотрудник', r.get('fio_raw', '')),
r.get('fio_clean', ''),
r.get('Подразделение', ''),
r.get('Должность', ''),
r.get('Начало_дня', 'Нет входа'),
r.get('Первая_активность', '—'),
r.get('Конец_дня', 'Нет выхода'),
r.get('Находился_в_здании', '00:00'),
1 if r.get('Пришел', False) else 0,
r.get('anomaly_flag', 'NONE'),
snapshot_time,
snapshot_id
)
for _, r in df_scud.iterrows()
]
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_logs WHERE log_date = ? AND snapshot_time = ?", (date_str, snapshot_time))
cursor.executemany("""
INSERT INTO scud_logs (
log_date, fio, fio_clean, department, position,
time_in, first_activity, time_out, time_in_building,
is_present, anomaly_flag, snapshot_time, snapshot_id
)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", data_to_insert)
conn.commit()
def get_latest_snapshot_time(date_str: str = None):
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
if date_str:
cursor.execute("SELECT snapshot_time FROM scud_logs WHERE log_date = ? AND snapshot_time IS NOT NULL ORDER BY snapshot_time DESC LIMIT 1", (date_str,))
else:
cursor.execute("SELECT snapshot_time FROM scud_logs WHERE snapshot_time IS NOT NULL ORDER BY snapshot_time DESC LIMIT 1")
row = cursor.fetchone()
return row[0] if row else None
def load_scud_from_db_by_snapshot(date_str: str, snapshot_param: str = None) -> pd.DataFrame:
with get_connection() as conn:
df = pd.DataFrame()
# 1. Если передан конкретный ID снапшота (например 'Y20260820-004')
if snapshot_param:
df = pd.read_sql_query(
"SELECT * FROM scud_logs WHERE snapshot_id = ?",
conn, params=(str(snapshot_param),)
)
# 2. Если ищем за дату (для вчерашнего дня строго ищем Y-снапшот)
if df.empty and date_str:
cursor = conn.cursor()
# ⭐️ Жесткий приоритет 1: Ищем снапшот с префиксом 'Y'
cursor.execute(
"SELECT snapshot_id FROM scud_logs WHERE log_date = ? AND snapshot_id LIKE 'Y%' ORDER BY snapshot_time DESC, id DESC LIMIT 1",
(date_str,)
)
row = cursor.fetchone()
# Приоритет 2: Если Y нет (например, за сегодня), берем самый свежий по времени
if not row:
cursor.execute(
"SELECT snapshot_id FROM scud_logs WHERE log_date = ? ORDER BY snapshot_time DESC, id DESC LIMIT 1",
(date_str,)
)
row = cursor.fetchone()
if row and row[0]:
target_id = row[0]
df = pd.read_sql_query(
"SELECT * FROM scud_logs WHERE snapshot_id = ?",
conn, params=(target_id,)
)
if not df.empty:
rename_map = {
'department': 'department_scud',
'position': 'Должность',
'fio': 'Сотрудник',
'time_in': 'Начало_дня',
'first_activity': 'Первая_активность',
'time_out': 'Конец_дня',
'time_in_building': 'Находился_в_здании',
'is_present': 'Пришел'
}
df = df.rename(columns={k: v for k, v in rename_map.items() if k in df.columns})
if 'department_scud' in df.columns and 'Подразделение' not in df.columns:
df['Подразделение'] = df['department_scud']
for col in ['Пришел', 'Начало_дня', 'Первая_активность', 'Конец_дня', 'Находился_в_здании', 'anomaly_flag']:
if col not in df.columns:
df[col] = False if col == 'Пришел' else '—'
if 'Пришел' in df.columns:
df['Пришел'] = df['Пришел'].astype(bool)
return df
def get_available_snapshots(date_str: str = None):
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
query = """
SELECT snapshot_id, log_date, snapshot_time, COUNT(*) as cnt
FROM scud_logs
WHERE snapshot_time IS NOT NULL
"""
params = []
if date_str:
query += " AND log_date = ?"
params.append(date_str)
query += " GROUP BY snapshot_id, log_date, snapshot_time ORDER BY snapshot_time DESC"
cursor.execute(query, params)
return cursor.fetchall()
def delete_snapshot_by_id(snapshot_id: str) -> int:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_logs WHERE snapshot_id = ?", (snapshot_id,))
cnt = cursor.rowcount
conn.commit()
return cnt
def delete_snapshots_by_date(date_str: str) -> int:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_logs WHERE log_date = ? OR snapshot_id LIKE ?", (date_str, f"%{date_str.replace('.', '')}%"))
cnt = cursor.rowcount
conn.commit()
return cnt
def save_raw_events_to_db(df_raw_events: pd.DataFrame, date_str: str) -> int:
"""
Сохраняет ленту сырых физических проходов турникетов в таблицу scud_events_raw.
Перезаписывает сырые события за указанную дату для исключения дубликатов.
"""
if df_raw_events is None or df_raw_events.empty:
return 0
records = [
(
date_str,
str(r.get('TimeVal', '')),
int(r.get('HozOrgan', 0)),
str(r.get('Сотрудник', '')),
str(r.get('fio_clean', '')),
str(r.get('Подразделение', '')),
int(r.get('Event', 0)),
int(r.get('Mode', 0)),
int(r.get('DoorIndex', 1)) if pd.notna(r.get('DoorIndex')) else 1,
str(r.get('Direction', 'OTHER'))
)
for _, r in df_raw_events.iterrows()
]
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM scud_events_raw WHERE log_date = ?", (date_str,))
cursor.executemany("""
INSERT INTO scud_events_raw (
log_date, time_val, hoz_organ, fio, fio_clean,
department, event_code, mode, door_index, direction
)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", records)
conn.commit()
return len(records)
def get_building_presence(date_str: str, only_inside: bool = True) -> list[dict]:
"""
Возвращает оперативный статус сотрудников за дату на основе scud_events_raw.
Если only_inside=True, возвращаются только находящиеся в здании на момент крайнего события.
"""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
query = """
WITH RankedEvents AS (
SELECT
hoz_organ,
fio,
department,
time_val,
direction,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY hoz_organ
ORDER BY time_val DESC, id DESC
) as rn
FROM scud_events_raw
WHERE log_date = ?
)
SELECT
hoz_organ,
fio,
department,
time_val,
direction
FROM RankedEvents
WHERE rn = 1
"""
if only_inside:
query += " AND direction = 'IN'"
query += " ORDER BY fio ASC;"
cursor.execute(query, (date_str,))
rows = cursor.fetchall()
results = [
{
"hoz_organ": r[0],
"fio": r[1],
"department": r[2],
"last_event_time": r[3],
"direction": r[4],
"status": "В здании" if r[4] == "IN" else "Вышел"
}
for r in rows
]
results.sort(key=lambda x: x["fio"].lower())
return results
```
## File: `./core/repositories/zup_repo.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: core/repositories/zup_repo.py
ROLE: Репозиторий кадровых данных 1С:ЗУП, аномалий и базы знаний.
===============================================================================
"""
import pandas as pd
from typing import List, Dict, Any
from core.connection import get_connection
def save_staff_to_db(df_staff: pd.DataFrame, date_str: str) -> None:
if df_staff is None or df_staff.empty:
return
data = [
(date_str, r.get('ФИО', ''), r.get('fio_clean', ''), r.get('Подразделение', ''), r.get('Должность', ''))
for _, r in df_staff.iterrows()
]
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM zup_staff WHERE snapshot_date = ?", (date_str,))
cursor.executemany("INSERT INTO zup_staff (snapshot_date, fio, fio_clean, department, position) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)", data)
conn.commit()
def load_staff_from_db(date_str: str) -> pd.DataFrame:
with get_connection() as conn:
df = pd.read_sql_query(
"SELECT fio as 'ФИО', fio_clean, department as 'Подразделение', position as 'Должность' FROM zup_staff WHERE snapshot_date = ?",
conn, params=(date_str,)
)
return df if not df.empty else None
def save_absences_to_db(df_absent: pd.DataFrame, date_str: str) -> None:
if df_absent is None or df_absent.empty:
return
data = [
(date_str, r.get('ФИО', r.get('fio_clean', '')), r.get('fio_clean', ''), r.get('Вид_отсутствия', ''))
for _, r in df_absent.iterrows()
]
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM zup_absences WHERE absence_date = ?", (date_str,))
cursor.executemany("INSERT INTO zup_absences (absence_date, fio, fio_clean, absence_type) VALUES (?, ?, ?, ?)", data)
conn.commit()
def load_absences_from_db(date_str: str) -> pd.DataFrame:
with get_connection() as conn:
df = pd.read_sql_query(
"SELECT fio as 'ФИО', fio_clean, absence_type as 'Вид_отсутствия' FROM zup_absences WHERE absence_date = ?",
conn, params=(date_str,)
)
return df if not df.empty else None
def save_anomalies_to_db(anomalies_list: List[Dict[str, Any]], date_str: str) -> None:
if not anomalies_list:
return
data = [(date_str, a.get('fio', ''), a.get('type', ''), a.get('details', '')) for a in anomalies_list]
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM anomalies_history WHERE anomaly_date = ?", (date_str,))
cursor.executemany("INSERT INTO anomalies_history (anomaly_date, fio, anomaly_type, details) VALUES (?, ?, ?, ?)", data)
conn.commit()
def get_all_rules_from_db() -> List[str]:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT rule_text FROM ai_knowledge_base")
return [r[0] for r in cursor.fetchall()]
def add_rule_to_db(rule_text: str, added_by: str = "Human") -> None:
if not rule_text or not rule_text.strip():
return
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT OR IGNORE INTO ai_knowledge_base (rule_text, added_by) VALUES (?, ?)", (rule_text.strip(), added_by))
conn.commit()
def get_department_synonyms_dict() -> Dict[str, str]:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT LOWER(short_name), LOWER(full_name) FROM department_synonyms")
return {row[0]: row[1] for row in cursor.fetchall()}
def add_department_synonym_to_db(short_name: str, full_name: str) -> None:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT OR REPLACE INTO department_synonyms (short_name, full_name) VALUES (?, ?)", (short_name.strip().lower(), full_name.strip().lower()))
conn.commit()
```
## File: `./services/data_loader.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/data_loader.py
ROLE: Надежная загрузка штата и отсутствий (MS SQL ЗУП -> Резервный Excel).
===============================================================================
"""
import os
import warnings
from datetime import datetime # <-- ДОБАВИТЬ ЭТУ СТРОКУ
import pandas as pd
from config import (
normalize_fio, clean_scud_fio_light, load_exceptions,
DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, find_dated_file, ZUP_1C_DIR, SCUD_DIR, DATA_DIR
)
from services.zup_extractor import fetch_zup_absences_from_sql
from core.database import (
load_scud_from_db_by_snapshot,
load_staff_from_db,
load_absences_from_db
)
warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, module='pandas')
def load_staff_data(date_str):
"""Загружает файл Штатного расписания 1С."""
filepath = find_dated_file("Штат", date_str)
if not filepath:
fallback_path = os.path.join(ZUP_1C_DIR, "штат.xlsx")
if os.path.exists(fallback_path):
filepath = fallback_path
else:
return None
try:
df_raw = pd.read_excel(filepath, skiprows=8)
df_staff = df_raw.iloc[:, [1, 5, 12]].copy()
df_staff.columns = ['ФИО', 'Подразделение', 'Должность']
df_staff = df_staff.dropna(subset=['ФИО']).reset_index(drop=True)
df_staff = df_staff[~df_staff['ФИО'].astype(str).str.contains('Всего|Организация|Сотрудник|ФИО', case=False, na=False)]
df_staff['fio_clean'] = df_staff['ФИО'].apply(normalize_fio)
return df_staff
except Exception as e:
print(f"[❌] Ошибка загрузки штата из {filepath}: {e}")
return None
def load_absent_from_excel(date_str):
"""Резервное чтение файла Отсутствия_ДД_ММ_ГГГГ.xlsx."""
filepath = find_dated_file("Отсутствия", date_str)
if not filepath:
return None
try:
for skip in [0, 1, 2, 3, 4, 5, 8]:
df_try = pd.read_excel(filepath, skiprows=skip)
fio_col = None
reason_col = None
for col in df_try.columns:
c_str = str(col).lower()
if ('фио' in c_str or 'сотрудник' in c_str) and fio_col is None:
fio_col = col
if ('вид' in c_str or 'причина' in c_str or 'отсутств' in c_str) and reason_col is None:
reason_col = col
if fio_col and reason_col:
df_res = df_try[[fio_col, reason_col]].copy()
df_res.columns = ['ФИО', 'Вид_отсутствия']
df_res = df_res.dropna(subset=['ФИО', 'Вид_отсутствия'])
df_res = df_res[~df_res['ФИО'].astype(str).str.contains('Всего|Организация|Сотрудник|ФИО|ЛЕНМОРНИИПРОЕКТ', case=False, na=False)]
df_res['fio_clean'] = df_res['ФИО'].apply(normalize_fio)
print(f" [✓] Резервный Excel: загружено {len(df_res)} записей отсутствий из {os.path.basename(filepath)}")
return df_res[['fio_clean', 'Вид_отсутствия']].dropna(subset=['fio_clean'])
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка чтения резервного Excel отсутствий {filepath}: {e}")
return None
def load_absent_data(date_str):
"""
Загружает отсутствия из MS SQL 1С:ЗУП, а при сбое — из локального Excel.
"""
df_absent = None
try:
df_absent = fetch_zup_absences_from_sql(date_str)
if df_absent is not None and not df_absent.empty:
print(f" [✓] MS SQL ЗУП: получено {len(df_absent)} записей отсутствий за {date_str}")
df_absent = df_absent.dropna(subset=['ФИО', 'Вид_отсутствия'])
df_absent = df_absent[~df_absent['ФИО'].astype(str).str.contains('АО "ЛЕНМОРНИИПРОЕКТ"|Сотрудник', case=False, na=False)]
df_absent['fio_clean'] = df_absent['ФИО'].apply(normalize_fio)
df_absent = df_absent[['fio_clean', 'Вид_отсутствия']].dropna(subset=['fio_clean'])
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка подключения к MS SQL ЗУП за {date_str}: {e}")
# Резервный источник: Excel файл из 1С с сетевой шары
if df_absent is None or df_absent.empty:
df_absent = load_absent_from_excel(date_str)
if df_absent is None:
df_absent = pd.DataFrame(columns=['fio_clean', 'Вид_отсутствия'])
# Обогащение удаленщиками из static_reason_workers.csv с ротацией просроченных записей
try:
static_path = os.path.join(DATA_DIR, "static_reason_workers.csv")
if os.path.exists(static_path):
df_static = pd.read_csv(static_path, dtype=str, on_bad_lines='skip').fillna("")
for col in ['fio', 'reason', 'department', 'date_from', 'date_to']:
if col not in df_static.columns:
df_static[col] = ""
today_date = datetime.now().date()
# Разбор целевой даты отчета
clean_target_str = str(date_str).replace('_', '.')
try:
clean_target_date = datetime.strptime(clean_target_str, "%d.%m.%Y").date()
except ValueError:
clean_target_date = today_date
def parse_date_safe(d_val):
if not d_val or str(d_val).lower() in ['nan', 'none', '', 'nat']:
return None
s = str(d_val).strip().replace('_', '.')
for fmt in ("%d.%m.%Y", "%Y-%m-%d"):
try:
return datetime.strptime(s, fmt).date()
except ValueError:
pass
return None
active_for_file = []
new_rows_for_report = []
file_changed = False
existing_fios = set(df_absent['fio_clean'].dropna().tolist()) if not df_absent.empty else set()
for _, s_row in df_static.iterrows():
fio_raw = str(s_row.get('fio', '')).strip()
if not fio_raw:
continue
fio_c = normalize_fio(fio_raw)
reason = str(s_row.get('reason', '')).strip() or "Дистанционная работа"
d_from = parse_date_safe(s_row.get('date_from'))
d_to = parse_date_safe(s_row.get('date_to'))
# 1. Физическая ротация просроченных: только если текущий реальный день (today) строго больше date_to
if d_to is not None and today_date > d_to:
print(f" [🧹] Удаленка истекла: {fio_raw} (до {d_to.strftime('%d.%m.%Y')}). Удалена из CSV.")
file_changed = True
continue
active_for_file.append(s_row.to_dict())
# 2. Проверка действия удаленки на дату формируемого отчета:
# Если date_from не указана — действует всегда до date_to
is_after_start = (d_from is None) or (clean_target_date >= d_from)
is_before_end = (d_to is None) or (clean_target_date <= d_to)
if is_after_start and is_before_end:
if fio_c not in existing_fios:
new_rows_for_report.append({
'fio_clean': fio_c,
'Вид_отсутствия': reason
})
existing_fios.add(fio_c)
# Перезаписываем CSV только если реально были удалены просроченные сотрудники
if file_changed:
pd.DataFrame(active_for_file).to_csv(static_path, index=False, encoding='utf-8')
print(" [✓] Файл static_reason_workers.csv синхронизирован без просроченных записей.")
if new_rows_for_report:
df_absent = pd.concat([df_absent, pd.DataFrame(new_rows_for_report)], ignore_index=True)
print(f" [✓] Реестр удаленщиков: добавлено {len(new_rows_for_report)} чел. в отчет за {date_str}")
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка обработки static_reason_workers.csv: {e}")
# Обогащение реестрами "Мест. командир." и "Иное"
try:
from services.manual_absences_repo import get_active_manual_absences_for_date
manual_records = get_active_manual_absences_for_date(date_str)
if manual_records:
existing_fios = set(df_absent['fio_clean'].dropna().tolist()) if not df_absent.empty else set()
manual_rows = []
for r in manual_records:
fc = r['fio_clean']
if fc not in existing_fios:
label = "Мест. командир." if r['absence_type'] == 'LOCAL_TRIP' else "Иное"
manual_rows.append({
'fio_clean': fc,
'Вид_отсутствия': label
})
existing_fios.add(fc)
if manual_rows:
df_absent = pd.concat([df_absent, pd.DataFrame(manual_rows)], ignore_index=True)
print(f" [✓] Реестры 'Мест. командир.' / 'Иное': добавлено {len(manual_rows)} чел. в отчет за {date_str}")
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка применения manual_absences: {e}")
return df_absent if not df_absent.empty else None
def load_1c_data_smart(date_str, use_db=False):
df_staff = None
df_absent = None
if use_db:
df_staff = load_staff_from_db(date_str)
df_absent = load_absences_from_db(date_str)
if df_staff is None:
df_staff = load_staff_data(date_str)
if df_absent is None:
df_absent = load_absent_data(date_str)
return df_staff, df_absent
```
## File: `./services/scud_export.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_export.py
ROLE: Прямой экспорт данных СКУД Орион (MS SQL) в SQLite и чистый Excel (XlsxWriter).
Корректная фильтрация транзитных проходов турникетов парковки и двора.
===============================================================================
"""
import argparse
import logging
import os
import sys
import warnings
from datetime import datetime, timedelta
CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ROOT_DIR = os.path.abspath(os.path.join(CURRENT_DIR, ".."))
if ROOT_DIR not in sys.path:
sys.path.insert(0, ROOT_DIR)
import pandas as pd
import pyodbc
import xlsxwriter
from config import SCUD_DIR, clean_scud_fio_light, load_exceptions
from core.database import save_scud_to_db, has_scud_logs_for_date, has_yesterday_final_snapshot
from core.repositories.scud_repo import save_raw_events_to_db
warnings.filterwarnings("ignore", message="pandas only supports SQLAlchemy connectable")
SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
LOG_DIR = os.path.join(SCRIPT_DIR, "..", "logs")
os.makedirs(LOG_DIR, exist_ok=True)
TODAY_DATE_STR = datetime.now().strftime("%d.%m.%Y")
LOG_FILE = os.path.join(LOG_DIR, f"export_{TODAY_DATE_STR}.log")
logger = logging.getLogger("scud_export")
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.propagate = False
if not logger.handlers:
try:
_file_handler = logging.FileHandler(LOG_FILE, encoding="utf-8")
_formatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
_file_handler.setFormatter(_formatter)
logger.addHandler(_file_handler)
except (PermissionError, OSError) as e:
sys.stderr.write(f"Предупреждение: невозможно создать лог-файл {LOG_FILE}: {e}\n")
_console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
_formatter = logging.Formatter("[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s", datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
_console_handler.setFormatter(_formatter)
logger.addHandler(_console_handler)
def log(message: str, level: str = "INFO"):
level_map = {
"INFO": logging.INFO,
"ERROR": logging.ERROR,
"WARNING": logging.WARNING,
"SUCCESS": logging.INFO,
}
if level == "SUCCESS":
logger.info(f"[SUCCESS] {message}")
else:
logger.log(level_map.get(level, logging.INFO), message)
SERVER_NAME = r"172.16.200.147\SQL"
DATABASE_NAME = "Orion-14.01.21-1"
SQL_USER = "sa"
SQL_PASSWORD = "123456"
ODBC_DRIVER = "ODBC Driver 18 for SQL Server"
SQL_QUERY_TEMPLATE = r"""
DECLARE @InputDate DATE = '{target_date}';
DECLARE @TargetDate DATE = @InputDate;
DECLARE @StartDate DATETIME = CAST(@TargetDate AS DATETIME);
DECLARE @EndDate DATETIME = DATEADD(SECOND, -1, DATEADD(DAY, 1, @StartDate));
WITH RawPercoLogs AS (
-- 1. Выбираем события по левому турникету PERCo (DoorIndex = 1)
SELECT
log.HozOrgan AS EmployeeID,
log.TimeVal,
log.Event,
log.Mode,
CASE
WHEN log.Mode = 2 THEN 'OUT'
WHEN log.Mode = 1 THEN 'IN'
ELSE 'OTHER'
END AS Direction
FROM pLogData log WITH (NOLOCK)
WHERE log.TimeVal BETWEEN @StartDate AND @EndDate
AND log.HozOrgan IS NOT NULL
AND log.HozOrgan > 0
AND log.DoorIndex = 1
AND log.Event IN (28, 32)
AND log.Mode IN (1, 2)
),
ConfirmedPassages AS (
-- 2. Фактический проход (событие 32), которому предшествовало
-- разрешение доступа (событие 28) за 1-5 секунд до поворота планки
SELECT
p32.EmployeeID,
p32.TimeVal,
p32.Direction
FROM RawPercoLogs p32
WHERE p32.Event = 32
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM RawPercoLogs p28
WHERE p28.EmployeeID = p32.EmployeeID
AND p28.Event = 28
AND p28.Direction = p32.Direction
AND p28.TimeVal <= p32.TimeVal
AND p28.TimeVal >= DATEADD(SECOND, -5, p32.TimeVal)
)
),
Passages AS (
-- 3. Первый вход и последний выход строго по подтвержденным проворотам планки (32)
SELECT
EmployeeID,
MIN(TimeVal) AS FirstRawEvent,
MAX(TimeVal) AS LastRawEvent,
MIN(CASE WHEN Direction = 'IN' THEN TimeVal END) AS FirstIn,
MAX(CASE WHEN Direction = 'OUT' THEN TimeVal END) AS FinalOut
FROM ConfirmedPassages
GROUP BY EmployeeID
),
EvaluatedPassages AS (
SELECT
p.*,
-- Время выхода проставляется только при окончательном уходе сотрудника из здания:
CASE
WHEN p.FinalOut IS NOT NULL
AND p.FirstIn IS NOT NULL
AND p.FinalOut > DATEADD(MINUTE, 5, p.FirstIn)
THEN p.FinalOut
ELSE NULL
END AS FilteredLastOut
FROM Passages p
)
SELECT
N'ЛЕНМОРНИИПРОЕКТ' AS [Фирма],
ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'Без подразделения') AS [Подразделение],
LTRIM(RTRIM(
ISNULL(CAST(p.Name AS NVARCHAR(255)), N'') +
CASE WHEN p.FirstName IS NOT NULL AND CAST(p.FirstName AS NVARCHAR(255)) <> ''
THEN N' ' + CAST(p.FirstName AS NVARCHAR(255)) ELSE N'' END +
CASE WHEN p.MidName IS NOT NULL AND CAST(p.MidName AS NVARCHAR(255)) <> ''
THEN N' ' + CAST(p.MidName AS NVARCHAR(255)) ELSE N'' END
)) AS [Сотрудник],
ISNULL(CAST(post.Name AS NVARCHAR(255)), N'—') AS [Должность],
ISNULL(CAST(p.TabNumber AS NVARCHAR(50)), N'—') AS [Таб_№],
CONVERT(VARCHAR(10), @TargetDate, 104) AS [Дата],
ISNULL(CAST(CONVERT(VARCHAR(8), pass.FirstIn, 108) AS NVARCHAR(20)), N'Нет входа') AS [Начало_дня],
CASE
WHEN pass.FirstIn IS NULL AND pass.FirstRawEvent IS NOT NULL
THEN CAST(CONVERT(VARCHAR(8), pass.FirstRawEvent, 108) AS NVARCHAR(20))
ELSE N'—'
END AS [Первая_активность],
CASE
WHEN pass.FilteredLastOut IS NOT NULL
THEN CAST(CONVERT(VARCHAR(8), pass.FilteredLastOut, 108) AS NVARCHAR(20))
ELSE N'Нет выхода'
END AS [Конец_дня],
CASE
WHEN pass.EmployeeID IS NOT NULL AND (pass.FirstIn IS NOT NULL OR pass.FirstRawEvent IS NOT NULL) THEN
RIGHT('0' + CAST(DATEDIFF(MINUTE,
ISNULL(pass.FirstIn, pass.FirstRawEvent),
CASE
WHEN pass.FilteredLastOut IS NOT NULL THEN pass.FilteredLastOut
WHEN @TargetDate = CAST(GETDATE() AS DATE) THEN GETDATE()
ELSE ISNULL(pass.FirstIn, pass.FirstRawEvent)
END) / 60 AS VARCHAR), 2) + ':' +
RIGHT('0' + CAST(DATEDIFF(MINUTE,
ISNULL(pass.FirstIn, pass.FirstRawEvent),
CASE
WHEN pass.FilteredLastOut IS NOT NULL THEN pass.FilteredLastOut
WHEN @TargetDate = CAST(GETDATE() AS DATE) THEN GETDATE()
ELSE ISNULL(pass.FirstIn, pass.FirstRawEvent)
END) % 60 AS VARCHAR), 2)
ELSE N'00:00'
END AS [Находился_в_здании],
CASE
WHEN pass.EmployeeID IS NOT NULL THEN N'Присутствовал'
ELSE N'Отсутствовал (Нет событий)'
END AS [Статус]
FROM pList p WITH (NOLOCK)
LEFT JOIN PDivision div WITH (NOLOCK) ON p.Section = div.ID
LEFT JOIN PPost post WITH (NOLOCK) ON p.Post = post.ID
LEFT JOIN EvaluatedPassages pass ON p.ID = pass.EmployeeID
WHERE
ISNULL(p.StatusRecord, 0) = 0
AND p.DateTimeInArchive IS NULL
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'Аренд%'
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT IN (N'Без подразделения', N'')
AND p.Name NOT LIKE N'бр.%'
AND p.Name NOT LIKE N'Гость%'
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT IN (N'БГИ', N'КНР')
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'Рабоч%'
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'Врем%'
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'Практика%'
AND ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'тест%'
AND ISNULL(CAST(post.Name AS NVARCHAR(255)), N'') NOT LIKE N'Практикант%'
ORDER BY p.Name ASC;
"""
SQL_RAW_EVENTS_QUERY = r"""
DECLARE @InputDate DATE = '{target_date}';
DECLARE @StartDate DATETIME = CAST(@InputDate AS DATETIME);
DECLARE @EndDate DATETIME = DATEADD(SECOND, -1, DATEADD(DAY, 1, @StartDate));
SELECT
log.TimeVal,
log.HozOrgan,
LTRIM(RTRIM(
ISNULL(CAST(p.Name AS NVARCHAR(255)), N'') +
CASE WHEN p.FirstName IS NOT NULL AND CAST(p.FirstName AS NVARCHAR(255)) <> ''
THEN N' ' + CAST(p.FirstName AS NVARCHAR(255)) ELSE N'' END +
CASE WHEN p.MidName IS NOT NULL AND CAST(p.MidName AS NVARCHAR(255)) <> ''
THEN N' ' + CAST(p.MidName AS NVARCHAR(255)) ELSE N'' END
)) AS [Сотрудник],
ISNULL(CAST(div.Name AS NVARCHAR(255)), N'Без подразделения') AS [Подразделение],
log.Event,
log.Mode,
ISNULL(log.DoorIndex, 1) AS DoorIndex,
CASE
WHEN log.Mode = 2 THEN 'OUT'
WHEN log.Mode = 1 THEN 'IN'
WHEN log.Event IN (2, 27, 29, 33, 55, 65) THEN 'OUT'
WHEN log.Event IN (1, 21, 26, 54, 64) THEN 'IN'
ELSE 'OTHER'
END AS Direction
FROM pLogData log WITH (NOLOCK)
INNER JOIN pList p WITH (NOLOCK) ON log.HozOrgan = p.ID
LEFT JOIN PDivision div WITH (NOLOCK) ON p.Section = div.ID
WHERE log.TimeVal BETWEEN @StartDate AND @EndDate
AND log.HozOrgan IS NOT NULL
AND log.HozOrgan > 0
AND log.Event IN (28, 32)
AND ISNULL(p.StatusRecord, 0) = 0
ORDER BY log.TimeVal ASC;
"""
def save_df_to_clean_excel(df: pd.DataFrame, file_path: str, sheet_name: str = "Отчет"):
workbook = xlsxwriter.Workbook(file_path, {'constant_memory': False})
worksheet = workbook.add_worksheet(sheet_name)
fmt_header = workbook.add_format({
'bold': True,
'bg_color': '#D9E1F2',
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'align': 'center',
'valign': 'vcenter',
'font_name': 'Calibri',
'font_size': 11
})
fmt_cell = workbook.add_format({
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'valign': 'vcenter',
'align': 'left',
'font_name': 'Calibri',
'font_size': 11
})
headers = list(df.columns)
col_widths = [len(str(h)) for h in headers]
for col_idx, header in enumerate(headers):
worksheet.write(0, col_idx, str(header), fmt_header)
for row_idx, row_values in enumerate(df.values, start=1):
for col_idx, val in enumerate(row_values):
if pd.isna(val) or val is None:
val_str = ""
elif isinstance(val, bool):
val_str = "Да" if val else "Нет"
else:
val_str = str(val)
worksheet.write(row_idx, col_idx, val_str, fmt_cell)
if len(val_str) > col_widths[col_idx]:
col_widths[col_idx] = len(val_str)
for col_idx, width in enumerate(col_widths):
worksheet.set_column(col_idx, col_idx, min(max(width + 3, 10), 45))
workbook.close()
def get_targets(input_date: str | None):
targets = []
if input_date:
try:
parsed = datetime.strptime(input_date, "%d.%m.%Y").date()
targets.append({"name": "Указанная дата", "date": parsed})
except ValueError:
log(f"ОШИБКА: Неверный формат даты '{input_date}'. Используйте ДД.ММ.ГГГГ", "ERROR")
sys.exit(1)
else:
now = datetime.now()
yesterday = (now - timedelta(days=3 if now.weekday() == 0 else 1)).date()
today = now.date()
targets.append({"name": "Вчера", "date": yesterday})
targets.append({"name": "Сегодня", "date": today})
return targets
def run_export(input_date: str | None = None, save_xlsx: bool = True, debug: bool = False):
if debug:
logger.setLevel(logging.DEBUG)
log("=== ВКЛЮЧЕН РЕЖИМ ОТЛАДКИ (DEBUG MODE) ===", "WARNING")
log("=== [ЭТАП 0] Выгрузка свежих данных СКУД напрямую из БД Орион ===")
os.makedirs(SCUD_DIR, exist_ok=True)
targets = get_targets(input_date)
conn_str = (
f"DRIVER={{{ODBC_DRIVER}}};"
f"SERVER={SERVER_NAME};"
f"DATABASE={DATABASE_NAME};"
f"UID={SQL_USER};"
f"PWD={SQL_PASSWORD};"
f"TrustServerCertificate=yes;"
f"Encrypt=no;"
)
success = True
for target in targets:
processing_date = target["date"]
processing_date_str = processing_date.strftime("%d.%m.%Y")
period_label = target["name"]
is_yesterday = (period_label == "Вчера")
if is_yesterday and has_yesterday_final_snapshot(processing_date_str):
log(f"[ℹ️] Вчерашний день ({processing_date_str}) уже зафиксирован финишным снапшотом Y. Пропускаем запрос к MS SQL.")
continue
if is_yesterday:
snapshot_time = f"{processing_date.strftime('%Y-%m-%d')} 23:59:59"
else:
snapshot_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
log(f"--- Обработка периода: {period_label} ({processing_date_str}) --- [Снапшот: {snapshot_time}]")
sql_query = SQL_QUERY_TEMPLATE.format(target_date=processing_date.strftime("%Y-%m-%d"))
connection = None
try:
connection = pyodbc.connect(conn_str, timeout=120)
df = pd.read_sql(sql_query, connection)
log(f"База вернула {len(df)} строк за {processing_date_str}")
if len(df) > 0:
df['fio_clean'] = df['Сотрудник'].apply(clean_scud_fio_light)
df['anomaly_flag'] = 'NONE'
mask_anomaly = (df['Начало_дня'] == 'Нет входа') & (df['Первая_активность'] != '—')
df.loc[mask_anomaly, 'anomaly_flag'] = 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY'
df['Пришел'] = df['Статус'].str.contains('Присутствовал', case=False, na=False) & (~mask_anomaly)
save_scud_to_db(df, processing_date_str, snapshot_time=snapshot_time, is_yesterday=is_yesterday)
raw_sql = SQL_RAW_EVENTS_QUERY.format(target_date=processing_date.strftime("%Y-%m-%d"))
df_raw = pd.read_sql(raw_sql, connection)
if len(df_raw) > 0:
df_raw['fio_clean'] = df_raw['Сотрудник'].apply(clean_scud_fio_light)
inserted_count = save_raw_events_to_db(df_raw, processing_date_str)
log(f"[✓] В scud_events_raw сохранено {inserted_count} сырых событий проходов за {processing_date_str}!", "SUCCESS")
log(f"[✓] Записи за {processing_date_str} успешно сохранены в SQLite!", "SUCCESS")
if save_xlsx:
file_name = f"Сотрудники_{processing_date_str}.xlsx"
file_path = os.path.join(SCUD_DIR, file_name)
if os.path.exists(file_path):
try:
os.remove(file_path)
except OSError as e:
log(f"ОШИБКА при удалении старого файла {file_name}: {e}", "ERROR")
save_df_to_clean_excel(df, file_path, sheet_name="Отчет")
log(f"[✓] Успешно экспортирован файл: data/scud/{file_name}", "SUCCESS")
else:
log(f"Запрос за {processing_date_str} вернул 0 строк.", "WARNING")
except Exception as e:
log(f"🛑 ОШИБКА выгрузки СКУД за {processing_date_str}: {e}", "ERROR")
success = False
finally:
if connection is not None:
connection.close()
log("=== Выгрузка СКУД завершена ===\n")
return success
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--date", dest="input_date", default=None)
parser.add_argument("-d", "--debug", action="store_true")
parser.add_argument("--no-xlsx", dest="save_xlsx", action="store_false", default=True)
args = parser.parse_args()
run_export(args.input_date, save_xlsx=args.save_xlsx, debug=args.debug)
```
## File: `./services/share_copier.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/share_copier.py
ROLE: Синхронизация файлов 1С (Штат и Отсутствия) с сетевой шары в data/1c/.
===============================================================================
"""
import os
import shutil
from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, ZUP_1C_DIR, SHARE_1C_DIR
def find_file_strictly_on_share(prefix, date_str):
"""
Ищет файл со строгой привязкой ТОЛЬКО к сетевой шаре SHARE_1C_DIR,
не обращаясь к локальным папкам.
"""
if not os.path.exists(SHARE_1C_DIR):
return None
date_dots = date_str
date_underscores = date_str.replace('.', '_')
try:
for f in os.listdir(SHARE_1C_DIR):
if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.csv'):
if f.lower().startswith(prefix.lower()):
if date_dots in f or date_underscores in f:
return os.path.join(SHARE_1C_DIR, f)
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка чтения сетевой шары: {e}")
return None
def copy_1c_files_from_share():
r"""
Копирует свежие файлы 1С (Штат и Отсутствия) за Сегодня и Вчера
из сетевой шары \\storage\SCUD\Обмен\Штат в локальную папку data/1c/
"""
print(f"[0.5/5] Проверка и копирование файлов 1С с шары: {SHARE_1C_DIR}...")
if not os.path.exists(SHARE_1C_DIR):
print(f"[⚠️] Сетевой шар недоступен или путь не найден: {SHARE_1C_DIR}")
print(" Используем ранее сохраненные локальные файлы из data/1c/\n")
return False
dates_to_copy = [DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY]
prefixes = ["Штат", "Отсутствия"]
copied_count = 0
os.makedirs(ZUP_1C_DIR, exist_ok=True)
for d_str in dates_to_copy:
for prefix in prefixes:
remote_file = find_file_strictly_on_share(prefix, d_str)
if remote_file and os.path.exists(remote_file):
filename = os.path.basename(remote_file)
local_target_path = os.path.join(ZUP_1C_DIR, filename)
try:
# shutil.copyfile копирует только содержимое потока байтов
# без попыток изменить POSIX-права/атрибуты (chmod) на CIFS/SMB шаре
shutil.copyfile(remote_file, local_target_path)
print(f" [✓] Успешно скопирован с шары: {filename} -> data/1c/")
copied_count += 1
except Exception as e:
print(f" [⚠️] Ошибка копирования {filename}: {e}")
else:
d_fmt = d_str.replace('.', '_')
print(f" [ℹ️] На сетевой шаре отсутствует {prefix} за {d_str} ({prefix}_{d_fmt}.xlsx)")
if copied_count > 0:
print(f"[✓] Успешно скопировано файлов с сетевой шары: {copied_count} шт.\n")
else:
print("[ℹ️] Новых файлов за указанные даты на сетевой шаре не обнаружено.\n")
return True
```
## File: `./services/excel_exporter.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/excel_exporter.py
ROLE: Генерация Excel-отчетов (Сводка, Детальный отчет, Сырой СКУД) через XlsxWriter.
Корректный расчет часов удаленщиков и исключение лишних списков.
===============================================================================
"""
import os
import math
import time
import pandas as pd
import xlsxwriter
from datetime import datetime, timedelta
from xlsxwriter.exceptions import FileCreateError
from config import REPORTS_DIR
MONTHS_RU_GENITIVE = {
1: "января", 2: "февраля", 3: "марта", 4: "апреля",
5: "мая", 6: "июня", 7: "июля", 8: "августа",
9: "сентября", 10: "октября", 11: "ноября", 12: "декабря"
}
MONTHS_RU_NOMINATIVE = {
1: "январь", 2: "февраль", 3: "март", 4: "апрель",
5: "май", 6: "июнь", 7: "июль", 8: "август",
9: "сентябрь", 10: "октябрь", 11: "ноябрь", 12: "декабрь"
}
def format_date_ru(date_str):
date_clean = str(date_str).replace('_', '.')
try:
dt = datetime.strptime(date_clean, "%d.%m.%Y")
return f"{dt.day} {MONTHS_RU_GENITIVE[dt.month]} {dt.year}"
except Exception:
return date_str
def get_dated_reports_dir(date_str):
date_clean = str(date_str).replace('_', '.')
try:
dt = datetime.strptime(date_clean, "%d.%m.%Y")
year_str = str(dt.year)
month_name = MONTHS_RU_NOMINATIVE[dt.month]
except Exception:
now = datetime.now()
year_str = str(now.year)
month_name = MONTHS_RU_NOMINATIVE[now.month]
target_dir = os.path.join(REPORTS_DIR, year_str, month_name)
os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
return target_dir
def safe_close_workbook(wb, output_path, target_dir, filename):
try:
wb.close()
print(f"[✓] Успешно сохранен: {output_path}")
return output_path
except (FileCreateError, OSError, PermissionError):
alt_filename = filename.replace(".xlsx", f"_{int(time.time())}.xlsx")
alt_path = os.path.join(target_dir, alt_filename)
try:
wb.filename = alt_path
wb._store_workbook()
print(f"[⚠️] Исходный файл открыт в Excel! Сохранено как: {alt_path}")
return alt_path
except Exception as e:
print(f"[❌] Ошибка сохранения даже резервного файла: {e}")
return output_path
def calculate_autoclose_time(time_in_str: str) -> tuple[str, str, str]:
try:
parts = time_in_str.strip().split(':')
hh = int(parts[0])
mm = int(parts[1]) if len(parts) > 1 else 0
ss = int(parts[2]) if len(parts) > 2 else 0
dt_in = datetime(2000, 1, 1, hh, mm, ss)
dt_out = dt_in + timedelta(hours=8, minutes=30)
return dt_out.strftime("%H:%M:%S"), "08:30", "0:00"
except Exception:
return "17:00:00", "08:30", "0:00"
def calculate_deviation(time_in_building_str, reason="", norm_hours=8, lunch_minutes=30):
"""
Расчет отклонения от нормы.
Для удаленщиков при наличии физического времени в здании вычисляется реальное отклонение.
"""
reason_clean = str(reason).strip().lower() if pd.notna(reason) else ""
is_remote = "удален" in reason_clean or "дистанцион" in reason_clean
has_building_time = isinstance(time_in_building_str, str) and time_in_building_str not in ['00:00', '0', '', 'None', 'nan', 'NaN']
# Если есть уважительная причина (больничный, отпуск, командировка и т.д.) не удаленка
if reason_clean != "" and not is_remote:
return "0:00"
# Если удаленщик работал исключительно из дома (00:00 в здании)
if is_remote and not has_building_time:
return "0:00"
# Если сотрудника не было в здании и нет уважительной причины
if not has_building_time:
return f"-{norm_hours}:00"
try:
parts = time_in_building_str.strip().split(':')
hh = int(parts[0])
mm = int(parts[1]) if len(parts) > 1 else 0
total_in_building_minutes = hh * 60 + mm
if total_in_building_minutes == 0:
return "0:00" if is_remote else f"-{norm_hours}:00"
work_minutes = max(0, total_in_building_minutes - lunch_minutes)
norm_minutes = norm_hours * 60
diff = work_minutes - norm_minutes
if diff == 0:
return "0:00"
sign = "-" if diff < 0 else ""
abs_diff = abs(diff)
res_hh = abs_diff // 60
res_mm = abs_diff % 60
return f"{sign}{res_hh}:{res_mm:02d}"
except Exception:
return "0:00" if is_remote else f"-{norm_hours}:00"
# =============================================================================
# 1. ЕЖЕДНЕВНАЯ СВОДКА НА СЕГОДНЯ
# =============================================================================
def generate_summary_excel(merged_df, date_str="21.08.2026", filename=None):
date_clean = str(date_str).replace('_', '.')
if not filename:
filename = f"{format_date_ru(date_clean)} сводка.xlsx"
target_dir = get_dated_reports_dir(date_clean)
output_path = os.path.join(target_dir, filename)
wb = xlsxwriter.Workbook(output_path)
ws = wb.add_worksheet("Лист_1")
ws.outline_settings(visible=True, symbols_below=False, symbols_right=False, auto_style=False)
def make_fmt(bg_color=None, bold=False, align="left", wrap=False):
d = {
'font_name': 'Calibri',
'font_size': 11,
'bold': bold,
'align': align,
'valign': 'vcenter',
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'text_wrap': wrap
}
if bg_color:
d['bg_color'] = bg_color
return wb.add_format(d)
fmt_hdr_l = make_fmt(bg_color='#D9E1F2', bold=True, align="left")
fmt_hdr_r = make_fmt(bg_color='#D9E1F2', bold=True, align="right")
fmt_tot_l = make_fmt(bg_color='#F2F2F2', bold=True, align="left")
fmt_tot_r = make_fmt(bg_color='#F2F2F2', bold=True, align="right")
fmt_empty = make_fmt()
ws.set_row(0, 20)
ws.write(0, 0, "Сводка на", fmt_hdr_l)
ws.write(0, 1, date_clean, fmt_hdr_r)
ws.set_row(1, 20)
ws.write(1, 0, "", fmt_empty)
ws.write(1, 1, "", fmt_empty)
ws.set_row(2, 20)
ws.write(2, 0, "По списку", fmt_tot_l)
ws.write(2, 1, len(merged_df), fmt_tot_r)
current_row = 3
is_no_pass = merged_df['no_scud_pass'] == True if 'no_scud_pass' in merged_df.columns else False
is_exc = merged_df.get('is_excluded', False) == True
# 1. Неизвестно (Раскрыто по умолчанию)
unexplained = merged_df[
(merged_df['Пришел'] == False) &
(merged_df['Вид_отсутствия'].isna() | (merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) &
(~is_no_pass) &
(~is_exc)
]
fmt_unexp_hl = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=True, align="left")
fmt_unexp_hr = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=True, align="right")
fmt_unexp_rl = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=False, align="left")
fmt_unexp_rr = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=False, align="right")
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, "неизвестно", fmt_unexp_hl)
ws.write(current_row, 1, len(unexplained), fmt_unexp_hr)
current_row += 1
for fio in sorted(unexplained['Сотрудник'].dropna().unique()):
ws.set_row(current_row, 20, None, {'level': 1, 'hidden': False})
ws.write(current_row, 0, fio, fmt_unexp_rl)
ws.write(current_row, 1, "", fmt_unexp_rr)
current_row += 1
# 2. Нет пропуска (Раскрыто по умолчанию)
no_pass_df = merged_df[is_no_pass & (~is_exc)] if 'no_scud_pass' in merged_df.columns else pd.DataFrame()
fmt_np_hl = make_fmt(bg_color='#E1F5FE', bold=True, align="left")
fmt_np_hr = make_fmt(bg_color='#E1F5FE', bold=True, align="right")
fmt_np_rl = make_fmt(bg_color='#E1F5FE', bold=False, align="left")
fmt_np_rr = make_fmt(bg_color='#E1F5FE', bold=False, align="right")
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, "Нет пропуска", fmt_np_hl)
ws.write(current_row, 1, len(no_pass_df), fmt_np_hr)
current_row += 1
if not no_pass_df.empty:
for fio in sorted(no_pass_df['Сотрудник'].dropna().unique()):
ws.set_row(current_row, 20, None, {'level': 1, 'hidden': False})
ws.write(current_row, 0, fio, fmt_np_rl)
ws.write(current_row, 1, "", fmt_np_rr)
current_row += 1
# 3. Официальные отсутствия
reason_clean = merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.lower()
is_remote_reason = reason_clean.str.contains('удален|дистанцион', regex=True, na=False)
absent_only = merged_df[
(merged_df['Пришел'] == False) &
(merged_df['Вид_отсутствия'].notna()) &
(~merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.startswith('Исключение')) &
(~is_remote_reason)
]
absent_groups = absent_only.groupby('Вид_отсутствия')
pastels = ['#FFF2CC', '#E1D5E7', '#E1F5FE', '#FFF0F5', '#FCF3CF']
for idx_cat, (cat_name, group) in enumerate(absent_groups):
hex_c = pastels[idx_cat % len(pastels)]
fmt_cat_hl = make_fmt(bg_color=hex_c, bold=True, align="left")
fmt_cat_hr = make_fmt(bg_color=hex_c, bold=True, align="right")
fmt_cat_rl = make_fmt(bg_color=hex_c, bold=False, align="left")
fmt_cat_rr = make_fmt(bg_color=hex_c, bold=False, align="right")
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, cat_name, fmt_cat_hl)
ws.write(current_row, 1, len(group), fmt_cat_hr)
current_row += 1
is_other_category = (str(cat_name).strip().lower() == "иное")
for _, row in group.sort_values(by='Сотрудник').iterrows():
fio = row.get('Сотрудник', '')
# Если категория "Иное" — берем детальную причину из manual_absences / detailed_reason
detail_val = row.get('detailed_reason', row.get('comment', '')) if is_other_category else ""
ws.set_row(current_row, 20, None, {'level': 1, 'hidden': True, 'collapsed': True})
ws.write(current_row, 0, fio, fmt_cat_rl)
ws.write(current_row, 1, detail_val, fmt_cat_rr)
current_row += 1
# 4. Итого на работе (Только общее число, без раскрывающегося списка ФИО. Включает исключения без справок)
exc_without_doc = merged_df[is_exc & (merged_df['Вид_отсутствия'].isna() | (merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip().isin(['', 'nan', 'Исключение'])))]
present_scud = merged_df[(merged_df['Пришел'] == True) & (~is_exc)]
total_present_count = len(present_scud) + len(exc_without_doc)
fmt_pres_hl = make_fmt(bg_color='#E2EFDA', bold=True, align="left")
fmt_pres_hr = make_fmt(bg_color='#E2EFDA', bold=True, align="right")
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, "Итого на работе", fmt_pres_hl)
ws.write(current_row, 1, total_present_count, fmt_pres_hr)
current_row += 1
# 5. Удаленная работа (Свернуто)
remote_home = merged_df[(merged_df['Пришел'] == False) & is_remote_reason & (~is_exc)]
fmt_rem_hl = make_fmt(bg_color='#E8F8F5', bold=True, align="left")
fmt_rem_hr = make_fmt(bg_color='#E8F8F5', bold=True, align="right")
fmt_rem_rl = make_fmt(bg_color='#E8F8F5', bold=False, align="left")
fmt_rem_rr = make_fmt(bg_color='#E8F8F5', bold=False, align="right")
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, "В том числе на удаленной работе", fmt_rem_hl)
ws.write(current_row, 1, len(remote_home), fmt_rem_hr)
current_row += 1
if not remote_home.empty:
for fio in sorted(remote_home['Сотрудник'].dropna().unique()):
ws.set_row(current_row, 20, None, {'level': 1, 'hidden': True, 'collapsed': True})
ws.write(current_row, 0, fio, fmt_rem_rl)
ws.write(current_row, 1, "", fmt_rem_rr)
current_row += 1
# 6. Аномалии СКУД и 1С (Свернуто)
anomalies = merged_df[
(~is_exc) & (
((merged_df['Пришел'] == True) & (merged_df['Вид_отсутствия'].notna()) &
(~merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.startswith('Исключение')) &
(~is_remote_reason) &
(~reason_clean.str.contains('командировк', na=False))) |
(merged_df.get('anomaly_flag', 'NONE') == 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY')
)
]
fmt_anom_hl = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=True, align="left")
fmt_anom_hr = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=True, align="right")
fmt_anom_rl = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=False, align="left")
fmt_anom_rr = make_fmt(bg_color='#FCE4D6', bold=False, align="left", wrap=True)
ws.set_row(current_row, 20)
ws.write(current_row, 0, "Аномалии СКУД и 1С", fmt_anom_hl)
ws.write(current_row, 1, len(anomalies), fmt_anom_hr)
current_row += 1
chars_per_line_b = 30
if not anomalies.empty:
for _, row in anomalies.iterrows():
fio = row.get('Сотрудник', '')
reason = row.get('Вид_отсутствия', '')
anom_flag = row.get('anomaly_flag', 'NONE')
if anom_flag == 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY':
first_act = row.get('Первая_активность', '—')
reason_text = f"🚨 АНОМАЛИЯ СКУД: Нет входа (первая активность: {first_act})"
else:
reason_text = f"В 1С: {reason}"
lines_count = math.ceil(len(reason_text) / chars_per_line_b) if len(reason_text) > chars_per_line_b else 1
row_h = max(lines_count * 18, 20)
ws.set_row(current_row, row_h, None, {'level': 1, 'hidden': True, 'collapsed': True})
ws.write(current_row, 0, fio, fmt_anom_rl)
ws.write(current_row, 1, reason_text, fmt_anom_rr)
current_row += 1
ws.set_column(0, 0, 45)
ws.set_column(1, 1, 38)
safe_close_workbook(wb, output_path, target_dir, filename)
# =============================================================================
# 2. ДЕТАЛЬНЫЙ СУТОЧНЫЙ ОТЧЕТ ЗА ВЧЕРА
# =============================================================================
def generate_detailed_excel(merged_df, date_str="20.08.2026", filename=None):
date_clean = str(date_str).replace('_', '.')
if not filename:
filename = f"{format_date_ru(date_clean)} отчет.xlsx"
if merged_df is not None and not merged_df.empty:
df_export = merged_df[merged_df.get('is_excluded', False) == False].copy()
else:
df_export = pd.DataFrame()
target_dir = get_dated_reports_dir(date_clean)
output_path = os.path.join(target_dir, filename)
wb = xlsxwriter.Workbook(output_path)
ws = wb.add_worksheet("Детальный_отчет")
def make_fmt(bg_color=None, bold=False, align="left", wrap=False):
d = {
'font_name': 'Arial',
'font_size': 10,
'bold': bold,
'align': align,
'valign': 'vcenter',
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'text_wrap': wrap
}
if bg_color:
d['bg_color'] = bg_color
return wb.add_format(d)
fmt_date_lbl = wb.add_format({'font_name': 'Arial', 'font_size': 10, 'bold': True})
ws.write(1, 1, "Дата:", fmt_date_lbl)
ws.write(1, 3, date_clean, fmt_date_lbl)
headers = [
"№", "ФИО", "Подразделение", "время входа", "первая активность", "время выхода",
"находился в здании", "причина отсутствия", "норма", "отклонение от нормы"
]
fmt_hdr = make_fmt(bg_color='#D9E1F2', bold=True, align="center", wrap=True)
ws.set_row(3, 26)
for col_idx, h_text in enumerate(headers):
ws.write(3, col_idx, h_text, fmt_hdr)
start_col = 'Начало дня' if 'Начало дня' in df_export.columns else 'Начало_дня'
end_col = 'Конец дня' if 'Конец дня' in df_export.columns else 'Конец_дня'
hours_col = 'Часы' if 'Часы' in df_export.columns else 'Находился_в_здании'
chars_per_line_h = 24
for idx, row in df_export.reset_index(drop=True).iterrows():
row_num = 4 + idx
is_present = row.get('Пришел', False)
absence_reason = row.get('Вид_отсутствия', '')
has_reason = pd.notna(absence_reason) and str(absence_reason).strip() != ''
in_val = str(row.get(start_col, 'Нет входа')).strip()
out_val = str(row.get(end_col, 'Нет выхода')).strip()
in_building_str = str(row.get(hours_col, '00:00'))
first_act_val = str(row.get('Первая_активность', '—')).strip()
has_first_act = first_act_val not in ['—', '', 'None', 'nan']
if in_val not in ['Нет входа', '—', '', 'nan', 'None'] and out_val in ['Нет выхода', '—', '', 'nan', 'None'] and not has_reason:
out_val, in_building_str, deviation_val = calculate_autoclose_time(in_val)
else:
deviation_val = calculate_deviation(in_building_str, reason=absence_reason if has_reason else "", norm_hours=8, lunch_minutes=30)
dept_scud_val = row.get('department_scud', row.get('department', row.get('Подразделение', '')))
row_color = None
if is_present and has_reason:
row_color = '#E2EFDA'
elif not is_present and has_reason:
row_color = '#FFF2CC'
elif not is_present and not has_reason and not has_first_act:
row_color = '#FCE4D6'
val_h_str = str(absence_reason) if has_reason else ""
lines_count = math.ceil(len(val_h_str) / chars_per_line_h) if len(val_h_str) > chars_per_line_h else 1
ws.set_row(row_num, max(lines_count * 18, 20))
values = [
(idx + 1, 'center', False),
(row.get('Сотрудник', ''), 'left', False),
(dept_scud_val, 'center', False),
(in_val, 'center', False),
(first_act_val, 'center', False),
(out_val, 'center', False),
(in_building_str, 'center', False),
(absence_reason if has_reason else '', 'left', True),
(8, 'center', False),
(deviation_val, 'center', False)
]
for col_idx, (val, align_type, is_wrap) in enumerate(values):
fmt = make_fmt(bg_color=row_color, align=align_type, wrap=is_wrap)
ws.write(row_num, col_idx, val, fmt)
col_widths = {
0: 4,
1: 33,
2: 13,
3: 11,
4: 11,
5: 11,
6: 12,
7: 24,
8: 6,
9: 11
}
for col_idx, width in col_widths.items():
ws.set_column(col_idx, col_idx, width)
safe_close_workbook(wb, output_path, target_dir, filename)
# =============================================================================
# 3. СЫРОЙ СКУД
# =============================================================================
def export_raw_scud(df_scud, filename="СКУД_Сырые_данные.xlsx"):
output_path = os.path.join(REPORTS_DIR, filename)
target_dir = os.path.dirname(output_path)
wb = xlsxwriter.Workbook(output_path)
ws = wb.add_worksheet("Сырые_данные")
fmt_hdr = wb.add_format({
'font_name': 'Calibri',
'font_size': 11,
'bold': True,
'bg_color': '#D9E1F2',
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'align': 'center',
'valign': 'vcenter'
})
fmt_cell = wb.add_format({
'font_name': 'Calibri',
'font_size': 11,
'border': 1,
'border_color': '#D3D3D3',
'valign': 'vcenter',
'align': 'left'
})
headers = list(df_scud.columns)
ws.set_row(3, 28)
for col_idx, header in enumerate(headers):
ws.write(0, col_idx, str(header), fmt_hdr)
col_widths = [len(str(h)) for h in headers]
for row_idx, row_values in enumerate(df_scud.values, start=1):
ws.set_row(row_idx, 19)
for col_idx, val in enumerate(row_values):
if pd.isna(val) or val is None:
val_str = ""
elif isinstance(val, bool):
val_str = "Да" if val else "Нет"
else:
val_str = str(val)
ws.write(row_idx, col_idx, val_str, fmt_cell)
if len(val_str) > col_widths[col_idx]:
col_widths[col_idx] = len(val_str)
for col_idx, width in enumerate(col_widths):
ws.set_column(col_idx, col_idx, min(max(width + 3, 10), 45))
safe_close_workbook(wb, output_path, target_dir, filename)
```
## File: `./services/exceptions_repo.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/exceptions_repo.py
ROLE: Управление исключениями в SQLite с синхронизацией с exceptions.json.
===============================================================================
"""
from typing import Dict, List, Any
import json
import os
from config import EXCEPTIONS_PATH, normalize_fio
from core.connection import get_connection
def init_exceptions_table():
with get_connection() as conn:
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS exceptions_registry (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
category TEXT NOT NULL,
value TEXT NOT NULL,
comment TEXT DEFAULT '',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(category, value)
);
""")
conn.commit()
def get_all_exceptions_from_db() -> Dict[str, List[str]]:
init_exceptions_table()
cfg = {"departments": [], "positions": [], "fio": [], "position_keywords": [], "include_fio": []}
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT category, value FROM exceptions_registry")
rows = cursor.fetchall()
if not rows and os.path.exists(EXCEPTIONS_PATH):
# Первичная миграция из JSON в SQLite
sync_json_to_db()
return get_all_exceptions_from_db()
for cat, val in rows:
if cat in cfg:
cfg[cat].append(val)
return cfg
def add_exception_to_db(category: str, value: str, comment: str = "") -> bool:
init_exceptions_table()
val_clean = normalize_fio(value) if category in ["fio", "include_fio"] else value.strip()
if not val_clean:
return False
with get_connection() as conn:
conn.execute(
"INSERT OR REPLACE INTO exceptions_registry (category, value, comment) VALUES (?, ?, ?)",
(category, val_clean, comment)
)
conn.commit()
return True
def remove_exception_from_db(category: str, value: str) -> bool:
init_exceptions_table()
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM exceptions_registry WHERE category = ? AND value = ?", (category, value.strip()))
conn.commit()
return cursor.rowcount > 0
def sync_json_to_db():
"""Переносит данные из exceptions.json в SQLite."""
if not os.path.exists(EXCEPTIONS_PATH):
return
try:
with open(EXCEPTIONS_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
for cat, items in data.items():
for item in items:
add_exception_to_db(cat, item, comment="Импорт из JSON")
except Exception as e:
print(f"[⚠️] Ошибка синхронизации JSON -> DB: {e}")
```
## File: `./services/manual_absences_repo.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/manual_absences_repo.py
ROLE: Репозиторий ручных реестров ("Мест. командир.", "Иное") и поиск по штату 1С.
===============================================================================
"""
import os
import csv
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any, Optional
from core.connection import get_connection
from config import normalize_fio, DATA_DIR
REASONS_CSV_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "static_reason_absence.csv")
def init_manual_absences_table() -> None:
with get_connection() as conn:
conn.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS manual_absences (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
absence_type TEXT NOT NULL, -- 'LOCAL_TRIP' или 'OTHER'
fio TEXT NOT NULL,
fio_clean TEXT NOT NULL,
department TEXT DEFAULT '',
position TEXT DEFAULT '',
date_start TEXT, -- 'YYYY-MM-DD'
date_end TEXT, -- 'YYYY-MM-DD'
reason TEXT NOT NULL,
comment TEXT DEFAULT '',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
""")
conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_manual_abs_dates ON manual_absences(date_start, date_end);")
conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_manual_abs_fio ON manual_absences(fio_clean);")
conn.commit()
def get_static_reasons() -> List[str]:
"""Возвращает список причин из data/static_reason_absence.csv."""
if not os.path.exists(REASONS_CSV_PATH):
# Если файл еще не создан, создаем базовый набор причин
os.makedirs(os.path.dirname(REASONS_CSV_PATH), exist_ok=True)
default_reasons = ["По семейным обстоятельствам", "Медосмотр", "Сдача крови", "Учебный отпуск", "Административный отпуск"]
with open(REASONS_CSV_PATH, "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(["reason"])
for r in default_reasons:
writer.writerow([r])
return default_reasons
reasons = []
try:
with open(REASONS_CSV_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
if row and row[0].strip() and row[0].strip().lower() != "reason":
reasons.append(row[0].strip())
except Exception:
pass
return reasons
def search_staff_suggestions(query: str, limit: int = 15) -> List[Dict[str, str]]:
"""Живой поиск сотрудников по zup_staff для автокомплита."""
q = (query or "").strip()
if not q or len(q) < 2:
return []
# Приводим к разным регистрам для гарантированного поиска кириллицы в SQLite
q_lower = q.lower()
q_title = q.capitalize()
with get_connection(row_factory=True) as conn:
cursor = conn.cursor()
# 1. Находим действительно самый свежий срез штата (по created_at или по структуре даты ГГГГ-ММ-ДД)
cursor.execute("""
SELECT snapshot_date
FROM zup_staff
ORDER BY
SUBSTR(snapshot_date, 7, 4) DESC,
SUBSTR(snapshot_date, 4, 2) DESC,
SUBSTR(snapshot_date, 1, 2) DESC,
id DESC
LIMIT 1
""")
row = cursor.fetchone()
latest_date = row[0] if row else None
if not latest_date:
return []
# 2. Поиск с сортировкой: сначала те, у кого фамилия НАЧИНАЕТСЯ с запроса
sql = """
SELECT DISTINCT fio, fio_clean, department, position
FROM zup_staff
WHERE snapshot_date = ?
AND (
fio LIKE ? OR fio LIKE ? OR fio_clean LIKE ? OR fio_clean LIKE ?
OR fio LIKE ? OR fio_clean LIKE ?
)
ORDER BY
CASE
WHEN fio LIKE ? OR fio_clean LIKE ? THEN 0
ELSE 1
END,
fio ASC
LIMIT ?
"""
prefix_pattern_title = f"{q_title}%"
prefix_pattern_lower = f"{q_lower}%"
any_pattern_title = f"%{q_title}%"
any_pattern_lower = f"%{q_lower}%"
cursor.execute(sql, (
latest_date,
prefix_pattern_title, prefix_pattern_lower, prefix_pattern_title, prefix_pattern_lower,
any_pattern_title, any_pattern_lower,
prefix_pattern_title, prefix_pattern_title,
limit
))
rows = cursor.fetchall()
return [
{
"fio": r["fio"],
"fio_clean": r["fio_clean"],
"department": r["department"] or "—",
"position": r["position"] or "—"
}
for r in rows
]
def add_manual_absence(
absence_type: str,
fio: str,
reason: str,
department: str = "",
position: str = "",
date_start: Optional[str] = None,
date_end: Optional[str] = None,
comment: str = ""
) -> int:
init_manual_absences_table()
clean_fio = normalize_fio(fio)
if not clean_fio:
return 0
today_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
d_start = date_start.strip() if date_start and date_start.strip() else today_str
d_end = date_end.strip() if date_end and date_end.strip() else today_str
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
INSERT INTO manual_absences (
absence_type, fio, fio_clean, department, position,
date_start, date_end, reason, comment
)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", (absence_type.upper(), fio.strip(), clean_fio, department.strip(), position.strip(), d_start, d_end, reason.strip(), comment.strip()))
conn.commit()
return cursor.lastrowid
def delete_manual_absence(item_id: int) -> bool:
init_manual_absences_table()
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM manual_absences WHERE id = ?", (item_id,))
conn.commit()
return cursor.rowcount > 0
def get_manual_absences_list(absence_type: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
init_manual_absences_table()
with get_connection(row_factory=True) as conn:
cursor = conn.cursor()
if absence_type:
cursor.execute("""
SELECT id, absence_type, fio, fio_clean, department, position, date_start, date_end, reason, comment, created_at
FROM manual_absences
WHERE absence_type = ?
ORDER BY id DESC
""", (absence_type.upper(),))
else:
cursor.execute("""
SELECT id, absence_type, fio, fio_clean, department, position, date_start, date_end, reason, comment, created_at
FROM manual_absences
ORDER BY id DESC
""")
return [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
def get_active_manual_absences_for_date(date_str: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Выбирает записи, активные на дату отчета (формат даты ДД.ММ.ГГГГ)."""
init_manual_absences_table()
try:
dt_target = datetime.strptime(date_str.replace('_', '.'), "%d.%m.%Y").strftime("%Y-%m-%d")
except Exception:
dt_target = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
with get_connection(row_factory=True) as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT id, absence_type, fio, fio_clean, department, position, date_start, date_end, reason
FROM manual_absences
WHERE (date_start IS NULL OR date_start <= ?)
AND (date_end IS NULL OR date_end >= ?)
""", (dt_target, dt_target))
return [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
```
## File: `./services/zup_extractor.py`
```py
import os
import logging
from datetime import date, datetime
import pyodbc
import pandas as pd
from config import DATA_DIR, normalize_fio, ZUP_SQL_CONFIG
logger = logging.getLogger(__name__)
def get_zup_connection_string() -> str:
"""Формирует строку подключения pyodbc к MS SQL Server из config.py."""
return (
f"DRIVER={ZUP_SQL_CONFIG['driver']};"
f"SERVER={ZUP_SQL_CONFIG['server']};"
f"DATABASE={ZUP_SQL_CONFIG['database']};"
f"UID={ZUP_SQL_CONFIG['user']};"
f"PWD={ZUP_SQL_CONFIG['password']};"
f"TrustServerCertificate={ZUP_SQL_CONFIG.get('trust_server_certificate', 'yes')};"
f"Encrypt={ZUP_SQL_CONFIG.get('encrypt', 'no')};"
)
def fetch_zup_absences_from_sql(target_date) -> pd.DataFrame:
"""
Извлекает оперативные отсутствия и действующие декреты из MS SQL 1С:ЗУП 3.1
на указанную дату (принимает как datetime.date, так и строку 'DD.MM.YYYY' / 'DD_MM_YYYY').
"""
if isinstance(target_date, str):
clean_date_str = target_date.replace('_', '.')
try:
target_date = datetime.strptime(clean_date_str, "%d.%m.%Y").date()
except ValueError:
logger.error(f"[❌] Неверный формат даты для SQL-запроса: {target_date}. Ожидался DD.MM.YYYY")
return pd.DataFrame()
query = """
DECLARE @TargetDate DATE = ?;
-- 1. Оперативные отсутствия (Отпуска, Командировки, Больничные, Отгулы)
SELECT
LTRIM(RTRIM(ref_emp._Description)) AS [ФИО],
CASE state._Fld16925RRef
WHEN 0x9C10B2452D414FDF4A90E2B2AB81D3F7 THEN N'Отпуск основной'
WHEN 0xBA63FCF94B4AD0664ED369D2E6505D67 THEN N'Командировка'
WHEN 0x8C3B61F23954155A40EB0108FC0932DB THEN N'Болезнь'
WHEN 0x853001C18D0965EE4B2702405C94054A THEN N'Отпуск неоплачиваемый по разрешению работодателя'
WHEN 0xB7335AEFD8708C3E462861FC59489A38 THEN N'Отпуск по беременности и родам'
ELSE N'Другое отсутствие'
END AS [Вид_отсутствия]
FROM dbo._InfoRg16921 state WITH (NOLOCK)
INNER JOIN dbo._Reference299 ref_emp WITH (NOLOCK)
ON state._Fld16922RRef = ref_emp._IDRRef
WHERE @TargetDate BETWEEN CAST(CASE WHEN YEAR(state._Fld16926) > 3000 THEN DATEADD(YEAR, -2000, state._Fld16926) ELSE state._Fld16926 END AS DATE)
AND CAST(CASE WHEN YEAR(state._Fld16927) > 3000 THEN DATEADD(YEAR, -2000, state._Fld16927) ELSE state._Fld16927 END AS DATE)
UNION ALL
-- 2. Динамический выбор ДЕЙСТВУЮЩИХ декретниц по уходу за ребенком
SELECT
active_state.fio AS [ФИО],
N'Отпуск по уходу за ребенком' AS [Вид_отсутствия]
FROM (
SELECT
LTRIM(RTRIM(ref_emp._Description)) AS fio,
all_states._Fld16925RRef AS state_guid,
CAST(CASE WHEN YEAR(all_states._Fld16926) > 3000 THEN DATEADD(YEAR, -2000, all_states._Fld16926) ELSE all_states._Fld16926 END AS DATE) AS date_start,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY all_states._Fld16922RRef
ORDER BY all_states._Fld16926 DESC
) AS rn
FROM dbo._InfoRg16921 all_states WITH (NOLOCK)
INNER JOIN dbo._Reference299 ref_emp WITH (NOLOCK)
ON all_states._Fld16922RRef = ref_emp._IDRRef
WHERE CAST(CASE WHEN YEAR(all_states._Fld16926) > 3000 THEN DATEADD(YEAR, -2000, all_states._Fld16926) ELSE all_states._Fld16926 END AS DATE) <= @TargetDate
) active_state
WHERE active_state.rn = 1
AND active_state.state_guid = 0xA4FBA038663B3C2A48DA151C262855E1
AND active_state.date_start >= DATEADD(YEAR, -3, @TargetDate)
ORDER BY [ФИО] ASC;
"""
try:
conn_str = get_zup_connection_string()
with pyodbc.connect(conn_str, timeout=30) as conn:
df = pd.read_sql(query, conn, params=[target_date])
if not df.empty:
df['fio_clean'] = df['ФИО'].apply(normalize_fio)
return df
except Exception as e:
logger.error(f"[❌] Ошибка SQL-выгрузки отсутствий за {target_date}: {e}")
return pd.DataFrame()
def fetch_zup_staff_from_sql() -> pd.DataFrame:
"""Резервная выгрузка штата из MS SQL."""
query = """
SELECT DISTINCT
LTRIM(RTRIM(ref_emp._Description)) AS [ФИО],
N'Организация' AS [Подразделение],
N'Сотрудник' AS [Должность]
FROM dbo._Reference299 ref_emp WITH (NOLOCK)
WHERE ref_emp._Description <> ''
AND ref_emp._Marked = 0x00
ORDER BY [ФИО] ASC;
"""
try:
conn_str = get_zup_connection_string()
with pyodbc.connect(conn_str, timeout=5) as conn:
df = pd.read_sql(query, conn)
if not df.empty:
df['fio_clean'] = df['ФИО'].apply(normalize_fio)
return df
except Exception as e:
logger.error(f"[❌] Ошибка выгрузки штата из MS SQL: {e}")
return pd.DataFrame()
def sync_zup_to_excel(target_date) -> bool:
"""Создает дамп в Excel при необходимости."""
try:
if isinstance(target_date, str):
clean_date_str = target_date.replace('_', '.')
target_date_obj = datetime.strptime(clean_date_str, "%d.%m.%Y").date()
else:
target_date_obj = target_date
date_str_file = target_date_obj.strftime("%d_%m_%Y")
c_1c_dir = os.path.join(DATA_DIR, "1c")
os.makedirs(c_1c_dir, exist_ok=True)
df_staff = fetch_zup_staff_from_sql()
df_absences = fetch_zup_absences_from_sql(target_date_obj)
staff_excel_path = os.path.join(c_1c_dir, f"Штат_{date_str_file}.xlsx")
absences_excel_path = os.path.join(c_1c_dir, f"Отсутствия_{date_str_file}.xlsx")
with pd.ExcelWriter(staff_excel_path, engine='openpyxl') as writer:
dummy_headers = pd.DataFrame([[""] * 13] * 8)
dummy_headers.to_excel(writer, index=False, header=False)
df_staff[['ФИО', 'Подразделение', 'Должность']].to_excel(writer, startrow=8, index=False)
with pd.ExcelWriter(absences_excel_path, engine='openpyxl') as writer:
dummy_headers = pd.DataFrame([[""] * 3] * 3)
dummy_headers.to_excel(writer, index=False, header=False)
df_absences[['ФИО', 'Вид_отсутствия']].to_excel(writer, startrow=3, index=False)
return True
except Exception as e:
logger.error(f"[❌] Ошибка прямого импорта из MS SQL 1С: {e}")
return False
```
## File: `./services/ai_verifier.py`
```py
import json
import re
import requests
import pandas as pd
from config import OLLAMA_URL, OLLAMA_MODEL
from core.database import get_all_rules_from_db
from core.database import get_department_synonyms_dict, add_department_synonym_to_db
def resolve_department_exception_ai(dept_1c, dept_scud, exception_departments):
"""
Универсальный сопоставитель отделов.
Проверяет 1С, СКУД, локальную базу синонимов SQLite и задействует ИИ для сложных случайных аббревиатур.
"""
if not exception_departments:
return False
d_1c = str(dept_1c).strip().lower() if dept_1c else ""
d_scud = str(dept_scud).strip().lower() if dept_scud else ""
exc_list = [d.strip().lower() for d in exception_departments]
# 1. Прямая проверка: если точное имя или подстрока уже совпали в 1С или СКУД
for exc in exc_list:
if exc and (exc in d_1c or exc in d_scud or d_1c in exc or d_scud in exc):
return True
# 2. Проверка по сохраненной Базе Знаний синонимов из SQLite
synonyms = get_department_synonyms_dict()
for exc in exc_list:
# Если в БД зафиксировано: 'овк' -> 'отдел внутреннего контроля'
full_from_db = synonyms.get(exc, "")
if full_from_db and (full_from_db in d_1c or full_from_db in d_scud):
return True
# 3. Умный ИИ-арбитраж (если отдел спорный и еще не сохранен в БД)
if d_1c or d_scud:
dept_to_check = d_1c if d_1c else d_scud
prompt = f"""
Ты — кадровый аналитик.
Проверь, является ли отдел сотрудника "{dept_to_check}" тем же самым подразделением, что и один из отделов-исключений: {exception_departments}?
Примеры:
- "Отдел внутреннего контроля" — это "ОВК" (Да)
- "Отдел технического обеспечения" — это "ОТО" (Да)
Ответь СТРОГО в формате JSON:
{{
"is_match": true/false,
"matched_exception": "Название из списка исключений",
"explanation": "краткое объяснение"
}}
"""
try:
raw_res = ask_ollama(prompt, system_prompt="Отвечай только валидным JSON.")
match = re.search(r'\{.*\}', raw_res, re.DOTALL)
if match:
data = json.loads(match.group(0))
if data.get("is_match"):
matched_exc = data.get("matched_exception", "").lower()
# Запоминаем открытую ИИ связь в SQLite навсегда!
add_department_synonym_to_db(matched_exc, dept_to_check)
return True
except Exception as e:
print(f"[⚠️] Ошибка ИИ-арбитража отделов: {e}")
return False
def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
"""
Универсальная функция отправки запросов к локальной модели Ollama (Qwen 2.5).
"""
payload = {
"model": OLLAMA_MODEL,
"prompt": f"{system_prompt}\n\n{prompt}" if system_prompt else prompt,
"stream": False
}
try:
response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=120)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if "response" in data:
return data["response"].strip()
elif "message" in data and "content" in data["message"]:
return data["message"]["content"].strip()
else:
return f"⚠️ Неизвестная структура ответа Ollama: {data}"
else:
return f"⚠️ Ошибка Ollama (Код {response.status_code}): {response.text}"
except requests.exceptions.ConnectionError:
return "⚠️ Не удалось подключиться к Ollama. Проверьте, запущен ли сервис (ollama run qwen2.5:14b)."
except Exception as e:
return f"⚠️ Ошибка при обращении к Ollama: {e}"
def get_system_rules_context():
"""
Загружает динамические системные правила компании напрямую из Базы Данных SQLite.
"""
rules = get_all_rules_from_db()
if not rules:
return ""
rules_text = "\n".join([f"- {r}" for r in rules])
return f"\nОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ГЛОБАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА И ПРИОРИТЕТЫ КОМПАНИИ (ИЗ SQLITE БД):\n{rules_text}\n"
def analyze_scud_mass_failure_ai(df_scud):
"""
Оценивает процент аномалий 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY' в выгрузке.
Если процент аномалий превышает 5% от смены или 10 человек, вызывает ИИ для генерации критического алерта.
"""
if df_scud is None or df_scud.empty:
return None
total_records = len(df_scud)
anomaly_rows = df_scud[df_scud.get('anomaly_flag', 'NONE') == 'ANOMALY_NO_IN_HAS_ACTIVITY']
anomaly_count = len(anomaly_rows)
if total_records == 0:
return None
anomaly_percent = round((anomaly_count / total_records) * 100, 1)
if anomaly_percent > 5.0 or anomaly_count >= 10:
rules_context = get_system_rules_context()
prompt = f"""
{rules_context}
ВНИМАНИЕ! Проведён анализ смены СКУД:
- Всего записей за смену: {total_records}
- Выявлено сотрудников без утреннего входа, но с зафиксированной дневной активностью: {anomaly_count} ({anomaly_percent}% от смены)
Сформируй понятное предупреждение для Администратора СКУД и Руководителя.
Объясни, что это критический массовый сбой турникетов/контроллеров входа на КПП, и порекомендуй действия.
"""
alert_text = ask_ollama(prompt, system_prompt="Ты — ИИ-аналитик контроллинга СКУД. Отвечай кратко и строго по делу.")
return {
"is_mass_failure": True,
"anomaly_count": anomaly_count,
"anomaly_percent": anomaly_percent,
"alert_text": alert_text
}
return {
"is_mass_failure": False,
"anomaly_count": anomaly_count,
"anomaly_percent": anomaly_percent,
"alert_text": "Массовых сбоев оборудования не зафиксировано."
}
def ai_verify_scud_against_staff(unrecognized_scud_fios, staff_fios):
if not unrecognized_scud_fios or not staff_fios:
return {}
# Исключаем точные совпадения
staff_fios_set = set(staff_fios)
real_unrecognized = [f for f in unrecognized_scud_fios if f not in staff_fios_set]
if not real_unrecognized:
return {}
rules_context = get_system_rules_context()
prompt = f"""
Ты — кадровый аудитор безопасности СКУД.
{rules_context}
В СКУД записаны неопознанные ФИО: {json.dumps(real_unrecognized, ensure_ascii=False)}
В официальном Штатном расписании 1С записаны ЭТАЛОНЫ: {json.dumps(staff_fios, ensure_ascii=False)}
СТРОГИЕ ПРАВИЛА:
1. Запись из Штат 1С — это 100% ПРАВИЛЬНЫЙ эталон.
2. В СКУД допущена опечатка.
3. Любое присутствие сотрудника по СКУД при наличии в 1С документа отсутствия (кроме командировок) является гарантированной аномалией.
4. В поле "warning" опиши обнаруженную опечатку.
5. Запрещено выдумывать опечатки и объединять разных людей/однофамильцев!
ОТВЕЧАЙ ТОЛЬКО ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО В ФОРМАТЕ ВАЛИДНОГО JSON:
{{
"verified_matches": [
{{
"scud_fio": "ФИО из СКУД",
"staff_fio": "эталон ФИО из Штат 1С",
"warning": "Описание опечатки в СКУД"
}}
]
}}
"""
raw_response = ask_ollama(
prompt,
system_prompt="Ты — строгий JSON API генератор. Отвечай только валидным JSON объектом без пояснительного текста."
)
mapping = {}
if not raw_response:
return mapping
# Фаза 1: Попытка прямого разбора с санитарной очисткой
try:
match = re.search(r'\{.*\}', raw_response, re.DOTALL)
if match:
json_str = match.group(0)
# Убираем висячие запятые: {"a": 1,} -> {"a": 1}
json_str = re.sub(r',\s*([\}\]])', r'\1', json_str)
# Заменяем одинарные кавычки в ключах/значениях на двойные при необходимости
json_str = re.sub(r"(?<=\{|\,)\s*'([^']+)'\s*:", r'"\1":', json_str)
data = json.loads(json_str)
for item in data.get("verified_matches", []):
scud_f = item.get("scud_fio")
staff_f = item.get("staff_fio")
warn = item.get("warning", "Точное совпадение (без опечаток)")
if scud_f and staff_f and staff_f in staff_fios_set:
mapping[scud_f] = {"staff_fio": staff_f, "warning": warn}
return mapping
except Exception:
pass
# Фаза 2: Резервный Regex-парсер (если JSON синтаксически сломан, но пары ключ-значение есть)
try:
pattern = r'["\']scud_fio["\']\s*:\s*["\']([^"\']+)["\'].*?["\']staff_fio["\']\s*:\s*["\']([^"\']+)["\']'
matches = re.findall(pattern, raw_response, re.DOTALL)
for scud_f, staff_f in matches:
scud_clean = scud_f.strip()
staff_clean = staff_f.strip()
if staff_clean in staff_fios_set:
mapping[scud_clean] = {"staff_fio": staff_clean, "warning": "Восстановлено парсером опечаток"}
except Exception as e:
print(f"[!] Ошибка резервного парсинга опечаток: {e}")
return mapping
def ai_verify_department_exceptions(unexplained_df, exception_departments):
"""
Локальный ИИ проверяет, не являются ли неотмеченные отделы синонимами отделов-исключений.
"""
if unexplained_df.empty or not exception_departments:
return []
dept_list = unexplained_df['Подразделение'].dropna().unique().tolist()
rules_context = get_system_rules_context()
prompt = f"""
{rules_context}
Ты — кадровый аудитор.
Список отделов-исключений компании: {json.dumps(exception_departments, ensure_ascii=False)}
Список отделов сотрудников, попавших в неизвестные: {json.dumps(dept_list, ensure_ascii=False)}
Определи, какие из отделов сотрудников являются ПОЛНЫМИ НАЗВАНИЯМИ или СИНУНИМАМИ отделов-исключений (например: 'Отдел внутреннего контроля' — это 'ОВК').
Выдай ответ строго в формате JSON:
{{
"matched_departments": ["Название отдела 1", "Название отдела 2"]
}}
"""
raw_response = ask_ollama(prompt, system_prompt="Выдавай только валидный JSON.")
try:
match = re.search(r'\{.*\}', raw_response, re.DOTALL)
if match:
data = json.loads(match.group(0))
return data.get("matched_departments", [])
except Exception as e:
print(f"[⚠️] Ошибка ИИ-арбитража отделов: {e}")
return []
```
## File: `./services/knowledge_base.py`
```py
import os
from core.database import get_all_rules_from_db, add_rule_to_db
def load_knowledge_base():
"""
Загружает актуальные правила Базы Знаний компании напрямую из базы данных SQLite.
"""
rules = get_all_rules_from_db()
return {
"rules": rules if rules else [],
"fio_corrections": {}
}
def add_rule_to_kb(new_rule):
"""
Добавляет новое принятое человеком правило в SQLite таблицу ai_knowledge_base.
"""
if not new_rule or not new_rule.strip():
return
add_rule_to_db(new_rule.strip(), added_by="Human")
print(f"[✓] База знаний SQLite успешно обновлена! Новое правило: {new_rule.strip()}")
```
## File: `./services/knowledge/service.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/knowledge/service.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
MODULE: services / knowledge
ROLE: Доменный сервис базы знаний, правил компании и синонимов подразделений.
===============================================================================
"""
from typing import List, Dict, Any
from core.repositories.zup_repo import (
get_all_rules_from_db,
add_rule_to_db,
get_department_synonyms_dict,
add_department_synonym_to_db
)
def get_rules() -> List[Dict[str, Any]]:
"""Получить все правила базы знаний в виде списка словарей."""
raw_rules = get_all_rules_from_db()
return [{"id": idx, "rule_text": r} for idx, r in enumerate(raw_rules, 1)]
def add_rule(rule_text: str, added_by: str = "Human") -> None:
"""Добавить новое правило в базу знаний."""
add_rule_to_db(rule_text, added_by=added_by)
def get_synonyms() -> Dict[str, str]:
"""Получить словарь синонимов отделов."""
return get_department_synonyms_dict()
def register_department_synonym(short_name: str, full_name: str) -> None:
"""Сохранить новую пару синонимов подразделения."""
add_department_synonym_to_db(short_name, full_name)
```
## File: `./services/scud_etl/pipeline.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/pipeline.py
===============================================================================
"""
import os
import logging
from typing import Optional, Dict, Any, Tuple
import pandas as pd
from core.connection import get_connection
from core.database import load_scud_from_db_by_snapshot
from config import DATA_DIR
from services.data_loader import load_staff_data, load_absent_data
logger = logging.getLogger("SCUD_PIPELINE")
def load_best_snapshot_for_date(date_str: str, prefer_final_y: bool = False) -> Optional[pd.DataFrame]:
"""
Загружает наилучший срез СКУД за дату.
Если prefer_final_y=True — отдает предпочтение финишному Y (23:59:59).
"""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
target_snap_id = None
if prefer_final_y:
cursor.execute("""
SELECT snapshot_id
FROM scud_logs
WHERE log_date = ?
AND (snapshot_id LIKE 'Y%' OR snapshot_time LIKE '%23:59:59' OR snapshot_time LIKE '%22:00:00')
ORDER BY id DESC LIMIT 1
""", (date_str,))
row = cursor.fetchone()
if row:
target_snap_id = row[0]
if not target_snap_id:
cursor.execute("""
SELECT snapshot_id
FROM scud_logs
WHERE log_date = ?
ORDER BY id DESC LIMIT 1
""", (date_str,))
row = cursor.fetchone()
if row:
target_snap_id = row[0]
if not target_snap_id:
return None
return load_scud_from_db_by_snapshot(date_str, snapshot_param=target_snap_id)
def load_1c_files_for_date(date_str: str) -> Tuple[Optional[pd.DataFrame], Optional[pd.DataFrame]]:
"""
Загружает реестры штата и отсутствий 1С на указанную дату через data_loader.
"""
df_staff = load_staff_data(date_str)
df_abs = load_absent_data(date_str)
return df_staff, df_abs
```
## File: `./services/scud_etl/merger.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/merger.py
ROLE: Агрегация реестров, выбор совместителей 1С по отделу СКУД и авто-связки.
Распределение исключений в общий рабочий пул при отсутствии справок.
===============================================================================
"""
import logging
from typing import Dict, Any, List
import pandas as pd
from services.knowledge.service import get_department_synonyms_dict
from config import normalize_fio, load_exceptions
from core.connection import get_connection
logger = logging.getLogger("SCUD_MERGER")
def load_identity_mappings() -> Dict[str, str]:
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS person_identity_mapping (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
scud_fio TEXT NOT NULL,
zup_fio TEXT NOT NULL,
scud_dept TEXT,
zup_dept TEXT,
match_source TEXT DEFAULT 'AI',
status TEXT DEFAULT 'ACTIVE',
confidence REAL DEFAULT 1.0,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE(scud_fio, zup_fio)
);
""")
cursor.execute("""
SELECT scud_fio, zup_fio
FROM person_identity_mapping
WHERE status = 'ACTIVE'
""")
return {r[0]: r[1] for r in cursor.fetchall()}
def aggregate_scud_by_person(df_scud: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
if df_scud is None or df_scud.empty:
return df_scud
df = df_scud.copy()
if 'fio_clean' not in df.columns:
fio_col = 'Сотрудник' if 'Сотрудник' in df.columns else 'ФИО'
df['fio_clean'] = df[fio_col].apply(normalize_fio)
mapping_dict = load_identity_mappings()
if mapping_dict:
df['fio_clean'] = df['fio_clean'].apply(lambda f: mapping_dict.get(f, f))
aggregated_rows = []
for fio_clean, group in df.groupby('fio_clean'):
if len(group) == 1:
aggregated_rows.append(group.iloc[0].to_dict())
continue
base_row = group.sort_values(by='Пришел', ascending=False).iloc[0].to_dict()
valid_ins = [
str(t).strip() for t in group['Начало_дня']
if str(t).strip() not in ['Нет входа', '—', '', 'nan', 'None', '00:00:00', '00:00']
]
base_row['Начало_дня'] = min(valid_ins) if valid_ins else 'Нет входа'
valid_outs = [
str(t).strip() for t in group['Конец_дня']
if str(t).strip() not in ['Нет выхода', '—', '', 'nan', 'None', '00:00:00', '00:00']
]
base_row['Конец_дня'] = max(valid_outs) if valid_outs else 'Нет выхода'
valid_acts = [
str(t).strip() for t in group['Первая_активность']
if str(t).strip() not in ['—', '', 'nan', 'None', '00:00:00']
]
base_row['Первая_активность'] = min(valid_acts) if valid_acts else '—'
base_row['Пришел'] = any(group['Пришел'] == True) or (base_row['Начало_дня'] != 'Нет входа')
durations = [str(d) for d in group['Находился_в_здании'] if str(d) not in ['00:00', '', 'nan']]
if durations:
base_row['Находился_в_здании'] = max(durations)
aggregated_rows.append(base_row)
return pd.DataFrame(aggregated_rows)
def select_best_zup_position(df_staff_1c: pd.DataFrame, df_scud_agg: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
if df_staff_1c is None or df_staff_1c.empty:
return pd.DataFrame()
df_staff = df_staff_1c.copy()
if 'fio_clean' not in df_staff.columns:
f_col = 'ФИО' if 'ФИО' in df_staff.columns else 'Сотрудник'
df_staff['fio_clean'] = df_staff[f_col].apply(normalize_fio)
scud_dept_map = {}
if df_scud_agg is not None and not df_scud_agg.empty:
for _, r in df_scud_agg.iterrows():
scud_dept_map[r.get('fio_clean', '')] = str(r.get('Подразделение', '')).strip().upper()
best_rows = []
for fio, group in df_staff.groupby('fio_clean'):
if len(group) == 1:
best_rows.append(group.iloc[0].to_dict())
continue
target_scud_dept = scud_dept_map.get(fio, "")
matched_row = None
if target_scud_dept:
for _, r in group.iterrows():
dept_1c = str(r.get('Подразделение', '')).strip().upper()
if dept_1c == target_scud_dept or target_scud_dept in dept_1c or dept_1c in target_scud_dept:
matched_row = r.to_dict()
break
if not matched_row:
matched_row = group.iloc[0].to_dict()
best_rows.append(matched_row)
return pd.DataFrame(best_rows)
def merge_scud_and_1c(
df_scud: pd.DataFrame,
df_staff_1c: pd.DataFrame,
df_absences_1c: pd.DataFrame
) -> pd.DataFrame:
if (df_scud is None or df_scud.empty) and (df_staff_1c is None or df_staff_1c.empty):
return pd.DataFrame(columns=[
'Сотрудник', 'fio_clean', 'Подразделение', 'Должность',
'Начало_дня', 'Первая_активность', 'Конец_дня', 'Находился_в_здании',
'Пришел', 'anomaly_flag', 'причина отсутствия', 'Вид_отсутствия', 'is_excluded'
])
synonyms = get_department_synonyms_dict()
exceptions_cfg = load_exceptions()
df_scud_agg = aggregate_scud_by_person(df_scud)
df_staff_agg = select_best_zup_position(df_staff_1c, df_scud_agg)
df_res = df_scud_agg.copy() if df_scud_agg is not None and not df_scud_agg.empty else df_staff_agg.copy()
if "Сотрудник" in df_res.columns:
df_res["fio_clean"] = df_res["Сотрудник"].apply(normalize_fio)
elif "ФИО" in df_res.columns:
df_res["Сотрудник"] = df_res["ФИО"]
df_res["fio_clean"] = df_res["ФИО"].apply(normalize_fio)
elif "fio_clean" not in df_res.columns:
df_res["fio_clean"] = ""
for col, default_val in [
('Начало_дня', 'Нет входа'),
('Первая_активность', '—'),
('Конец_дня', 'Нет выхода'),
('Находился_в_здании', '00:00'),
('Пришел', False),
('anomaly_flag', 'NONE')
]:
if col not in df_res.columns:
df_res[col] = default_val
reverse_synonyms = {v.lower(): k.upper() for k, v in synonyms.items()}
direct_synonyms = {k.lower(): k.upper() for k in synonyms.keys()}
all_dept_map = {**reverse_synonyms, **direct_synonyms, "отдел внутреннего контроля": "ОВК", "отдел вневедомственного контроля": "ОВК"}
if "Подразделение" in df_res.columns:
df_res["Подразделение"] = df_res["Подразделение"].apply(
lambda d: all_dept_map.get(str(d).strip().lower(), str(d).strip())
)
absences_map = {}
if df_absences_1c is not None and not df_absences_1c.empty:
fio_col = next((c for c in ["fio_clean", "ФИО", "Сотрудник"] if c in df_absences_1c.columns), None)
reason_col = next((c for c in ["Вид_отсутствия", "Причина", "причина отсутствия"] if c in df_absences_1c.columns), None)
if fio_col and reason_col:
for _, row in df_absences_1c.iterrows():
fio = normalize_fio(str(row[fio_col]))
reason = str(row[reason_col]).strip()
if reason and reason.lower() != "nan":
absences_map[fio] = reason
manual_reasons_map = {}
try:
from services.manual_absences_repo import get_active_manual_absences_for_date
# date_clean берется из даты контекста либо из текущих суток
target_date_val = df_res.get('Дата', pd.Series()).iloc[0] if 'Дата' in df_res.columns and not df_res.empty else None
if target_date_val:
m_records = get_active_manual_absences_for_date(str(target_date_val))
for mr in m_records:
manual_reasons_map[mr['fio_clean']] = mr['reason']
except Exception:
pass
df_res["detailed_reason"] = df_res["fio_clean"].map(manual_reasons_map).fillna("")
df_res["причина отсутствия"] = df_res["fio_clean"].map(absences_map)
df_res["Вид_отсутствия"] = df_res["причина отсутствия"]
exc_fios = [normalize_fio(f) for f in exceptions_cfg.get("fio", []) if f]
exc_depts = [d.strip().upper() for d in exceptions_cfg.get("departments", []) if d]
exc_pos = [p.strip().lower() for p in exceptions_cfg.get("positions", []) if p]
pos_kw = [k.strip().lower() for k in exceptions_cfg.get("position_keywords", []) if k]
whitelist_fios = [normalize_fio(f) for f in exceptions_cfg.get("include_fio", []) if f]
df_res["is_excluded"] = False
for idx, row in df_res.iterrows():
fio = row.get("fio_clean", "")
has_official_absence = pd.notna(row.get("Вид_отсутствия")) and str(row.get("Вид_отсутствия")).strip() not in ["", "nan", "None", "Исключение"]
if fio in whitelist_fios:
df_res.at[idx, "is_excluded"] = False
continue
dep = str(row.get("Подразделение", "")).upper()
pos = str(row.get("Должность", "")).lower()
is_match_exc = (fio in exc_fios or dep in exc_depts or any(d in dep for d in exc_depts) or pos in exc_pos or any(k in pos for k in pos_kw))
if is_match_exc:
if has_official_absence:
df_res.at[idx, "is_excluded"] = False
else:
df_res.at[idx, "is_excluded"] = True
mask_exc = (df_res["is_excluded"] == True) & (df_res["Вид_отсутствия"].isna() | (df_res["Вид_отсутствия"] == ""))
df_res.loc[mask_exc, "Вид_отсутствия"] = "Исключение"
df_res.loc[mask_exc, "причина отсутствия"] = "Исключение"
return df_res
def calculate_summary_metrics(df_merged: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
total_staff = len(df_merged)
came_to_office_mask = (df_merged["Начало_дня"].astype(str).str.strip().ne("Нет входа")) & (df_merged.get("is_excluded", False) == False)
exc_without_doc_mask = (df_merged.get("is_excluded", False) == True) & (
df_merged["Вид_отсутствия"].isna() |
df_merged["Вид_отсутствия"].astype(str).str.strip().isin(["", "nan", "Исключение"])
)
working_in_office_count = len(df_merged[came_to_office_mask | exc_without_doc_mask])
df_not_working = df_merged[~came_to_office_mask & ~exc_without_doc_mask]
reason_series = df_not_working["причина отсутствия"].astype(str).str.lower()
is_remote_mask = reason_series.str.contains("удален|дистанцион", regex=True, na=False)
remote_home = df_not_working[is_remote_mask]
remote_home_count = len(remote_home)
df_remaining_absent = df_not_working[~is_remote_mask]
has_doc_mask = df_remaining_absent["причина отсутствия"].notna() & \
df_remaining_absent["причина отсутствия"].ne("") & \
df_remaining_absent["причина отсутствия"].ne("nan") & \
(~df_remaining_absent["причина отсутствия"].astype(str).str.startswith("Исключение"))
official_absent_count = len(df_remaining_absent[has_doc_mask])
unknown = df_remaining_absent[~has_doc_mask]
unknown_count = len(unknown)
return {
"total_staff": total_staff,
"working_in_office_count": working_in_office_count,
"remote_home_count": remote_home_count,
"official_absent_count": official_absent_count,
"unknown_count": unknown_count,
"unknown_list": unknown[["fio_clean", "Подразделение", "Должность"]].to_dict(orient="records") if not unknown.empty else []
}
```
## File: `./services/scud_etl/svodka_generator.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/svodka_generator.py
ROLE: Генератор Ежедневной Сводки (оперативный контроль, текущий срез).
===============================================================================
"""
import os
import logging
from typing import Dict, Any, Optional
import pandas as pd
from config import DATE_TODAY
from core.database import load_scud_from_db_by_snapshot
from services.scud_etl.pipeline import load_1c_files_for_date
from services.scud_etl.merger import merge_scud_and_1c, calculate_summary_metrics
from services.scud_etl.anomaly_detector import detect_registry_anomalies
from services.snapshots.finder import find_or_create_snapshot_for_time
from services.excel_exporter import generate_summary_excel, get_dated_reports_dir, format_date_ru
logger = logging.getLogger("SVODKA_GENERATOR")
def generate_svodka_service(
target_date: Optional[str] = None,
target_time: Optional[str] = None,
snapshot_id: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Формирует оперативную сводку на указанную дату / время:
- target_date: дата сводки (по умолчанию сегодня).
- target_time: время среза (например '14:30').
- snapshot_id: точный ID среза.
"""
date_clean = str(target_date or DATE_TODAY).replace('_', '.')
applied_note = ""
# Если передано время, но не указан конкретный snapshot_id — ищем ближайший или запрашиваем экспорт
if target_time and not snapshot_id:
found_id, note = find_or_create_snapshot_for_time(date_clean, target_time, allow_ondemand_export=True)
snapshot_id = found_id
applied_note = note
if note:
logger.info(note)
df_scud = load_scud_from_db_by_snapshot(date_clean, snapshot_param=snapshot_id)
if df_scud is None or df_scud.empty:
return {
"status": "error",
"message": f"Срез СКУД за {date_clean} ({applied_note or snapshot_id or 'последний доступный'}) не найден в базе."
}
df_staff, df_abs = load_1c_files_for_date(date_clean)
df_merged = merge_scud_and_1c(df_scud, df_staff, df_abs)
metrics = calculate_summary_metrics(df_merged)
anomalies = detect_registry_anomalies(df_merged, df_raw_scud=df_scud)
# Добавляем суффикс времени в имя файла, если сводка строилась на точный срез
time_suffix = f" на {target_time.replace(':', '-')}" if target_time else ""
filename = f"{format_date_ru(date_clean)} сводка{time_suffix}.xlsx"
generate_summary_excel(df_merged, date_str=date_clean, filename=filename)
target_dir = get_dated_reports_dir(date_clean)
full_filepath = os.path.join(target_dir, filename)
return {
"status": "success",
"report_type": "SVODKA",
"date": date_clean,
"target_time": target_time,
"snapshot_id": snapshot_id or "AUTO_LATEST",
"filename": filename,
"filepath": full_filepath,
"download_url": f"/api/v1/files/download/reports/{os.path.basename(full_filepath)}",
"metrics": metrics,
"anomalies_count": len(anomalies),
"note": applied_note,
"message": f"Ежедневная сводка на {date_clean} {target_time or ''} успешно сформирована."
}
```
## File: `./services/scud_etl/otchet_generator.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/otchet_generator.py
ROLE: Генератор Детального Отчета за прошлые смены (строго по итоговому Y-снапшоту).
===============================================================================
"""
import os
import logging
from typing import Dict, Any, Optional
import pandas as pd
from config import DATE_YESTERDAY
from core.database import load_scud_from_db_by_snapshot
from services.scud_etl.pipeline import load_1c_files_for_date
from services.scud_etl.merger import merge_scud_and_1c
from services.excel_exporter import generate_detailed_excel, get_dated_reports_dir, format_date_ru
logger = logging.getLogger("OTCHET_GENERATOR")
def generate_otchet_service(
target_date: Optional[str] = None,
snapshot_id: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Формирует детальный отчет за прошедшую смену:
- target_date: дата отчета (по умолчанию вчерашний рабочий день).
- snapshot_id: опциональный ID (по умолчанию выбирается итоговый вечерний срез Y).
"""
date_clean = str(target_date or DATE_YESTERDAY).replace('_', '.')
df_scud = load_scud_from_db_by_snapshot(date_clean, snapshot_param=snapshot_id)
if df_scud is None or df_scud.empty:
return {
"status": "error",
"message": f"Итоговый срез СКУД (Y) за {date_clean} не найден в базе данных."
}
df_staff, df_abs = load_1c_files_for_date(date_clean)
df_merged = merge_scud_and_1c(df_scud, df_staff, df_abs)
filename = f"{format_date_ru(date_clean)} отчет.xlsx"
generate_detailed_excel(df_merged, date_str=date_clean, filename=filename)
target_dir = get_dated_reports_dir(date_clean)
full_filepath = os.path.join(target_dir, filename)
return {
"status": "success",
"report_type": "OTCHET",
"date": date_clean,
"snapshot_id": snapshot_id or "AUTO_Y_FINAL",
"filename": filename,
"filepath": full_filepath,
"download_url": f"/api/v1/files/download/reports/{os.path.basename(full_filepath)}",
"total_rows": len(df_merged),
"message": f"Детальный отчет за {date_clean} успешно сформирован."
}
```
## File: `./services/scud_etl/anomaly_detector.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/anomaly_detector.py
ROLE: Детектирование аномалий СКУД, дубликатов пропусков и несоответствий с 1С.
===============================================================================
"""
import logging
from typing import List, Dict, Any
import pandas as pd
from config import normalize_fio
logger = logging.getLogger("SCUD_ANOMALY")
def detect_registry_anomalies(df_merged: pd.DataFrame, df_raw_scud: pd.DataFrame = None) -> List[Dict[str, Any]]:
anomalies = []
if df_merged is None or df_merged.empty:
return anomalies
# 1. ⭐️ Поиск дубликатов учеток/пропусков в сыром СКУД
if df_raw_scud is not None and not df_raw_scud.empty:
df_raw = df_raw_scud.copy()
if 'fio_clean' not in df_raw.columns:
f_col = 'Сотрудник' if 'Сотрудник' in df_raw.columns else 'ФИО'
df_raw['fio_clean'] = df_raw[f_col].apply(normalize_fio)
counts = df_raw['fio_clean'].value_counts()
duplicate_fios = counts[counts > 1].index.tolist()
for dup_fio in duplicate_fios:
sub = df_raw[df_raw['fio_clean'] == dup_fio]
departments = ", ".join(sub['Подразделение'].astype(str).unique())
anomalies.append({
"fio": dup_fio,
"type": "DUPLICATE_SCUD_CARD",
"description": f"Сотрудник заведен в СКУД {len(sub)} раза (отделы: {departments}). События входа и выхода объединены автоматически."
})
# 2. Поиск кадровых аномалий и сбоев оборудования
for _, row in df_merged.iterrows():
if row.get("is_excluded", False):
continue
fio = row.get("fio_clean") or row.get("Сотрудник", "")
start_day = str(row.get("Начало_дня", "")).strip()
end_day = str(row.get("Конец_дня", "")).strip()
reason = str(row.get("причина отсутствия", row.get("Вид_отсутствия", ""))).strip()
reason_lower = reason.lower()
if "исключен" in reason_lower or "овк" in reason_lower:
continue
# Приход в офис во время отпуска/больничного (удаленка и командировки разрешены)
if start_day not in ["Нет входа", "—", "", "nan", "None"] and reason and reason != "nan":
if not ("удален" in reason_lower or "дистанцион" in reason_lower or "командировк" in reason_lower or "поездк" in reason_lower):
anomalies.append({
"fio": fio,
"type": "PHYSICAL_PRESENCE_DURING_ABSENCE",
"description": f"Присутствовал в здании ({start_day}), но в 1С числится документ: '{reason}'."
})
# Ошибка считывателя (есть выход без входа)
if start_day in ["Нет входа", "—", ""] and end_day not in ["Нет выхода", "—", "", "nan", "None"]:
anomalies.append({
"fio": fio,
"type": "SCUD_EQUIPMENT_ANOMALY",
"description": f"Зафиксирован выход ({end_day}) при отсутствии отметки утреннего входа."
})
return anomalies
```
## File: `./services/snapshots/service.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/snapshots/service.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
MODULE: services / snapshots
ROLE: Бизнес-логика срезов СКУД (выборка, валидация Y-срезов, удаление).
AI-CONTEXT-ANCHORS:
- ANCHOR[SNAPSHOT_GET_REGISTRY]: Выборка срезов с разметкой защищенных Y-снапшотов.
- ANCHOR[SNAPSHOT_DELETE_SAFE]: Безопасное удаление дневных срезов с защитой итоговых.
===============================================================================
"""
from typing import Dict, Any, Optional, List
from core.connection import get_connection
from core.repositories.scud_repo import get_available_snapshots, delete_snapshot_by_id
# ANCHOR[SNAPSHOT_GET_REGISTRY]
def get_snapshots_registry(date_str: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""Возвращает реестр снапшотов за дату или за все доступные дни."""
clean_date = date_str.strip() if date_str else ""
rows = get_available_snapshots(date_str=clean_date if clean_date else None)
snapshots = [
{
"snapshot_id": r[0],
"log_date": r[1],
"snapshot_time": r[2],
"record_count": r[3],
"is_final": str(r[0]).startswith("Y")
}
for r in rows
]
return {
"query_date": clean_date or "все",
"snapshots_count": len(snapshots),
"snapshots": snapshots
}
# ANCHOR[SNAPSHOT_DELETE_SAFE]
def delete_snapshots_safely(snapshot_ids: List[str]) -> Dict[str, Any]:
"""
Удаляет выбранные дневные снапшоты.
Итоговые вечерние срезы с префиксом 'Y' гарантированно защищены от удаления.
"""
if not snapshot_ids:
return {"status": "error", "message": "Не указаны ID снапшотов для удаления."}
safe_ids = [str(s).strip() for s in snapshot_ids if s and not str(s).strip().startswith("Y")]
if not safe_ids:
return {"status": "error", "message": "⚠️ Итоговый срез Y защищен от удаления. Выберите дневные снапшоты."}
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
placeholders = ",".join(["?"] * len(safe_ids))
cursor.execute(f"DELETE FROM scud_logs WHERE snapshot_id IN ({placeholders})", safe_ids)
deleted_count = cursor.rowcount
conn.commit()
return {
"status": "success",
"deleted_count": deleted_count,
"deleted_ids": safe_ids,
"message": f"Успешно удалено снапшотов: {len(safe_ids)} шт."
}
```
## File: `./services/tasks/repository.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/tasks/repository.py
===============================================================================
"""
import re
from typing import List, Dict, Any, Optional
from core.connection import get_connection
def normalize_task_id(task_id_input: str) -> str:
if not task_id_input:
return ""
clean_id = str(task_id_input).strip().upper().replace("TASK-", "").replace("TASK", "").replace("#", "")
if clean_id.isdigit():
num = int(clean_id)
return f"TASK-{num:02d}" if num < 100 else f"TASK-{num:03d}"
return f"TASK-{clean_id}"
def repo_get_tasks(user_id: int, status: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
with get_connection(row_factory=True) as conn:
cursor = conn.cursor()
if status and status.upper() != "ALL":
target_status = status.upper()
if target_status in ["PROGRESS", "В РАБОТЕ"]:
target_status = "IN_PROGRESS"
elif target_status in ["DONE", "ГОТОВО"]:
target_status = "COMPLETED"
elif target_status in ["PLANNED", "ПЛАНЫ"]:
target_status = "BACKLOG"
cursor.execute("""
SELECT id, task_id, module, title, priority, status, due_date, created_at
FROM tasks
WHERE user_id = ? AND (status = ? OR (status = 'BACKLOG' AND ? = 'PLANNED'))
ORDER BY id DESC
""", (user_id, target_status, target_status))
else:
cursor.execute("""
SELECT id, task_id, module, title, priority, status, due_date, created_at
FROM tasks
WHERE user_id = ?
ORDER BY id DESC
""", (user_id,))
rows = cursor.fetchall()
return [dict(r) for r in rows]
def repo_add_task(
user_id: int,
module: str,
title: str,
priority: str = "MEDIUM",
due_date: Optional[str] = None,
status: str = "BACKLOG"
) -> Dict[str, Any]:
target_status = status.upper() if status else "BACKLOG"
if target_status in ["PROGRESS", "В РАБОТЕ"]:
target_status = "IN_PROGRESS"
elif target_status in ["DONE", "ГОТОВО"]:
target_status = "COMPLETED"
elif target_status in ["PLANNED", "ПЛАНЫ", "BACKLOG"]:
target_status = "BACKLOG"
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT MAX(id) FROM tasks")
max_id = cursor.fetchone()[0] or 0
new_task_id = f"TASK-{(max_id + 1):02d}"
cursor.execute("""
INSERT INTO tasks (task_id, module, title, priority, status, due_date, user_id)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", (new_task_id, module or "general", title.strip(), priority.upper(), target_status, due_date, user_id))
conn.commit()
return {"status": "success", "task_id": new_task_id, "id": max_id + 1}
def repo_update_task(
user_id: int,
task_id: str,
title: Optional[str] = None,
priority: Optional[str] = None,
status: Optional[str] = None,
due_date: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
clean_num = re.sub(r'\D', '', str(task_id))
formatted_id = normalize_task_id(task_id)
updates = []
params = []
if title is not None and title.strip():
updates.append("title = ?")
params.append(title.strip())
if priority is not None and priority.strip():
updates.append("priority = ?")
params.append(priority.strip().upper())
if status is not None and status.strip():
target_status = status.strip().upper()
if target_status in ["PROGRESS", "В РАБОТЕ"]:
target_status = "IN_PROGRESS"
elif target_status in ["DONE", "ГОТОВО"]:
target_status = "COMPLETED"
elif target_status in ["PLANNED", "ПЛАНЫ"]:
target_status = "BACKLOG"
updates.append("status = ?")
params.append(target_status)
if due_date is not None:
updates.append("due_date = ?")
params.append(due_date.strip() if due_date.strip() else None)
if not updates:
return {"status": "success", "message": "Нет данных для обновления"}
params.extend([clean_num, formatted_id, f"%{task_id.strip()}", user_id])
sql = f"""
UPDATE tasks
SET {', '.join(updates)}
WHERE (id = ? OR UPPER(task_id) = ? OR task_id LIKE ?) AND user_id = ?
"""
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql, params)
rows_affected = cursor.rowcount
conn.commit()
if rows_affected == 0:
return {"error": f"Задача {task_id} не найдена или принадлежит другому пользователю"}
return {"status": "success", "message": f"Задача #{task_id} успешно обновлена"}
def repo_delete_task(user_id: int, task_id: str) -> Dict[str, Any]:
clean_num = re.sub(r'\D', '', str(task_id))
formatted_id = normalize_task_id(task_id)
with get_connection() as conn:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
DELETE FROM tasks
WHERE (id = ? OR UPPER(task_id) = ? OR task_id LIKE ?) AND user_id = ?
""", (clean_num, formatted_id, f"%{task_id.strip()}", user_id))
deleted = cursor.rowcount
conn.commit()
if deleted == 0:
return {"error": f"Задача {task_id} не найдена"}
return {"status": "success", "message": f"Задача #{task_id} удалена"}
```
## File: `./services/tasks/service.py`
```py
"""
===============================================================================
FILE: services/tasks/service.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
MODULE: services / tasks
ROLE: Единый доменный сервис задач (бизнес-логика и диспетчер операций).
AI-CONTEXT-ANCHORS:
- ANCHOR[TASK_SERVICE_DISPATCHER]: Маршрутизация действий ADD/UPDATE/DELETE/EXPORT.
===============================================================================
"""
from typing import Dict, Any, Optional, List
from .repository import repo_get_tasks, repo_add_task, repo_update_task, repo_delete_task
from .exporter import export_tasks_to_markdown
def get_tasks(user_id: int, status: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
"""Получить список задач."""
return repo_get_tasks(user_id, status)
def add_task(user_id: int, module: str, title: str, priority: str = "MEDIUM", due_date: Optional[str] = None, status: str = "BACKLOG") -> Dict[str, Any]:
"""Создать задачу."""
res = repo_add_task(user_id, module, title, priority, due_date, status)
return {"status": "success", "task_id": res["task_id"], "message": f"Задача #{res['id']} создана и добавлена в планы"}
def update_task_details(user_id: int, task_id: str, title: Optional[str] = None, priority: Optional[str] = None, status: Optional[str] = None, due_date: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
"""Обновить задачу."""
return repo_update_task(user_id, task_id, title, priority, status, due_date)
def delete_task(user_id: int, task_id: str) -> Dict[str, Any]:
"""Удалить задачу."""
return repo_delete_task(user_id, task_id)
# ANCHOR[TASK_SERVICE_DISPATCHER]
def execute_task_action(
user_id: int,
action: str,
task_id: Optional[str] = None,
title: Optional[str] = None,
priority: Optional[str] = "MEDIUM",
status: Optional[str] = None,
module: Optional[str] = "general",
due_date: Optional[str] = None,
filename: Optional[str] = "ROADMAP.md"
) -> Dict[str, Any]:
"""Консолидированный диспетчер операций над задачами."""
act = (action or "").strip().upper()
if act == "ADD":
if not title:
return {"status": "error", "message": "Для создания задачи требуется указать title"}
return add_task(user_id, module or "general", title, priority or "MEDIUM", due_date, status or "BACKLOG")
elif act == "UPDATE":
if not task_id:
return {"status": "error", "message": "Для обновления требуется указать task_id"}
return update_task_details(user_id, str(task_id), title, priority, status, due_date)
elif act == "DELETE":
if not task_id:
return {"status": "error", "message": "Для удаления требуется указать task_id"}
return delete_task(user_id, str(task_id))
elif act == "EXPORT":
return export_tasks_to_markdown(user_id, filename=filename or "ROADMAP.md", status_filter=status)
return {"status": "error", "message": f"Неизвестное действие action='{action}'"}
```
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink