перед внедрением API и веб интерфейса.

modules/zup_extractor.py

@@ -1,40 +1,39 @@
 import os
 import logging
-from datetime import date
+from datetime import date, datetime
 import pyodbc
 import pandas as pd
-from config import DATA_DIR, normalize_fio
+from config import DATA_DIR, normalize_fio, ZUP_SQL_CONFIG
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Конфигурация MS SQL Server 1С:ЗУП 3.1
-ZUP_SQL_CONFIG = {
-    "driver": "{ODBC Driver 18 for SQL Server}",
-    "server": os.getenv("ZUP_MS_SQL_SERVER", "192.168.1.10"),  # Укажите IP MS SQL 1С
-    "database": os.getenv("ZUP_MS_SQL_DB", "zup_db"),
-    "user": os.getenv("ZUP_MS_SQL_USER", "sa"),
-    "password": os.getenv("ZUP_MS_SQL_PASS", "your_password"),
-}
-
 
 def get_zup_connection_string() -> str:
-    """Формирует строку подключения pyodbc к MS SQL Server."""
+    """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=yes;"
-        f"Encrypt=no;"
+        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: date) -> pd.DataFrame:
+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.
+    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 = ?;
 
@@ -86,17 +85,21 @@ def fetch_zup_absences_from_sql(target_date: date) -> pd.DataFrame:
     ORDER BY [ФИО] ASC;
     """
     
-    conn_str = get_zup_connection_string()
-    with pyodbc.connect(conn_str) 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
+    try:
+        conn_str = get_zup_connection_string()
+        with pyodbc.connect(conn_str, timeout=5) 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:
-    """Извлекает весь актуальный штат из MS SQL 1С:ЗУП."""
+    """Резервная выгрузка штата из MS SQL."""
     query = """
     SELECT DISTINCT
         LTRIM(RTRIM(ref_emp._Description)) AS [ФИО],
@@ -107,53 +110,48 @@ def fetch_zup_staff_from_sql() -> pd.DataFrame:
       AND ref_emp._Marked = 0x00
     ORDER BY [ФИО] ASC;
     """
-    conn_str = get_zup_connection_string()
-    with pyodbc.connect(conn_str) as conn:
-        df = pd.read_sql(query, conn)
-        
-    if not df.empty:
-        df['fio_clean'] = df['ФИО'].apply(normalize_fio)
-    return df
-
-
-def sync_zup_to_excel(target_date: date) -> bool:
-    """
-    Извлекает данные из MS SQL и автоматически создает локальные Excel-файлы 1С:
-    data/1c/Штат_DD_MM_YYYY.xlsx
-    data/1c/Отсутствия_DD_MM_YYYY.xlsx
-    """
     try:
-        date_str_file = target_date.strftime("%d_%m_%Y")
+        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)
+        df_absences = fetch_zup_absences_from_sql(target_date_obj)
 
-        logger.info(f"[1С Direct SQL] Выгрузка за {target_date.strftime('%d.%m.%Y')}: Штат ({len(df_staff)} чел.), Отсутствия ({len(df_absences)} чел.)")
-
-        # Сохранение в формате, который ожидает data_loader.py
         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")
 
-        # Формируем структуру Excel с нужным количеством пропущенных строк (skiprows)
         with pd.ExcelWriter(staff_excel_path, engine='openpyxl') as writer:
-            # Пустой заголовок (8 строк) для эмуляции отчета 1С
             dummy_headers = pd.DataFrame([[""] * 13] * 8)
             dummy_headers.to_excel(writer, index=False, header=False)
-            
-            # Данные
             df_staff[['ФИО', 'Подразделение', 'Должность']].to_excel(writer, startrow=8, index=False)
 
         with pd.ExcelWriter(absences_excel_path, engine='openpyxl') as writer:
-            # Пустой заголовок (3 строки) для эмуляции отчета 1С
             dummy_headers = pd.DataFrame([[""] * 3] * 3)
             dummy_headers.to_excel(writer, index=False, header=False)
-            
-            # Данные
             df_absences[['ФИО', 'Вид_отсутствия']].to_excel(writer, startrow=3, index=False)
 
-        logger.info(f"[✓] Успешно созданы файлы 1С за {target_date.strftime('%d.%m.%Y')}: {staff_excel_path}, {absences_excel_path}")
         return True
 
     except Exception as e: