20202

main.py

@@ -1,20 +1,12 @@
 import sqlite3
-# Импорт библиотеки SQLite3
 import pandas as pd
-# Подключение библиотеки Pandas
 import os
-# Подключение модуля операционной системы Python
 import sys
-# Подключение модуля sys
-
 import openpyxl
-# Подключаем библиотеку OpenPyXL
 
-#alinaa
 
-# Функция создает структуру таблиц в базе данных
 def create_tables(db_connection):
-    # Создание нужных таблиц в базе данных
+    """Создает все необходимые таблицы в базе данных"""
     cursor = db_connection.cursor()
 
     cursor.executescript('''
@@ -71,11 +63,11 @@ def create_tables(db_connection):
     ''')
 
     db_connection.commit()
-    print("✅ Таблицы успешно созданы") #Выводит надпись "Таблицы успешно созданы"
+    print("✅ Таблицы успешно созданы")
 
 
 def calculate_discount(total_quantity):
-    # Функция рассчитывает скидку на основе объема продаж
+    """Рассчитывает скидку на основе общего количества проданной продукции"""
     if total_quantity >= 300000:
         return 15, '15% (более 300000 ед.)'
     elif total_quantity >= 50000:
@@ -87,11 +79,10 @@ def calculate_discount(total_quantity):
 
 
 def get_partners(db_path='partners.db', sort_by='rating', ascending=False):
-    # Функция получает данные о партнерах из базы данных
+    """Получает данные о партнерах с возможностью сортировки"""
-    # Ниже представлен SQL-запрос для выборки данных о партнерах
     try:
         conn = sqlite3.connect(db_path)
-        query = """ 
+        query = """
         SELECT 
             pt.type_name AS "Тип партнера",
             p.name AS "Наименование партнера",
@@ -109,7 +100,7 @@ def get_partners(db_path='partners.db', sort_by='rating', ascending=False):
         GROUP BY p.id
         """
 
-        # Применяем нужную сортировку и лимитируем количество записей
+        # Добавляем сортировку
         if sort_by == 'discount':
             query += " ORDER BY total_quantity"
         elif sort_by == 'rating':
@@ -126,7 +117,7 @@ def get_partners(db_path='partners.db', sort_by='rating', ascending=False):
         df = pd.read_sql_query(query, conn)
         conn.close()
 
-        # Добавляем дополнительные колонки со скидкой
+        # Добавляем колонки со скидкой
         if not df.empty:
             df['Скидка'] = df['total_quantity'].apply(lambda x: calculate_discount(x)[0])
             df['Текст_скидки'] = df['total_quantity'].apply(lambda x: calculate_discount(x)[1])
@@ -142,8 +133,7 @@ def get_partners(db_path='partners.db', sort_by='rating', ascending=False):
 
 
 def get_sales_history(db_path='partners.db', limit=50, sort_by='date_desc'):
-    # Функция получает историю продаж
+    """Получает историю реализации продукции с разными вариантами сортировки"""
-    # Ниже представлен SQL-запрос для выборки истории продаж
     try:
         conn = sqlite3.connect(db_path)
         query = """
@@ -162,7 +152,7 @@ def get_sales_history(db_path='partners.db', limit=50, sort_by='date_desc'):
         JOIN ProductType pt ON pr.product_type_id = pt.id
         """
 
-        # Добавление сортировки по дате
+        # Добавляем сортировку по дате
         if sort_by == 'date_desc':
             query += " ORDER BY s.sale_date DESC, s.created_at DESC"
         elif sort_by == 'date_asc':
@@ -184,18 +174,16 @@ def get_sales_history(db_path='partners.db', limit=50, sort_by='date_desc'):
         return None
 
 def print_partner_cards(partners_df):
-    # Функция выводит информацию о партнерах в красивой форме
+    """Выводит карточки партнеров в красивом формате"""
     if partners_df is None or partners_df.empty:
-        # Выводит "Нет данных о партнерах"
         print("📭 Нет данных о партнерах")
         return
-    # Красивый вывод карточек партнеров
+
     for index, row in partners_df.iterrows():
-        # Оформление рамки вокруг карточки
         print("╔" + "═" * 69 + "╗")
         print(f"║ {'КАРТОЧКА ПАРТНЕРА':^67} ║")
         print("╠" + "═" * 69 + "╣")
-        # Информация о партнере
+
         type_text = f"Тип: {row['Тип партнера']}"
         name_text = f"Наименование: {row['Наименование партнера']}"
         director_text = f"Директор: {row['Директор']}"
@@ -228,11 +216,11 @@ def print_partner_cards(partners_df):
 
 
 def print_sales_cards(sales_df):
-    # Функция выводит историю продаж в табличном представлении
+    """Выводит карточки истории реализации в виде таблицы"""
     if sales_df is None or sales_df.empty:
         print("📭 Нет данных о продажах")
         return
-    # Рамка таблицы
+
     print("╔" + "═" * 147 + "╗")
     print(f"║ {'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ':^145} ║")
     print("╠" + "═" * 147 + "╣")
@@ -244,7 +232,7 @@ def print_sales_cards(sales_df):
     ))
     print("╠" + "═" * 147 + "╣")
 
-    # Вывод данных таблицы
+    # Данные таблицы
     for index, row in sales_df.iterrows():
         date = str(row['Дата продажи'])[:10]
         partner = row['Партнер']
@@ -255,16 +243,15 @@ def print_sales_cards(sales_df):
         total = f"{row['Общая сумма']:,.2f}"
 
         print(f"║ {date} ║ {partner.ljust(16)} ║ {product.ljust(57)} ║ {article.ljust(8)} ║ {quantity.ljust(8)} ║ {price.ljust(10)} ║ {total.ljust(18)} ║")
-    # Закрывающая рамка таблицы
+
     print("╚" + "═" * 147 + "╝")
 
-    # Итоговая статистика
+    # Итоги
     total_quantity = sales_df['Количество'].sum()
     total_amount = sales_df['Общая сумма'].sum()
     print(f"📊 ИТОГО: {len(sales_df)} продаж, {total_quantity:,} единиц, общая сумма: {total_amount:,.2f} руб.")
-
-# Простая функция выбора пункта меню
 def simple_choice(options):
+    """Упрощенная функция выбора"""
     print("\n" + "=" * 50)
     print("ВЫБЕРИТЕ ОПЦИЮ:")
     print("=" * 50)
@@ -285,8 +272,9 @@ def simple_choice(options):
             print("\n👋 Программа прервана пользователем.")
             sys.exit(0)
 
-# Проверяет наличие данных в базе
+
 def check_database():
+    """Проверяет загруженные данные в базе"""
     conn = sqlite3.connect('partners.db')
     try:
         cursor = conn.cursor()
@@ -299,8 +287,9 @@ def check_database():
     finally:
         conn.close()
 
-# Загружает данные из Excel-файлов в базу данных
+
 def load_data_from_files():
+    """Загружает данные из Excel файлов в базу данных"""
     conn = sqlite3.connect('partners.db')
     cursor = conn.cursor()
 
@@ -395,7 +384,6 @@ def load_data_from_files():
 
         conn.commit()
         print(f"✅ Данные успешно загружены! Загружено {loaded_sales} продаж")
-        # Вывод "Данные успешно загружены! Загружено {loaded_sales} продаж
         check_database()
 
     except Exception as e:
@@ -404,8 +392,9 @@ def load_data_from_files():
     finally:
         conn.close()
 
-    # Основное меню программы
+
 def display_menu():
+    """Главное меню программы"""
     menu_options = [
         'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)',
         'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)',
@@ -451,7 +440,6 @@ def display_menu():
             print("\n👋 До свидания!")
             break
 
-# Главная точка запуска программы
 
 if __name__ == "__main__":
     display_menu()

read.txt

@@ -4,385 +4,275 @@
 Файл с продажами: Partner_products_import.xlsx
 
 
-# Импортируем библиотеку SQLite3 для взаимодействия с базами данных SQLite
-import sqlite3
-# Подключаем библиотеку Pandas для обработки и анализа данных
-import pandas as pd
-# Подключаем модуль операционной системы Python для работы с файлами и путями
-import os
-# Подключаем модуль sys для взаимодействия с интерпретатором Python и системой
-import sys
-# Подключаем библиотеку OpenPyXL для чтения и записи файлов Excel формата .xlsx
-import openpyxl
-
-
-import sqlite3
-import pandas as pd
-import os
-import sys
-import openpyxl
-
-# Функция создает структуру таблиц в базе данных
-def create_tables(db_connection):
-    """Создает все необходимые таблицы в базе данных."""
-    cursor = db_connection.cursor()
-
-    # Создание таблиц и индексов
-    cursor.executescript('''
-    ...
-    ''')  # Здесь прописаны запросы на создание таблиц и индексов
-
-    db_connection.commit()
-    print("✅ Таблицы успешно созданы")
-
-
-# Функция рассчитывает скидку на основе объема продаж
 def calculate_discount(total_quantity):
-    """Рассчитывает скидку на основе общего количества проданной продукции."""
+ """
-    if total_quantity >= 300000:
+    Рассчитывает размер скидки на основе общего объема продаж.
-        return 15, '15% (более 300000 ед.)'
-    elif total_quantity >= 50000:
-        return 10, '10% (50000-300000 ед.)'
-    elif total_quantity >= 10000:
-        return 5, '5% (10000-50000 ед.)'
-    else:
-        return 0, '0% (до 10000 ед.)'
 
+    Скидка определяется по следующим пороговым значениям:
+    - 15% при объеме от 300000 единиц
+    - 10% при объеме от 50000 до 300000 единиц
+    - 5% при объеме от 10000 до 50000 единиц
+    - 0% при объеме менее 10000 единиц
+
+    Args:
+        total_quantity (int): Общее количество проданных единиц товара
+
+    Returns:
+        tuple: Кортеж содержащий:
+            - int: Процент скидки (0-15)
+            - str: Текстовое описание скидки с диапазоном
+    """
 
-# Функция получает данные о партнерах из базы данных
 def get_partners(db_path='partners.db', sort_by='rating', ascending=False):
-    """Получает данные о партнерах с возможностью сортировки."""
+    """
-    try:
+    Получает список партнеров из базы данных с возможностью сортировки и расчетом скидок.
-        conn = sqlite3.connect(db_path)
-        query = """
-        ...
-        """  # Здесь прописан SQL-запрос для выборки данных о партнерах
 
-        # Применяем нужную сортировку и лимитируем количество записей
+    Функция подключается к SQLite базе данных, извлекает информацию о партнерах,
-        if sort_by == 'discount':
+    рассчитывает скидки на основе общего объема продаж и предоставляет возможность
-            query += " ORDER BY total_quantity"
+    сортировки по различным критериям.
-        elif sort_by == 'rating':
-            query += " ORDER BY p.rating"
-        elif sort_by == 'name':
-            query += " ORDER BY p.name"
-        elif sort_by == 'type':
-            query += " ORDER BY pt.type_name, p.name"
-        else:
-            query += " ORDER BY p.rating"
 
-        query += " DESC" if not ascending else " ASC"
+    Args:
+        db_path (str, optional): Путь к файлу базы данных. По умолчанию 'partners.db'
+        sort_by (str, optional): Поле для сортировки. По умолчанию 'rating'.
+                                 Допустимые значения: 'rating', 'name', 'type', 'discount'
+        ascending (bool, optional): Направление сортировки. По умолчанию False (убывание).
+                                   True - возрастание, False - убывание
 
-        df = pd.read_sql_query(query, conn)
+    Returns:
-        conn.close()
+        pandas.DataFrame or None: DataFrame с данными партнеров, включая рассчитанные скидки,
+                                или None в случае ошибки
 
-        # Добавляем дополнительные колонки со скидкой
+    Raises:
-        if not df.empty:
+        sqlite3.Error: В случае ошибок при работе с базой данных
-            df['Скидка'] = df['total_quantity'].apply(lambda x: calculate_discount(x)[0])
+        Exception: При других непредвиденных ошибках
-            df['Текст_скидки'] = df['total_quantity'].apply(lambda x: calculate_discount(x)[1])
 
-        return df
+    Example:
+        >>> df = get_partners(sort_by='discount', ascending=True)
+        >>> print(df[['Наименование партнера', 'Рейтинг', 'Скидка']])
+    """
 
-    except sqlite3.Error as e:
-        print(f"❌ Ошибка базы данных: {e}")
-        return None
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Общая ошибка: {e}")
-        return None
-
-
-# Функция получает историю продаж
 def get_sales_history(db_path='partners.db', limit=50, sort_by='date_desc'):
-    """Получает историю реализации продукции с разными вариантами сортировки."""
+    """
-    try:
+    Получает историю продаж из базы данных с возможностью сортировки и ограничения количества записей.
-        conn = sqlite3.connect(db_path)
-        query = """
-        ...
-        """  # Здесь прописан SQL-запрос для выборки истории продаж
 
-        # Применяем сортировку и ограничение числа записей
+    Функция извлекает детальную информацию о продажах, включая даты, партнеров,
-        if sort_by == 'date_desc':
+    продукцию, количества и суммы. Поддерживает различные варианты сортировки
-            query += " ORDER BY s.sale_date DESC, s.created_at DESC"
+    и ограничение количества возвращаемых записей.
-        elif sort_by == 'date_asc':
-            query += " ORDER BY s.sale_date ASC, s.created_at ASC"
-        elif sort_by == 'quantity_desc':
-            query += " ORDER BY s.quantity DESC"
-        elif sort_by == 'amount_desc':
-            query += " ORDER BY (s.quantity * s.sale_price) DESC"
-        else:
-            query += " ORDER BY s.sale_date DESC, s.created_at DESC"
 
-        query += " LIMIT ?"
+    Args:
+        db_path (str, optional): Путь к файлу базы данных. По умолчанию 'partners.db'
+        limit (int, optional): Максимальное количество возвращаемых записей.
+                              По умолчанию 50
+        sort_by (str, optional): Критерий сортировки результатов. По умолчанию 'date_desc'.
+                                Допустимые значения:
+                                - 'date_desc': по дате продажи (новые сначала)
+                                - 'date_asc': по дате продажи (старые сначала)
+                                - 'quantity_desc': по количеству (по убыванию)
+                                - 'amount_desc': по общей сумме (по убыванию)
 
-        df = pd.read_sql_query(query, conn, params=(limit,))
+    Returns:
-        conn.close()
+        pandas.DataFrame or None: DataFrame с историей продаж, содержащий колонки:
-        return df
+                                - Дата продажи
-    except Exception as e:
+                                - Партнер
-        print(f"❌ Ошибка при получении истории продаж: {e}")
+                                - Продукция
-        return None
+                                - Артикул
+                                - Количество
+                                - Цена за единицу
+                                - Общая сумма
+                                - Тип продукции
+                                или None в случае ошибки
+
+    Raises:
+        sqlite3.Error: В случае ошибок при работе с базой данных
+        Exception: При других непредвиденных ошибках
+
+    Example:
+        >>> # Получить последние 100 продаж, отсортированных по сумме
+        >>> sales_df = get_sales_history(limit=100, sort_by='amount_desc')
+        >>> print(sales_df[['Партнер', 'Продукция', 'Общая сумма']].head())
+    """
 
 
-# Функция выводит информацию о партнерах в красивой форме
 def print_partner_cards(partners_df):
-    """Выводит карточки партнеров в красивом формате."""
+    """
-    if partners_df is None or partners_df.empty:
+    Выводит в консоль красиво оформленные карточки партнеров.
-        print("📭 Нет данных о партнерах")
-        return
 
-    # Красивый вывод карточек партнеров
+    Функция принимает DataFrame с данными партнеров и отображает их в виде
-    for index, row in partners_df.iterrows():
+    структурированных карточек с рамкой. Каждая карточка содержит основную
-        # Оформление рамки вокруг карточки
+    информацию о партнере: тип, наименование, директор, рейтинг, объем продаж,
-        print("╔" + "═" * 69 + "╗")
+    размер скидки, контактные данные и юридическую информацию.
-        print(f"║ {'КАРТОЧКА ПАРТНЕРА':^67} ║")
-        print("╠" + "═" * 69 + "╣")
 
-        # Информация о партнере
+    Args:
-        print(f"║ Тип: {row['Тип партнера']}{' ':<63}║")
+        partners_df (pandas.DataFrame): DataFrame с данными партнеров, должен содержать колонки:
-        print(f"║ Наименование: {row['Наименование партнера']}{' ':<50}║")
+            - 'Тип партнера'
-        print(f"║ Директор: {row['Директор']}{' ':<61}║")
+            - 'Наименование партнера'
-        print(f"║ Рейтинг: {row['Рейтинг']}{' ':<63}║")
+            - 'Директор'
-        print(f"║ Продано единиц: {row['total_quantity']:,}{' ':<52}║")
+            - 'Рейтинг'
-        print(f"║ Скидка: {row['Текст_скидки']}{' ':<58}║")
+            - 'total_quantity'
-        print(f"║ {' ':<67}║")
+            - 'Текст_скидки'
-        print(f"║ Электронная почта: {row['Электронная почта']}{' ':<45}║")
+            - 'Электронная почта'
-        print(f"║ Телефон: {row['Телефон']}{' ':<61}║")
+            - 'Телефон'
-        print(f"║ {' ':<67}║")
+            - 'ИНН'
-        print(f"║ ИНН: {row['ИНН']}{' ':<63}║")
+            - 'Юридический адрес'
-        print(f"║ Адрес: {row['Юридический адрес']}{' ':<59}║")
+
-        print("╚" + "═" * 69 + "╝")
+    Returns:
-        print()
+        None: Функция только выводит данные в консоль
+
+    Example:
+        >>> partners = get_partners()
+        >>> print_partner_cards(partners)
+
+    Note:
+        - Если передан пустой DataFrame или None, выводится сообщение об отсутствии данных
+        - Длинные адреса обрезаются до 60 символов с добавлением многоточия
+        - Форматирование чисел: разделители тысяч для объема продаж
+        - Между карточками добавляются пустые строки для лучшей читаемости
+    """
 
 
-# Функция выводит историю продаж в табличном представлении
 def print_sales_cards(sales_df):
-    """Выводит карточки истории реализации в виде таблицы."""
+    """
-    if sales_df is None or sales_df.empty:
+    Выводит в консоль таблицу с историей продаж в структурированном формате.
-        print("📭 Нет данных о продажах")
-        return
 
-    # Рамка таблицы
+    Функция принимает DataFrame с данными о продажах и отображает их в виде
-    print("╔" + "═" * 147 + "╗")
+    таблицы с рамкой. Включает заголовки, детальную информацию по каждой продаже
-    print(f"║ {'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ':^145} ║")
+    и итоговую статистику в нижней части.
-    print("╠" + "═" * 147 + "╣")
 
-    # Заголовок таблицы
+    Args:
-    headers = ["Дата", "Партнер", "Продукция", "Артикул", "Кол-во", "Цена", "Сумма"]
+        sales_df (pandas.DataFrame): DataFrame с данными о продажах, должен содержать колонки:
-    print("║ {:<12} {:<18} {:<59} {:<3} {:>9} {:>8} {:>13}              ║".format(*headers))
+            - 'Дата продажи'
-    print("╠" + "═" * 147 + "╣")
+            - 'Партнер'
+            - 'Продукция'
+            - 'Артикул'
+            - 'Количество'
+            - 'Цена за единицу'
+            - 'Общая сумма'
 
-    # Вывод данных о продажах
+    Returns:
-    for index, row in sales_df.iterrows():
+        None: Функция только выводит данные в консоль
-        date = str(row['Дата продажи'])[:10]
-        partner = row['Партнер']
-        product = row['Продукция']
-        article = str(row['Артикул'])
-        quantity = f"{row['Количество']:,}"
-        price = f"{row['Цена за единицу']:,.2f}"
-        total = f"{row['Общая сумма']:,.2f}"
 
-        print(f"║ {date} ║ {partner.ljust(16)} ║ {product.ljust(57)} ║ {article.ljust(8)} ║ {quantity.ljust(8)} ║ {price.ljust(10)} ║ {total.ljust(18)} ║")
+    Example:
+        >>> sales = get_sales_history(limit=10)
+        >>> print_sales_cards(sales)
 
-    # Закрывающая рамка таблицы
+    Note:
-    print("╚" + "═" * 147 + "╝")
+        - Если передан пустой DataFrame или None, выводится сообщение об отсутствии данных
+        - Дата обрезается до 10 символов (формат ГГГГ-ММ-ДД)
+        - Числовые значения форматируются с разделителями тысяч и двумя знаками после запятой
+        - В конце выводится сводная статистика по всем отображенным продажам
+        - Ширина таблицы фиксирована для обеспечения читаемости
+    """
 
-    # Итоговая статистика
-    total_quantity = sales_df['Количество'].sum()
-    total_amount = sales_df['Общая сумма'].sum()
-    print(f"📊 ИТОГО: {len(sales_df)} продаж, {total_quantity:,} единиц, общая сумма: {total_amount:,.2f} руб.")
-
-
-# Простая функция выбора пункта меню
 def simple_choice(options):
-    """Упрощенная функция выбора."""
+    """
-    print("\n" + "=" * 50)
+    Предоставляет пользователю интерактивный выбор из списка опций.
-    print("ВЫБЕРИТЕ ОПЦИЮ:")
-    print("=" * 50)
-    for i, option in enumerate(options, 1):
-        print(f"{i}. {option}")
 
-    while True:
+    Функция отображает пронумерованный список доступных опций и запрашивает
-        try:
+    у пользователя ввод номера выбранной опции. Обрабатывает различные
-            choice = input(f"\nВведите номер (1-{len(options)}): ").strip()
+    сценарии некорректного ввода и обеспечивает надежный выбор.
-            if choice.isdigit():
-                choice_num = int(choice)
-                if 1 <= choice_num <= len(options):
-                    return options[choice_num - 1]
-            print(f"❌ Пожалуйста, введите число от 1 до {len(options)}")
-        except (ValueError, EOFError):
-            print("❌ Неверный ввод. Попробуйте еще раз.")
-        except KeyboardInterrupt:
-            print("\n👋 Программа прервана пользователем.")
-            sys.exit(0)
 
+    Args:
+        options (list): Список строк с доступными опциями для выбора
+
+    Returns:
+        str: Выбранная опция из переданного списка
+
+    Raises:
+        SystemExit: При прерывании программы пользователем (Ctrl+C)
+
+    Example:
+        >>> menu_options = ["Показать партнеров", "История продаж", "Выход"]
+        >>> choice = simple_choice(menu_options)
+        >>> print(f"Выбрано: {choice}")
+
+    Note:
+        - Опции нумеруются начиная с 1
+        - Функция обрабатывает нечисловой ввод и числа вне диапазона
+        - Поддерживает обработку прерывания программы (KeyboardInterrupt)
+        - Цикл продолжается до получения корректного ввода
+    """
 
-# Проверяет наличие данных в базе
 def check_database():
-    """Проверяет загруженные данные в базе."""
+    """
-    conn = sqlite3.connect('partners.db')
+    Функция подключается к базе данных и выводит количество записей
-    try:
+    в каждой из основных таблиц для проверки корректности загрузки данных.
-        cursor = conn.cursor()
-        print("\n🔍 Проверка загруженных данных:")
-        tables = ['PartnerType', 'Partner', 'ProductType', 'Product', 'Sale']
-        for table in tables:
-            cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM {table}")
-            count = cursor.fetchone()[0]
-            print(f"   {table}: {count} записей")
-    finally:
-        conn.close()
 
+    Таблицы для проверки:
+        - PartnerType: типы партнеров
+        - Partner: информация о партнерах
+        - ProductType: типы продуктов
+        - Product: информация о продуктах
+        - Sale: данные о продажах
+    """
 
-# Загружает данные из Excel-файлов в базу данных
 def load_data_from_files():
-    """Загружает данные из Excel файлов в базу данных."""
+    """
-    conn = sqlite3.connect('partners.db')
+    Загружает данные из Excel-файлов в базу данных SQLite.
-    cursor = conn.cursor()
 
-    try:
+    Функция выполняет пошаговую загрузку данных из четырех Excel-файлов:
-        # 1. Загрузка типов партнеров
+    - Файл с партнерами
-        print("\n1. 📊 Загрузка типов партнеров...")
+    - Файл с типами продукции
-        partners_df = pd.read_excel(input("Файл с партнерами: "))
+    - Файл с продуктами
-        partner_types = partners_df['Тип партнера'].unique()
+    - Файл с продажами
-        for partner_type in partner_types:
-            cursor.execute("INSERT OR IGNORE INTO PartnerType (type_name) VALUES (?)", (partner_type,))
 
-        # 2. Загрузка партнеров
+    Процесс загрузки включает:
-        print("2. 👥 Загрузка партнеров...")
+    1. Загрузку типов партнеров
-        for _, row in partners_df.iterrows():
+    2. Загрузку данных партнеров
-            cursor.execute("SELECT id FROM PartnerType WHERE type_name = ?", (row['Тип партнера'],))
+    3. Загрузку типов продукции с коэффициентами
-            partner_type_id = cursor.fetchone()[0]
+    4. Загрузку информации о продуктах
+    5. Загрузку истории продаж с валидацией связей
 
-            cursor.execute("""
+    Returns:
-                INSERT OR IGNORE INTO Partner
+        None: Функция выполняет операции с базой данных и выводит результаты в консоль
-                (partner_type_id, name, director, email, phone, legal_address, inn, rating)
-                VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
-                           (partner_type_id, row['Наименование партнера'], row['Директор'],
-                            row['Электронная почта партнера'], row['Телефон партнера'],
-                            row['Юридический адрес партнера'], row['ИНН'], row['Рейтинг'])
-                           )
 
-        # 3. Загрузка типов продукции
+    Raises:
-        print("3. 📦 Загрузка типов продукции...")
+        Exception: При ошибках чтения файлов или операций с базой данных
-        product_type_df = pd.read_excel(input("Файл с типами продукции: "))
-        for _, row in product_type_df.iterrows():
-            cursor.execute("INSERT OR IGNORE INTO ProductType (type_name, coefficient) VALUES (?, ?)",
-                           (row['Тип продукции'], row['Коэффициент типа продукции'])
-                           )
 
-        # 4. Загрузка продуктов
+    Example:
-        print("4. 🏷️ Загрузка продуктов...")
+        >>> load_data_from_files()
-        products_df = pd.read_excel(input("Файл с продуктами: "))
+        📁 Введите имена файлов:
-        for _, row in products_df.iterrows():
+        Файл с партнерами: partners.xlsx
-            cursor.execute("SELECT id FROM ProductType WHERE type_name = ?", (row['Тип продукции'],))
+        Файл с типами продукции: product_types.xlsx
-            product_type_id = cursor.fetchone()[0]
+        Файл с продуктами: products.xlsx
+        Файл с продажами: sales.xlsx
 
-            cursor.execute("""
+    Note:
-                INSERT OR IGNORE INTO Product
+        - Использует INSERT OR IGNORE для избежания дубликатов
-                (product_type_id, product_name, article, min_partner_price)
+        - Проверяет существование связей перед вставкой продаж
-                VALUES (?, ?, ?, ?)""",
+        - Выводит прогресс загрузки и информационные сообщения
-                           (product_type_id, row['Наименование продукции'],
+        - В случае ошибки выполняет откат транзакции
-                            row['Артикул'], row['Минимальная стоимость для партнера'])
+        - В конце вызывает проверку целостности данных
-                           )
+    """
-
-        # 5. Загрузка продаж
-        print("5. 💰 Загрузка продаж...")
-        sales_df = pd.read_excel(input("Файл с продажами: "))
-        loaded_sales = 0
-
-        for _, row in sales_df.iterrows():
-            # Находим ID продукта
-            cursor.execute("SELECT id FROM Product WHERE product_name = ?", (row['Продукция'],))
-            product_result = cursor.fetchone()
-            if not product_result:
-                print(f"   ⚠️ Продукт не найден: {row['Продукция']}")
-                continue
-            product_id = product_result[0]
-
-            # Находим ID партнера
-            cursor.execute("SELECT id FROM Partner WHERE name = ?", (row['Наименование партнера'],))
-            partner_result = cursor.fetchone()
-            if not partner_result:
-                print(f"   ⚠️ Партнер не найден: {row['Наименование партнера']}")
-                continue
-            partner_id = partner_result[0]
-
-            # Получаем цену продажи
-            cursor.execute("SELECT min_partner_price FROM Product WHERE id = ?", (product_id,))
-            min_price_result = cursor.fetchone()
-            sale_price = min_price_result[0] if min_price_result else 0
-
-            # Преобразуем дату
-            sale_date = pd.to_datetime(row['Дата продажи']).strftime('%Y-%m-%d')
-
-            # Вставляем продажу
-            cursor.execute("""
-                INSERT INTO Sale
-                (product_id, partner_id, quantity, sale_date, sale_price)
-                VALUES (?, ?, ?, ?, ?)""",
-                           (product_id, partner_id, row['Количество продукции'], sale_date, sale_price)
-                           )
-            loaded_sales += 1
-
-        conn.commit()
-        print(f"✅ Данные успешно загружены! Загружено {loaded_sales} продаж")
-        check_database()
-
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Ошибка при загрузке данных: {e}")
-        conn.rollback()
-    finally:
-        conn.close()
 
 
-# Основное меню программы
+ def display_menu():
-def display_menu():
+    """
-    """Главное меню программы."""
+    Главное меню приложения для управления партнерами и продажами.
-    menu_options = [
-        'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)',
-        'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)',
-        'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ',
-        'ЗАПОЛНЕНИЕ БД из файлов',
-        'ВЫХОД'
-    ]
 
-    while True:
+    Функция предоставляет интерактивный интерфейс для работы с системой:
-        choice = simple_choice(menu_options)
+    - Просмотр карточек партнеров с различной сортировкой
+    - Просмотр истории продаж
+    - Загрузка данных из файлов
+    - Выход из приложения
 
-        if choice == 'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)':
+    Returns:
-            print("\n🎯 КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)")
+        None: Функция управляет основным потоком выполнения приложения
-            print("═" * 70)
-            partners = get_partners(sort_by='rating', ascending=False)
-            print_partner_cards(partners)
 
-        elif choice == 'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)':
+    Example:
-            print("\n📊 КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)")
+        >>> display_menu()
-            print("═" * 70)
+        ==================================================
-            partners = get_partners(sort_by='discount', ascending=False)
+        ВЫБЕРИТЕ ОПЦИЮ:
-            print_partner_cards(partners)
+        ==================================================
+        1. КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)
+        2. КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)
+        3. ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ
+        4. ЗАПОЛНЕНИЕ БД из файлов
+        5. ВЫХОД
 
-        elif choice == 'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ':
+    Note:
-            print("\n📈 ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ")
+        - При выборе загрузки данных существующая БД удаляется и создается заново
-            print("═" * 70)
+        - Использует циклическое меню до выбора опции выхода
-            sales = get_sales_history(limit=50)
+        - Каждая опция сопровождается визуальным разделителем для лучшей читаемости
-            print_sales_cards(sales)
+    """
-
-        elif choice == 'ЗАПОЛНЕНИЕ БД из файлов':
-            if os.path.exists('partners.db'):
-                os.remove('partners.db')
-                print("🗑️ База данных partners.db удалена")
-            else:
-                print("ℹ️ База данных partners.db не найдена, создаем новую")
-
-            conn = sqlite3.connect('partners.db')
-            create_tables(conn)
-            conn.close()
-            load_data_from_files()
-
-        elif choice == 'ВЫХОД':
-            print("\n👋 До свидания!")
-            break
-
-
-# Главная точка запуска программы
-if __name__ == "__main__":
-    display_menu()