This commit is contained in:
parent 6fcbe36074
commit 85678327d7
2 changed files with 246 additions and 368 deletions

60
main.py
View file

@ -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
# Ниже представлен SQL-запрос для выборки данных о партнерах
"""Получает данные о партнерах с возможностью сортировки"""
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
# Ниже представлен SQL-запрос для выборки истории продаж
"""Получает историю реализации продукции с разными вариантами сортировки"""
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()

554
read.txt
View file

@ -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:
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.)'
"""
Рассчитывает размер скидки на основе общего объема продаж.
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:
conn = sqlite3.connect(db_path)
query = """
...
""" # Здесь прописан SQL-запрос для выборки данных о партнерах
"""
Получает список партнеров из базы данных с возможностью сортировки и расчетом скидок.
# Применяем нужную сортировку и лимитируем количество записей
if sort_by == 'discount':
query += " ORDER BY total_quantity"
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"
Функция подключается к SQLite базе данных, извлекает информацию о партнерах,
рассчитывает скидки на основе общего объема продаж и предоставляет возможность
сортировки по различным критериям.
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)
conn.close()
Returns:
pandas.DataFrame or None: DataFrame с данными партнеров, включая рассчитанные скидки,
или None в случае ошибки
# Добавляем дополнительные 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])
Raises:
sqlite3.Error: В случае ошибок при работе с базой данных
Exception: При других непредвиденных ошибках
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:
conn = sqlite3.connect(db_path)
query = """
...
""" # Здесь прописан SQL-запрос для выборки истории продаж
"""
Получает историю продаж из базы данных с возможностью сортировки и ограничения количества записей.
# Применяем сортировку и ограничение числа записей
if sort_by == 'date_desc':
query += " ORDER BY s.sale_date DESC, s.created_at DESC"
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"
Функция извлекает детальную информацию о продажах, включая даты, партнеров,
продукцию, количества и суммы. Поддерживает различные варианты сортировки
и ограничение количества возвращаемых записей.
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,))
conn.close()
return df
except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка при получении истории продаж: {e}")
return None
Returns:
pandas.DataFrame or None: DataFrame с историей продаж, содержащий колонки:
- Дата продажи
- Партнер
- Продукция
- 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:
print("📭 Нет данных о партнерах")
return
"""
Выводит в консоль красиво оформленные карточки партнеров.
# Красивый вывод карточек партнеров
for index, row in partners_df.iterrows():
# Оформление рамки вокруг карточки
print("╔" + "═" * 69 + "╗")
print(f"║ {'КАРТОЧКА ПАРТНЕРА':^67} ║")
print("╠" + "═" * 69 + "╣")
Функция принимает DataFrame с данными партнеров и отображает их в виде
структурированных карточек с рамкой. Каждая карточка содержит основную
информацию о партнере: тип, наименование, директор, рейтинг, объем продаж,
размер скидки, контактные данные и юридическую информацию.
# Информация о партнере
print(f"║ Тип: {row['Тип партнера']}{' ':<63}║")
print(f"║ Наименование: {row['Наименование партнера']}{' ':<50}║")
print(f"║ Директор: {row['Директор']}{' ':<61}║")
print(f"║ Рейтинг: {row['Рейтинг']}{' ':<63}║")
print(f"║ Продано единиц: {row['total_quantity']:,}{' ':<52}║")
print(f"║ Скидка: {row['Текст_скидки']}{' ':<58}║")
print(f"║ {' ':<67}║")
print(f"║ Электронная почта: {row['Электронная почта']}{' ':<45}║")
print(f"║ Телефон: {row['Телефон']}{' ':<61}║")
print(f"║ {' ':<67}║")
print(f"║ ИНН: {row['ИНН']}{' ':<63}║")
print(f"║ Адрес: {row['Юридический адрес']}{' ':<59}║")
print("╚" + "═" * 69 + "╝")
print()
Args:
partners_df (pandas.DataFrame): DataFrame с данными партнеров, должен содержать колонки:
- 'Тип партнера'
- 'Наименование партнера'
- 'Директор'
- 'Рейтинг'
- 'total_quantity'
- 'Текст_скидки'
- 'Электронная почта'
- 'Телефон'
- 'ИНН'
- 'Юридический адрес'
Returns:
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:
print("📭 Нет данных о продажах")
return
"""
Выводит в консоль таблицу с историей продаж в структурированном формате.
# Рамка таблицы
print("╔" + "═" * 147 + "╗")
print(f"║ {'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ':^145} ║")
print("╠" + "═" * 147 + "╣")
Функция принимает DataFrame с данными о продажах и отображает их в виде
таблицы с рамкой. Включает заголовки, детальную информацию по каждой продаже
и итоговую статистику в нижней части.
# Заголовок таблицы
headers = ["Дата", "Партнер", "Продукция", "Артикул", "Кол-во", "Цена", "Сумма"]
print("║ {:<12} {:<18} {:<59} {:<3} {:>9} {:>8} {:>13} ║".format(*headers))
print("╠" + "═" * 147 + "╣")
Args:
sales_df (pandas.DataFrame): DataFrame с данными о продажах, должен содержать колонки:
- 'Дата продажи'
- 'Партнер'
- 'Продукция'
- 'Артикул'
- 'Количество'
- 'Цена за единицу'
- 'Общая сумма'
# Вывод данных о продажах
for index, row in sales_df.iterrows():
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}"
Returns:
None: Функция только выводит данные в консоль
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
print("╚" + "═" * 147 + "╝")
Note:
- 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)
print("ВЫБЕРИТЕ ОПЦИЮ:")
print("=" * 50)
for i, option in enumerate(options, 1):
print(f"{i}. {option}")
"""
Предоставляет пользователю интерактивный выбор из списка опций.
while True:
try:
choice = input(f"\nВведите номер (1-{len(options)}): ").strip()
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)
Функция отображает пронумерованный список доступных опций и запрашивает
у пользователя ввод номера выбранной опции. Обрабатывает различные
сценарии некорректного ввода и обеспечивает надежный выбор.
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')
try:
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()
"""
Функция подключается к базе данных и выводит количество записей
в каждой из основных таблиц для проверки корректности загрузки данных.
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')
cursor = conn.cursor()
"""
Загружает данные из Excel-файлов в базу данных SQLite.
try:
# 1. Загрузка типов партнеров
print("\n1. 📊 Загрузка типов партнеров...")
partners_df = pd.read_excel(input("Файл с партнерами: "))
partner_types = partners_df['Тип партнера'].unique()
for partner_type in partner_types:
cursor.execute("INSERT OR IGNORE INTO PartnerType (type_name) VALUES (?)", (partner_type,))
Функция выполняет пошаговую загрузку данных из четырех Excel-файлов:
- Файл с партнерами
- Файл с типами продукции
- Файл с продуктами
- Файл с продажами
# 2. Загрузка партнеров
print("2. 👥 Загрузка партнеров...")
for _, row in partners_df.iterrows():
cursor.execute("SELECT id FROM PartnerType WHERE type_name = ?", (row['Тип партнера'],))
partner_type_id = cursor.fetchone()[0]
Процесс загрузки включает:
1. Загрузку типов партнеров
2. Загрузку данных партнеров
3. Загрузку типов продукции с коэффициентами
4. Загрузку информации о продуктах
5. Загрузку истории продаж с валидацией связей
cursor.execute("""
INSERT OR IGNORE INTO Partner
(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'])
)
Returns:
None: Функция выполняет операции с базой данных и выводит результаты в консоль
# 3. Загрузка типов продукции
print("3. 📦 Загрузка типов продукции...")
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'])
)
Raises:
Exception: При ошибках чтения файлов или операций с базой данных
# 4. Загрузка продуктов
print("4. 🏷️ Загрузка продуктов...")
products_df = pd.read_excel(input("Файл с продуктами: "))
for _, row in products_df.iterrows():
cursor.execute("SELECT id FROM ProductType WHERE type_name = ?", (row['Тип продукции'],))
product_type_id = cursor.fetchone()[0]
Example:
>>> load_data_from_files()
📁 Введите имена файлов:
Файл с партнерами: partners.xlsx
Файл с типами продукции: product_types.xlsx
Файл с продуктами: products.xlsx
Файл с продажами: sales.xlsx
cursor.execute("""
INSERT OR IGNORE INTO Product
(product_type_id, product_name, article, min_partner_price)
VALUES (?, ?, ?, ?)""",
(product_type_id, row['Наименование продукции'],
row['Артикул'], row['Минимальная стоимость для партнера'])
)
# 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()
Note:
- Использует INSERT OR IGNORE для избежания дубликатов
- Проверяет существование связей перед вставкой продаж
- Выводит прогресс загрузки и информационные сообщения
- В случае ошибки выполняет откат транзакции
- В конце вызывает проверку целостности данных
"""
# Основное меню программы
def display_menu():
"""Главное меню программы."""
menu_options = [
'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)',
'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)',
'ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ',
'ЗАПОЛНЕНИЕ БД из файлов',
'ВЫХОД'
]
def display_menu():
"""
Главное меню приложения для управления партнерами и продажами.
while True:
choice = simple_choice(menu_options)
Функция предоставляет интерактивный интерфейс для работы с системой:
- Просмотр карточек партнеров с различной сортировкой
- Просмотр истории продаж
- Загрузка данных из файлов
- Выход из приложения
if choice == 'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)':
print("\n🎯 КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по рейтингу)")
print("═" * 70)
partners = get_partners(sort_by='rating', ascending=False)
print_partner_cards(partners)
Returns:
None: Функция управляет основным потоком выполнения приложения
elif choice == 'КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)':
print("\n📊 КАРТОЧКИ ПАРТНЕРОВ (сортировка по скидкам)")
print("═" * 70)
partners = get_partners(sort_by='discount', ascending=False)
print_partner_cards(partners)
Example:
>>> display_menu()
==================================================
ВЫБЕРИТЕ ОПЦИЮ:
==================================================
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':
print("\n📈 ИСТОРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ")
print("═" * 70)
sales = get_sales_history(limit=50)
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()
Note:
- При выборе загрузки данных существующая БД удаляется и создается заново
- Использует циклическое меню до выбора опции выхода
- Каждая опция сопровождается визуальным разделителем для лучшей читаемости
"""