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2025-05-11 20:29:57 +00:00
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commit 3f9e9ba8ef

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@@ -6302,378 +6302,214 @@ class DataProcessor:
# ALLOWED_TARGET_BRANCHES (Block 6).
# Nutzt die uebergeordnete sheet_handler Instanz (Block 14).
def process_branch_batch(self, start_sheet_row=None, end_sheet_row=None, limit=None):
"""
Batch-Prozess fuer Brancheneinschaetzung mit paralleler Verarbeitung ueber Threads.
Prueft Timestamp AO, fuehrt evaluate_branche_chatgpt parallel aus (limitiert),
setzt W, X, Y, AO + AP und sendet Sheet-Updates GEBUENDELT PRO VERARBEITUNGS-BATCH.
Args:
start_sheet_row (int, optional): Die 1-basierte Startzeile im Sheet. Defaults to None (automatische Ermittlung basierend auf leeren AO).
end_sheet_row (int, optional): Die 1-basierte Endzeile im Sheet. Defaults to None (bis Ende Sheet).
limit (int, optional): Maximale Anzahl ZU VERARBEITENDER (nicht uebersprungener) Zeilen. Defaults to None (Unbegrenzt).
"""
# Verwenden Sie logger, da das Logging jetzt konfiguriert ist
# Logge die Konfiguration des Batch-Laufs
self.logger.info(f"Starte Brancheneinschaetzung (Parallel Batch W-Y, AO, AP). Bereich: {start_sheet_row if start_sheet_row is not None else 'Start'}-{end_sheet_row if end_sheet_row is not None else 'Ende'}, Limit: {limit if limit is not None else 'Unbegrenzt'}...") # <<< GEÄNDERT
self.logger.info(f"Starte Brancheneinschaetzung (Parallel Batch W-Y, AO, AP). Bereich: {start_sheet_row if start_sheet_row is not None else 'Start'}-{end_sheet_row if end_sheet_row is not None else 'Ende'}, Limit: {limit if limit is not None else 'Unbegrenzt'}...")
# --- Daten laden und Startzeile ermitteln ---
# Automatische Ermittlung der Startzeile, wenn nicht manuell gesetzt
if start_sheet_row is None:
self.logger.info("Automatische Ermittlung der Startzeile basierend auf leeren AO...") # <<< GEÄNDERT
# Nutzt get_start_row_index des Sheet Handlers (Block 14). Prueft auf leeren AO (Block 1 Column Map).
# Standardmaessig ab Zeile 7
self.logger.info("Automatische Ermittlung der Startzeile basierend auf leeren AO...")
start_data_index_no_header = self.sheet_handler.get_start_row_index(check_column_key="Timestamp letzte Pruefung", min_sheet_row=7)
# Wenn get_start_row_index -1 zurueckgibt (Fehler)
if start_data_index_no_header == -1:
self.logger.error("FEHLER bei automatischer Ermittlung der Startzeile. Breche Batch ab.") # <<< GEÄNDERT
return # Beende die Methode
# Berechne die 1-basierte Sheet-Startzeile aus dem 0-basierten Daten-Index
start_sheet_row = start_data_index_no_header + self.sheet_handler._header_rows + 1 # Block 14 SheetHandler Attribut
self.logger.info(f"Automatisch ermittelte Startzeile (erste leere AO Zelle): {start_sheet_row}") # <<< GEÄNDERT
self.logger.error("FEHLER bei automatischer Ermittlung der Startzeile. Breche Batch ab.")
return
start_sheet_row = start_data_index_no_header + self.sheet_handler._header_rows + 1
self.logger.info(f"Automatisch ermittelte Startzeile (erste leere AO Zelle): {start_sheet_row}")
else:
# Wenn start_sheet_row manuell gesetzt wurde, laden Sie die Daten trotzdem neu, um aktuell zu sein.
# Der load_data Aufruf ist mit retry_on_failure dekoriert (Block 2).
if not self.sheet_handler.load_data():
self.logger.error("FEHLER beim Laden der Daten fuer process_branch_batch.") # <<< GEÄNDERT
return # Beende die Methode, wenn das Laden fehlschlaegt
self.logger.error("FEHLER beim Laden der Daten fuer process_branch_batch.")
return
# Holen Sie die gesamte Datenliste (inklusive Header) aus dem SheetHandler.
all_data = self.sheet_handler.get_all_data_with_headers()
# Annahme: header_rows ist als Attribut im SheetHandler verfuegbar (Block 14).
header_rows = self.sheet_handler._header_rows
total_sheet_rows = len(all_data) # Gesamtzahl der Zeilen im Sheet
total_sheet_rows = len(all_data)
# Berechne Endzeile, wenn nicht manuell gesetzt
if end_sheet_row is None:
end_sheet_row = total_sheet_rows # Bis zur letzten Zeile
# Logge den verarbeitungsbereich
self.logger.info(f"Verarbeitungsbereich: Sheet-Zeilen {start_sheet_row} bis {end_sheet_row}. Gesamtzeilen im Sheet: {total_sheet_rows}") # <<< GEÄNDERT
# Pruefe, ob der Bereich gueltig ist (Start <= Ende und Start nicht ueber Gesamtzeilen)
end_sheet_row = total_sheet_rows
self.logger.info(f"Verarbeitungsbereich: Sheet-Zeilen {start_sheet_row} bis {end_sheet_row}. Gesamtzeilen im Sheet: {total_sheet_rows}")
if start_sheet_row > end_sheet_row or start_sheet_row > total_sheet_rows:
self.logger.info("Berechneter Start liegt nach dem Ende des Bereichs oder Sheets. Keine Zeilen zu verarbeiten.") # <<< GEÄNDERT
return # Beende die Methode, wenn der Bereich leer ist
self.logger.info("Berechneter Start liegt nach dem Ende des Bereichs oder Sheets. Keine Zeilen zu verarbeiten.")
return
# --- Indizes und Buchstaben ---
# Stellen Sie sicher, dass alle benoetigten Spalten in COLUMN_MAP (Block 1) vorhanden sind
required_keys = [
"Timestamp letzte Pruefung", # AO - Pruefkriterium
"CRM Branche", "CRM Beschreibung", "Wiki Branche", "Wiki Kategorien", # Daten fuer Prompt
"Website Zusammenfassung", "Version", # Weitere Daten fuer Prompt / Update
"Chat Vorschlag Branche", "Chat Konsistenz Branche", "Chat Begruendung Abweichung Branche" # Ergebnisspalten W, X, Y
"Timestamp letzte Pruefung",
"CRM Branche", "CRM Beschreibung", "Wiki Branche", "Wiki Kategorien",
"Website Zusammenfassung", "Version",
"Chat Vorschlag Branche", "Chat Branche Konfidenz", "Chat Konsistenz Branche", "Chat Begruendung Abweichung Branche"
]
# Erstellen Sie ein Dictionary mit Schluesseln und Indizes
col_indices = {key: COLUMN_MAP.get(key) for key in required_keys}
# Pruefen Sie, ob alle benoetigten Schluessel in COLUMN_MAP gefunden wurden
if None in col_indices.values():
missing = [k for k, v in col_indices.items() if v is None]
self.logger.critical(f"FEHLER: Benoetigte Spaltenschluessel fehlen in COLUMN_MAP fuer process_branch_batch: {missing}. Breche ab.") # <<< GEÄNDERT
return # Beende die Methode bei kritischem Fehler
# Ermitteln Sie die Spaltenbuchstaben fuer Updates (W, X, Y, AO, AP) (nutzt interne Helfer _get_col_letter Block 14)
ts_ao_letter = self.sheet_handler._get_col_letter(col_indices["Timestamp letzte Pruefung"] + 1)
version_col_letter = self.sheet_handler._get_col_letter(col_indices["Version"] + 1)
branch_w_letter = self.sheet_handler._get_col_letter(col_indices["Chat Vorschlag Branche"] + 1)
branch_x_letter = self.sheet_handler._get_col_letter(col_indices["Chat Konsistenz Branche"] + 1)
branch_y_letter = self.sheet_handler._get_col_letter(col_indices["Chat Begruendung Abweichung Branche"] + 1)
self.logger.critical(f"FEHLER: Benoetigte Spaltenschluessel fehlen in COLUMN_MAP fuer process_branch_batch: {missing}. Breche ab.")
return
# --- Konfiguration fuer Parallelisierung ---
# Holen Sie die Konfiguration aus Config (Block 1)
MAX_BRANCH_WORKERS = getattr(Config, 'MAX_BRANCH_WORKERS', 10) # Threads fuer parallele Verarbeitung
OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT = getattr(Config, 'OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT', 3) # Max. gleichzeitige OpenAI Calls
openai_semaphore_branch = threading.Semaphore(OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT) # Erstellen Sie die Semaphore Instanz
# Holen Sie die Batch-Groesse fuer Verarbeitung (Threading) aus Config (Block 1)
MAX_BRANCH_WORKERS = getattr(Config, 'MAX_BRANCH_WORKERS', 10)
OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT = getattr(Config, 'OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT', 3)
processing_batch_size = getattr(Config, 'PROCESSING_BRANCH_BATCH_SIZE', 20)
# Holen Sie die Batch-Groesse fuer Sheet-Updates aus Config (Block 1)
update_batch_row_limit = getattr(Config, 'UPDATE_BATCH_ROW_LIMIT', 50) # Wird derzeit nicht verwendet, da wir pro Batch senden
# update_batch_row_limit wird hier nicht mehr global für all_sheet_updates verwendet, da pro Batch gesendet wird.
# --- Verarbeitungsvariablen ---
tasks_for_current_processing_batch = [] # Tasks fuer den aktuellen ThreadPoolExecutor-Batch
processed_count = 0
skipped_count = 0
# --- Verarbeitung ---
tasks_for_processing_batch = [] # Tasks fuer den aktuellen Batch (Liste von Dicts)
rows_in_current_batch = [] # 1-basierte Zeilennummern im aktuellen Batch
# Sheet Updates werden direkt nach Verarbeitung eines Batch geschrieben,
# keine grosse gesammelte Liste wie bei Scraping/Summarization
processed_count = 0 # Zaehlt Zeilen, die fuer die Verarbeitung in Frage kommen und in den Batch aufgenommen werden (im Rahmen des Limits).
skipped_count = 0 # Zaehlt Zeilen, die uebersprungen wurden (wegen AO oder fehlender Daten).
# Laden Sie das Zielschema, falls noch nicht geschehen (evaluate_branche_chatgpt benoetigt es Block 10)
# load_target_schema (Block 6) befuellt die globale Variable ALLOWED_TARGET_BRANCHES.
# Laden des Zielschemas (global, aber hier zur Sicherheit prüfen)
global ALLOWED_TARGET_BRANCHES
if not ALLOWED_TARGET_BRANCHES:
# load_target_schema ist mit retry_on_failure dekoriert (Block 2).
load_target_schema() # Versuche, das Schema zu laden
# Pruefe erneut, ob das Schema geladen wurde
load_target_schema()
if not ALLOWED_TARGET_BRANCHES:
self.logger.critical("FEHLER: Ziel-Branchenschema konnte nach Ladeversuch nicht geladen werden. Branchenbewertung nicht moeglich. Breche Batch ab.") # <<< GEÄNDERT
return # Beende die Methode
self.logger.critical("FEHLER: Ziel-Branchenschema konnte nicht geladen werden. Branchenbewertung nicht moeglich. Breche Batch ab.")
return
# Iteriere ueber die Sheet-Zeilen im definierten Bereich (1-basierte Sheet-Zeilennummer)
# Hauptschleife über die Zeilen
for i in range(start_sheet_row, end_sheet_row + 1):
row_index_in_list = i - 1 # 0-basierter Index in der all_data Liste
# Pruefen Sie, ob das Ende des Sheets erreicht wurde
if row_index_in_list >= total_sheet_rows: break # Ende des Sheets erreicht
row_index_in_list = i - 1
if row_index_in_list >= total_sheet_rows: break
row = all_data[row_index_in_list] # Die Rohdaten fuer diese Zeile
# Stellen Sie sicher, dass die Zeile nicht leer ist
row = all_data[row_index_in_list]
if not any(cell and isinstance(cell, str) and cell.strip() for cell in row):
#self.logger.debug(f"Zeile {i}: Uebersprungen (Leere Zeile).") # Zu viel Laerm im Debug
skipped_count += 1 # Zaehlen als uebersprungen
continue # Springe zur naechsten Zeile
skipped_count += 1
continue
# --- Pruefung, ob Verarbeitung fuer diese Zeile noetig ist ---
# Kriterium: Timestamp letzte Pruefung (AO) ist leer.
# ZUSAETZLICH: Pruefen, ob genuegend Quelldaten fuer die Evaluation vorhanden sind.
# Mindestens 2 der folgenden Quellen muessen vorhanden sein:
# CRM Branche ODER Beschreibung ODER Wiki Branche/Kategorien ODER Website Summary.
# Holen Sie den Wert aus Spalte AO (Timestamp letzte Pruefung) (nutzt interne Helfer _get_cell_value_safe)
ao_value = self._get_cell_value_safe(row, "Timestamp letzte Pruefung").strip() # Block 1 Column Map
# Pruefung basiert darauf, ob AO leer ist.
ao_value = self._get_cell_value_safe(row, "Timestamp letzte Pruefung").strip()
processing_needed_based_on_status = not ao_value
# Wenn der Schritt laut Status nicht noetig ist, ueberspringen
if not processing_needed_based_on_status:
skipped_count += 1 # Zaehlen als uebersprungene Zeile
continue # Springe zur naechsten Zeile
skipped_count += 1
continue
crm_branche_val = self._get_cell_value_safe(row, "CRM Branche").strip()
crm_beschreibung_val = self._get_cell_value_safe(row, "CRM Beschreibung").strip()
wiki_branche_val = self._get_cell_value_safe(row, "Wiki Branche").strip()
wiki_kategorien_val = self._get_cell_value_safe(row, "Wiki Kategorien").strip()
website_summary_val = self._get_cell_value_safe(row, "Website Zusammenfassung").strip()
info_sources_count = sum(1 for val in [crm_branche_val, crm_beschreibung_val, wiki_branche_val, wiki_kategorien_val, website_summary_val]
if val and isinstance(val, str) and val.strip() and val.strip().lower() != "k.a." and not val.strip().startswith("FEHLER"))
if info_sources_count < 2:
self.logger.debug(f"Zeile {i} (Branch Check): Uebersprungen (AO leer, aber nur {info_sources_count} Informationsquellen verfuegbar). Mindestens 2 benoetigt.")
skipped_count += 1
continue
# Pruefe, ob ausreichend Daten vorhanden sind (mindestens 2 Quellen)
# Nutzt interne Helfer _get_cell_value_safe
crm_branche = self._get_cell_value_safe(row, "CRM Branche").strip() # Block 1 Column Map
crm_beschreibung = self._get_cell_value_safe(row, "CRM Beschreibung").strip() # Block 1 Column Map
wiki_branche = self._get_cell_value_safe(row, "Wiki Branche").strip() # Block 1 Column Map
wiki_kategorien = self._get_cell_value_safe(row, "Wiki Kategorien").strip() # Block 1 Column Map
website_summary = self._get_cell_value_safe(row, "Website Zusammenfassung").strip() # Block 1 Column Map
# Pruefe, ob die Werte vorhanden und nicht Standard "k.A." sind.
info_sources_count = sum(1 for val in [crm_branche, crm_beschreibung, wiki_branche, wiki_kategorien, website_summary]
if val and isinstance(val, str) and val.strip() and val.strip().lower() != "k.a." and not val.strip().startswith("FEHLER")) # Schliesse Fehlerwerte aus
# Wenn nicht genuegend Informationsquellen verfuegbar sind
if info_sources_count < 2: # Mindestens 2 Info-Punkte sollten vorhanden sein (kann angepasst werden)
self.logger.debug(f"Zeile {i} (Branch Check): Uebersprungen (AO leer, aber nur {info_sources_count} Informationsquellen verfuegbar). Mindestens 2 benoetigt.") # <<< GEÄNDERT
skipped_count += 1 # Zaehlen als uebersprungene Zeile
continue # Springe zur naechsten Zeile
# --- Wenn Verarbeitung noetig und genuegend Daten da: Fuege zur Batch-Liste hinzu ---
processed_count += 1 # Zaehle die Zeile, die fuer die Verarbeitung in Frage kommt (im Rahmen des Limits zaehlen)
# Pruefe das Limit fuer verarbeitete Zeilen
if limit is not None and isinstance(limit, int) and limit > 0 and processed_count > limit:
# Wenn das Limit erreicht ist und es ein positives Limit gibt
self.logger.info(f"Verarbeitungslimit ({limit}) fuer process_branch_batch erreicht. Breche weitere Zeilenpruefung ab.") # <<< GEÄNDERT
break # Brich die Schleife ab
# Sammle die benoetigten Daten fuer den Branchen-Task (evaluate_branch_task denselben Block).
# Diese Daten werden in einem Dictionary fuer den Batch gesammelt.
tasks_for_processing_batch.append({
"row_num": i, # Die 1-basierte Sheet-Zeilennummer
"crm_branche": crm_branche, # Nutzt den Wert aus dem Sheet
"beschreibung": crm_beschreibung, # Nutzt den Wert aus dem Sheet
"wiki_branche": wiki_branche, # Nutzt den Wert aus dem Sheet
"wiki_kategorien": wiki_kategorien, # Nutzt den Wert aus dem Sheet
"website_summary": website_summary # Nutzt den Wert aus dem Sheet
# --- Wenn Verarbeitung noetig: Zur Task-Liste hinzufügen ---
# (Der processed_count wird erst erhöht, wenn der Task tatsächlich in einen Batch geht)
tasks_for_current_processing_batch.append({
"row_num": i,
"crm_branche": crm_branche_val,
"beschreibung": crm_beschreibung_val,
"wiki_branche": wiki_branche_val,
"wiki_kategorien": wiki_kategorien_val,
"website_summary": website_summary_val
})
# Fuege die Zeilennummer zur Liste der Zeilennummern im Batch hinzu
rows_in_current_batch.append(i)
# --- Verarbeite den Batch, wenn voll oder am Ende des Limits/Bereichs ---
# Das Limit `limit` bezieht sich auf die Anzahl der tatsächlich *verarbeiteten* (nicht übersprungenen) Tasks.
# `processed_count` wird jetzt erst beim Start eines Batches relevant.
# Bedingung zum Starten eines Batches:
# 1. Batch ist voll ODER
# 2. Es ist die letzte Zeile im definierten Bereich (`i == end_sheet_row`) UND es gibt Tasks ODER
# 3. Das `limit` ist erreicht (falls gesetzt) UND es gibt Tasks.
# Zähle, wie viele Tasks wir bisher verarbeitet hätten, wenn dieser Batch startet.
# Dies ist `processed_count + len(tasks_for_current_processing_batch)`.
execute_batch_now = False
if len(tasks_for_current_processing_batch) >= processing_batch_size:
execute_batch_now = True
elif i == end_sheet_row and tasks_for_current_processing_batch: # Letzte Zeile des Bereichs und es gibt Tasks
execute_batch_now = True
elif limit is not None and (processed_count + len(tasks_for_current_processing_batch)) >= limit and tasks_for_current_processing_batch:
# Wenn das Limit erreicht wird durch die aktuellen Tasks im Batch
# Kürze tasks_for_current_processing_batch, falls es das Limit überschreiten würde
if (processed_count + len(tasks_for_current_processing_batch)) > limit:
num_to_trim = (processed_count + len(tasks_for_current_processing_batch)) - limit
# Entferne die überzähligen Tasks vom Ende der Liste
tasks_for_current_processing_batch = tasks_for_current_processing_batch[:-num_to_trim]
if tasks_for_current_processing_batch: # Nur ausführen, wenn nach Trimmen noch Tasks da sind
execute_batch_now = True
# --- Verarbeite den Batch, wenn voll ---
# Pruefe, ob die aktuelle Batch-Liste die definierte Groesse erreicht hat.
# processing_batch_size wird aus Config geholt (Block 1).
if len(tasks_for_processing_batch) >= processing_batch_size:
# Logge den Start der Batch-Verarbeitung
batch_start_row = tasks_for_processing_batch[0]['row_num']
batch_end_row = tasks_for_processing_batch[-1]['row_num']
self.logger.debug(f"\n--- Starte Branch-Evaluation Batch ({len(tasks_for_processing_batch)} Tasks, Zeilen {batch_start_row}-{batch_end_row}) ---") # <<< GEÄNDERT
if execute_batch_now:
batch_start_row_log = tasks_for_current_processing_batch[0]['row_num']
batch_end_row_log = tasks_for_current_processing_batch[-1]['row_num']
self.logger.debug(f"\n--- Starte Branch-Evaluation Batch ({len(tasks_for_current_processing_batch)} Tasks, Zeilen {batch_start_row_log}-{batch_end_row_log}) ---")
# Erhöhe processed_count um die Anzahl der Tasks in diesem Batch
processed_count += len(tasks_for_current_processing_batch)
results_list = [] # Liste zum Speichern der Ergebnisse fuer diesen Batch (Liste von Dicts)
batch_error_count = 0 # Fehlerzaehler fuer diesen spezifischen Batch
self.logger.debug(f" Evaluiere {len(tasks_for_processing_batch)} Zeilen parallel (max {MAX_BRANCH_WORKERS} worker, {OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT} OpenAI gleichzeitig)...") # <<< GEÄNDERT
# Holen Sie die Parallelisierungskonfiguration aus Config (Block 1).
MAX_BRANCH_WORKERS = getattr(Config, 'MAX_BRANCH_WORKERS', 10)
OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT = getattr(Config, 'OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT', 3)
# Erstellen Sie die Semaphore Instanz (wird von evaluate_branch_task benutzt).
# threading.Semaphore muss hier innerhalb des Batch-Aufrufs erstellt werden.
# --- Parallele Verarbeitung dieses Batches ---
batch_results_data = [] # Ergebnisse dieses spezifischen Batches
batch_error_count_this_batch = 0
openai_semaphore_branch = threading.Semaphore(OPENAI_CONCURRENCY_LIMIT)
# *** BEGINN PARALLELE VERARBEITUNG MIT THREADS ***
# Verwende ThreadPoolExecutor fuer parallele Ausfuehrung der evaluate_branch_task.
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_BRANCH_WORKERS) as executor:
# Map tasks to futures. Ruft die INTERNE Worker-Funktion auf.
# Uebergibt das task_data Dictionary und die Semaphore Instanz als Argumente.
future_to_task = {executor.submit(self.evaluate_branch_task, task, openai_semaphore_branch): task for task in tasks_for_processing_batch}
# Verarbeite die Ergebnisse, sobald sie fertig sind.
future_to_task = {executor.submit(self.evaluate_branch_task, task, openai_semaphore_branch): task for task in tasks_for_current_processing_batch}
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
task = future_to_task[future] # Holen Sie die urspruenglichen Task-Daten (Dict)
task = future_to_task[future]
try:
# Holen Sie das Ergebnis vom Future. Wenn die Worker-Funktion eine Exception wirft, wird diese hier gefangen.
result_data = future.result() # Ergebnis ist ein Dictionary {'row_num': ..., 'result': ..., 'error': ...}
results_list.append(result_data) # Fuege das Ergebnis zur Liste hinzu
# Pruefe, ob der Worker einen Fehler gemeldet hat (error Feld im Ergebnis)
if result_data.get('error'):
batch_error_count += 1 # Erhoehe den Fehlerzaehler fuer diesen Batch
result_data = future.result()
batch_results_data.append(result_data)
if result_data.get('error'):
batch_error_count_this_batch += 1
except Exception as exc:
# Dieser Block faengt unerwartete Fehler ab, die waehrend der Future-Ergebnis-Abfrage auftreten.
# Die meisten Fehler sollten von evaluate_branch_task oder seinen Helfern behandelt werden.
row_num = task['row_num'] # Zeilennummer aus den Task-Daten
err_msg = f"Unerwarteter Fehler bei Ergebnisabfrage Branch Task Zeile {row_num}: {type(exc).__name__} - {exc}"
self.logger.error(err_msg) # <<< GEÄNDERT
# Setze einen Standard-Fehler-Ergebniswert fuer diese Zeile
results_list.append({"row_num": row_num, "result": {"branch": "FEHLER", "consistency": "error_task", "justification": err_msg[:500]}, "error": err_msg}) # Kuerze Begruendung
batch_error_count += 1 # Erhoehe den Fehlerzaehler
row_num_exc = task['row_num']
err_msg_exc = f"Unerwarteter Fehler bei Ergebnisabfrage Branch Task Zeile {row_num_exc}: {type(exc).__name__} - {exc}"
self.logger.error(err_msg_exc)
batch_results_data.append({"row_num": row_num_exc, "result": {"branch": "FEHLER", "consistency": "error_task", "justification": err_msg_exc[:500]}, "error": err_msg_exc})
batch_error_count_this_batch += 1
self.logger.debug(f" Branch-Evaluation fuer Batch beendet. {len(batch_results_data)} Ergebnisse erhalten ({batch_error_count_this_batch} Fehler in diesem Batch).")
# *** ENDE PARALLELE VERARBEITUNG ***
self.logger.debug(f" Branch-Evaluation fuer Batch beendet. {len(results_list)} Ergebnisse erhalten ({batch_error_count} Fehler in diesem Batch).") # <<< GEÄNDERT
# Sheet Updates vorbereiten FÜR DIESEN BATCH.
# Dies geschieht jetzt nach der parallelen Verarbeitung.
if results_list:
# --- Sheet Updates für diesen Batch vorbereiten und senden ---
if batch_results_data:
current_timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
current_version = getattr(Config, 'VERSION', 'unknown')
batch_sheet_updates = []
sheet_updates_for_this_batch = []
batch_results_data.sort(key=lambda x: x['row_num'])
results_list.sort(key=lambda x: x['row_num'])
for res_data_item in batch_results_data:
row_num_item = res_data_item['row_num']
result_item = res_data_item['result']
self.logger.debug(f" Zeile {row_num_item} (aus Batch): Ergebnis aus evaluate_branch_task: {result_item}")
for res_data in results_list: # <--- HIER IST DIE SCHLEIFE, DIE SIE IM SCREENSHOT ZEIGEN
row_num = res_data['row_num']
result = res_data['result']
self.logger.debug(f" Zeile {row_num} (aus Batch): Ergebnis aus evaluate_branch_task: {result}") # DEBUG
# Chat Vorschlag Branche (AH)
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Vorschlag Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("branch", "FEHLER BRANCH")]]})
# Chat Branche Konfidenz (AI) - NEU
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Branche Konfidenz"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("confidence", "N/A CONF")]]}) # <<< HIER ANPASSEN
# Chat Konsistenz Branche (AJ)
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Konsistenz Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("consistency", "error CONS")]]})
# Chat Begruendung Abweichung Branche (AK)
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Begruendung Abweichung Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("justification", "Keine Begr. JUST")]]})
# Timestamp letzte Pruefung (BC)
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Timestamp letzte Pruefung"] + 1)}{row_num}',
'values': [[current_timestamp]]})
# Version (BD)
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Version"] + 1)}{row_num}',
'values': [[current_version]]})
# --- Sende Updates fuer DIESEN BATCH SOFORT ---
# Sende die gesammelten Updates fuer diesen Batch.
if batch_sheet_updates:
self.logger.debug(f" Sende Sheet-Update fuer {len(results_list)} Zeilen ({len(batch_sheet_updates)} Zellen) dieses Batches...") # <<< GEÄNDERT
# Nutzt die batch_update_cells Methode des Sheet Handlers (Block 14) mit Retry.
# Wenn es fehlschlaegt, wird es intern geloggt.
success = self.sheet_handler.batch_update_cells(batch_sheet_updates)
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Vorschlag Branche"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[result_item.get("branch", "FEHLER BRANCH")]]})
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Branche Konfidenz"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[result_item.get("confidence", "N/A CONF")]]})
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Konsistenz Branche"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[result_item.get("consistency", "error CONS")]]})
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Begruendung Abweichung Branche"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[result_item.get("justification", "Keine Begr. JUST")]]})
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Timestamp letzte Pruefung"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[current_timestamp]]})
sheet_updates_for_this_batch.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Version"] + 1)}{row_num_item}',
'values': [[current_version]]})
if sheet_updates_for_this_batch:
self.logger.debug(f" Sende Sheet-Update fuer {len(batch_results_data)} Zeilen ({len(sheet_updates_for_this_batch)} Zellen) dieses Batches...")
success = self.sheet_handler.batch_update_cells(sheet_updates_for_this_batch)
if success:
self.logger.info(f" Sheet-Update fuer Batch Zeilen {batch_start_row}-{batch_end_row} erfolgreich.") # <<< GEÄNDERT
# Der Fehlerfall wird von batch_update_cells geloggt
# else: self.logger.debug(f" Keine Sheet-Updates fuer Batch Zeilen {batch_start_row}-{batch_end_row} vorbereitet.") # Zu viel Laerm im Debug
# Leere den Batch fuer die naechste Iteration
tasks_for_processing_batch = []
rows_in_current_batch = []
# Pause NACHDEM ein Batch komplett verarbeitet und geschrieben wurde (nutzt Config Block 1).
# Dies ist wichtig, um Rate Limits und Serverlast zu managen.
pause_duration = getattr(Config, 'RETRY_DELAY', 5) * 0.8 # Längere Pause, z.B. 80% der Retry-Wartezeit
self.logger.debug(f"--- Batch Zeilen {batch_start_row}-{batch_end_row} abgeschlossen. Warte {pause_duration:.2f}s vor naechstem Batch ---") # <<< GEÄNDERT
self.logger.info(f" Sheet-Update fuer Batch Zeilen {batch_start_row_log}-{batch_end_row_log} erfolgreich.")
tasks_for_current_processing_batch = [] # Batch-Liste leeren
pause_duration = getattr(Config, 'RETRY_DELAY', 5) * 0.8
self.logger.debug(f"--- Batch Zeilen {batch_start_row_log}-{batch_end_row_log} abgeschlossen. Warte {pause_duration:.2f}s vor naechstem Batch ---")
time.sleep(pause_duration)
# Wenn das Limit erreicht wurde, die Hauptschleife verlassen
if limit is not None and processed_count >= limit:
self.logger.info(f"Gesamtes Verarbeitungslimit ({limit}) fuer process_branch_batch erreicht. Beende.")
break
# --- Verarbeitung des letzten unvollständigen Batches (falls Schleife nicht durch Limit beendet wurde) ---
# Dieser Block ist jetzt durch die Logik `elif i == end_sheet_row and tasks_for_current_processing_batch:` abgedeckt.
# Ein separater Block für den "finalen Batch" ist nicht mehr nötig, wenn das Limit korrekt gehandhabt wird.
# --- Verarbeitung des letzten unvollstaendigen Batches nach der Schleife ---
# Wenn nach der Hauptschleife noch Tasks in der Batch-Liste sind.
if tasks_for_processing_batch:
# ... (Logik für den letzten Batch mit ThreadPoolExecutor) ...
self.logger.debug(f" FINALER Branch Batch beendet. {len(results_list)} Ergebnisse erhalten ({batch_error_count} Fehler).")
# Sammle Sheet Updates (AH, AI, AJ, AK, BC, BD) fuer diesen finalen Batch.
if results_list: # Beginn des Blocks, zu dem das problematische if gehören sollte
current_timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
current_version = getattr(Config, 'VERSION', 'unknown')
batch_sheet_updates = []
results_list.sort(key=lambda x: x['row_num'])
for res_data in results_list: # Beginn der inneren Schleife
row_num = res_data['row_num']
result = res_data['result']
self.logger.debug(f" FINALER Batch Zeile {row_num}: Ergebnis aus evaluate_branch_task: {result}")
# Sammle Updates fuer AH, AI, AJ, AK, BC, BD
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Vorschlag Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("branch", "FEHLER BRANCH")]]})
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Branche Konfidenz"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("confidence", "N/A CONF")]]})
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Konsistenz Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("consistency", "error CONS")]]})
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Chat Begruendung Abweichung Branche"] + 1)}{row_num}',
'values': [[result.get("justification", "Keine Begr. JUST")]]})
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Timestamp letzte Pruefung"] + 1)}{row_num}',
'values': [[current_timestamp]]})
batch_sheet_updates.append({'range': f'{self.sheet_handler._get_col_letter(COLUMN_MAP["Version"] + 1)}{row_num}',
'values': [[current_version]]})
# Ende der inneren for-Schleife (for res_data in results_list)
# Sende die gesammelten Updates fuer DIESEN finalen Batch.
# DIESER BLOCK MUSS AUF DERSELBEN EBENE WIE DIE if results_list BEDINGUNG SEIN (oder eine Ebene tiefer, wenn er nur bei results_list ausgeführt werden soll)
# Basierend auf der Logik, dass Updates nur gesendet werden, WENN es welche gibt, gehört es eine Ebene tiefer als if results_list.
# Also auf der Ebene der batch_sheet_updates = [] Initialisierung.
# ---> KORREKTE EINRÜCKUNG FÜR DEN FOLGENDEN BLOCK <---
# Dieser Block sollte auf derselben Ebene sein wie die Initialisierung von batch_sheet_updates
# oder, wenn er nur ausgeführt werden soll, wenn results_list nicht leer ist,
# dann innerhalb des `if results_list:` Blocks, aber NACH der `for`-Schleife.
# Im Screenshot ist es direkt nach der for-Schleife, also innerhalb von `if results_list:`.
if batch_sheet_updates: # Diese Zeile muss dieselbe Einrückung haben wie z.B. "current_timestamp ="
self.logger.debug(f" Sende FINALES Sheet-Update fuer {len(results_list)} Zeilen ({len(batch_sheet_updates)} Zellen)...")
success = self.sheet_handler.batch_update_cells(batch_sheet_updates)
if success:
self.logger.info(f" FINALES Sheet-Update fuer Branch Batch erfolgreich.")
# Der Fehlerfall wird von batch_update_cells geloggt
# Ende des `if results_list:` Blocks
# Ende des `if tasks_for_processing_batch:` Blocks (für den finalen Batch)
# Logge den Abschluss des Modus
self.logger.info(f"Brancheneinschaetzung (Parallel Batch) abgeschlossen. {processed_count} Zeilen verarbeitet (in Batch aufgenommen), {skipped_count} Zeilen uebersprungen.")
# Keine Pause nach diesem Modus noetig, da die naechste Aktion im Dispatcher (Block 34) folgt.
self.logger.info(f"Brancheneinschaetzung (Parallel Batch) abgeschlossen. {processed_count} Zeilen verarbeitet, {skipped_count} Zeilen uebersprungen.")
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