Erweiterung der Re-Evaluierung mittels Flag und Optimierung der Umsatz- und Mitarbeiterextraktion (v

Flag-Spalte A:
Nur Zeilen mit einem "x" in Spalte A werden verarbeitet.

Verschiebung der Spaltenzuordnungen:

Firmenname in Spalte B, Website in Spalte C.

Ausgabe erfolgt in den Spalten H bis L (H: Wikipedia URL, I: erster Absatz, J: Branche, K: Umsatz in Mio €, L: Mitarbeiterzahl).

Datum und Uhrzeit in Spalte O, Version in Spalte R.

Umsatz-Extraktion:
Erweiterte Regex-Logik zur Erkennung von Tausendertrennzeichen und zur Umrechnung in Mio €.

Mitarbeiterextraktion:
Umstellung auf re.findall, um robust das erste Zahlenfragment zu erfassen.

Weitere Anpassungen:
Deprecation-Warnings bei den Update-Aufrufen wurden behoben (mittels benannter Argumente).

brancheneinstufung.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import csv
 
 # ==================== KONFIGURATION ====================
 class Config:
-    VERSION = "1.1.5"
+    VERSION = "1.1.6"  # Neue Version
     LANG = "de"
     CREDENTIALS_FILE = "service_account.json"
     SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
@@ -26,7 +26,6 @@ class Config:
 
 # ==================== HELPER FUNCTIONS ====================
 def retry_on_failure(func):
-    """Decorator für Wiederholungsversuche bei Fehlern"""
     def wrapper(*args, **kwargs):
         for attempt in range(Config.MAX_RETRIES):
             try:
@@ -38,12 +37,10 @@ def retry_on_failure(func):
     return wrapper
 
 def debug_print(message):
-    """Debug-Ausgabe, wenn Config.DEBUG=True"""
     if Config.DEBUG:
         print(f"[DEBUG] {message}")
 
 def clean_text(text):
-    """Bereinigt Text von unerwünschten Zeichen"""
     if not text:
         return "k.A."
     text = str(text)
@@ -52,7 +49,6 @@ def clean_text(text):
     return text if text else "k.A."
 
 def normalize_company_name(name):
-    """Entfernt gängige Firmierungsformen und normalisiert den Namen."""
     if not name:
         return ""
     forms = [
@@ -75,44 +71,32 @@ def normalize_company_name(name):
 
 # ==================== GOOGLE SHEET HANDLER ====================
 class GoogleSheetHandler:
-    """Handhabung der Google Sheets Interaktion"""
     def __init__(self):
         self.sheet = None
         self.sheet_values = []
         self._connect()
     def _connect(self):
-        """Stellt Verbindung zum Google Sheet her"""
         scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
         creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(Config.CREDENTIALS_FILE, scope)
         self.sheet = gspread.authorize(creds).open_by_url(Config.SHEET_URL).sheet1
         self.sheet_values = self.sheet.get_all_values()
     def get_start_index(self):
-        """Ermittelt die erste leere Zeile in Spalte N (Index 14)"""
         filled_n = [row[13] if len(row) > 13 else '' for row in self.sheet_values[1:]]
         return next((i + 1 for i, v in enumerate(filled_n, start=1) if not str(v).strip()), len(filled_n) + 1)
-    # Update-Aufrufe erfolgen separat für verschiedene Spalten.
+    # Update-Aufrufe erfolgen separat.
 
 # ==================== WIKIPEDIA SCRAPER ====================
 class WikipediaScraper:
-    """Klasse zur Handhabung der Wikipedia-Suche und Datenextraktion"""
     def __init__(self):
         wikipedia.set_lang(Config.LANG)
     def _get_full_domain(self, website):
-        """Extrahiert den vollständigen Domainnamen (inklusive Topleveldomain) aus der URL."""
         if not website:
             return ""
         website = website.lower().strip()
         website = re.sub(r'^https?:\/\/', '', website)
         website = re.sub(r'^www\.', '', website)
-        website = website.split('/')[0]
+        return website.split('/')[0]
-        return website
     def _generate_search_terms(self, company_name, website):
-        """
-        Generiert Suchbegriffe in folgender Reihenfolge:
-         1. Vollständiger Domainname (z. B. "heimbach.com")
-         2. Die ersten zwei Wörter des normalisierten Firmennamens
-         3. Der vollständige, normalisierte Firmenname
-        """
         terms = []
         full_domain = self._get_full_domain(website)
         if full_domain:
@@ -126,12 +110,6 @@ class WikipediaScraper:
         debug_print(f"Generierte Suchbegriffe: {terms}")
         return terms
     def _validate_article(self, page, company_name, website):
-        """
-        Validiert den Artikel:
-         - Sucht in der Infobox und in externen Links nach Links, die den vollständigen Domainnamen enthalten.
-           Wird ein solcher Link gefunden, wird ein niedrigerer Schwellenwert (0.60) angewendet.
-         - Andernfalls werden der normalisierte Wikipedia-Titel und der normalisierte Firmenname verglichen.
-        """
         full_domain = self._get_full_domain(website)
         domain_found = False
         if full_domain:
@@ -164,7 +142,6 @@ class WikipediaScraper:
         threshold = 0.60 if domain_found else Config.SIMILARITY_THRESHOLD
         return similarity >= threshold
     def extract_first_paragraph(self, page_url):
-        """Extrahiert den ersten sinnvollen Absatz aus dem Wikipedia-Artikel."""
         try:
             response = requests.get(page_url)
             soup = BeautifulSoup(response.text, Config.HTML_PARSER)
@@ -178,7 +155,6 @@ class WikipediaScraper:
             debug_print(f"Fehler beim Extrahieren des ersten Absatzes: {e}")
             return "k.A."
     def _extract_infobox_value(self, soup, target):
-        """Extrahiert Werte aus der Infobox (Fallback-Methode) für 'branche', 'umsatz' und 'mitarbeiter'."""
         infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and any(kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen']))
         if not infobox:
             return "k.A."
@@ -203,31 +179,37 @@ class WikipediaScraper:
                             raw = raw_value.lower()
                             match = re.search(r'(\d{1,3}(?:[.,]\d{3})*|\d+)', raw)
                             if match:
-                                num = float(match.group(1).replace(',', '.'))
+                                num_str = match.group(1)
+                                if ',' in num_str:
+                                    num_str = num_str.replace('.', '').replace(',', '.')
+                                else:
+                                    num_str = num_str.replace('.', '')
+                                try:
+                                    num = float(num_str)
+                                except Exception as e:
+                                    debug_print(f"Umsatz-Umwandlungsfehler: {e} für {num_str}")
+                                    return raw_value.strip()
                                 if 'mrd' in raw or 'milliarden' in raw:
                                     num *= 1000
                                 elif 'mio' in raw or 'millionen' in raw:
-                                    num = num
+                                    pass
                                 else:
                                     num /= 1e6
                                 return str(int(round(num)))
                             return raw_value.strip()
                         if target == 'mitarbeiter':
                             raw = raw_value.lower()
-                            match = re.search(r'(\d[\d\s,\.]*)', raw)
+                            numbers = re.findall(r'\d+', raw)
-                            if match:
+                            if numbers:
-                                num_str = re.sub(r'\s+', '', match.group(1))
+                                return numbers[0]
-                                return num_str
                             return raw_value.strip()
         return "k.A."
     def extract_full_infobox(self, soup):
-        """Extrahiert die komplette Infobox als Text (nicht mehr ausgegeben)"""
         infobox = soup.find('table', class_=lambda c: c and any(kw in c.lower() for kw in ['infobox', 'vcard', 'unternehmen']))
         if not infobox:
             return "k.A."
         return clean_text(infobox.get_text(separator=' | '))
     def extract_fields_from_infobox_text(self, infobox_text, field_names):
-        """Extrahiert die gewünschten Felder aus dem Infobox-Text (getrennt durch ' | ')"""
         result = {}
         tokens = [token.strip() for token in infobox_text.split("|") if token.strip()]
         for i, token in enumerate(tokens):
@@ -239,7 +221,6 @@ class WikipediaScraper:
                     result[field] = tokens[j] if j < len(tokens) else "k.A."
         return result
     def extract_company_data(self, page_url):
-        """Extrahiert Daten aus dem Wikipedia-Artikel (Erster Absatz, Branche, Umsatz, Mitarbeiter)"""
         if not page_url:
             return {'url': 'k.A.', 'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.', 'umsatz': 'k.A.', 'mitarbeiter': 'k.A.'}
         try:
@@ -263,7 +244,6 @@ class WikipediaScraper:
             return {'url': 'k.A.', 'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.', 'umsatz': 'k.A.', 'mitarbeiter': 'k.A.'}
     @retry_on_failure
     def search_company_article(self, company_name, website):
-        """Sucht mit optimierten Suchbegriffen (vollständiger Domainname, Candidate, normalisierter Name) nach dem Wikipedia-Artikel."""
         search_terms = self._generate_search_terms(company_name, website)
         for term in search_terms:
             try:
@@ -284,40 +264,43 @@ class WikipediaScraper:
 
 # ==================== DATA PROCESSOR ====================
 class DataProcessor:
-    """Steuerung des Gesamtprozesses"""
     def __init__(self):
         self.sheet_handler = GoogleSheetHandler()
         self.wiki_scraper = WikipediaScraper()
     def process_rows(self, num_rows):
-        """Verarbeitet die angegebene Anzahl an Zeilen"""
         start_index = self.sheet_handler.get_start_index()
         print(f"Starte bei Zeile {start_index+1}")
         for i in range(start_index, min(start_index + num_rows, len(self.sheet_handler.sheet_values))):
             row = self.sheet_handler.sheet_values[i]
             self._process_single_row(i+1, row)
     def _process_single_row(self, row_num, row_data):
-        """Verarbeitung einer einzelnen Zeile"""
+        # Nur verarbeiten, wenn in Spalte A ein "x" steht
-        company_name = row_data[0] if len(row_data) > 0 else ""
+        if not row_data[0].strip().lower() == "x":
-        website = row_data[1] if len(row_data) > 1 else ""
+            print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] Überspringe Zeile {row_num}, kein 'x' in Spalte A.")
+            return
+        # Firmenname in Spalte B und Website in Spalte C
+        company_name = row_data[1] if len(row_data) > 1 else ""
+        website = row_data[2] if len(row_data) > 2 else ""
         print(f"\n[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] Verarbeite Zeile {row_num}: {company_name}")
         article = self.wiki_scraper.search_company_article(company_name, website)
         if article:
             company_data = self.wiki_scraper.extract_company_data(article.url)
         else:
             company_data = {'url': 'k.A.', 'first_paragraph': 'k.A.', 'branche': 'k.A.', 'umsatz': 'k.A.', 'mitarbeiter': 'k.A.'}
-        # Update der Spalten G bis K: URL, erster Absatz, Branche, Umsatz, Mitarbeiter
+        # Update der Spalten: Da Flag-Spalte A vorhanden ist, verschieben sich alle Ausgabespalten um eine Spalte nach rechts.
-        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[ 
+        # Spalte H: URL, I: Erster Absatz, J: Branche, K: Umsatz, L: Mitarbeiter
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[
             company_data.get('url', 'k.A.'),
             company_data.get('first_paragraph', 'k.A.'),
             company_data.get('branche', 'k.A.'),
             company_data.get('umsatz', 'k.A.'),
             company_data.get('mitarbeiter', 'k.A.')
-        ]], range_name=f"G{row_num}:K{row_num}")
+        ]], range_name=f"H{row_num}:L{row_num}")
-        # Spalte N: Datum und aktuelle Zeit
+        # Spalte O: Datum und aktuelle Zeit
         current_dt = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[current_dt]], range_name=f"N{row_num}")
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[current_dt]], range_name=f"O{row_num}")
-        # Spalte Q: Version
+        # Spalte R: Version
-        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[Config.VERSION]], range_name=f"Q{row_num}")
+        self.sheet_handler.sheet.update(values=[[Config.VERSION]], range_name=f"R{row_num}")
         print(f"✅ Aktualisiert: URL: {company_data.get('url', 'k.A.')}, Erster Absatz: {company_data.get('first_paragraph', 'k.A.')[:30]}..., Branche: {company_data.get('branche', 'k.A.')}, Umsatz: {company_data.get('umsatz', 'k.A.')}, Mitarbeiter: {company_data.get('mitarbeiter', 'k.A.')}")
         time.sleep(Config.RETRY_DELAY)