Refactor: Robuste Initialisierungs- und Konfigurationslogik in main()

- Umstrukturierung der `main()`-Funktion für eine saubere und robuste Initialisierungsreihenfolge: 1. Argumente parsen, 2. Logging einrichten, 3. Konfigurationsdaten laden, 4. Klassen initialisieren, 5. Modus ausführen.
- Fehlerbehebung `NameError`: Die Funktion `parse_arguments()` wurde außerhalb von `main()` platziert und greift für Default-Werte nun korrekt auf die zuvor definierte `Config`-Klasse zu. Alle Aufrufe im Skript sind auf die zentrale `Config`-Klasse umgestellt.
- Fehlerbehebung `TypeError`: Die Funktionen `load_target_schema()` und `load_branch_mapping()` geben jetzt in Fehlerfällen leere, aber typkorrekte Tupel/Dictionaries zurück, um Abstürze beim Entpacken der Rückgabewerte zu verhindern.
- Verbessertes Logging: Das Logging wird nun zweistufig initialisiert, um auch die interaktive Modus- und Limit-Auswahl korrekt zu protokollieren.
- Code-Konsolidierung: Die gesamte Logik zur Modus- und Parameter-Verarbeitung wurde innerhalb der neuen `main()`-Struktur bereinigt und zentralisiert.
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2025-06-19 19:22:55 +00:00
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@@ -10314,680 +10314,191 @@ def parse_arguments():
def main():
"""
Haupteinstiegspunkt des Skripts.
Verarbeitet Kommandozeilen-Argumente, richtet Logging ein,
initialisiert Komponenten und dispatchet zu den passenden Modi.
"""
# 1. Argumente parsen
args = parse_arguments()
# 2. Logging konfigurieren
# 2. Temporäres Logging für interaktive Auswahl einrichten
global LOG_FILE
log_level = logging.DEBUG if getattr(Config, 'DEBUG', False) else logging.INFO
log_format = '%(asctime)s - %(levelname)-8s - %(name)-25s - %(message)s'
logging.basicConfig(level=log_level, format=log_format, handlers=[logging.StreamHandler()])
temp_console_handler = logging.StreamHandler()
temp_console_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
root_logger = logging.getLogger('')
root_logger.setLevel(log_level)
root_logger.addHandler(temp_console_handler)
logger = logging.getLogger(__name__)
# 3. Globale Konfigurationsdaten laden
# 3. Modusauswahl (interaktiv, falls nicht per CLI gesetzt)
selected_mode = args.mode
if not selected_mode:
mode_categories = {
"Sequentielle Verarbeitung (Zeilenweise)": ["full_run"],
"Re-Evaluate Markierte Zeilen (Spalte A='x')": ["reeval"],
"Einzelne Dienstprogramme / Suchen": [
"find_wiki_serp", "website_lookup", "check_urls", "contacts", "update_wiki_suggestions",
"wiki_reextract_missing_an", "website_details", "train_technician_model", "alignment",
"reparatur_sitz", "plausi_check_data", "branch_eval", "suggest_parents", "analyze_ml_by_branch"
],
"Kombinierte Laeufe (Vordefiniert)": ["combined_all"]
}
valid_modes = [mode for modes in mode_categories.values() for mode in modes]
print("\nVerfügbare Betriebsmodi:")
mode_number = 1
mode_map = {}
for category, modes in mode_categories.items():
print(f"\n{category}:")
for mode in modes:
print(f" {mode_number}: {mode}")
mode_map[mode_number] = mode
mode_number += 1
print("\n 0: Abbrechen")
while True:
try:
choice_str = input("\nGeben Sie den Modusnamen oder die Zahl ein: ").strip().lower()
if choice_str in ['0', 'abbrechen']:
print("Vorgang abgebrochen.")
return
if choice_str.isdigit() and int(choice_str) in mode_map:
selected_mode = mode_map[int(choice_str)]
break
elif choice_str in valid_modes:
selected_mode = choice_str
break
else:
print("Ungültige Eingabe. Bitte versuchen Sie es erneut.")
except (KeyboardInterrupt, EOFError):
print("\nVorgang abgebrochen.")
return
# 4. Finales Logging (mit Datei) einrichten
root_logger.removeHandler(temp_console_handler)
log_directory = Config.LOG_DIR
if not os.path.exists(log_directory): os.makedirs(log_directory)
timestamp = datetime.now().strftime("%d-%m-%Y_%H-%M")
log_filename = f"{timestamp}_v{Config.VERSION.replace('.', '')}_Modus{selected_mode}.txt"
LOG_FILE = os.path.join(log_directory, log_filename)
final_console_handler = logging.StreamHandler()
final_console_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
file_handler = logging.FileHandler(LOG_FILE, 'w', 'utf-8')
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
logging.basicConfig(level=log_level, format=log_format, handlers=[final_console_handler, file_handler])
logger.info(f"Logging wird jetzt auch in Datei geschrieben: {LOG_FILE}")
logger.info("===== Skript gestartet =====")
logger.info(f"Version: {Config.VERSION}")
logger.info(f"CLI Argumente: {args}")
# 5. Globale Konfigurationsdaten laden
logger.info("Lade Konfigurationsdateien...")
Config.load_api_keys()
ziel_schema, fokus_branchen = load_target_schema()
branch_mapping_dict = load_branch_mapping()
if not ziel_schema or not branch_mapping_dict:
logger.critical("Fehler beim Laden von Konfigurationsdateien (Schema oder Mapping). Skriptabbruch.")
logger.critical("Fehler beim Laden von Konfigurationsdateien. Skriptabbruch.")
return
# 4. Hauptkomponenten initialisieren
# 6. Hauptkomponenten initialisieren
logger.info("Initialisiere Hauptkomponenten...")
sheet_handler = GoogleSheetHandler(Config.SHEET_ID, Config.SERVICE_ACCOUNT_FILE, Config.TOKEN_FILE)
wiki_scraper = WikipediaScraper()
data_processor = DataProcessor(sheet_handler, wiki_scraper, ziel_schema, fokus_branchen, branch_mapping_dict)
logger.info("DataProcessor erfolgreich initialisiert.")
# 5. Modus-Dispatching (der Rest Ihrer main-Funktion)
# 7. Modus-Dispatching
start_time = time.time()
# Liste der gueltigen Modi - MUSS mit den elif-Zweigen unten uebereinstimmen!
# Kategorisiert fuer die Menue-Ausgabe
mode_categories = {
"Batch-Verarbeitung (Schritt-Optimiert)": [
"wiki_verify", # Uebereinstimmend mit process_verification_batch (Block 26)
"website_scraping", # Uebereinstimmend mit process_website_scraping_batch (Block 27)
"summarize_website", # Uebereinstimmend mit process_summarization_batch (Block 28)
"branch_eval", # Uebereinstimmend mit process_branch_batch (Block 29)
"suggest_parents",
],
"Sequentielle Verarbeitung (Zeilenweise)": [
"full_run", # Nutzt process_rows_sequentially (Block 24)
],
"Re-Evaluate Markierte Zeilen (Spalte A='x')": [
"reeval", # Nutzt process_reevaluation_rows (Block 25)
],
"Einzelne Dienstprogramme / Suchen": [
"find_wiki_serp", # Nutzt process_find_wiki_serp (Block 30)
"website_lookup", # Nutzt process_serp_website_lookup (Block 30)
"check_urls", # <<< NEUER MODUS HIER EINFÜGEN
"contacts", # Nutzt process_contact_search (Block 30)
"update_wiki_suggestions", # Nutzt process_wiki_updates_from_chatgpt (Block 32)
"wiki_reextract_missing_an", # Nutzt process_wiki_reextract_missing_an (Block 32)
"website_details", # EXPERIMENTELL - Nutzt process_website_details (Block 32)
"train_technician_model", # Nutzt train_technician_model (Block 31)
"alignment", # Nutzt globale alignment_demo (Block 14)
"reparatur_sitz",
"plausi_check_data" # NEUER MODUS HIER
],
"Kombinierte Laeufe (Vordefiniert)": [
"combined_all", # Definiert eine Sequenz von Batch-Modi
]
}
# Erstellen Sie eine flache Liste aller validen Modi fuer die Validierung
valid_modes = [mode for modes in mode_categories.values() for mode in modes]
# Dynamisch generieren des Help-Textes fuer den Modus
mode_help_text = "Betriebsmodus. Waehlen Sie einen der folgenden:\n"
for category, modes in mode_categories.items():
mode_help_text += f"\n{category}:\n"
for mode in modes:
mode_help_text += f" - {mode}\n"
parser.add_argument("--mode", type=str, help=mode_help_text)
# Hilfsargument fuer die CLI-basierte Modusauswahl (wenn --mode gesetzt ist)
parser.add_argument("-m", "--cli-mode", dest="mode", action="store_const", const=valid_modes[0] if valid_modes else None, help=argparse.SUPPRESS) # Unterdruecke in --help
parser.add_argument("--limit", type=int, help="Maximale Anzahl zu verarbeitender Zeilen in den meisten Modi (prueft Zeilen VOR Ueberspringung/Filterung).", default=None)
# start_sheet_row wird primaer fuer full_run verwendet, kann aber auch fuer Bereiche in Batch nuetzlich sein
parser.add_argument("--start_sheet_row", type=int, help="Startzeile im Sheet (1-basiert) fuer 'full_run' und einige Batch-Modi. Standard: Automatische Ermittlung basierend auf Timestamp.", default=None)
# end_sheet_row fuer Bereiche
parser.add_argument("--end_sheet_row", type=int, help="Endzeile im Sheet (1-basiert) fuer 'full_run' und einige Batch-Modi. Standard: Ende des Sheets.", default=None)
# Argument fuer den Re-Eval und Full-Run Modus zur Auswahl der Schritte
# Moegliche Werte fuer die Schritte: 'wiki', 'chat', 'web', 'ml_predict', etc. (entsprechend den step_type Schluesseln in _process_single_row Block 19)
# Default ist 'all' fuer alle Schritte, oder eine spezifische Liste
# Dies sind die Schluessel, die _process_single_row (Block 19) in steps_to_run Set erwartet.
valid_single_row_steps = ['wiki', 'chat', 'web', 'ml_predict'] # Fuegen Sie hier weitere Schritt-Schluessel hinzu, die _process_single_row versteht
single_row_steps_help = f"Komma-getrennte Liste der Schritte im 'reeval' und 'full_run' Modus (z.B. 'wiki,chat').\nMögliche Schritte: {', '.join(valid_single_row_steps)}.\nStandard: {'all' if valid_single_row_steps else 'keine'}" # Standard: alle verfuegbaren Schritte
# Standardwert fuer --steps: Alle gueltigen Single-Row Schritte, wenn es welche gibt
default_steps_arg = ','.join(valid_single_row_steps) if valid_single_row_steps else ''
parser.add_argument("--steps", type=str, help=single_row_steps_help, default=default_steps_arg)
# Argumente fuer find_wiki_serp (falls ueber CLI gesteuert)
parser.add_argument("--min_umsatz", type=float, help="Mindestumsatz in MIO € (CRM Spalte J) fuer find_wiki_serp Filter.", default=200.0) # Float fuer Konsistenz
parser.add_argument("--min_employees", type=int, help="Mindestmitarbeiterzahl (CRM Spalte K) fuer find_wiki_serp Filter.", default=500)
# Argumente fuer train_technician_model (Pfade fuer Output-Dateien)
parser.add_argument("--model_out", type=str, default=MODEL_FILE, help=f"Pfad fuer das trainierte Modell (.pkl). Standard: {MODEL_FILE}") # Block 1 Konstante
parser.add_argument("--imputer_out", type=str, default=IMPUTER_FILE, help=f"Pfad fuer den trainierten Imputer (.pkl). Standard: {IMPUTER_FILE}") # Block 1 Konstante
parser.add_argument("--patterns_out", type=str, default=PATTERNS_FILE_JSON, help=f"Pfad fuer die Feature-Spaltenliste (.json). Standard: {PATTERNS_FILE_JSON}") # Block 1 Konstante
# TODO: Fuegen Sie hier weitere CLI-Argumente hinzu, falls andere Modi Parameter benoetigen
args = parser.parse_args()
# --- Konfiguration laden ---
Config.load_api_keys() # Nutzt jetzt logging intern (print am Anfang Block 1)
# --- Logdatei-Konfiguration abschliessen ---
# Bestimmen Sie den Log-Modus Namen basierend auf CLI oder Interaktion
# Wir nutzen den CLI Modus Namen, wenn --mode gesetzt ist, sonst "interactive".
log_mode_name = args.mode if args.mode else "interactive"
LOG_FILE = create_log_filename(log_mode_name) # Nutzt globale Funktion (Block 3)
# Wenn die Logdatei erfolgreich erstellt wurde
if LOG_FILE:
try:
# Erstellen Sie den FileHandler fuer die Logdatei
# mode='a' zum Anhaengen, encoding='utf-8' fuer Unicode
file_handler = logging.FileHandler(LOG_FILE, mode='a', encoding='utf-8')
file_handler.setLevel(log_level) # Nimm das globale Level
# Verwenden Sie denselben Formatter wie fuer den Console Handler
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format))
# Fuege FileHandler zum Root-Logger hinzu
# Pruefen, ob nicht schon ein File Handler mit demselben Pfad vorhanden ist (z.B. bei wiederholten Aufrufen in Tests)
if not any(isinstance(h, logging.FileHandler) and h.baseFilename == os.path.abspath(LOG_FILE) for h in logging.getLogger('').handlers):
logging.getLogger('').addHandler(file_handler)
logger.info(f"Logging wird jetzt auch in Datei geschrieben: {LOG_FILE}")
except Exception as e:
# Logge Fehler nur auf Konsole, da FileHandler fehlgeschlagen ist
# logger.exception loggt auch an die Konsole, wenn kein FileHandler da ist
logger.error(f"Konnte FileHandler fuer Logdatei '{LOG_FILE}' nicht erstellen: {e}")
# Optional: Entfernen Sie evtl. den fehlerhaften Handler aus der Liste
logging.getLogger('').handlers = [h for h in logging.getLogger('').handlers if not isinstance(h, logging.FileHandler) or h.baseFilename == os.path.abspath(LOG_FILE)] # Entferne nur den fehlerhaften Handler
# --- JETZT die Startmeldungen loggen (gehen jetzt in Konsole UND Datei) ---
logger.info(f"===== Skript gestartet =====")
logger.info(f"Version: {current_script_version}")
# Logge den tatsaechlichen Pfad der Logdatei oder die Fehlermeldung
logger.info(f"Logdatei: {LOG_FILE if LOG_FILE else 'FEHLER - Keine Logdatei erstellt'}")
# Loggen Sie relevante CLI Argumente zur Dokumentation des Laufs
logger.info(f"CLI Argumente: {args}")
# --- Vorbereitung (Schema, Handler etc.) ---
# Laden Sie das Ziel-Branchenschema (Block 6)
# load_target_schema ist mit retry_on_failure dekoriert (Block 2).
load_target_schema()
# Initialisiere GoogleSheetHandler (Block 14)
sheet_handler = None # Initialisiere Variable
try:
# Der GoogleSheetHandler Init (_init_ Methode) baut die Verbindung auf und laedt Daten.
# Fehler werden dort gefangen und als ConnectionError erneut geworfen.
sheet_handler = GoogleSheetHandler() #<- Zeile 11362
logger.info("GoogleSheetHandler erfolgreich initialisiert.")
except ConnectionError as e:
# Wenn die Initialisierung des SheetHandlers fehlschlaegt (Verbindungs-/Ladefehler)
logger.critical(f"FATAL: Initialisierung des GoogleSheetHandlers fehlgeschlagen: {e}")
logger.critical(f"Bitte ueberpruefen Sie Ihre Google Sheets URL, Credentials und Berechtigungen.")
logger.critical(f"Bitte Logdatei pruefen fuer Details: {LOG_FILE}")
return # Beende Skript, wenn Sheet nicht geladen werden kann
except Exception as e:
# Fangen Sie andere unerwartete Fehler bei der Initialisierung ab
logger.critical(f"FATAL: Unerwarteter Fehler bei Initialisierung von GoogleSheetHandler: {e}")
logger.debug(traceback.format_exc())
logger.critical(f"Bitte Logdatei pruefen fuer Details: {LOG_FILE}")
return # Beende Skript
# Initialisiere WikipediaScraper (Block 14)
wiki_scraper = None # Initialisiere Variable
try:
# Der WikipediaScraper Init (_init_ Methode) konfiguriert die Bibliothek und Requests.
# Fehler werden dort gefangen und erneut geworfen.
wiki_scraper = WikipediaScraper()
logger.info("WikipediaScraper erfolgreich initialisiert.")
except Exception as e:
# Wenn die Initialisierung des WikipediaScrapers fehlschlaegt
logger.critical(f"FATAL: Initialisierung des WikipediaScrapers fehlgeschlagen: {e}")
logger.debug(traceback.format_exc())
logger.critical(f"Bitte Logdatei pruefen fuer Details: {LOG_FILE}")
# Das Skript kann ohne Wiki Scraper viele Modi nicht sinnvoll laufen
return # Beende Skript
# TODO: Initialisieren Sie hier weitere Worker-Instanzen, falls Sie separate Klassen haben (z.B. OpenAIHandler, SerpAPIHandler)
# openai_handler = OpenAIHandler()
# serpapi_handler = SerpAPIHandler()
logger.info("===== Spalten-Alignment Check =====")
if sheet_handler and sheet_handler.sheet_values and len(sheet_handler.sheet_values) > 0:
sheet_headers = sheet_handler.sheet_values[0]
logger.info(f"Header aus Google Sheet (erste {len(sheet_headers)} Spalten): {sheet_headers}")
# Ausgabe der COLUMN_MAP für den Abgleich (gekürzt für Lesbarkeit im Log)
logger.info("Aktuelle COLUMN_MAP (Auszug):")
for i, (key, value) in enumerate(COLUMN_MAP.items()):
if i < 5 or i > len(COLUMN_MAP) - 6 : # Zeige erste 5 und letzte 5
logger.info(f" '{key}': {value}")
elif i == 5:
logger.info(" ...")
else:
logger.warning("Konnte Header nicht aus Google Sheet laden für Alignment Check.")
logger.info("===================================")
# Initialisiere DataProcessor Instanz (Block 15) mit Handlern
# Uebergeben Sie alle benoetigten Handler an den DataProcessor.
# Die __init__ Methode des DataProcessor (Block 15) prueft die Typen und wirft Value Error, wenn falsch.
try:
data_processor = DataProcessor(sheet_handler=sheet_handler, wiki_scraper=wiki_scraper)
logger.info("DataProcessor erfolgreich initialisiert.")
except Exception as e:
# Fangen Sie Fehler bei der DataProcessor Initialisierung ab.
logger.critical(f"FATAL: Initialisierung des DataProcessors fehlgeschlagen: {e}")
logger.debug(traceback.format_exc())
logger.critical(f"Bitte Logdatei pruefen fuer Details: {LOG_FILE}")
return # Beende Skript
# --- Modusauswahl und Ausfuehrung ---
start_process_time = time.time() # Zeitmessung fuer die Verarbeitung starten
logger.info(f"Starte Verarbeitung um {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}...")
selected_mode = None # Variable fuer den tatsaechlich auszufuehrenden Modus
# --- Ermitteln des zu fuehrenden Modus (CLI hat Prioritaet vor interaktiver Auswahl) ---
# Wenn das --mode Argument ueber die Kommandozeile gesetzt wurde
if args.mode:
selected_mode = args.mode.lower() # Konvertiere zu Kleinbuchstaben
# Pruefen Sie, ob der gewaehlte Modus in der Liste der validen Modi enthalten ist
if selected_mode not in valid_modes:
# Logge einen Fehler und beende das Skript, wenn der Modus ungueltig ist.
logger.error(f"Ungueltiger Modus '{args.mode}' ueber Kommandozeile angegeben. Gueltige Modi: {', '.join(valid_modes)}")
print(f"Fehler: Ungueltiger Modus '{args.mode}'. Bitte ueberpruefen Sie die Liste der gueltigen Modi (siehe --help).")
return # Skript beenden
logger.info(f"Betriebsmodus (CLI gewaehlt): {selected_mode}")
# Wenn das --mode Argument NICHT ueber die Kommandozeile gesetzt wurde
else:
# --- Interaktive Modusauswahl ueber die Konsole ---
print("\nBitte waehlen Sie den Betriebsmodus:")
# Zeigen Sie die Liste der validen Modi kategorisiert an, mit Nummern.
mode_options_map = {} # Dictionary zum Abbilden von Zahl/Name auf Modusname
option_counter = 1 # Zaehler fuer die numerischen Optionen
# Iteriere durch die Kategorien und Modi
for category, modes in mode_categories.items():
print(f"\n{category}:")
for mode in modes:
print(f" {option_counter}: {mode}")
mode_options_map[str(option_counter)] = mode # Bilde die numerische Option auf den Modusnamen ab
mode_options_map[mode] = mode # Bilde den Modusnamen (kleingeschrieben) auf sich selbst ab (fuer direkte Eingabe)
option_counter += 1 # Erhoehe den Zaehler
# Fuegen Sie eine Option zum Abbrechen hinzu
print(f"\n 0: Abbrechen")
mode_options_map['0'] = 'exit' # Bilde 0 auf den speziellen 'exit' Modus ab
# Schleife, bis ein gueltiger Modus gewaehlt wurde oder der Benutzer abbricht
while selected_mode is None:
try:
# Lesen Sie die Eingabe vom Benutzer
mode_input = input(f"Geben Sie den Modusnamen oder die Zahl ein: ").strip().lower()
# Pruefen Sie, ob die Eingabe einer Option in der Map entspricht
if mode_input in mode_options_map:
selected_mode = mode_options_map[mode_input] # Setzen Sie den gewaehlten Modusnamen
# Wenn der 'exit' Modus gewaehlt wurde
if selected_mode == 'exit':
logger.info("Modus 'exit' gewaehlt. Skript wird beendet.")
print("Abgebrochen durch Benutzer.")
return # Beende das Skript
# Logge den gewaehlten Modus
logger.info(f"Betriebsmodus (interaktiv gewaehlt): {selected_mode}")
else:
# Wenn die Eingabe keinem gueltigen Modus entspricht
print("Ungueltige Eingabe. Bitte waehlen Sie eine gueltige Option aus der Liste.")
# Wenn selected_mode immer noch None ist, laeuft die Schleife weiter
except EOFError: # Benutzer hat Ctrl+D gedrueckt (End-of-File)
# Fangen Sie das EOFError ab und beenden Sie das Skript sauber.
logger.warning("Interaktive Modus-Eingabe abgebrochen (EOFError). Skript wird beendet.")
print("\nEingabe abgebrochen.")
return # Beende das Skript
except Exception as e:
# Fangen Sie andere unerwartete Fehler bei der Eingabe ab
logger.error(f"Fehler bei interaktiver Modus-Eingabe: {e}")
logger.debug(traceback.format_exc())
print(f"Ein Fehler ist bei der Modus-Eingabe aufgetreten ({e}). Bitte pruefen Sie die Logdatei.")
return # Beende das Skript bei unerwartetem Fehler
# ==============================================================================
# === NEUER BLOCK: Interaktive Limit-Abfrage ===
# ==============================================================================
limit_arg_cli = args.limit # ursprüngliches Limit vom CLI Argument
final_limit_to_use = limit_arg_cli # Standardmäßig das CLI-Limit verwenden
# Wenn kein Limit über CLI gesetzt wurde UND der Modus nicht einer der ist,
# bei denen ein Zeilenlimit typischerweise keinen Sinn macht.
# (Für 'alignment' und 'train_technician_model' ist ein Zeilen-Durchlauf-Limit meist nicht relevant)
# 'check_urls' und andere Batch-Modi können aber von einem Limit profitieren.
skippable_limit_modes = ['alignment', 'train_technician_model']
if final_limit_to_use is None and selected_mode not in skippable_limit_modes:
while True:
try:
limit_input_str = input(f"Maximale Anzahl zu verarbeitender Zeilen für Modus '{selected_mode}' (Enter für Unbegrenzt, aktuell: Unbegrenzt): ").strip()
if not limit_input_str: # Benutzer drückt Enter
final_limit_to_use = None
logger.info("Kein Limit für Zeilenverarbeitung gesetzt (interaktiv).")
break
# Versuche, in Integer umzuwandeln
temp_limit = int(limit_input_str)
if temp_limit <= 0:
logger.warning(f"Ungültiges Limit '{temp_limit}' (<=0) eingegeben, wird als Unbegrenzt behandelt.")
final_limit_to_use = None
else:
final_limit_to_use = temp_limit
logger.info(f"Limit für Zeilenverarbeitung (interaktiv gesetzt): {final_limit_to_use}")
break # Gültige Eingabe oder Entscheidung für "Unbegrenzt"
except ValueError:
print("Ungültige Eingabe. Bitte eine ganze Zahl eingeben oder Enter für Unbegrenzt.")
except EOFError:
logger.warning("Interaktive Limit-Eingabe abgebrochen. Nutze kein Limit (oder CLI-Vorgabe, falls vorhanden).")
# final_limit_to_use behält den Wert von limit_arg_cli (also None, wenn hierher gekommen)
break
except Exception as e_limit_input:
logger.error(f"Unerwarteter Fehler bei interaktiver Limit-Eingabe: {e_limit_input}")
logger.debug(traceback.format_exc())
print("Ein Fehler ist bei der Limit-Eingabe aufgetreten. Nutze kein Limit.")
final_limit_to_use = None
break
elif final_limit_to_use is not None: # Wenn ein Limit via CLI gesetzt wurde
logger.info(f"Verwende Limit aus CLI-Argument: {final_limit_to_use}")
elif selected_mode in skippable_limit_modes and final_limit_to_use is None:
logger.info(f"Modus '{selected_mode}' benötigt typischerweise kein Zeilenlimit. Limit-Abfrage übersprungen.")
# Die Variable `final_limit_to_use` enthält nun das anzuwendende Limit (entweder von CLI, interaktiv oder None)
# ==============================================================================
# === ENDE NEUER BLOCK ===
# ==============================================================================
# --- Ausfuehrung des gewaehlten Modus ---
try:
# Holen Sie die CLI-Argumente fuer Start/End/Limit/Steps
limit_arg = args.limit
start_row_arg = args.start_sheet_row
end_row_arg = args.end_sheet_row
# Sonderbehandlung fuer --steps Argument (relevant fuer reeval und full_run)
steps_to_run_set = set() # Initialisiere ein leeres Set
# Pruefen Sie, ob das --steps Argument gesetzt ist und nicht "all" (case-insensitive)
if args.steps and isinstance(args.steps, str) and args.steps.strip().lower() != 'all':
# Teilen Sie den String in Schritte auf und bereinigen Sie Leerzeichen
steps_list = [step.strip().lower() for step in args.steps.split(',') if step.strip()]
# Filtern Sie nur erlaubte Schritte (die von _process_single_row verstanden werden Block 19)
steps_to_run_set = set(step for step in steps_list if step in valid_single_row_steps) # valid_single_row_steps wurde oben definiert
# Logge eine Warnung, wenn ungueltige Schritte angegeben wurden
if len(steps_to_run_set) != len(steps_list):
invalid_steps = [step for step in steps_list if step not in valid_single_row_steps]
logger.warning(f"Ignoriere ungueltige Schritte im --steps Argument: {invalid_steps}. Fuehre nur {steps_to_run_set} aus.")
# Wenn nach der Filterung keine gueltigen Schritte uebrig sind
if not steps_to_run_set:
logger.error("Keine gueltigen Schritte im --steps Argument gefunden. Re-Eval/Full-Run kann nicht gestartet werden.")
print("Fehler: Keine gueltigen Schritte fuer den Modus ausgewaehlt. Bitte ueberpruefen Sie das --steps Argument.")
return # Skript beenden, wenn keine Schritte ausgewaehlt sind
# Wenn das --steps Argument 'all' ist oder nicht gesetzt
else:
# Fuhren Sie standardmaessig alle gueltigen Single-Row Schritte aus.
steps_to_run_set = set(valid_single_row_steps) # valid_single_row_steps wurde oben definiert
# Logge, welche Schritte ausgewaehlt wurden, wenn es der Standard ist
if default_steps_arg: # Wenn es ueberhaupt gueltige Schritte gibt
logger.debug(f"--steps Argument 'all' oder nicht gesetzt. Standard Schritte: {steps_to_run_set}.")
# Dispatching basierend auf dem gewaehlten Modus (selected_mode)
logger.info(f"Starte Ausfuehrung des Modus: {selected_mode}")
# ---- Kombinierte LÄUFE ----
if selected_mode == "combined_all":
# Führt die wichtigsten Batch-Modi nacheinander aus
logger.info("--- Start Kombinierter Modus: wiki_verify ---")
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 26)
data_processor.process_verification_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
logger.info("--- Start Kombinierter Modus: website_scraping ---")
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 27)
data_processor.process_website_scraping_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
logger.info("--- Start Kombinierter Modus: summarize_website ---")
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 28)
data_processor.process_summarization_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
logger.info("--- Start Kombinierter Modus: branch_eval ---")
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 29)
data_processor.process_branch_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
# TODO: Fuegen Sie hier weitere Batch-Modi hinzu, falls sie im kombinierten Lauf enthalten sein sollen
logger.info("--- Kombinierter Modus abgeschlossen ---")
# ---- Batch-VERARBEITUNG (Schritt-Optimiert) ----
elif selected_mode == "wiki_verify": # Entspricht dem Batch-Modus Wiki Verifizierung (AX)
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 26)
data_processor.process_verification_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
elif selected_mode == "website_scraping": # Entspricht dem Batch-Modus Website Scraping (AR, AT, AP)
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 27)
data_processor.process_website_scraping_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
elif selected_mode == "summarize_website": # Entspricht dem Batch-Modus Website Summarization (AS, AP)
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 28)
data_processor.process_summarization_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
elif selected_mode == "branch_eval": # Entspricht dem Batch-Modus Branchen-Einstufung (W-Y, AO, AP)
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 29)
data_processor.process_branch_batch(start_sheet_row=start_row_arg, end_sheet_row=end_row_arg, limit=limit_arg)
# ---- Sequentielle VERARBEITUNG (Zeilenweise) ----
elif selected_mode == "full_run": # Nutzt process_rows_sequentially (Block 24)
# Full_run verarbeitet sequentiell einen Bereich.
# Startzeile wird vom CLI Argument oder automatisch ermittelt (erste leere AO).
# Endzeile vom CLI Argument oder bis Ende Sheet.
# Limit begrenzt die Anzahl der *verarbeiteten* Zeilen im Bereich.
calculated_start_sheet_row = start_row_arg # Beginne mit CLI Argument start_sheet_row
# Wenn start_sheet_row nicht ueber CLI gesetzt wurde
if calculated_start_sheet_row is None:
# Automatische Ermittlung der Startzeile (erste Zeile ohne AO)
logger.info("Automatische Ermittlung der Startzeile fuer sequenzielle Verarbeitung (erste Zeile ohne AO)...")
# get_start_row_index (Block 14) gibt 0-basierten Index in Daten (ohne Header) zurueck.
# Prueft auf leeren AO (Block 1 Column Map).
start_data_index_no_header = 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:
logger.error("FEHLER bei automatischer Ermittlung der Startzeile. Kann Full-Run nicht starten.")
return # Beende das Skript
# Berechne die 1-basierte Sheet-Startzeile aus dem 0-basierten Daten-Index
calculated_start_sheet_row = start_data_index_no_header + sheet_handler._header_rows + 1 # Block 14 SheetHandler Attribut
# Berechnen Sie die tatsaechliche Anzahl der zu verarbeitenden Zeilen im Bereich.
# (basierend auf Endzeile und Limit)
total_sheet_rows = len(sheet_handler.get_all_data_with_headers()) # Block 14 SheetHandler
calculated_end_sheet_row = end_row_arg if end_row_arg is not None else total_sheet_rows
# Stellen Sie sicher, dass die Endzeile nicht vor der Startzeile liegt
calculated_end_sheet_row = max(calculated_start_sheet_row - 1, calculated_end_sheet_row)
# Die Anzahl der Zeilen im betrachteten Bereich
rows_in_range = max(0, calculated_end_sheet_row - calculated_start_sheet_row + 1)
# num_to_process ist das Limit, angewendet auf die Zeilen im Bereich.
num_to_process_calc = rows_in_range # Standard: alle Zeilen im Bereich
# Wenn ein Limit ueber CLI gesetzt wurde und es gueltig ist
if limit_arg is not None and isinstance(limit_arg, int) and limit_arg >= 0:
num_to_process_calc = min(rows_in_range, limit_arg)
# Wenn es Zeilen zu verarbeiten gibt
if num_to_process_calc > 0:
logger.info(f"'full_run': Verarbeite {num_to_process_calc} Zeilen im Sheet-Bereich [{calculated_start_sheet_row}, {calculated_end_sheet_row}].")
# Rufe die sequentielle Verarbeitungsmethode auf (Block 24)
# _process_single_row (Block 19) wird intern aufgerufen.
data_processor.process_rows_sequentially(
start_sheet_row = calculated_start_sheet_row,
num_to_process = num_to_process_calc,
# Uebergeben Sie die aus dem --steps Argument ermittelten Flags (steps_to_run_set)
process_wiki_steps='wiki' in steps_to_run_set,
process_chatgpt_steps='chat' in steps_to_run_set,
process_website_steps='web' in steps_to_run_set,
process_ml_steps='ml_predict' in steps_to_run_set
# TODO: Weitere Schritt-Flags hier uebergeben
# force_reeval_in_single_row=False # Normalerweise kein Re-Eval im Full-Run
# clear_x_flag=False # Normalerweise kein X loeschen im Full-Run
)
else:
# Wenn keine Zeilen zu verarbeiten sind
logger.info(f"Keine Zeilen fuer 'full_run' zu verarbeiten im Bereich [{calculated_start_sheet_row}, {calculated_end_sheet_row}] mit Limit {limit_arg}.")
# ---- Re-EVALUATE Markierte Zeilen ----
elif selected_mode == "reeval": # Nutzt process_reevaluation_rows (Block 25)
# reeval Modus nutzt immer force_reeval=True in _process_single_row.
# Das 'x'-Flag wird von _process_single_row (Block 21) geloescht, wenn clear_flag=True uebergeben wird.
# Das Limit wird direkt an process_reevaluation_rows uebergeben und dort gehandhabt.
if limit_arg is not None and isinstance(limit_arg, int) and limit_arg <= 0:
# Wenn ein Limit von 0 oder weniger angegeben wurde
logger.info(f"Limit {limit_arg} angegeben im Re-Eval Modus. Ueberspringe Verarbeitung.")
else:
# Rufe die Methode der DataProcessor Instanz auf (Block 25)
data_processor.process_reevaluation_rows(
row_limit=limit_arg, # Uebergibt das Limit (kann None sein)
clear_flag=True, # Standardmaessig das 'x'-Flag loeschen
# Uebergeben Sie die aus dem --steps Argument ermittelten Schritte (steps_to_run_set)
process_wiki_steps='wiki' in steps_to_run_set,
process_chatgpt_steps='chat' in steps_to_run_set,
process_website_steps='web' in steps_to_run_set,
process_ml_steps='ml_predict' in steps_to_run_set
# TODO: Weitere Schritt-Flags hier uebergeben
)
# ---- Einzelne DIENSTPROGRAMME / SUCHEN ----
elif selected_mode == "find_wiki_serp": # Nutzt process_find_wiki_serp (Block 30)
# find_wiki_serp sucht leere AY mit Groessenfilter. Nutzt limit, min_employees, min_umsatz.
# Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden oder werden automatisch ermittelt (erste leere AY).
data_processor.process_find_wiki_serp(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg, # Kann manuell gesetzt werden
min_employees=args.min_employees, # Aus CLI Argument
min_umsatz=args.min_umsatz # Aus CLI Argument
)
elif selected_mode == "website_lookup": # Nutzt process_serp_website_lookup (Block 30)
# website_lookup sucht leere D. Nutzt limit. Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden.
data_processor.process_serp_website_lookup(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg # Kann manuell gesetzt werden
)
elif selected_mode == "check_urls":
data_processor.process_url_check(
start_sheet_row=start_row_arg,
end_sheet_row=end_row_arg,
limit=limit_arg
)
elif selected_mode == "contacts": # Nutzt process_contact_search (Block 30)
# contacts sucht leere AM. Nutzt limit. Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden.
data_processor.process_contact_search(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg # Kann manuell gesetzt werden
)
elif selected_mode == "update_wiki_suggestions": # Nutzt process_wiki_updates_from_chatgpt (Block 32)
# update_wiki_suggestions prueft Status S. Nutzt limit. Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden.
data_processor.process_wiki_updates_from_chatgpt(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg # Kann manuell gesetzt werden
)
elif selected_mode == "wiki_reextract_missing_an": # Nutzt process_wiki_reextract_missing_an (Block 32)
# wiki_reextract_missing_an sucht M gefuellt & AN leer. Nutzt limit. Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden.
# Ruft intern _process_single_row mit steps={'wiki'} und force_reeval=True auf.
data_processor.process_wiki_reextract_missing_an(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg # Kann manuell gesetzt werden
)
elif selected_mode == "website_details": # EXPERIMENTELL - Nutzt process_website_details (Block 32)
# website_details sucht 'x' in A. Nutzt limit. Start/Endzeile koennen manuell gesetzt werden.
data_processor.process_website_details(
start_sheet_row=start_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
end_sheet_row=end_row_arg, # Kann manuell gesetzt werden
limit=limit_arg # Kann manuell gesetzt werden
)
elif selected_mode == "train_technician_model": # Nutzt train_technician_model (Block 31)
# training braucht keine Zeilenlimits im Sinne eines Bereichs oder der Anzahl zu verarbeitender Zeilen im Sheet.
# Es nutzt prepare_data_for_modeling (Block 31), die alle relevanten Zeilen filtert.
# Die output-Pfade werden aus CLI Argumenten genommen (args).
data_processor.train_technician_model(
model_out=args.model_out, # Aus CLI Argument
imputer_out=args.imputer_out, # Aus CLI Argument
patterns_out=args.patterns_out # Aus CLI Argument (JSON Datei)
)
elif selected_mode == "alignment": # Nutzt globale alignment_demo (Block 14)
# alignment_demo ist eine globale Funktion, die das sheet Objekt braucht.
# Sie braucht keine Zeilenlimits oder Start/Ende.
if sheet_handler and sheet_handler.sheet:
alignment_demo(sheet_handler.sheet)
else:
logger.error("Sheet-Handler oder Sheet-Objekt nicht verfuegbar fuer Alignment-Demo.")
elif selected_mode == "reparatur_sitz": # NEUER BLOCK
# Hier können Sie Start, Ende und Limit aus args verwenden, falls Sie dafür CLI-Optionen hinzufügen möchten
# oder feste Werte / interaktive Abfragen für diesen Modus implementieren.
# Für den Anfang ein kompletter Durchlauf (ab Datenstart):
data_processor.process_repair_sitz_data(
start_sheet_row=None, # Beginnt nach den Headern
end_sheet_row=None, # Bis zum Ende des Sheets
limit=final_limit_to_use # Verwendet das global ermittelte Limit
)
logger.info(f"Betriebsmodus: {selected_mode}")
final_limit_to_use = args.limit
skippable_limit_modes = ['alignment', 'train_technician_model', 'analyze_ml_by_branch']
if final_limit_to_use is None and selected_mode not in skippable_limit_modes:
try:
limit_input = input(f"Maximale Anzahl zu verarbeitender Zeilen für Modus '{selected_mode}' (Enter für Unbegrenzt): ")
if limit_input.strip():
final_limit_to_use = int(limit_input)
logger.info(f"Limit für Zeilenverarbeitung (interaktiv gesetzt): {final_limit_to_use}")
except (ValueError, KeyboardInterrupt, EOFError):
logger.warning("Kein gültiges Limit eingegeben, wird als Unbegrenzt behandelt.")
final_limit_to_use = None
# --- Ausführung des gewählten Modus ---
valid_single_row_steps = ['wiki', 'chat', 'web', 'ml_predict']
steps_to_run_set = {step.strip().lower() for step in args.steps.split(',') if step.strip() and step.strip().lower() in valid_single_row_steps}
if not steps_to_run_set:
steps_to_run_set = set(valid_single_row_steps) # Default auf alle, wenn nichts Gültiges angegeben wurde
# Dispatching basierend auf dem gewaehlten Modus (selected_mode)
if selected_mode == "combined_all":
data_processor.process_verification_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
data_processor.process_website_scraping_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
data_processor.process_summarization_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
data_processor.process_branch_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
elif selected_mode == "wiki_verify":
data_processor.process_verification_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
elif selected_mode == "website_scraping":
data_processor.process_website_scraping_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
elif selected_mode == "summarize_website":
data_processor.process_summarization_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
elif selected_mode == "branch_eval":
data_processor.process_branch_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
elif selected_mode == "suggest_parents":
data_processor.process_parent_suggestion_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "full_run":
data_processor.process_rows_sequentially(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, num_to_process=final_limit_to_use, steps_to_run=steps_to_run_set)
elif selected_mode == "reeval":
data_processor.process_reevaluation_rows(row_limit=final_limit_to_use, steps_to_run=steps_to_run_set)
elif selected_mode == "find_wiki_serp":
data_processor.process_find_wiki_serp(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use, min_employees=args.min_employees, min_umsatz=args.min_umsatz)
elif selected_mode == "website_lookup":
data_processor.process_serp_website_lookup(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "check_urls":
data_processor.process_url_check(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "contacts":
data_processor.process_contact_search(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "update_wiki_suggestions":
data_processor.process_wiki_updates_from_chatgpt(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "wiki_reextract_missing_an":
data_processor.process_wiki_reextract_missing_an(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "website_details":
data_processor.process_website_details(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "train_technician_model":
data_processor.train_technician_model(model_out=args.model_out or Config.MODEL_FILE, imputer_out=args.imputer_out or Config.IMPUTER_FILE, patterns_out=args.patterns_out or Config.PATTERNS_FILE_JSON)
elif selected_mode == "alignment":
alignment_demo(sheet_handler.sheet)
elif selected_mode == "reparatur_sitz":
data_processor.process_repair_sitz_data(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
elif selected_mode == "plausi_check_data":
data_processor.run_plausibility_checks_batch(
start_sheet_row=args.start_sheet_row, # Nimmt CLI-Argumente für Bereich
end_sheet_row=args.end_sheet_row,
limit=final_limit_to_use # VERWENDE das ermittelte Limit
)
elif selected_mode == "suggest_parents": # <<< NEUER ELIF-BLOCK
data_processor.process_parent_suggestion_batch(
start_sheet_row=args.start_sheet_row,
end_sheet_row=args.end_sheet_row,
limit=final_limit_to_use, # Nutzt das ggf. interaktiv abgefragte Limit
re_evaluate_question_mark=True # Beispiel: Standardmäßig Fragezeichen neu bewerten
# Sie können hierfür auch ein CLI Argument hinzufügen
)
# ---- Modus nicht gefunden (sollte durch Validierung oben abgefangen werden) ----
data_processor.run_plausibility_checks_batch(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=final_limit_to_use)
else:
# Dieser Zweig sollte aufgrund der Validierung am Anfang nie erreicht werden.
logger.error(f"Unerwarteter Modus '{selected_mode}' erreichte das Ausfuehrungsende des Dispatchers.")
print(f"Interner Fehler: Unbekannter Modus '{selected_mode}'.")
logger.error(f"Modus '{selected_mode}' ist definiert, hat aber keine Ausführungslogik in main().")
# --- Ausnahmebehandlung fuer den gesamten Ausfuehrungsblock ---
except KeyboardInterrupt:
# Wenn der Benutzer das Skript manuell unterbricht (Ctrl+C)
logger.warning("Skript durch Benutzer unterbrochen (KeyboardInterrupt).")
print("\n! Skript wurde manuell beendet.")
logger.warning("Skript durch Benutzer unterbrochen (KeyboardInterrupt).")
print("\n! Skript wurde manuell beendet.")
except Exception as e:
# Dieser Block faengt alle unerwarteten Exceptions ab, die in den aufgerufenen
# Funktionen/Methoden passieren und nicht intern gefangen und behandelt werden.
logger.critical(f"FATAL: Unerwarteter Fehler waehrend der Ausfuehrung von Modus '{selected_mode}': {e}")
# exception() loggt den Fehlertyp, die Nachricht und den vollständigen Traceback.
logger.exception("Traceback des kritischen Fehlers:")
# Gebe eine Fehlermeldung an die Konsole aus, die auf das Log verweist.
print(f"\n! Ein kritischer Fehler ist aufgetreten: {type(e).__name__} - {e}")
print(f"Bitte pruefen Sie die Logdatei fuer Details: {LOG_FILE}")
# --- Abschluss der Skriptausfuehrung ---
end_process_time = time.time() # Ende der Zeitmessung
duration = end_process_time - start_process_time # Berechne die Gesamtdauer
logger.info(f"Verarbeitung abgeschlossen um {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}.")
logger.info(f"Gesamtdauer: {duration:.2f} Sekunden.")
logger.info(f"===== Skript beendet =====")
# Schliesse Logging Handler explizit
# Dies stellt sicher, dass alle gepufferten Logmeldungen in die Datei geschrieben werden.
logging.shutdown()
# Logfile Pfad fuer den Nutzer auf der Konsole ausgeben
if LOG_FILE:
print(f"\nVerarbeitung abgeschlossen. Logfile: {LOG_FILE}")
else:
print("\nVerarbeitung abgeschlossen. Es konnte keine Logdatei erstellt werden.")
logger.error(f"Traceback des kritischen Fehlers:\n{traceback.format_exc()}")
if LOG_FILE:
print(f"\n! Ein kritischer Fehler ist aufgetreten: {type(e).__name__} - {e}. Bitte Logdatei pruefen: {LOG_FILE}")
else:
print(f"\n! Ein kritischer Fehler ist aufgetreten: {type(e).__name__} - {e}.")
finally:
end_time = time.time()
logger.info(f"Verarbeitung abgeschlossen um {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}.")
logger.info(f"Gesamtdauer: {(end_time - start_time):.2f} Sekunden.")
logger.info("===== Skript beendet =====")
logging.shutdown()
if LOG_FILE:
print(f"\nVerarbeitung abgeschlossen. Logfile: {LOG_FILE}")
# ==============================================================================