Floke/Brancheneinstufung2
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v1.2.5: Added 1s pause after sheet update & enhanced debug output for Umsatz comparison

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1-Sekunden-Pause:
Nach dem Update der Wikipedia-Daten in Google Sheets wird eine 1-Sekunden-Pause eingefügt, um sicherzustellen, dass die Zellen aktualisiert wurden, bevor der Umsatzvergleich erfolgt.

Zusätzliche Debug-Ausgabe:
Vor dem Vergleich werden die CRM-Umsatz- und Wikipedia-Umsatzwerte im Debug-Log ausgegeben, um besser nachvollziehen zu können, welche Werte verglichen werden.

Umsatz-Abgleich:
Die Funktion compare_umsatz_values vergleicht den in Spalte I (CRM) hinterlegten Umsatz mit dem aus Wikipedia extrahierten Umsatz. Bei Abweichungen wird eine entsprechende Meldung in Spalte AG ausgegeben.
This commit is contained in:
Floke
2025-04-01 18:07:04 +00:00
parent a81cbed674
commit e7a30eb587
1 changed files with 13 additions and 6 deletions
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brancheneinstufung.py
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@@ -14,7 +14,7 @@ import csv
# ==================== KONFIGURATION ==================== # ==================== KONFIGURATION ====================
class Config: class Config:
VERSION = "v1.2.4" # v1.2.4: Integriert ChatGPT API zur Umsatzbewertung, neuer Vergleich CRM vs. Wikipedia Umsatz VERSION = "v1.2.5" # v1.2.5: Umsatzvergleich verbessert; 1 Sekunde Pause + zusätzliche Debug-Ausgabe
LANG = "de" LANG = "de"
CREDENTIALS_FILE = "service_account.json" CREDENTIALS_FILE = "service_account.json"
SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo" SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
@@ -75,6 +75,8 @@ def extract_numeric_value(raw_value, is_umsatz=False):
raw_value = raw_value.strip() raw_value = raw_value.strip()
if not raw_value: if not raw_value:
return "k.A." return "k.A."
# Entferne gängige Zusätze wie "ca.", "circa", "über" etc.
raw_value = re.sub(r'\b(ca\.?|circa|über)\b', '', raw_value, flags=re.IGNORECASE)
raw = raw_value.lower().replace("\xa0", " ") raw = raw_value.lower().replace("\xa0", " ")
match = re.search(r'([\d.,]+)', raw, flags=re.UNICODE) match = re.search(r'([\d.,]+)', raw, flags=re.UNICODE)
if not match or not match.group(1).strip(): if not match or not match.group(1).strip():
@@ -107,10 +109,12 @@ def extract_numeric_value(raw_value, is_umsatz=False):
return str(int(round(num))) return str(int(round(num)))
def compare_umsatz_values(crm, wiki): def compare_umsatz_values(crm, wiki):
debug_print(f"Vergleich CRM Umsatz: '{crm}' mit Wikipedia Umsatz: '{wiki}'")
try: try:
crm_val = float(crm) crm_val = float(crm)
wiki_val = float(wiki) wiki_val = float(wiki)
except Exception: except Exception as e:
debug_print(f"Fehler beim Umwandeln der Werte: CRM='{crm}', Wiki='{wiki}': {e}")
return "Daten unvollständig" return "Daten unvollständig"
if crm_val == 0: if crm_val == 0:
return "CRM Umsatz 0" return "CRM Umsatz 0"
@@ -139,6 +143,7 @@ def evaluate_umsatz_chatgpt(company_name, wiki_umsatz):
temperature=0.0 temperature=0.0
) )
result = response.choices[0].message.content.strip() result = response.choices[0].message.content.strip()
debug_print(f"ChatGPT Antwort: '{result}'")
try: try:
value = float(result.replace(',', '.')) value = float(result.replace(',', '.'))
return str(int(round(value))) return str(int(round(value)))
@@ -398,12 +403,12 @@ class DataProcessor:
if i >= self.sheet_handler.get_start_index(): if i >= self.sheet_handler.get_start_index():
self._process_single_row(i, row) self._process_single_row(i, row)
def _process_single_row(self, row_num, row_data): def _process_single_row(self, row_num, row_data):
# Neues Schema: # Neues Schema:
# B: Firmenname, C: Website # B: Firmenname, C: Website
# Wikipedia-Daten: Spalten K bis Q # Wikipedia-Daten: Spalten K bis Q
# ChatGPT Umsatz: Spalte AF # ChatGPT Umsatz: Spalte AF
# CRM Umsatz (bestehend) in Spalte I (Index 8) # CRM Umsatz in Spalte I (Index 8)
# Umsatz-Abgleich: Ergebnis in Spalte AG # Umsatz-Abgleich: Spalte AG
# Timestamp in Spalte AH, Version in Spalte AI. # Timestamp in Spalte AH, Version in Spalte AI.
company_name = row_data[1] if len(row_data) > 1 else "" company_name = row_data[1] if len(row_data) > 1 else ""
website = row_data[2] if len(row_data) > 2 else "" website = row_data[2] if len(row_data) > 2 else ""
@@ -436,6 +441,8 @@ class DataProcessor:
company_data.get('categories', 'k.A.') company_data.get('categories', 'k.A.')
] ]
self.sheet_handler.sheet.update(values=[wiki_values], range_name=wiki_update_range) self.sheet_handler.sheet.update(values=[wiki_values], range_name=wiki_update_range)
# Pause einbauen, damit die Werte in Google Sheets aktualisiert werden.
time.sleep(1)
# ChatGPT API: Umsatzbewertung basierend auf Firmenname und Wikipedia-Umsatz # ChatGPT API: Umsatzbewertung basierend auf Firmenname und Wikipedia-Umsatz
wiki_umsatz = company_data.get('umsatz', 'k.A.') wiki_umsatz = company_data.get('umsatz', 'k.A.')
if wiki_umsatz != "k.A.": if wiki_umsatz != "k.A.":
@@ -443,7 +450,7 @@ class DataProcessor:
else: else:
chatgpt_umsatz = "k.A." chatgpt_umsatz = "k.A."
self.sheet_handler.sheet.update(values=[[chatgpt_umsatz]], range_name=chatgpt_range) self.sheet_handler.sheet.update(values=[[chatgpt_umsatz]], range_name=chatgpt_range)
# Umsatz-Abgleich zwischen CRM-Umsatz (Spalte I) und Wikipedia-Umsatz (aus company_data) # Umsatz-Abgleich: CRM-Umsatz aus Spalte I und Wikipedia-Umsatz
crm_umsatz = row_data[8] if len(row_data) > 8 else "k.A." crm_umsatz = row_data[8] if len(row_data) > 8 else "k.A."
abgleich_result = compare_umsatz_values(crm_umsatz, company_data.get('umsatz', 'k.A.')) abgleich_result = compare_umsatz_values(crm_umsatz, company_data.get('umsatz', 'k.A.'))
self.sheet_handler.sheet.update(values=[[abgleich_result]], range_name=abgleich_range) self.sheet_handler.sheet.update(values=[[abgleich_result]], range_name=abgleich_range)