sync_manager.py aktualisiert

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2025-08-28 06:13:45 +00:00
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commit ecbf3b5633

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@@ -5,19 +5,12 @@ sync_manager.py
Modul für den Datenabgleich zwischen einem D365 Excel-Export und dem Google Sheet.
Führt einen intelligenten "Full-Sync" durch, um neue, geänderte und
gelöschte Datensätze zu identifizieren und zu verarbeiten.
Enthält Logik für:
- Smart-Merging von Feldern (z.B. Website).
- Automatisches Setzen des Re-Eval-Flags bei Stammdatenänderungen.
- Markieren von archivierten Datensätzen.
- Protokollieren von Datenkonflikten.
"""
import pandas as pd
import logging
from datetime import datetime
# Importiere die benötigten Konfigurationen
from config import COLUMN_ORDER, COLUMN_MAP
class SyncManager:
@@ -25,19 +18,11 @@ class SyncManager:
Kapselt die Logik für den Abgleich zwischen D365-Export und Google Sheet.
"""
def __init__(self, sheet_handler, d365_export_path):
"""
Initialisiert den SyncManager.
Args:
sheet_handler: Eine instanziierte GoogleSheetHandler-Klasse.
d365_export_path (str): Der Dateipfad zur D365 Excel-Exportdatei.
"""
self.sheet_handler = sheet_handler
self.d365_export_path = d365_export_path
self.logger = logging.getLogger(__name__)
self.target_sheet_name = None
# Definiert, welche D365-Spalten welchen GSheet-Spalten entsprechen.
self.d365_to_gsheet_map = {
"Account Name": "CRM Name",
"Parent Account": "Parent Account Name",
@@ -49,17 +34,17 @@ class SyncManager:
"No. Service Technicians": "CRM Anzahl Techniker",
"Annual Revenue (Mio. €)": "CRM Umsatz",
"Number of Employees": "CRM Anzahl Mitarbeiter",
"GUID": "CRM ID" # Deine korrekte Anpassung
# <<< KORREKTUR: Auf "GUID" angepasst, wie von dir angegeben.
"GUID": "CRM ID"
}
# Definiert die Merge-Strategien für GSheet-Spalten
self.d365_wins_cols = ["CRM Name", "Parent Account Name", "CRM Ort", "CRM Land",
"CRM Beschreibung", "CRM Branche", "CRM Anzahl Techniker",
"CRM Umsatz", "CRM Anzahl Mitarbeiter"]
self.smart_merge_cols = ["CRM Website"]
def _load_data(self):
"""Lädt Daten aus der D365-Exportdatei und dem Google Sheet."""
"""Lädt und bereitet die Daten aus D365 und Google Sheets vor."""
self.logger.info(f"Lade Daten aus D365-Export: '{self.d365_export_path}'...")
try:
self.d365_df = pd.read_excel(self.d365_export_path, dtype=str).fillna('')
@@ -69,44 +54,45 @@ class SyncManager:
self.d365_df.rename(columns={d365_guid_col: "CRM ID"}, inplace=True)
else:
self.logger.critical(f"FEHLER: Die erwartete GUID-Spalte '{d365_guid_col}' wurde in der D365-Exportdatei nicht gefunden.")
raise ValueError(f"GUID-Spalte ('{d365_guid_col}') nicht in der D365-Exportdatei gefunden.")
raise ValueError(f"GUID-Spalte ('{d365_guid_col}') nicht in D365-Export gefunden.")
self.d365_df['CRM ID'] = self.d365_df['CRM ID'].str.strip()
self.d365_df.dropna(subset=['CRM ID'], inplace=True)
self.d365_df = self.d365_df[self.d365_df['CRM ID'] != '']
except FileNotFoundError:
self.logger.critical(f"FEHLER: D365-Exportdatei nicht gefunden unter: {self.d365_export_path}")
return False
except Exception as e:
self.logger.critical(f"Ein unerwarteter Fehler ist beim Laden der Excel-Datei aufgetreten: {e}", exc_info=True)
self.logger.critical(f"Fehler beim Laden der Excel-Datei: {e}", exc_info=True)
return False
self.logger.info("Lade bestehende Daten aus dem Google Sheet...")
try:
all_data_with_headers = self.sheet_handler.get_all_data_with_headers()
if not all_data_with_headers or len(all_data_with_headers) < self.sheet_handler._header_rows:
self.logger.warning("Google Sheet scheint leer zu sein oder enthält keinen Header. Erstelle leeres DataFrame.")
self.logger.warning("Google Sheet scheint leer. Erstelle leeres DataFrame.")
self.gsheet_df = pd.DataFrame(columns=COLUMN_ORDER).fillna('')
else:
actual_header = all_data_with_headers[self.sheet_handler._header_rows - 1]
data_rows = all_data_with_headers[self.sheet_handler._header_rows:]
temp_df = pd.DataFrame(data_rows, columns=actual_header).fillna('')
temp_df = pd.DataFrame(data_rows)
# Stelle sicher, dass das DataFrame die richtige Anzahl Spalten hat
if temp_df.shape[1] < len(actual_header):
temp_df.reindex(columns=range(len(actual_header)), fill_value='')
temp_df.columns = actual_header
temp_df = temp_df.fillna('')
for col_name in COLUMN_ORDER:
if col_name not in temp_df.columns:
self.logger.warning(f"Spalte '{col_name}' fehlt im Google Sheet und wird hinzugefügt.")
self.logger.warning(f"Spalte '{col_name}' fehlt im GSheet und wird hinzugefügt.")
temp_df[col_name] = ''
self.gsheet_df = temp_df[COLUMN_ORDER]
except Exception as e:
self.logger.critical(f"Fehler beim Laden oder Umwandeln der Google Sheet Daten: {e}", exc_info=True)
self.logger.critical(f"Fehler beim Laden/Umwandeln der GSheet-Daten: {e}", exc_info=True)
return False
self.gsheet_df['CRM ID'] = self.gsheet_df['CRM ID'].str.strip()
self.logger.info(f"{len(self.d365_df)} gültige Datensätze aus D365 geladen, {len(self.gsheet_df)} im Google Sheet vorhanden.")
return True
@@ -117,11 +103,12 @@ class SyncManager:
self.target_sheet_name = self.sheet_handler.get_main_sheet_name()
if not self.target_sheet_name:
self.logger.critical("Konnte den Namen des Ziel-Sheets nicht ermitteln. Breche ab.")
self.logger.critical("Konnte Namen des Ziel-Sheets nicht ermitteln. Abbruch.")
return
d365_ids = set(self.d365_df['CRM ID'])
gsheet_ids = set(self.gsheet_df[self.gsheet_df['CRM ID'] != '']['CRM ID'])
# Sicherstellen, dass die 'CRM ID' Spalten für den Vergleich sauber sind
d365_ids = set(self.d365_df['CRM ID'].dropna())
gsheet_ids = set(self.gsheet_df[self.gsheet_df['CRM ID'] != '']['CRM ID'].dropna())
new_ids = d365_ids - gsheet_ids
deleted_ids = gsheet_ids - d365_ids
@@ -137,9 +124,11 @@ class SyncManager:
for _, row in new_accounts_df.iterrows():
new_row_data = [""] * len(COLUMN_ORDER)
for d365_col, gsheet_col in self.d365_to_gsheet_map.items():
if d365_col in row:
# Wir mappen jetzt von den Original-Spaltennamen des D365-Exports
original_d365_col_name = next((k for k, v in self.d365_to_gsheet_map.items() if v == gsheet_col), None)
if original_d365_col_name in row:
col_idx = COLUMN_MAP[gsheet_col]['index']
new_row_data[col_idx] = row[d365_col]
new_row_data[col_idx] = row[original_d365_col_name]
rows_to_append.append(new_row_data)
if deleted_ids: