Files
Brancheneinstufung2/brancheneinstufung2.py
Floke 67dcd8ab3e v2.0.1: feat: Implement modular versioning
- Einführung von __version__ Attributen in allen Kernmodulen (data_processor, helpers etc.).
- Erstellung einer zentralen Funktion log_module_versions in helpers.py.
- Integration des Version-Loggings beim Start des Hauptskripts für volle Nachvollziehbarkeit.
2025-08-04 10:37:21 +00:00

221 lines
10 KiB
Python

#!/usr/bin/env python3
"""
brancheneinstufung.py - Hauptskript v1.8.0
Dieses Skript dient als Haupteinstiegspunkt für das Projekt zur automatisierten
Anreicherung, Validierung und Standardisierung von Unternehmensdaten. Es parst
Kommandozeilen-Argumente, initialisiert die notwendigen Handler und den
DataProcessor und startet den ausgewählten Verarbeitungsmodus.
Autor: Christian Godelmann
Version: v1.8.0
"""
import logging
import argparse
import time
from datetime import datetime
# Import der Projekt-Module
# Wichtig: Config muss zuerst importiert werden, damit die DEBUG-Variable verfügbar ist.
from config import Config
from helpers import create_log_filename, initialize_target_schema, alignment_demo, log_module_versions
from google_sheet_handler import GoogleSheetHandler
from wikipedia_scraper import WikipediaScraper
from data_processor import DataProcessor
import helpers
import google_sheet_handler
import wikipedia_scraper
import data_processor
# ==============================================================================
# 1. INITIALE KONFIGURATION (wird vor allem anderen ausgeführt)
# ==============================================================================
# Logging sofort konfigurieren, damit es für alle importierten Module greift.
LOG_LEVEL = logging.DEBUG if Config.DEBUG else logging.INFO
LOG_FORMAT = '%(asctime)s - %(levelname)-8s - %(name)-25s - %(message)s'
logging.basicConfig(level=LOG_LEVEL, format=LOG_FORMAT, force=True, handlers=[logging.StreamHandler()])
# Haupt-Logger für dieses Skript
logger = logging.getLogger(__name__)
# ==============================================================================
# 2. HAUPTFUNKTION
# ==============================================================================
def main():
"""
Haupteinstiegspunkt des Skripts.
Verarbeitet Kommandozeilen-Argumente, richtet Logging ein,
initialisiert Komponenten und dispatchet zu den passenden Modi.
"""
# --- Argument Parser ---
parser = argparse.ArgumentParser(
description=f"Firmen-Datenanreicherungs-Skript {Config.VERSION}.",
formatter_class=argparse.RawTextHelpFormatter
)
mode_categories = {
"Batch-Verarbeitung": ["wiki_verify", "website_scraping", "summarize_website", "branch_eval", "suggest_parents", "fsm_pitch"],
"Sequentielle Verarbeitung": ["full_run"],
"Re-Evaluation": ["reeval"],
"Dienstprogramme": ["find_wiki_serp", "check_urls", "contacts", "update_wiki_suggestions", "wiki_reextract_missing_an", "website_details", "train_technician_model", "predict_technicians", "alignment", "reparatur_sitz", "plausi_check_data"],
"Kombinierte Läufe": ["combined_all"],
"Spezial-Modi": ["reclassify_branches"],
}
valid_modes = [mode for modes in mode_categories.values() for mode in modes]
mode_help_text = "Betriebsmodus. Waehlen Sie einen der folgenden:\n"
for category, modes in mode_categories.items():
mode_help_text += f"\n{category}:\n" + "".join([f" - {mode}\n" for mode in modes])
parser.add_argument("--mode", type=str, help=mode_help_text)
parser.add_argument("--limit", type=int, help="Maximale Anzahl zu verarbeitender Zeilen.", default=None)
parser.add_argument("--start_sheet_row", type=int, help="Startzeile im Sheet (1-basiert).", default=None)
parser.add_argument("--end_sheet_row", type=int, help="Endzeile im Sheet (1-basiert).", default=None)
valid_steps = ['wiki', 'chat', 'web', 'ml_predict']
parser.add_argument("--steps", type=str, help=f"Schritte für 'reeval'/'full_run' (z.B. 'wiki,chat'). Optionen: {', '.join(valid_steps)}.", default=','.join(valid_steps))
parser.add_argument("--min_umsatz", type=float, help="Mindestumsatz in MIO € für 'find_wiki_serp'.", default=200.0)
parser.add_argument("--min_employees", type=int, help="Mindest-MA für 'find_wiki_serp'.", default=500)
args = parser.parse_args()
# --- Modusauswahl (interaktiv, wenn nicht über CLI) ---
selected_mode = args.mode.lower() if args.mode else None
if not selected_mode:
print("\nBitte waehlen Sie den Betriebsmodus:")
mode_map = {}
counter = 1
for category, modes in mode_categories.items():
print(f"\n{category}:")
for mode in modes:
print(f" {counter}: {mode}")
mode_map[str(counter)] = mode
mode_map[mode] = mode
counter += 1
print("\n 0: Abbrechen")
mode_map['0'] = 'exit'
while selected_mode is None:
try:
choice = input("Geben Sie den Modusnamen oder die Zahl ein: ").strip().lower()
if choice in mode_map:
selected_mode = mode_map[choice]
if selected_mode == 'exit':
print("Abgebrochen.")
return
else:
print("Ungueltige Eingabe.")
except (EOFError, KeyboardInterrupt):
print("\nAbgebrochen.")
return
# --- Logdatei-Konfiguration abschließen ---
log_file_path = create_log_filename(selected_mode)
if log_file_path:
file_handler = logging.FileHandler(log_file_path, mode='a', encoding='utf-8')
file_handler.setLevel(LOG_LEVEL)
file_handler.setFormatter(logging.Formatter(LOG_FORMAT))
logging.getLogger('').addHandler(file_handler)
logger.info(f"===== Skript gestartet: Modus '{selected_mode}' =====")
logger.info(f"Version: {Config.VERSION}")
modules_to_log = {
"DataProcessor": data_processor,
"GoogleSheetHandler": google_sheet_handler,
"WikipediaScraper": wikipedia_scraper,
"Helpers": helpers
}
log_module_versions(modules_to_log)
logger.info(f"Logdatei: {log_file_path or 'FEHLER - Keine Logdatei'}")
logger.info(f"CLI Argumente: {args}")
# --- Hauptlogik ---
try:
# --- Vorbereitung ---
Config.load_api_keys()
sheet_handler = GoogleSheetHandler()
wiki_scraper = WikipediaScraper()
data_processor = DataProcessor(sheet_handler=sheet_handler, wiki_scraper=wiki_scraper)
# Expliziter Setup-Aufruf, nachdem alle Konfigurationen geladen sind.
if not data_processor.setup():
logger.critical("Setup des DataProcessors fehlgeschlagen. Das Skript wird beendet.")
return
# --- Modus-Dispatching ---
start_time = time.time()
# Sequentiell & Re-Eval Schritte parsen
steps_to_run_set = set(step.strip().lower() for step in args.steps.split(',') if step.strip() in valid_steps) if args.steps else set(valid_steps)
if selected_mode == "full_run":
start_row = args.start_sheet_row or sheet_handler.get_start_row_index("Timestamp letzte Pruefung") + sheet_handler._header_rows + 1
num_to_process = args.limit or (len(sheet_handler.get_all_data_with_headers()) - start_row + 1)
data_processor.process_rows_sequentially(
start_sheet_row=start_row, num_to_process=num_to_process,
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
)
elif selected_mode == "reeval":
data_processor.process_reevaluation_rows(
row_limit=args.limit, clear_flag=True,
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
)
elif selected_mode == "reclassify_branches":
data_processor.reclassify_all_branches(
start_sheet_row=args.start_sheet_row,
limit=args.limit
)
elif selected_mode == "alignment":
alignment_demo(sheet_handler)
elif selected_mode == "train_technician_model":
data_processor.train_technician_model()
# KORRIGIERTE EINRÜCKUNG
elif selected_mode == "predict_technicians":
data_processor.process_predict_technicians(
start_sheet_row=args.start_sheet_row,
limit=args.limit
)
elif hasattr(data_processor, f"process_{selected_mode}"):
# Dynamischer Aufruf für die meisten Batch-Modi
method_to_call = getattr(data_processor, f"process_{selected_mode}")
method_args = {}
if "limit" in method_to_call.__code__.co_varnames: method_args["limit"] = args.limit
if "start_sheet_row" in method_to_call.__code__.co_varnames: method_args["start_sheet_row"] = args.start_sheet_row
if "end_sheet_row" in method_to_call.__code__.co_varnames: method_args["end_sheet_row"] = args.end_sheet_row
if "min_umsatz" in method_to_call.__code__.co_varnames: method_args["min_umsatz"] = args.min_umsatz
if "min_employees" in method_to_call.__code__.co_varnames: method_args["min_employees"] = args.min_employees
method_to_call(**method_args)
elif hasattr(data_processor, f"run_{selected_mode}"): # Für 'run_plausibility_checks_batch'
method_to_call = getattr(data_processor, f"run_{selected_mode}")
method_to_call(start_sheet_row=args.start_sheet_row, end_sheet_row=args.end_sheet_row, limit=args.limit)
else:
logger.error(f"Unbekannter Modus '{selected_mode}' im Dispatcher.")
duration = time.time() - start_time
logger.info(f"Verarbeitung im Modus '{selected_mode}' abgeschlossen. Dauer: {duration:.2f} Sekunden.")
except (KeyboardInterrupt, EOFError):
logger.warning("Skript durch Benutzer unterbrochen.")
print("\n! Skript wurde manuell beendet.")
except Exception as e:
logger.critical(f"FATAL: Unerwarteter Fehler im Hauptprozess: {e}", exc_info=True)
print(f"\n! Ein kritischer Fehler ist aufgetreten: {e}")
if 'log_file_path' in locals() and log_file_path:
print(f"Bitte pruefen Sie die Logdatei fuer Details: {log_file_path}")
finally:
logger.info(f"===== Skript beendet =====")
logging.shutdown()
if 'selected_mode' in locals() and selected_mode != 'exit' and 'log_file_path' in locals() and log_file_path:
print(f"\nVerarbeitung abgeschlossen. Logfile: {log_file_path}")
if __name__ == '__main__':
main()