Floke
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Wikipedia-Suche ist vollständig implementiert: Suchbegriffe: vollständiger Firmenname, erste zwei Wörter, Domainname wikipedia.search() liefert bis zu 3 Treffer Titelvergleich verhindert falsche Zuordnung HTML der Seite wird geladen Infobox mit infobox oder infobox vcard wird geprüft Branche wird aus <th>Branche</th> extrahiert Umsatz wird aus „Umsatz“ extrahiert, falls „Mio“ enthalten, auf Zahl bereinigt (z. B. „159 Mio. €“ → 159) ✅ Wikipedia-Branche und Umsatz werden korrekt in wiki_branche bzw. umsatz gespeichert. ✅ Diese Werte werden beim Schreiben bevorzugt: python Copy Edit wiki_final = wiki_branche if wiki_branche != "k.A." else wiki umsatz_final = umsatz if umsatz != "k.A." else umsatz_chat ✅ Es werden alle Spalten korrekt im Sheet geschrieben (G bis P).
190 lines
7.6 KiB
Python
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Python
# Neue Version mit Wikipedia-Validierung, GPT-Schutz und Antwortlogging
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import os
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import time
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import csv
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import re
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import pandas as pd
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import gspread
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import openai
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import wikipedia
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from bs4 import BeautifulSoup
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import requests
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from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
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from datetime import datetime
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# === KONFIGURATION ===
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EXCEL = "Bestandsfirmen.xlsx"
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SHEET_URL = "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1u_gHr9JUfmV1-iviRzbSe3575QEp7KLhK5jFV_gJcgo"
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CREDENTIALS = "service_account.json"
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LANG = "de"
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LOG_CSV = "gpt_antworten_log.csv"
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DURCHLÄUFE = int(input("Wieviele Zeilen sollen überprüft werden? "))
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# === OpenAI API-KEY LADEN ===
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with open("api_key.txt", "r") as f:
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openai.api_key = f.read().strip()
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# === GOOGLE SHEET VERBINDUNG ===
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scope = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets"]
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creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(CREDENTIALS, scope)
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sheet = gspread.authorize(creds).open_by_url(SHEET_URL).sheet1
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sheet_values = sheet.get_all_values()
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# === STARTINDEX SUCHEN (Spalte N = Index 13) ===
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filled_n = [row[13] if len(row) > 13 else '' for row in sheet_values[1:]]
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start = next((i + 1 for i, v in enumerate(filled_n, start=1) if not str(v).strip()), len(filled_n) + 1)
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print(f"Starte bei Zeile {start+1}")
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wikipedia.set_lang(LANG)
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# === SYSTEM PROMPT ===
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branches = [
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"Hersteller / Produzenten > Maschinenbau",
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"Hersteller / Produzenten > Automobil",
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"Hersteller / Produzenten > Anlagenbau",
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"Hersteller / Produzenten > Medizintechnik",
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"Hersteller / Produzenten > Chemie & Pharma",
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"Hersteller / Produzenten > Elektrotechnik",
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"Hersteller / Produzenten > Lebensmittelproduktion",
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"Hersteller / Produzenten > IT / Telekommunikation",
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"Hersteller / Produzenten > Bürotechnik",
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"Hersteller / Produzenten > Automaten (Vending, Slot)",
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"Hersteller / Produzenten > Gebäudetechnik Heizung, Lüftung, Klima",
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"Hersteller / Produzenten > Gebäudetechnik Allgemein",
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"Hersteller / Produzenten > Schädlingsbekämpfung",
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"Hersteller / Produzenten > Fertigung",
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"Hersteller / Produzenten > Braune & Weiße Ware",
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"Versorger > Stadtwerk",
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"Versorger > Verteilnetzbetreiber",
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"Versorger > Telekommunikation",
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"Dienstleister > Messdienstleister",
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"Dienstleister > Facility Management",
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"Dienstleister > Healthcare/Pflegedienste",
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"Dienstleister > Servicedienstleister / Reparatur ohne Produktion",
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"Handel & Logistik > Auslieferdienste",
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"Handel & Logistik > Energie (Brennstoffe)",
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"Handel & Logistik > Großhandel",
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"Handel & Logistik > Einzelhandel",
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"Handel & Logistik > Logistik Sonstige",
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"Sonstige > Unternehmensberatung (old)",
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"Sonstige > Sonstige",
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"Sonstige > Agrar, Pellets (old)",
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"Sonstige > Sonstiger Service (old)",
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"Sonstige > IT Beratung",
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"Sonstige > Engineering",
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"Baubranche > Baustoffhandel",
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"Baubranche > Baustoffindustrie",
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"Baubranche > Logistiker Baustoffe",
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"Baubranche > Bauunternehmen",
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"Gutachter / Versicherungen > Versicherungsgutachten",
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"Gutachter / Versicherungen > Technische Gutachter",
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"Gutachter / Versicherungen > Medizinische Gutachten"
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]
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system_prompt = {
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"role": "system",
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"content": (
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"Du bist ein Experte für Brancheneinstufung und FSM-Potenzialbewertung. "
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"Bitte beziehe dich ausschließlich auf das konkret genannte Unternehmen. Ähnlich klingende Firmennamen dürfen nicht verwendet werden.\n"
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"FSM steht für Field Service Management – Software zur Planung und Unterstützung mobiler Techniker.\n"
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"Ziel ist es, Unternehmen mit >50 Technikern im Außeneinsatz zu identifizieren.\n\n"
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"Struktur: Firmenname; Website; Ort; Aktuelle Einstufung; Beschreibung der Branche Extern\n\n"
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"Gib deine Antwort im CSV-Format (1 Zeile, 8 Spalten, durch Semikolon getrennt):\n"
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"Wikipedia-Branche;LinkedIn-Branche;Umsatz (Mio €);Empfohlene Neueinstufung;Begründung;FSM-Relevanz (Ja/Nein/k.A. mit Begründung);Techniker-Einschätzung;Techniker-Begründung\n\n"
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"Ziel-Branchenschema:\n" + "\n".join(branches)
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)
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}
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# === WIKIPEDIA DATEN LADEN ===
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def get_wikipedia_data(name, website_hint=""):
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begriffe = [name.strip(), " ".join(name.split()[:2])]
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if website_hint:
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parts = website_hint.replace("https://", "").replace("http://", "").split(".")
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if len(parts) > 1:
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begriffe.append(parts[0])
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for suchbegriff in begriffe:
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results = wikipedia.search(suchbegriff, results=3)
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for title in results:
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try:
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page = wikipedia.page(title)
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if name.lower().split()[0] not in page.title.lower():
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continue
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url = page.url
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html = requests.get(url).text
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soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
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infobox = soup.find("table", class_=["infobox", "infobox vcard"])
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branche = umsatz = ""
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if infobox:
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for row in infobox.find_all("tr"):
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th, td = row.find("th"), row.find("td")
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if not th or not td:
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continue
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if "Branche" in th.text:
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branche = td.text.strip()
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if "Umsatz" in th.text:
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||
umsatz_raw = td.text.strip()
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if "Mio" in umsatz_raw:
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match = re.search(r"(\d+[,.]?\d*)", umsatz_raw)
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if match:
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umsatz = match.group(1).replace(",", ".")
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if not branche:
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cats = page.categories
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branche = cats[0] if cats else "k.A."
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return url, branche or "k.A.", umsatz or "k.A."
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except:
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continue
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return "", "k.A.", "k.A."
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# === GPT BEWERTUNG ===
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def classify_company(row):
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user_prompt = {
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"role": "user",
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"content": f"{row[0]};{row[1]};{row[2]};{row[4]};{row[5]}"
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}
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response = openai.chat.completions.create(
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model="gpt-3.5-turbo",
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messages=[system_prompt, user_prompt],
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temperature=0
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)
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full_text = response.choices[0].message.content.strip()
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lines = full_text.splitlines()
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csv_line = next((l for l in lines if ";" in l and not l.lower().startswith("wikipedia-branche")), "")
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parts = [v.strip().strip('"') for v in csv_line.split(";")] if csv_line else []
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if len(parts) != 8:
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print("⚠️ Antwort unvollständig → Setze alles auf 'k.A.'")
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parts = ["k.A."] * 8
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with open(LOG_CSV, "a", newline="", encoding="utf-8") as log:
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writer = csv.writer(log, delimiter=";")
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writer.writerow([row[0], *parts, full_text])
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return parts
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# === VERARBEITUNG ===
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for i in range(start, min(start + DURCHLÄUFE, len(sheet_values))):
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row = sheet_values[i]
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print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Verarbeite Zeile {i+1}: {row[0]}")
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url, wiki_branche, umsatz = get_wikipedia_data(row[0], row[1])
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wiki, linkedin, umsatz_chat, new_cat, reason, fsm, techniker, techniker_reason = classify_company(row)
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wiki_final = wiki_branche if wiki_branche != "k.A." else wiki
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umsatz_final = umsatz if umsatz != "k.A." else umsatz_chat
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values = [
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wiki_final,
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linkedin,
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umsatz_final,
|
||
new_cat,
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reason,
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||
fsm,
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||
url,
|
||
datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
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techniker,
|
||
techniker_reason
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]
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sheet.update(range_name=f"G{i+2}:P{i+2}", values=[values])
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time.sleep(5)
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print("✅ Durchläufe abgeschlossen")
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