anpassungen und verbesserungen

main.py

@@ -38,9 +38,11 @@ ox_quota_sus = 5120         # oxUserQuota LuL
 
 if __name__ == "__main__":
 
+    school_folder = "7114SadW"
+
     # Erstellt oder löscht Inhalte vorhandener Logdatei und loggt Konsolenausgaben
-    log_file_path = 'output/log.txt'
+    log_file_path = f'./Data/{school_folder}/gen_log.txt'
-    import_command_path = 'output/import_command.txt'
+    import_command_path = f'./Data/{school_folder}/gen_importCommand.txt'
     if os.path.exists(log_file_path):
         open(log_file_path, 'w').close()
     sys.stdout = Logger.Logger(log_file_path)
@@ -53,14 +55,14 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # ToDo Daten mit UI einlesen
     # lehrer_liste_neu = "./Data/SaM/export_lehrer_SaM.csv"
-    school_folder = "johanneum"
+
     lehrer_liste_neu = f"./Data/{school_folder}/export_lul.csv"
-    lehrer_liste_system = f"./Data//{school_folder}/sys_lul.csv"
+    lehrer_liste_system = f"./Data/{school_folder}/sys_lul.csv"
-    lul_out_path = 'output/outputLehrer.csv'
+    lul_out_path = f'./Data/{school_folder}/gen_Lehrer.csv'
 
     schueler_liste_neu = f"./Data/{school_folder}/export_sus.csv"
     schueler_liste_system = f"./Data/{school_folder}/sys_sus.csv"
-    sus_out_path = 'output/outputSchueler.csv'
+    sus_out_path = f'./Data/{school_folder}/gen_Schueler.csv'
 
     # Variablen füllen:
     if not dev:
@@ -76,9 +78,11 @@ if __name__ == "__main__":
 
     lul_new = step1.check_export_file(lehrer_liste_neu)
     lul_sys = step1.create_dataframe_system(lehrer_liste_system)
+    step1.check_quotas(lul_sys, mail_quota_lul, ox_quota_lul)
 
     sus_new = step1.check_export_file(schueler_liste_neu)
     sus_sys = step1.create_dataframe_system(schueler_liste_system)
+    step1.check_quotas(sus_sys, mail_quota_sus, ox_quota_lul)
 
     # Test- und Funktionsuser auslagern
     keywords = ['Test', 'test', 'Raum', 'raum', 'User', 'user', 'Tafel', 'tafel', 'Admin', 'admin']
@@ -91,23 +95,20 @@ if __name__ == "__main__":
     # Step 2 - auf name, vorname reduzieren und abgleichen #
 
     # Klassen Übersicht leeren
-    with open('./output/klassen.txt', 'w') as file:
+    with open(f'./Data/{school_folder}/gen_klassen.txt', 'w') as file:
         file.write('')
 
-    lul_exel_path = 'output/stats_lul.xlsx'
+    lul_exel_path = f'./Data/{school_folder}/gen_stats_lul.xlsx'
-    sus_exel_path = 'output/stats_sus.xlsx'
+    sus_exel_path = f'./Data/{school_folder}/gen_stats_sus.xlsx'
 
     print("\n Lehrer:innen:")
-    lul_matched, new_lul = step2.compare_data(lul_new, lul_sys, len(lul_testuser_df), lul_exel_path)
+    lul_matched, new_lul = step2.compare_data(lul_new, lul_sys, len(lul_testuser_df), lul_exel_path, school_folder)
     print("\n Schüler:innen:")
-    sus_matched, new_sus = step2.compare_data(sus_new, sus_sys, len(sus_testuser_df), sus_exel_path)
+    sus_matched, new_sus = step2.compare_data(sus_new, sus_sys, len(sus_testuser_df), sus_exel_path, school_folder)
 
     # ----------------------------------------------------------------------------------------#
     # Step 3 - Import Data generieren - klasse, uuids, weiteres in einer Liste zusammenführen #
 
-    # ToDo verfügbare Klassen listen und abgleichen
-    # ToDo Quota Abweichungen ermitteln und übernehmen
-
     # Lul: Namen + UUIDs + Testuser
     step3.create_output_list('LuL', new_lul, lul_matched, dev, school_id, ox_context,
                              mail_quota_lul, ox_quota_lul, lul_testuser_df, lul_out_path)

src/generate_commands.py

@@ -10,3 +10,5 @@ def generate_commands(path, sid, context, short):
 
         file.write('# Ohne Dry Run ausführen')
         file.write('# Summary kopieren (sudo cp <summary path> .)')
+        file.write('# Neue Listen in ucs-export generieren')
+        file.write()

src/merge_xlsx_sheets.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import pandas as pd
 
 # Laden Sie die Excel-Datei mit mehreren Seiten
-excel_file = pd.ExcelFile('C:/Users/Patrick vom Hagen/Documents/Import/Falkenfled/Schüler und Schülerinnen gesamt.xls')
+excel_file = pd.ExcelFile('C:/Users/Patrick vom Hagen/PycharmProjects/UCS_Import_Python/Data/5104OzD/OzD_Abendgymnasium.xlsx')
 
 dfs = []
 for sheet_name in excel_file.sheet_names:

src/step1.py

@@ -12,7 +12,9 @@ def check_export_file(path):
 
     # Try: Datei in pandas einlesen
     try:
-        return pd.read_csv(path, encoding=detected_encoding, sep=';')
+        df = pd.read_csv(path, encoding=detected_encoding, sep=';')
+        df = check_columns(df)
+        return df
     # Catch: zusätzliche Kommas entfernen
     except pd.errors.ParserError as e:
         # Wenn ein Parserfehler auftritt, gibt eine Fehlermeldung aus
@@ -26,18 +28,45 @@ def check_export_file(path):
         print(f"Alle Kommas entfernt, einlesen wir erneut versucht ...")
         # Nach Komma Ersetzung erneut versuchen
         try:
-            return pd.read_csv(path, encoding=detected_encoding, sep=';')
+            df = pd.read_csv(path, encoding=detected_encoding, sep=';')
+            df = check_columns(df)
+            return df
         except pd.errors.ParserError as e:
             print(f"Erneut Fehler in CSV-Datei: {e}")
             print(f"Datei muss manuell geändert werden.")
 
 
+# die Spalten benötigen fest definierte Namen, auch in Bezug auf Groß- und Kleinschreibung
+# häufige Abweichungen automatisch anpassen:
+def check_columns(data):
+    for column in data.columns:
+        if column == 'Nachname':
+            data = data.rename(columns={'Nachname': 'name'})
+        if column == 'Name':
+            data = data.rename(columns={'Name': 'name'})
+        if column == 'Vorname':
+            data = data.rename(columns={'Vorname': 'vorname'})
+        if column == 'Klasse':
+            data = data.rename(columns={'Klasse': 'klasse'})
+    check_duplicates(data)
+    return data
+
+
+def check_duplicates(df):
+    df['full_name'] = df['name'] + ' ' + df['vorname']
+
+    duplicates = df[df.duplicated('full_name', keep=False)]
+    if not duplicates.empty:
+        print("\nWARNUNG: Duplikate gefunden:")
+        print(duplicates)
+
+
 # zum Einlesen der bisherigen Systemdaten
 def create_dataframe_system(path):
     try:
         return pd.read_csv(path, encoding='utf', sep=';')
     except pd.errors.ParserError as e:
-        print(f"Fehler beim Einlesen der CSV")
+        print(f"Fehler {e} beim Einlesen der System CSV: {path}")
 
 
 # zum Extrahieren von Test- und Funktionsusern
@@ -57,4 +86,11 @@ def contains_search_term(row, key):
     return False
 
 
-
+# Prüfen, ob erhöhte Quotas vergeben wurden
+def check_quotas(data, mail_quota, ox_quota):
+    print("\n Quota Check:")
+    mail_quota_exceptions = data[data['mailUserQuota'] > mail_quota]
+    print(mail_quota_exceptions.drop(columns=['klasse', 'schuelerid', 'oxContext', 'oxUserQuota']))
+    ox_quota_exceptions = data[data['oxUserQuota'] > ox_quota]
+    print(ox_quota_exceptions.drop(columns=['klasse', 'schuelerid', 'oxContext', 'mailUserQuota']))
+    return data

src/step2.py

@@ -3,7 +3,7 @@ import pandas as pd
 from Levenshtein import distance
 
 
-def compare_data(new, sys, count_test, path):
+def compare_data(new, sys, count_test, path, school):
     print(f"\nEinträge in System Liste: {len(sys)}")
     print(f"Einträge in Import Liste: {len(new)}")
 
@@ -12,8 +12,8 @@ def compare_data(new, sys, count_test, path):
     if bool_class:
         if 'index' in new.columns:
             new = new.drop('index', axis=1)
-        unique_classes(new)
+        unique_classes(new, school)
-        unique_classes(sys)
+        unique_classes(sys, school)
         sys = sys.drop(columns=['klasse'])
         merged_df = pd.merge(new[['name', 'vorname', 'klasse']], sys, on=['name', 'vorname'], how='outer', indicator=True)
         matches = pd.merge(new, sys, on=['name', 'vorname'])
@@ -47,11 +47,11 @@ def search_typos(new, sys):
         print('Mögliche Tippfehler: keine Fehler gefunden!')
 
 
-def unique_classes(df):
+def unique_classes(df, school):
     df['klasse'] = df['klasse'].str.split(',')
     df = df.explode('klasse')
     eindeutige_klassen = df['klasse'].unique()
-    with open('./output/klassen.txt', 'a') as file:
+    with open(f'./Data/{school}/gen_klassen.txt', 'a') as file:
         file.write(np.array_str(eindeutige_klassen))
     # print(eindeutige_klassen)
 

src/step3.py

@@ -8,7 +8,8 @@ def create_uuid():
 
 def add_hl_tag(sid, row):
     klasse = str(row['klasse'])
-    klasse = klasse.lstrip('0').lower()
+    klasse = klasse.lstrip('[').rstrip(']').replace('\'', '')
+    # klasse = klasse.lstrip('0').lower()
     if klasse != 'nan':
         return sid + '-' + klasse
 
@@ -34,6 +35,7 @@ def add_school_data(df, sid, ox_context, mail_quota, ox_quota):
 def create_output_list(name, new, matched, dev, sid, oxc, mail_q, oxq, testuser, out_path):
     df = merch_uuids(new, matched, dev)
     df = add_school_data(df, sid, oxc, mail_q, oxq)
+    # print(df.drop(columns=['schuelerid', 'oxContext', 'mailUserQuota', 'full_name', 'oxUserQuota']))
     df = pd.concat([df, testuser], ignore_index=True)
     df = df[['name', 'vorname', 'klasse', 'schuelerid', 'mailUserQuota', 'oxUserQuota', 'oxContext']]
     print(f"\n{len(testuser)} Testuser angefügt - {len(df)} Einträge in {name} Liste")