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UCS_Import_Python/main.py
2024-02-27 19:16:32 +01:00

95 lines
3.9 KiB
Python

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# -- Python Script für UCS Import -- #
# -- by Patrick vom Hagen 2024 -- #
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# IMPORT - standard Python imports für benötigte Bibliotheken #
from src import step1, step2, step3
import pandas as pd # pandas für Datenmanagement
import chardet # chardet erkennt Formatierung - Umwandlung des erkannten Formats in UTF-8
import csv # zur Verarbeitung von .csv Dateien
import uuid # zur Generierung von neuen UUIDs
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# Flags / globale Variablen #
del_zeros = False # Boolean, ob führende Nullen bei Klassen entfernt werden sollen
get_typos = False # Boolean, ob geringe Unterschiede zwischen den Listen ausgegeben werden sollen
test_user = [] # Array in dem Spezialuser gespeichert und wieder eingefügt werden
school_id = 'HL' # HL-Tag für Klassen
ox_context = 0 # OX Context pro Schule
mail_quota_lul = 2048 # MailUserQuota LuL
ox_quota_lul = 20480 # oxUserQuota LuL
mail_quota_sus = 1024 # MailUserQuota SuS
ox_quota_sus = 5120 # oxUserQuota LuL
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# MAIN FUNCTION START #
if __name__ == "__main__":
print("Schul-IT UCS-Import Tool:\n")
dev = True
# ----------------------------------------------------------------- #
# Step 1 - Dateien wählen, formatieren, einlesen | Variablen setzen #
print("Step1: Listen einlesen\n")
# ToDo Daten mit UI einlesen
# lehrer_liste_neu = "./Data/SaM/export_lehrer_SaM.csv"
lehrer_liste_neu = "./Data/Test/one.csv"
lehrer_liste_system = "./Data/Test/two.csv"
# schueler_liste_neu = "./Data/SaM/export_schueler_SaM.csv"
# schueler_liste_system = "./Data/SaM/sys_schueler_SaM.csv"
# Variablen füllen:
if not dev:
school_id = "HL070" + input("Schul-ID eingeben HL070:")
ox_context = input("OX-Context der Schule eingeben:")
if input("Klassen mit führenden Nullen? (y/n) ").lower() == "y":
del_zeros = False
else:
del_zeros = True
print("Schul ID:", school_id, "OX-Context:", ox_context, "Nullen:", del_zeros)
lul_new = step1.check_export_file(lehrer_liste_neu)
print("Spalten der Import Liste - Lehrer:", lul_new.columns)
lul_sys = step1.create_dataframe_system(lehrer_liste_system)
# sus_new = step1.check_export_file(schueler_liste_neu)
# print("Spalten der Import Liste - Schüler:", sus_new.columns)
# sus_sys = step1.create_dataframe_system(schueler_liste_system)
# Test- und Funktionsuser auslagern
keywords = ['Test', 'test', 'Raum', 'raum', 'User', 'user', 'Tafel', 'tafel', 'Admin', 'admin']
lul_testuser_df = step1.extract_testusers(lul_sys, keywords)
print("Anzahl Test- / Systemuser LuL:", len(lul_testuser_df))
# sus_testuser_df = step1.extract_testusers(sus_sys, keywords)
# print("Anzahl Test- / Systemuser SuS:", len(sus_testuser_df))
# print(lul_testuser_df)
# in Datasets aufteilen - Testuser, Abgleich, UUIDs
# ---------------------------------------------------- #
# Step 2 - auf name, vorname reduzieren und abgleichen #
print("\nStep2: Listen abgleichen")
# 2.1 Data Frames für Abgleich erstellen
step2.print_status(lul_new, lul_sys, False)
# 2.2 Datei mit gesamten Anzahlen generieren und füllen
# 2.3 Nicht zuordnungsbare bzw. neue Einträge nach Abweichung zur Bestandsliste prüfen und ausgeben
# UUIDs zwischenspeichern?
# Step 3 - Import Data generieren - klasse, uuids, weiteres in einer Liste zusammenführen
# Lul: Namen + UUIDs + Testuser
lul_import = step3.add_school_data(lul_sys, school_id, ox_context, mail_quota_lul, ox_quota_lul)
# SuS: Namen + UUIDs + Klassen + Testuser
# sus_import = step3.add_school_data(sus_sys, school_id, ox_context, mail_quota_sus, ox_quota_sus)