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3.3 KiB
Python
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Python
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# -- Python Script für UCS Import -- #
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# -- by Patrick vom Hagen 2024 -- #
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# IMPORT - standard Python imports für benötigte Bibliotheken #
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from src import step1
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import pandas as pd # pandas für Datenmanagement
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import chardet # chardet erkennt Formatierung - Umwandlung des erkannten Formats in UTF-8
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import csv # zur Verarbeitung von .csv Dateien
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import uuid # zur Generierung von neuen UUIDs
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# Flags / globale Variablen #
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del_zeros = False # Boolean, ob führende Nullen bei Klassen entfernt werden sollen
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get_typos = False # Boolean, ob geringe Unterschiede zwischen den Listen ausgegeben werden sollen
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test_user = [] # Array in dem Spezialuser gespeichert und wieder eingefügt werden
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school_id = 'HL' # HL-Tag für Klassen
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ox_context = 0 # OX Context pro Schule
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mail_quota_lul = 2048 # MailUserQuota LuL
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ox_quota_lul = 20480 # oxUserQuota LuL
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mail_quota_sus = 1024 # MailUserQuota SuS
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ox_quota_sus = 5120 # oxUserQuota LuL
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# MAIN FUNCTION START #
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if __name__ == "__main__":
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print("Schul-IT UCS-Import Tool:")
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# ----------------------------------------------------------------- #
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# Step 1 - Dateien wählen, formatieren, einlesen | Variablen setzen #
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# ToDo Daten mit UI einlesen
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# lehrer_liste_neu = "./Data/SaM/export_lehrer_SaM.csv"
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lehrer_liste_neu = "./Data/Test/export_lehrer_202402121146.CSV"
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lehrer_liste_system = "./Data/SaM/sys_lehrer_SaM.csv"
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schueler_liste_neu = "./Data/SaM/export_schueler_SaM.csv"
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schueler_liste_system = "./Data/SaM/sys_schueler_SaM.csv"
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# Variablen füllen:
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# school_id = "HL070" + input("Schul-ID eingeben HL070:")
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# ox_context = input("OX-Context der Schule eingeben:")
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# if input("Klassen mit führenden Nullen? (y/n) ").lower() == "y":
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# del_zeros = False
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# else:
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# del_zeros = True
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# print("Schul ID:", school_id, "OX-Context:", ox_context, "Nullen:", del_zeros)
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lul_new = step1.check_export_file(lehrer_liste_neu)
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print("Spalten der Import Liste - Lehrer:", lul_new.columns)
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lul_sys = step1.create_dataframe_system(lehrer_liste_system)
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sus_new = step1.check_export_file(schueler_liste_neu)
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print("Spalten der Import Liste - Schüler:", sus_new.columns)
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sus_sys = step1.create_dataframe_system(schueler_liste_system)
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# Test- und Funktionsuser auslagern
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keywords = 'Test'
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lul_testuser_df = step1.extract_testusers(lul_sys, keywords)
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#sus_testuser_df = step1.extract_testusers(sus_sys, keywords)
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# print(lul_testuser_df)
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# in Datasets aufteilen - Testuser, Abgleich, UUIDs
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# ---------------------------------------------------- #
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# Step 2 - auf name, vorname reduzieren und abgleichen #
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# 2.1 Data Frames für Abgleich erstellen
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# 2.2 Datei mit gesamten Anzahlen generieren und füllen
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# 2.3 Nicht zuordnungsbare bzw. neue Einträge nach Abweichung zur Bestandsliste prüfen und ausgeben
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# UUIDs zwischenspeichern?
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# Step 3 - Import Data generieren - klasse, uuids, weiteres in einer Liste zusammenführen
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