def __new__(cls, load_date=load_date):
if Foto.singleton is None or load_date != Foto.load_date:
insumos = InsumoLog()
df = insumos[insumos.type_file == 'FOTO'].nlargest(1, 'processed_date')
foto = MysqlDAO().read_table('insumo_insumorastreabilidade', filters=f'id_file_id = {df.id.values[0]}')
foto.drop(['id', 'id_file_id'], axis=1, inplace=True)
foto['cod_cliente'] = pd.to_numeric(foto.cod_cliente.astype(pd.Int32Dtype()).astype(str).str[:-1],
errors='coerce')
foto['dat_importacao'] = pd.to_datetime(foto.dat_importacao, format='%d/%m/%Y', errors='coerce')
foto['dat_puxada'] = pd.to_datetime(foto.dat_puxada, format='%d/%m/%Y', errors='coerce')
foto.query(f'dat_puxada == "{load_date}"', inplace=True)
foto = foto.merge(Dataset.load('sys_clientes'), on='cod_cliente', how='left')
foto = foto[foto.cod_tipo_cli != 1] # Cod 1 = Revenda
foto['cod_cliente_orig'] = foto.cod_cliente
foto['dsc_tipo_cliente'] = pd.to_numeric(foto.dsc_tipo_cliente, errors='coerce') # Adicionado
foto['cod_cliente'] = np.where(foto.dsc_tipo_cliente == 2, foto.cod_unb_comercial, foto.cod_cliente)
foto['cod_cliente'] = pd.to_numeric(foto.cod_cliente, errors='coerce') # Adicionado
foto = foto[~foto.cod_tipo.isin([1, 99])]
foto.rename(columns={
'cod_justificativa_ca': 'cod_justificativa',
'cod_unb_origem': 'cod_unb'
}, inplace=True)
foto = foto.merge(Dataset.load('sys_produtos'), suffixes=('', '_y'), on='cod_produto', how='left')
foto = foto[foto.cod_tipo_produto.isin([1, 2, 10, 12])]
foto = foto[~((foto.sgl_status_item == '') & (foto.sgl_status_item.isnull()))]
# Removendo duplicados
cols = ['num_carro', 'num_item', 'cod_produto', 'val_qtd_prod_hl', 'sgl_status_item', 'dat_puxada',
'num_pedido']
foto = foto[foto.cod_cliente.notnull()].drop_duplicates(subset=cols)
# ------
Foto.load_date = load_date
Foto.singleton = foto
return Foto.singleton
def __new__(cls):
if SysUnidades.singleton is None:
df = MysqlDAO().read_table('sys_unidades')
df['cod_unidade'] = pd.to_numeric(df.cod_unidade, errors='coerce')
SysUnidades.singleton = df
return SysUnidades.singleton
def __new__(cls):
if SysProdutos.singleton is None:
sys_produtos = MysqlDAO().read_table('sys_produtos')
sys_produtos[
'cod_prod_promax'] = sys_produtos.cod_prod_promax.astype(int)
SysProdutos.singleton = sys_produtos
return SysProdutos.singleton
def __new__(cls):
if EgVProduto.singleton is None:
eg_v_produto = MysqlDAO().read_table('eg_v_produto')
eg_v_produto = eg_v_produto[eg_v_produto.dat_exc.isnull(
)].drop_duplicates(subset='cod_prod')
# eg_v_produto = eg_v_produto.drop_duplicates(subset='cod_prod')
EgVProduto.singleton = eg_v_produto
return EgVProduto.singleton
def sns_to_sql(dt):
cols = {
'Cod Unidade': 'cod_fab',
'NomeUnidade': 'nom_abr_unb',
'Cod Unidade Orig': 'cod_cliente',
'Regional': 'dsc_regional',
'Cod Cliente': 'cod_cliente_orig',
'Nome Cliente': 'nom_fantasia_cliente',
'Geografia': 'dsc_geo',
'Categoria': 'liquido',
'Emb. Aberta': 'embalagem_aberta',
'Emb. Fechada': 'embalagem_fechada',
'CodProduto': 'cod_produto',
'Nome Prod': 'nom_abrev_prod',
'Data Puxada': 'dat_original',
'Marcacao': 'marcacao',
'NS GROSS': 'ns_gross',
'Status Item': 'sgl_status_item',
'Motivo': 'dsc_motivo',
'Numero Carro': 'num_carro',
'Cod Justificativa': 'cod_justificativa',
'Justificativa': 'dsc_justificativa',
'Cod Justificativa BO': 'cod_justificativa_bo',
'Justificativa BO': 'dsc_justificativa_bo',
'Canal Marcacao': 'canal',
'Entrada': 'entrada',
}
dt = dt.loc[:, list(cols.keys())].rename(columns=cols)
dt['business_key'] = (
dt['dat_original'].astype('str')+'-' +
dt['cod_cliente'].astype('str')+'-' +
dt['cod_produto'].astype('str')+'-' +
dt['canal'].astype('str')+'-'
)
engine = MysqlDAO.create_engine()
# salva em uma tabela temporária
dt.to_sql('temp_saidasns', con=engine, if_exists='replace', index=False)
engine.dispose()
# # deleta os registros que já existem
sql_old_data = "SET SQL_SAFE_UPDATES = 0; DELETE SNS_SAIDASNS FROM SNS_SAIDASNS INNER JOIN temp_saidasns ON SNS_SAIDASNS.BUSINESS_KEY = temp_saidasns.BUSINESS_KEY;"
columns = ",".join(list(cols.values()))
sql_new_data = f"INSERT INTO sns_saidasns ({columns}) \
SELECT {columns} FROM temp_saidasns;"
with engine.begin() as conn: # TRANSACTION
conn.execute(sql_old_data)
conn.execute(sql_new_data)
def __new__(cls, load_date=load_date):
if Promax.singleton is None or Promax.load_date != load_date:
insumos = InsumoLog()
d7 = Dates.back_days(load_date, days=7)
insumos.loc[insumos.type_file == 'PROMAX', 'fixed_name'] = \
insumos[insumos.type_file == 'PROMAX'].file_name.str.split('_').str[:2].str.join('_')
df = insumos[insumos.type_file == 'PROMAX'].nlargest(32, 'processed_date') \
.drop_duplicates(subset='fixed_name')
ids = [str(s) for s in df.id.values]
promax = MysqlDAO().read_table(
'insumo_insumopromax',
filters=f'id_file_id IN({",".join(ids)})')
promax.drop(['id', 'id_file_id'], axis=1, inplace=True)
promax['dat_pedido'] = pd.to_datetime(promax.dat_pedido,
format='%d/%m/%Y',
errors='coerce')
promax['qtd_sku'] = pd.to_numeric(promax.qtd_sku.str.replace(
',', '.'),
errors='coerce')
promax = promax[(promax.dat_pedido.notnull())
& (promax.dat_pedido >= pd.Timestamp(d7))]
promax['cod_unidade'] = np.where(
promax.dsc_canal == 'Revenda',
pd.to_numeric(promax.cod_unidade.astype(
pd.Int32Dtype()).astype(str).str[:-1],
errors='coerce'), promax.cod_unidade)
promax['cod_produto'] = promax.cod_produto.astype(int)
promax = promax.merge(Dataset.load('sys_produtos'),
left_on='cod_produto',
right_on='cod_prod_promax',
how='left')
promax['cod_produto'] = np.where(promax.cod_produto_y.notnull(),
promax.cod_produto_y,
promax.cod_produto_x)
promax['dsc_motivo'] = promax.dsc_motivo.str.strip()
promax = (promax[promax.cod_unidade.notnull()].groupby(
[
'cod_unidade', 'dat_pedido', 'cod_produto', 'dsc_motivo',
'dsc_canal'
],
as_index=False).agg({'qtd_sku': 'sum'}))
# -----
Promax.load_date = load_date
Promax.singleton = promax
return Promax.singleton
def __new__(cls):
if SysDeParaGeo.singleton is None:
SysDeParaGeo.singleton = MysqlDAO().read_table('sys_de_para_geo')
return SysDeParaGeo.singleton
def __new__(cls):
if BasEmbalagemGrupo.singleton is None:
BasEmbalagemGrupo.singleton = MysqlDAO().read_table(
'bas_embalagem_grupo')
return BasEmbalagemGrupo.singleton
def __new__(cls):
if SysJustificativaBo.singleton is None:
SysJustificativaBo.singleton = MysqlDAO().read_table('sys_justificativa_bo') \
.drop_duplicates(subset='cod_justificativa')
return SysJustificativaBo.singleton
def __new__(cls, load_date=None, limit=45):
if Malha.singleton is None or Malha.load_date != load_date:
insumos = InsumoLog()
cols = {
'id_file_id': 'id_file_id',
'CodDir': 'cod_unb_dir',
'CodCom': 'cod_com',
'CodFab': 'cod_fab',
'Cod_Cliente': 'cod_cliente',
'CodPro': 'cod_produto',
'Semana': 'dat_puxada',
'Tipo_Malha': 'dsc_tipo_malha',
'Malha': 'val_malha',
'MalhaAjustada': 'val_malha_ajustada',
'Real': 'val_real'
}
limit_day = Dates.back_days(load_date, days=limit)
df = insumos.query(f'type_file == "MALHA" and data_max >= "{limit_day}"')
ids = [str(s) for s in df.id.values]
malha = MysqlDAO().read_table('insumo_insumoconsolidado',
columns=list(cols.keys()),
filters=f'id_file_id IN({",".join(ids)})')
malha = malha.rename(columns=cols)[cols.values()]
malha['cod_cliente'] = malha.cod_cliente.str.replace('-.*', '', regex=True).astype(int)
malha['dat_puxada'] = pd.to_datetime(malha.dat_puxada, format='%d/%m/%Y')
malha['dsc_tipo_malha'] = malha.dsc_tipo_malha.apply(lambda x: x.strip()[:4])
malha[['val_malha', 'val_malha_ajustada', 'val_real']] = \
malha[['val_malha', 'val_malha_ajustada', 'val_real']].replace(',', '.', regex=True).astype(float)
malha.query(f'dat_puxada >= "{limit_day}" and val_malha != 0', inplace=True)
malha.sort_values('id_file_id', ascending=False, inplace=True)
malha.drop('id_file_id', axis=1, inplace=True)
# Removendo duplicados na Malha - (Só para Alocação Normal AS IS)
malha.drop_duplicates(subset=['cod_cliente', 'cod_produto', 'dat_puxada'], inplace=True)
# ----------------------
Malha.load_date = load_date
Malha.singleton = malha
return Malha.singleton
def __new__(cls):
if VProdutoTipoEmb.singleton is None:
VProdutoTipoEmb.singleton = MysqlDAO().read_table('v_produto_tipo_emb')
return VProdutoTipoEmb.singleton
def __new__(cls):
if SysMotivos.singleton is None:
SysMotivos.singleton = MysqlDAO().read_table('sys_motivos')
return SysMotivos.singleton
def __new__(cls):
if BasEmbalagemAberta.singleton is None:
BasEmbalagemAberta.singleton = MysqlDAO().read_table(
'bas_embalagem_aberta')
return BasEmbalagemAberta.singleton
def __new__(cls):
if SysClientes.singleton is None:
SysClientes.singleton = MysqlDAO().read_table('sys_clientes')
return SysClientes.singleton
def __new__(cls):
if BasEmbalagemFechada.singleton is None:
BasEmbalagemFechada.singleton = MysqlDAO().read_table(
'bas_embalagem_fechada')
return BasEmbalagemFechada.singleton
def __new__(cls):
if EgVUnidadeBasica.singleton is None:
EgVUnidadeBasica.singleton = MysqlDAO().read_table(
'eg_v_unidade_basica')
return EgVUnidadeBasica.singleton
def __new__(cls):
if EgCliente.singleton is None:
EgCliente.singleton = MysqlDAO().read_table('eg_cliente')
return EgCliente.singleton
def __new__(cls):
if BasRegionalUnidade.singleton is None:
BasRegionalUnidade.singleton = MysqlDAO().read_table(
'bas_regional_unidade')
return BasRegionalUnidade.singleton